——花都區政協開展書記牽頭督辦重點提案視察活動

　　為深入學習貫徹習近平總書記視察廣東重要講話、重要指示精神，積極履行政治協商職能，根據區政協2025年度常委工作要點安排，結合鐘智勇等委員提出的第1037號提案《關于利用人工智能助力傳統行業轉型升級的建議》，區政協于11月6日下午組織開展書記牽頭督辦重點提案視察活動。邢翔書記，羅干政主席，蔡啟良副區長，區政協領導班子成員、各專委會主任、辦公室相關領導和同志，提案人，部分政協委員，提案主會辦單位，以及區政府督查室等有關領導同志參加了活動。調研組一行實地考察了廣州之云科技有限公司運營的花都區新型工業化數字服務平臺和廣州芬豪香精有限公司，并圍繞“利用人工智能助力傳統行業轉型升級”進行座談交流。結合活動開展情況，梳理匯總了參會領導、提案辦理部門、政協委員和企業代表的意見建議，探索我區利用人工智能助力傳統行業轉型升級的新途徑，助推花都經濟高質量發展。  

　　一、花都區利用人工智能助力傳統行業轉型升級的情況

　　（一）基本情況

　　隨著我國經濟社會的發展，傳統行業面臨著產能過剩、效率低下、創新不足、資源浪費、污染嚴重及數字化滲透率低等挑戰。人工智能技術以其強大的數據分析、設計優化、生產流程再造、智能決策和自動化控制能力，為傳統行業的轉型升級提供了新的機遇。近年來，為助力中小企業數字化轉型，花都區申請2.52億元專項債資金建設新型工業化數字服務平臺，于2024年9月啟動，由佳都科技總集成，采用華為服務器及云計算架構，區屬國企之云科技負責運營。目前，平臺已完成硬件部署、云平臺上線及基礎平臺和企業服務平臺建設，成效顯著：2024年12月，聯合中國信通院成為廣東省唯一的省級制造業數字化轉型促進中心；2025年1月，成功入選2024年“新質生產力產業實踐示范案例”；2025年4月，獲2025數字中國創新大賽·數字城市賽道金獎；2025年6月，之云科技成為廣州市省級中小企業數字化轉型城市試點數字化牽引單位，依托該平臺的AI能力設計的作品《Wonlink》榮獲紅點獎、倫敦設計獎金獎、紐約產品設計獎銀獎；2025年9月平臺成功申報國家級制造業數字化轉型促進中心。

　　（二）工作推進情況

　　一是強化數字基礎建設。夯實基礎設施建設?。花都區新型工業化數字服務平臺由區政府投資建設、國企運營管理，整合接入華為盤古、Deepseek、阿里千問開源版、Magi—1多模態等人工智能大模型。華為盤古工業大模型提供包括自然語言處理、計算機視覺等在內的工業智能化基礎支持。平臺由之云科技一線運維，推出“政企共建、企業租用”的數字化“社區食堂”模式，企業可按需“先試用后付費”，實現公益與市場相結合。強化AI算力中心建設。花都區以政府投資建設的50P算力中心為依托，搭建了涵蓋AI智算中心、行業服務和AI服務的多元服務平臺，為企業提供線上線下結合的數字化轉型服務。平臺深入企業一線，開展模型訓練與應用服務。目前已上線皮具行業的AI設計打版、日化行業的AI配方優化、電子制造行業的AI質控及消費側的AI營銷等場景，成為全國首個落地應用的城市級工業人工智能中心。

　　二是深化工業賦能應用。挖掘工業AI賦能場景。花都區新型工業化數字服務平臺計劃打造20個工業AI典型應用場景，目前已落地9個（化妝品行業5個、皮具行業2個、行政辦公1個、智能咨詢1個），對外開放場景10個，涉及40家企業和萬級C端客戶。東風日產的車友APP智能助手、芬豪香精的AI配方優化、化妝品行業的AI老師傅、電子信息的AI供應鏈管理等應用已上線并取得良好效果；皮具生產信息化管理系統、化妝品客戶關系管理系統等正在多家企業測試。打造“花漾i選”本地特色電商品牌。通過三大策略構建本地特色產品競爭力：利用數字化平臺整合數據，精準選品并篩選優質企業，壓縮產品落地周期；引入中檢管控體系，以嚴格檢測和追溯機制標注“中檢認證”，解決質量信任問題；構建線上營銷矩陣，通過精準投流、達人種草和私域沉淀，實現用戶持續增長。

　　三是激活數字產業新動能。打造數字化轉型標桿引領。聚焦汽車配件、機械加工、美妝日化、皮具箱包、能源再生等重點領域，推動人工智能技術應用，已落地標桿案例9家：芬豪香精引入AI大模型，研發周期由數月縮至數周，成本降低50%以上，搶占市場先機；虹辰皮具上線ERP+MES，生產排期效率提升40%，綜合成本下降30%。申發機電、信強汽車等7家企業SRM、PLM、AI設計等應用陸續上線，全面帶動產業提質降本增效。構建數字經濟產業互聯網生態。推動華為（花都）工業互聯網賦能中心和大模型創新中心落地，構建國產化工業互聯網生態平臺。目前正推動騰訊、阿里云等數字化服務商入駐，將形成技術研發、應用推廣和人才培養的良性循環。優化數字產業空間布局。以星旺廣場至鳳凰南路為軸線布局工業互聯網研發中心，為汽車、電子信息產業提供AI設計、智能排產工具包，打造“AI+制造”產業集群。在花都湖沿線建設“AI創意設計中心”，推廣箱包AI設計、香精智能調香等應用，目前已儲備10家優質項目。花都箱包皮具集群獲2022國家、2023省級中小企業特色產業集群稱號，智能汽車終端產業集群獲2024省級中小企業特色產業集群稱號，打造形成“AI+制造”產業帶。

　　箱包行業ERP：專為箱包行業設計的企業資源計劃管理系統，通過整合生產、庫存、財務等環節實現資源優化配置，涵蓋訂單管理、生產調度、物料管理、質量控制及財務管理等核心功能模塊。

　　箱包行業MES：專為箱包制造設計的制造執行管理系統，通過實時監控生產流程、優化資源配置和提升質量控制，幫助企業提高生產效率和產品一致性。

　　SRM：即供應商關系管理，是指企業采購人員對于供應商的管理,包括對供應商了解、篩選、開發、管控等全過程管理。

　　PLM：即產品生命周期管理，是一種支持產品全生命周期信息創建、管理、分發和應用的應用解決方案。

　　四是完善要素支撐體系。加強政策支持。印發《花都區人工智能與數字經濟“十四五”發展規劃》《花都區加快推進數字經濟與實體經濟深度融合發展實施方案》等文件，制定全產業數字化轉型實施路徑。全面落實“數字改造補貼”“數字貸”，2025年發布制造業數字化細則明確三年投入2000萬元，對我區制造業數字化轉型應用、產品供給和研發給予獎勵。加強數據支持與安全。目前正在建設數字政府運行智能分析系統，構建企業數字畫像，為中小企業數字化轉型提供數據支持，并重點引進行天融信、深信服兩家網絡安全機構，全力保護數據安全。完善人才培養機制。攜手華為、信通院、佳都科技及高校共建“產學研中心”和之云學院，開設訂單班，構建“定向培養+實戰賦能+認證輸出”全鏈條體系。課程聚焦AI應用、工業數據治理、智能工廠運維，嵌入昇騰算力平臺、盤古大模型等前沿技術教學場景，創新推行“課堂理論—企業實訓—項目實戰”三段式培養，訓戰一體，為產業數字化輸送復合型人才。開展產學研合作。舉辦“科研開花，轉化結果”系列活動超50場。舉辦DeepSeek深度賦能制造企業管理應用培訓，吸引廣州城市理工學院及40家企業參與；開展8場科技企業培育與成果轉化培訓，推動AI落地與管理升級。加強平臺宣傳推廣。平臺已舉辦26場線下活動，包括發布會、展會、宣講、企業采訪交流等，累計參與人數超9000人。新媒體運營成果顯著，公眾號、視頻號、抖音等平臺發布180余篇作品，粉絲量超2600人，瀏覽量超17萬。目前，已建聯私域客戶2394人，有意向應用在排隊企業數96家，對接開展應用適配的企業10家，落地標桿案例9家。

　　二、利用人工智能助力花都傳統行業轉型升級存在的問題

　　（一）?核心技術自主性不足?。基礎算法、芯片等關鍵技術依賴外部技術供應商，本地核心技術研發與核心企業培育能力仍需突破，生態主導權有待強化。

　　（二）?規模化應用生態不強?。盡管已落地部分工業AI場景，但覆蓋產業鏈關鍵環節的深度應用仍顯不足，尚未形成標桿性規模化應用，?應用深度與廣度有待提升。

　　（三）?長效支撐機制待完善。人才供給、數據協同及資金保障等長效支撐體系需進一步鞏固，以匹配產業長期發展需求。

　　三、利用人工智能助力花都傳統行業轉型升級的建議

　　（一）構建全域賦能體系，筑牢轉型根基

　　一是以“平臺+數據+服務”三位一體模式構建支撐體系。升級現有工業互聯網平臺為AI賦能中樞，整合華為等企業技術資源，建設共享基礎設施。針對皮革、汽車零部件等特色產業，開發專用算法模型庫，重點突破外觀檢測、工藝優化等技術瓶頸。對中小企業實施“上云用數賦智”專項行動，通過云化MES系統等輕量化應用降低使用門檻，開展“AI診所”定期巡診服務。

　　二是設立AI技術服務平臺。開展政企研協同機制，由政府牽頭，聯合科技企業與研究機構，搭建“傳統行業AI技術應用服務平臺”,提供“技術咨詢—方案定制—算力租賃”一站式服務。設立分行業專家庫，針對生產流程優化、質量檢測等場景開發輕量化AI工具，降低中小企業試錯成本。為企業提供定制化解決方案，并通過技術咨詢、方案定制、低成本算力租賃等服務，降低中小企業應用門檻。

　　（二）實施數據驅動戰略，培育轉型標桿

　　一是強化數字化轉型公共服務。推廣“平臺+示范案例”模式，依托花都區新型工業化數字服務平臺，遴選龍頭企業打造AI標桿工廠（如東風日產智能排產系統、回天新材料預測性維護案例），形成可復制模板。設立低成本算力租賃中心，整合華為云、政務云資源，為中小企業提供梯度定價的GPU算力服務，優先支持能耗管理、智能質檢等普惠場景。

　　二是建立傳統行業數據共享平臺。制定統一的數據采集與交換標準，整合生產、物流、能耗等全鏈條數據，形成行業級數據庫。借助AI大數據分析市場需求和消費者偏好，挖掘潛在產品特性和功能需求。通過AI模擬產品性能，快速篩選和設計新型產品，縮短研發周期，開發出具有更高性能、環保、智能特性的新產品，同時，推動工業機器人在物料搬運、加工成型等環節的應用，提高生產自動化水平，減少人力成本和人為誤差。

　　三是發展智能供應鏈體系。構建產業互聯網聯盟，通過對銷售數據、庫存水平、物流信息的實時分析，實現精準預測需求，優化庫存管理，降低庫存成本。利用AI算法規劃物流路線，提高運輸效率，降低物流成本，通過區塊鏈與AI結合，確保供應鏈信息的透明和安全，提升全產業鏈效率。進行區塊鏈+AI雙軌溯源，在食品加工、化妝品等領域建立全鏈條可信數據池，增強產品市場信任度。

　　（三）完善產業生態支撐，破解轉型難題

　　一是強化政策支持與引導。政府設立專項扶持資金，對積極應用AI技術進行轉型升級的傳統企業給予補貼、稅收優惠等支持。積極制定相關行業標準和規范，引導AI技術在傳統行業的有序應用，保障產品質量和安全。由相關部門定期評估轉型成效，發布行業AI應用白皮書，及時調整政策導向。遴選龍頭企業建設AI標桿工廠，支持龍頭企業開展AI全流程應用示范（如智能排產、預測性維護），形成可復制的經驗向中小企業推廣。   

　　二是聯合培養人才。組織針對傳統企業的AI技術培訓，提升企業員工對AI技術的認知和應用能力。推動之云學院盡快落地，鼓勵高校和職業院校開設“人工智能+制造業”定制課程，搭建產學研合作平臺，促進高校、科研機構與企業合作，共建實習實訓基地，開展“訂單式”培養，批量培育既懂行業技術又掌握AI應用的“數字工匠”與復合型人才。

　　三是深化區域協同與國際合作。共建灣區技術協作網絡，聯合南沙AI產業園、東莞松山湖機器人基地，共建認證互通的AI產品測試場域，引入港澳科研成果轉化項目，積極參與國際AI賦能峰會，吸引全球頂尖的“AI+制造”解決方案供應商入駐。

　　（四）系統強化實施保障，護航轉型落地

　　一是強化組織保障。成立“AI+傳統產業轉型”專項工作組，參照《花都區支持具身智能機器人產業發展的十條措施》跨部門協作模式，建立“問題直報—聯席會商—限時辦結”閉環流程。

　　二是系統性防控轉型風險。建立“區域工業數據云”，提供脫敏數據共享與算力租賃服務，破解中小企業算力瓶頸。要求接入企業通過《中華人民共和國數據安全法》合規認證，部署區塊鏈存證溯源系統。

　　針對智能網聯汽車測試、機器人替代人工等領域，制定輿情應急預案及公眾科普計劃。

　　三是推動綠色可持續發展。促進綠色低碳轉型，將ESG（環境、社會和治理）標準納入政策考核，對使用清潔能源的AI數據中心給予稅收減免。推動“汽車+AI”雙鏈融合，依托東風日產新能源產線，布局車規級芯片、傳感器等本土化供應鏈。探索“空鐵樞紐+智慧物流”多式聯運模式，提升抗風險能力。

　　（五）創新長效賦能機制，激發轉型動力

　　一是建立轉型效果評估與動態調整機制。由區相關職能部門牽頭，聯合第三方權威機構，定期對AI賦能項目進行成效評估，根據評估結果動態調整扶持政策與資源投入方向，確保政策始終服務于產業發展的真實需求與最新趨勢。

　　二是構建“平臺+市場”的可持續發展模式。鼓勵區屬國企之云科技公司探索市場化運營路徑，在保障普惠性服務的同時，為有深度需求的企業提供高階付費服務，形成“以戰養戰、自我造血”的良性循環。支持平臺與金融服務機構合作，基于企業“數字畫像”開發“數據增信”等金融產品，破解融資難題。

　　三是營造鼓勵創新、寬容失敗的轉型氛圍。設立“花都區AI轉型先鋒獎”，隆重表彰在技術應用、模式創新和管理變革中取得突出成效的企業與個人。建立“試錯容錯”清單機制，明確在合規前提下，對轉型探索中出現的非主觀過失予以包容，最大程度激發各類主體“敢闖敢試”的首創精神。

　　羅干政主席表示，人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，是花都實現產業升級、動能轉換的關鍵突破口。各部門要明勢識變、深化認識，把握人工智能賦能轉型時代命題；要聚焦關鍵、精準發力，從深化政策引領、強化企業主導和夯實技術基礎等方面探索人工智能賦能產業升級的路徑；要凝心聚力、協同共進，發揮政協優勢凝聚轉型強大合力。要持續深化學習調研，當好建言獻策的“智囊團”；要做實協商監督主業，當好政策落實的“助推器”；要廣泛凝聚社會共識，當好氛圍營造的“宣傳員”。

　　邢翔書記強調，深入實施“人工智能+”行動，推動人工智能與經濟社會深度融合，既是花都當前面臨的緊迫任務，更是關乎長遠發展的戰略命題。各相關部門要優化人工智能賦能千行百業的生態環境，強化政策支撐、薈聚數字化人才、做好金融文章，實現從“要素堆積”到“生態噴涌”；要夯實人工智能賦能千行百業的基礎底座，重點在激活數據價值、強化基礎設施建設、維護數字安全等方面協同發力，系統構建起堅實可靠的數字底座；要擴展人工智能賦能千行百業的廣度深度，支持花都區新型工業化數字服務平臺迭代升級，加快推動人工智能賦能產業轉型升級，深化人工智能賦能千行百業創新升級，讓人工智能成為惠企利民、賦能花都發展的重要引擎。