——花都区政协开展书记牵头督办重点提案视察活动

　　为深入学习贯彻习近平总书记视察广东重要讲话、重要指示精神，积极履行政治协商职能，根据区政协2025年度常委工作要点安排，结合钟智勇等委员提出的第1037号提案《关于利用人工智能助力传统行业转型升级的建议》，区政协于11月6日下午组织开展书记牵头督办重点提案视察活动。邢翔书记，罗干政主席，蔡启良副区长，区政协领导班子成员、各专委会主任、办公室相关领导和同志，提案人，部分政协委员，提案主会办单位，以及区政府督查室等有关领导同志参加了活动。调研组一行实地考察了广州之云科技有限公司运营的花都区新型工业化数字服务平台和广州芬豪香精有限公司，并围绕“利用人工智能助力传统行业转型升级”进行座谈交流。结合活动开展情况，梳理汇总了参会领导、提案办理部门、政协委员和企业代表的意见建议，探索我区利用人工智能助力传统行业转型升级的新途径，助推花都经济高质量发展。  

　　一、花都区利用人工智能助力传统行业转型升级的情况

　　（一）基本情况

　　随着我国经济社会的发展，传统行业面临着产能过剩、效率低下、创新不足、资源浪费、污染严重及数字化渗透率低等挑战。人工智能技术以其强大的数据分析、设计优化、生产流程再造、智能决策和自动化控制能力，为传统行业的转型升级提供了新的机遇。近年来，为助力中小企业数字化转型，花都区申请2.52亿元专项债资金建设新型工业化数字服务平台，于2024年9月启动，由佳都科技总集成，采用华为服务器及云计算架构，区属国企之云科技负责运营。目前，平台已完成硬件部署、云平台上线及基础平台和企业服务平台建设，成效显著：2024年12月，联合中国信通院成为广东省唯一的省级制造业数字化转型促进中心；2025年1月，成功入选2024年“新质生产力产业实践示范案例”；2025年4月，获2025数字中国创新大赛·数字城市赛道金奖；2025年6月，之云科技成为广州市省级中小企业数字化转型城市试点数字化牵引单位，依托该平台的AI能力设计的作品《Wonlink》荣获红点奖、伦敦设计奖金奖、纽约产品设计奖银奖；2025年9月平台成功申报国家级制造业数字化转型促进中心。

　　（二）工作推进情况

　　一是强化数字基础建设。夯实基础设施建设‌。花都区新型工业化数字服务平台由区政府投资建设、国企运营管理，整合接入华为盘古、Deepseek、阿里千问开源版、Magi—1多模态等人工智能大模型。华为盘古工业大模型提供包括自然语言处理、计算机视觉等在内的工业智能化基础支持。平台由之云科技一线运维，推出“政企共建、企业租用”的数字化“社区食堂”模式，企业可按需“先试用后付费”，实现公益与市场相结合。强化AI算力中心建设。花都区以政府投资建设的50P算力中心为依托，搭建了涵盖AI智算中心、行业服务和AI服务的多元服务平台，为企业提供线上线下结合的数字化转型服务。平台深入企业一线，开展模型训练与应用服务。目前已上线皮具行业的AI设计打版、日化行业的AI配方优化、电子制造行业的AI质控及消费侧的AI营销等场景，成为全国首个落地应用的城市级工业人工智能中心。

　　二是深化工业赋能应用。挖掘工业AI赋能场景。花都区新型工业化数字服务平台计划打造20个工业AI典型应用场景，目前已落地9个（化妆品行业5个、皮具行业2个、行政办公1个、智能咨询1个），对外开放场景10个，涉及40家企业和万级C端客户。东风日产的车友APP智能助手、芬豪香精的AI配方优化、化妆品行业的AI老师傅、电子信息的AI供应链管理等应用已上线并取得良好效果；皮具生产信息化管理系统、化妆品客户关系管理系统等正在多家企业测试。打造“花漾i选”本地特色电商品牌。通过三大策略构建本地特色产品竞争力：利用数字化平台整合数据，精准选品并筛选优质企业，压缩产品落地周期；引入中检管控体系，以严格检测和追溯机制标注“中检认证”，解决质量信任问题；构建线上营销矩阵，通过精准投流、达人种草和私域沉淀，实现用户持续增长。

　　三是激活数字产业新动能。打造数字化转型标杆引领。聚焦汽车配件、机械加工、美妆日化、皮具箱包、能源再生等重点领域，推动人工智能技术应用，已落地标杆案例9家：芬豪香精引入AI大模型，研发周期由数月缩至数周，成本降低50%以上，抢占市场先机；虹辰皮具上线ERP+MES，生产排期效率提升40%，综合成本下降30%。申发机电、信强汽车等7家企业SRM、PLM、AI设计等应用陆续上线，全面带动产业提质降本增效。构建数字经济产业互联网生态。推动华为（花都）工业互联网赋能中心和大模型创新中心落地，构建国产化工业互联网生态平台。目前正推动腾讯、阿里云等数字化服务商入驻，将形成技术研发、应用推广和人才培养的良性循环。优化数字产业空间布局。以星旺广场至凤凰南路为轴线布局工业互联网研发中心，为汽车、电子信息产业提供AI设计、智能排产工具包，打造“AI+制造”产业集群。在花都湖沿线建设“AI创意设计中心”，推广箱包AI设计、香精智能调香等应用，目前已储备10家优质项目。花都箱包皮具集群获2022国家、2023省级中小企业特色产业集群称号，智能汽车终端产业集群获2024省级中小企业特色产业集群称号，打造形成“AI+制造”产业带。

　　箱包行业ERP：专为箱包行业设计的企业资源计划管理系统，通过整合生产、库存、财务等环节实现资源优化配置，涵盖订单管理、生产调度、物料管理、质量控制及财务管理等核心功能模块。

　　箱包行业MES：专为箱包制造设计的制造执行管理系统，通过实时监控生产流程、优化资源配置和提升质量控制，帮助企业提高生产效率和产品一致性。

　　SRM：即供应商关系管理，是指企业采购人员对于供应商的管理,包括对供应商了解、筛选、开发、管控等全过程管理。

　　PLM：即产品生命周期管理，是一种支持产品全生命周期信息创建、管理、分发和应用的应用解决方案。

　　四是完善要素支撑体系。加强政策支持。印发《花都区人工智能与数字经济“十四五”发展规划》《花都区加快推进数字经济与实体经济深度融合发展实施方案》等文件，制定全产业数字化转型实施路径。全面落实“数字改造补贴”“数字贷”，2025年发布制造业数字化细则明确三年投入2000万元，对我区制造业数字化转型应用、产品供给和研发给予奖励。加强数据支持与安全。目前正在建设数字政府运行智能分析系统，构建企业数字画像，为中小企业数字化转型提供数据支持，并重点引进行天融信、深信服两家网络安全机构，全力保护数据安全。完善人才培养机制。携手华为、信通院、佳都科技及高校共建“产学研中心”和之云学院，开设订单班，构建“定向培养+实战赋能+认证输出”全链条体系。课程聚焦AI应用、工业数据治理、智能工厂运维，嵌入昇腾算力平台、盘古大模型等前沿技术教学场景，创新推行“课堂理论—企业实训—项目实战”三段式培养，训战一体，为产业数字化输送复合型人才。开展产学研合作。举办“科研开花，转化结果”系列活动超50场。举办DeepSeek深度赋能制造企业管理应用培训，吸引广州城市理工学院及40家企业参与；开展8场科技企业培育与成果转化培训，推动AI落地与管理升级。加强平台宣传推广。平台已举办26场线下活动，包括发布会、展会、宣讲、企业采访交流等，累计参与人数超9000人。新媒体运营成果显著，公众号、视频号、抖音等平台发布180余篇作品，粉丝量超2600人，浏览量超17万。目前，已建联私域客户2394人，有意向应用在排队企业数96家，对接开展应用适配的企业10家，落地标杆案例9家。

　　二、利用人工智能助力花都传统行业转型升级存在的问题

　　（一）‌核心技术自主性不足‌。基础算法、芯片等关键技术依赖外部技术供应商，本地核心技术研发与核心企业培育能力仍需突破，生态主导权有待强化。

　　（二）‌规模化应用生态不强‌。尽管已落地部分工业AI场景，但覆盖产业链关键环节的深度应用仍显不足，尚未形成标杆性规模化应用，‌应用深度与广度有待提升。

　　（三）‌长效支撑机制待完善。人才供给、数据协同及资金保障等长效支撑体系需进一步巩固，以匹配产业长期发展需求。

　　三、利用人工智能助力花都传统行业转型升级的建议

　　（一）构建全域赋能体系，筑牢转型根基

　　一是以“平台+数据+服务”三位一体模式构建支撑体系。升级现有工业互联网平台为AI赋能中枢，整合华为等企业技术资源，建设共享基础设施。针对皮革、汽车零部件等特色产业，开发专用算法模型库，重点突破外观检测、工艺优化等技术瓶颈。对中小企业实施“上云用数赋智”专项行动，通过云化MES系统等轻量化应用降低使用门槛，开展“AI诊所”定期巡诊服务。

　　二是设立AI技术服务平台。开展政企研协同机制，由政府牵头，联合科技企业与研究机构，搭建“传统行业AI技术应用服务平台”,提供“技术咨询—方案定制—算力租赁”一站式服务。设立分行业专家库，针对生产流程优化、质量检测等场景开发轻量化AI工具，降低中小企业试错成本。为企业提供定制化解决方案，并通过技术咨询、方案定制、低成本算力租赁等服务，降低中小企业应用门槛。

　　（二）实施数据驱动战略，培育转型标杆

　　一是强化数字化转型公共服务。推广“平台+示范案例”模式，依托花都区新型工业化数字服务平台，遴选龙头企业打造AI标杆工厂（如东风日产智能排产系统、回天新材料预测性维护案例），形成可复制模板。设立低成本算力租赁中心，整合华为云、政务云资源，为中小企业提供梯度定价的GPU算力服务，优先支持能耗管理、智能质检等普惠场景。

　　二是建立传统行业数据共享平台。制定统一的数据采集与交换标准，整合生产、物流、能耗等全链条数据，形成行业级数据库。借助AI大数据分析市场需求和消费者偏好，挖掘潜在产品特性和功能需求。通过AI模拟产品性能，快速筛选和设计新型产品，缩短研发周期，开发出具有更高性能、环保、智能特性的新产品，同时，推动工业机器人在物料搬运、加工成型等环节的应用，提高生产自动化水平，减少人力成本和人为误差。

　　三是发展智能供应链体系。构建产业互联网联盟，通过对销售数据、库存水平、物流信息的实时分析，实现精准预测需求，优化库存管理，降低库存成本。利用AI算法规划物流路线，提高运输效率，降低物流成本，通过区块链与AI结合，确保供应链信息的透明和安全，提升全产业链效率。进行区块链+AI双轨溯源，在食品加工、化妆品等领域建立全链条可信数据池，增强产品市场信任度。

　　（三）完善产业生态支撑，破解转型难题

　　一是强化政策支持与引导。政府设立专项扶持资金，对积极应用AI技术进行转型升级的传统企业给予补贴、税收优惠等支持。积极制定相关行业标准和规范，引导AI技术在传统行业的有序应用，保障产品质量和安全。由相关部门定期评估转型成效，发布行业AI应用白皮书，及时调整政策导向。遴选龙头企业建设AI标杆工厂，支持龙头企业开展AI全流程应用示范（如智能排产、预测性维护），形成可复制的经验向中小企业推广。   

　　二是联合培养人才。组织针对传统企业的AI技术培训，提升企业员工对AI技术的认知和应用能力。推动之云学院尽快落地，鼓励高校和职业院校开设“人工智能+制造业”定制课程，搭建产学研合作平台，促进高校、科研机构与企业合作，共建实习实训基地，开展“订单式”培养，批量培育既懂行业技术又掌握AI应用的“数字工匠”与复合型人才。

　　三是深化区域协同与国际合作。共建湾区技术协作网络，联合南沙AI产业园、东莞松山湖机器人基地，共建认证互通的AI产品测试场域，引入港澳科研成果转化项目，积极参与国际AI赋能峰会，吸引全球顶尖的“AI+制造”解决方案供应商入驻。

　　（四）系统强化实施保障，护航转型落地

　　一是强化组织保障。成立“AI+传统产业转型”专项工作组，参照《花都区支持具身智能机器人产业发展的十条措施》跨部门协作模式，建立“问题直报—联席会商—限时办结”闭环流程。

　　二是系统性防控转型风险。建立“区域工业数据云”，提供脱敏数据共享与算力租赁服务，破解中小企业算力瓶颈。要求接入企业通过《中华人民共和国数据安全法》合规认证，部署区块链存证溯源系统。

　　针对智能网联汽车测试、机器人替代人工等领域，制定舆情应急预案及公众科普计划。

　　三是推动绿色可持续发展。促进绿色低碳转型，将ESG（环境、社会和治理）标准纳入政策考核，对使用清洁能源的AI数据中心给予税收减免。推动“汽车+AI”双链融合，依托东风日产新能源产线，布局车规级芯片、传感器等本土化供应链。探索“空铁枢纽+智慧物流”多式联运模式，提升抗风险能力。

　　（五）创新长效赋能机制，激发转型动力

　　一是建立转型效果评估与动态调整机制。由区相关职能部门牵头，联合第三方权威机构，定期对AI赋能项目进行成效评估，根据评估结果动态调整扶持政策与资源投入方向，确保政策始终服务于产业发展的真实需求与最新趋势。

　　二是构建“平台+市场”的可持续发展模式。鼓励区属国企之云科技公司探索市场化运营路径，在保障普惠性服务的同时，为有深度需求的企业提供高阶付费服务，形成“以战养战、自我造血”的良性循环。支持平台与金融服务机构合作，基于企业“数字画像”开发“数据增信”等金融产品，破解融资难题。

　　三是营造鼓励创新、宽容失败的转型氛围。设立“花都区AI转型先锋奖”，隆重表彰在技术应用、模式创新和管理变革中取得突出成效的企业与个人。建立“试错容错”清单机制，明确在合规前提下，对转型探索中出现的非主观过失予以包容，最大程度激发各类主体“敢闯敢试”的首创精神。

　　罗干政主席表示，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是花都实现产业升级、动能转换的关键突破口。各部门要明势识变、深化认识，把握人工智能赋能转型时代命题；要聚焦关键、精准发力，从深化政策引领、强化企业主导和夯实技术基础等方面探索人工智能赋能产业升级的路径；要凝心聚力、协同共进，发挥政协优势凝聚转型强大合力。要持续深化学习调研，当好建言献策的“智囊团”；要做实协商监督主业，当好政策落实的“助推器”；要广泛凝聚社会共识，当好氛围营造的“宣传员”。

　　邢翔书记强调，深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会深度融合，既是花都当前面临的紧迫任务，更是关乎长远发展的战略命题。各相关部门要优化人工智能赋能千行百业的生态环境，强化政策支撑、荟聚数字化人才、做好金融文章，实现从“要素堆积”到“生态喷涌”；要夯实人工智能赋能千行百业的基础底座，重点在激活数据价值、强化基础设施建设、维护数字安全等方面协同发力，系统构建起坚实可靠的数字底座；要扩展人工智能赋能千行百业的广度深度，支持花都区新型工业化数字服务平台迭代升级，加快推动人工智能赋能产业转型升级，深化人工智能赋能千行百业创新升级，让人工智能成为惠企利民、赋能花都发展的重要引擎。