算力平台环节：云计算、分布式计算等算力设施支撑大规模数据处理和模型训练。

       【解读】在基础层方面，东莞政府挑起算力平台、数据资源两大“重担子”：

       担子①：算力平台方面，东莞2025年一号文提出将构建“1+1+N”算力供给体系。具体做法是高水平建设人工智能算力服务平台、人工智能大模型中心，统筹调度市内外N个智算资源。加快建设人工智能应用创新中心，支持滨海湾新区、水乡经济区建设公共智算中心，提升“算力+算法+数据”一站式服务能力等。一系列的算力基础设施建完后需要吸引和支持企业使用，因此在资金支持上，东莞设立最高5000万元算力券，对制造企业、软信企业、高校院所等通过人工智能算力服务平台租用市内外智算资源的，按不超过实际服务额50%给予每年最高100万元资助。

       担子②：数据资源方面，东莞市要扩大工业数据集供给，加速激活有价值的数据要素，具体做法是支持企业、运营商等开发场景驱动、技术兼容、标准互通的行业可信数据空间，加快汇聚“8+8+4”重点产业链高价值工业数据，到2027年形成不少于30个行业级数据集和知识库。此外，高标准打造东莞市数据产业集聚区，加快建设公共数据授权运营平台、数据资产登记平台等，到2027年引进培育200家以上数据服务商等，为企业提供数据要素全生命周期服务。支持企业数据要素“首评估、首入表、首开放”，10万元资助。支持企业、社会组织主导或参与制修订国家级、省级工业数据要素标准，符合条件的分别给予最高30万元、10万元资助。

       东莞在“基础层” 政策路径评价

基础层的资金和技术门槛高，行业需长期投入芯片研发和基础设施建设。对于地方城市而言，一方面需要支持硬件设备、数据资源等相关行业的发展，另一方面更关键的是要提供基础设施建设，主要原因在于企业可能更专注于技术研发和商业化，比如芯片设计或算法优化，但像数据中心、云计算平台的搭建供给，这些都需要大规模的投资和长期的规划，专注人工智能的企业难以单独承担，因而这些基础设施建设需要政府的协调和资金投入。东莞市所提出构建“1+1+N”算力供给体系，恰好体现了由政府来担起人工智能产业基础设施的建设重任，支持算力中心等重资产、长周期项目的建设，亦可弥补市场失灵，该路径是为企业分担算力和数据的投入压力、为市场发展铺垫基石的典型做法。

       2、技术层

       技术层是产业链的核心环节，主要是由企业聚焦算法研发与关键技术突破：

       核心技术环节：包括机器学习、深度学习框架，以及计算机视觉、自然语言处理、语音识别等感知技术，最终集成于大模型框架，推动跨领域协同与多模态融合。

       开发工具环节：一般通过开源框架和中间件降低技术应用门槛，加速商业化进程。

技术层的创新直接决定应用层的能力边界。只有深度学习算法的进步才会推动精度更高的AI自主思考能力提升，为后续各种应用场景提供支撑。

       【解读】在技术层方面，东莞政府支持由市场搭建“开箱即用”的模型，降低企业使用人工智能技术的门槛：

       大多数工业企业缺乏自主研发大模型的能力，尤其是中小企业，此外，大模型的训练和调优需要高昂的算力与数据资源，即便在算力和数据资源上提供强大的基础设施支撑，但并非所有企业均有能力搭建自己的大模型和算法等工具。如何让全市的工业企业借助人工智能实现智能智造的生产力升级？东莞市具体的做法是首先支持有能力的企业利用通过备案的大模型底座框架进行二次开发和应用推广，也支持那些有能力的企业、运营商、数字化转型服务商等开发主体基于模型即服务（MaaS）模式，建设工业垂直领域模型算法超市，为工业企业提供选模型、改模型、用模型等“开箱即用”服务。

       东莞在“技术层” 政策路径评价

       东莞市所提出的支持预训练的大模型底座和垂直领域模型算法超市这一创新政策路径，使企业无需从零开发，只需根据需求选择、修改或二次开发模型，即可快速部署到生产流程，企业可以跳过复杂的底层技术适配阶段，直接调用适合自身场景的工业小模型或垂直领域大模型。政策设计的内涵体现了“以公共技术平台降低企业试错成本”的思路，通过技术工具链的标准化和资源集约化，帮助工业企业跨越技术鸿沟，实现智能化升级。

       3、应用层

       应用层是将技术转化为实际生产力，覆盖各行各业场景。

       应用渗透环节：包括智能制造、智能医疗、自动驾驶、智慧金融等，通过AI技术优化流程、降本增效。

       商业化验证环节：应用层的需求反哺技术迭代，例如金融风控场景推动NLP技术升级等。

       我国绝大部分的AI产品创业公司集中在应用层，AI应用产品同质化竞争严重，对于城市发展核心产业而言，如何聚焦本土根植性产业，借助AI产品深化技术与场景的适配尤为关键。

       【解读】在应用层方面，东莞市重点聚焦制造业家底，瞄准“AI+先进制造”，打造不少于100个AI+先进制造示范应用场景：

       东莞有着雄厚的制造业家底——拥有34个工业门类，工业企业超22万家，规上工业企业超1.4万家，排名全国第一。如此强大制造业基础自然能够为人工智能赋能新型工业化提供丰富的应用场景。那如何选择有示范性、代表性的应用场景率先发力？东莞的做法是投入最高3亿元资金，支持人工智能大模型中心面向制造企业开展AI+示范应用场景模型开发，形成一批可复制推广的行业级解决方案。围绕“8+8+4”重点产业链的研发设计、中试验证、生产制造、运维服务、经营管理等环节以及安全生产、防灾减灾等领域，推动人工智能技术在仿真模拟、匹配研发、板材切割、精密加工、缺陷检测、参数优化、智能排产、预测性维护、智慧物流、智慧能源管理、工单/合同自动生成、消费分析等通用场景深度赋能。 引导链主企业、龙头企业为AI+先进制造示范应用场景提供供应链支持，优先将场景创新成果在供应链体系内推广应用。每年遴选10个人工智能赋能新型工业化典型应用案例，对纳入国家级、省级典型应用案例的给予最高100万元资助。

       东莞在“应用层” 政策路径评价

       示范场景好比东莞AI的“样板间”，看得见摸得着才有说服力，光吹嘘“我有多少算力”“我的模型多牛”，就如开发商只拿图纸卖房。以前提到东莞，外界想到的是“世界工厂”“流水线打工”，如今推出实打实的AI示范场景，相当于给城市重新贴新标签——来东莞不仅能看机器手臂跳舞，还能看AI怎么让工厂变聪明。通过打造AI示范场景的成功案例（如纳入国家级/省级典型应用），此举措不仅助力企业提升竞争力，还将增强东莞在全国AI产业中的话语权，以场景驱动“制造大市”向“智造强市”转型，助力城市能级提升。

       最后，为持续优化东莞人工智能产业发展生态，东莞市还提出了人才团队引进、人工智能融合创新人才联合培养体系、培育人工智能领域耐心资本(统筹设立规模不少于50亿元的人工智能子基金群)、发布智能移动终端国家先进制造业集群白皮书、成立人工智能产业发展联盟、建立人工智能城市机会清单发布机制等有力举措。

       总结：人工智能产业发展要如何规划？

        慧联产研认为，面对人工智能浪潮，城市产业的发展规划应当做到“聚焦”、“差异”、“特色”、“落地”，正如东莞市聚焦“AI+先进制造”而非泛化应用层竞争，依托本土产业根植性的优势（如电子信息、智能终端），避开同质化陷阱，打造垂直领域的技术壁垒。东莞市的人工智能产业发展规划，聚焦了基础层、技术层和应用层的协同布局，系统性构建发展保障体系，体现了从底层支撑到价值实现的完整路径。东莞市深知企业的核心优势在于技术创新和商业化落地，倾向于聚焦技术层（如算法优化）和应用层（如场景适配）。因此，对于资金投入大、建设周期长、效益回报慢的基础设施平台，政府需要主动挑起重担，为市场的快速发展分担压力。     

       地方城市在推进新兴产业实际落地时，应当注重公共性、高投入性及战略重要性基础设施项目建设与市场应用发展节点的匹配，兼顾行业共性和企业个性的发展需求，积极塑造鼓励创新、大胆试错、弹性应变的营商环境。政府与市场两者协同才能实现基础层稳固、技术层创新、应用层繁荣的良性循环。