在数字经济与实体经济深度融合的背景下，广东省作为全国制造业的"排头兵"，正面临人工智能技术落地应用的现实挑战。
最新调研显示，尽管全省已形成9个万亿级产业集群，人工智能核心产业增速超40%，但要素支撑效率低、产业链协同不足、应用生态"小散弱"等问题，仍制约着技术红利的充分释放。
造成这些瓶颈的深层原因，既包括技术适配性的客观限制，也涉及产业生态的结构性矛盾。
一方面，工业制造场景具有高度复杂性，通用大模型难以满足细分领域需求。
以东莞某电子企业为例，其引进的智能检测系统因无法识别特定元器件缺陷，导致实际使用率不足30%。
另一方面，占市场主体95%的中小企业普遍面临"用不起、不会用"的困境。
深圳龙岗区调研数据显示，76%的中小企业因人才短缺和改造成本，暂缓了智能化改造计划。
这种供需错配正在产生连锁反应。
专家分析指出，若不能有效突破应用瓶颈，可能导致三重风险：技术投入产出比持续走低、产业集群升级步伐分化、新兴产业竞争优势弱化。
尤其在全球科技竞争加剧的背景下，人工智能与制造业融合的深度，将直接影响区域经济高质量发展成色。
针对这些挑战，广东省已启动多维度破题行动。
在基础设施层面，重点布局智能算力网络建设，广州、深圳两地新建的5个算力中心将于年内投用。
技术创新方面，实施"双清单"机制，已发布涵盖12个行业的178项需求清单，促成47个产学研项目落地。
政策保障上，《广东省人工智能产业促进条例（草案）》首次将工业知识语料库建设纳入立法范畴，并设立专项基金支持中小企业"上云用数"。
值得关注的是，该省创新推出的"工业模型培育计划"已初见成效。
佛山装备制造产业集群通过共建共享检测模型，使企业平均质检成本下降42%；珠海生物医药园区开发的专用小模型，将新药研发周期缩短三分之一。
这些实践为破解"最后一公里"难题提供了可复制的经验。
人工智能与制造业的融合是大势所趋，也是广东实现高质量发展的必然选择。
当前，广东已具备产业基础完备、应用场景广阔、市场空间巨大的优势条件。
关键在于通过系统性的基础设施建设、政策支持和生态优化，让AI这一通用技术真正惠及广大中小企业，激发全社会的创新活力。
只有破除技术应用的壁垒，降低企业的使用成本，才能让AI成为推动制造业转型升级的真正引擎，助力广东在新一轮科技竞争中抢占先机、赢得主动。