2027年，深圳把打造百个垂直行业模型及工业智能体作为目标，向中国经济输送强大动力。这背后的逻辑很简单：AI要想真正给企业带来效益，必须要把自己的本事沉淀到实体经济中去。回顾过去两年，DeepSeek的出现让世界看到了中国的潜力，Seedance的走红更是证明了我们在模型成本和工程化方面已经走在了前面。低廉的绿电成本大大减轻了算力负担，开源生态也让中小企业能站在巨人的肩膀上。中国拥有最完善的工业门类和最丰富的应用场景，这给了AI发展独特的土壤。 但要把AI变成真正的生产力还面临很多问题。很多智算中心的算力利用率不到30%，“重建设轻应用”的现象依然存在。制造业高质量工业数据少且共享困难，企业想搞智能化改造却发现数据像孤岛一样用不了。更有一线代表担忧，一旦AI在生产线上出错，就会导致整批次产品报废。 要解决这些问题，首先得把算力用实。在产业集聚区建设高密度推理算力集群，就像给工厂铺数字高速公路，让智能体变成懂业务的“数字员工”。其次要把数据做实，让高质量工业数据流动起来。只有这样，大模型才能在真实场景中练出真本事。最后要把人才育实，培养既懂算法又懂实业的复合型人才。 深圳率先发布的行动计划表明，大模型比拼的不再是参数规模，而是看谁能沉下心来吃透每个场景。当AI不再是手机里的玩具，而是工厂里的老师傅、质检员和调度师时，我们就迎来了新质生产力变革。佘惠敏提到的“十五五”开局之年是关键节点，必须把大模型做实。 这也是2027年的一个重要节点。只有把AI的“实”化为企业的“效”，才能夯实中国经济的底盘。