南方财经记者赵晓晨 广州报道
广州正处于抢抓人工智能产业的“关键窗口期”。不久前发布的《广州市加快建设先进制造业强市规划（2024—2035年）》明确提出，到2035年实现人工智能与各行各业深度融合，产业规模稳步增长，培育超1000个人工智能行业垂类模型，打造若干具有自主创新能力的基础大模型；推动建设1000个以上典型应用场景。
然而，从技术构想走向市场应用的路径仍存挑战。1月18日，政协第十四届广州市委员会第五次会议在广州白云国际会议中心开幕，广州市政协委员、广州中源咨询有限公司总经理刘根生在接受南方财经记者采访时谈到，广州发展AI产业的核心优势在于产业门类齐全、应用场景丰富，但目前从技术创意到产业应用仍存在“死亡之谷”，“许多企业和教授有想法和技术，但缺乏将创意快速转化为可演示模型并进行低成本试错的平台”。
“建议在高校与创新资源密集的天河区建立公益性的AI概念验证中心，一个教授有好想法，可以在这里花很少的钱，得到行业专家和投资人的‘PK’和辅导，让好技术更快脱颖而出。”针对AI技术创新转化的堵点，刘根生建议广州可以建设由政府主导的公益性“AI概念验证中心”与由龙头企业共建的“场景中试基地”，二者接力，系统性降低从AI技术创意到商业产品的风险和成本。
（广州市政协委员刘根生。受访对象供图）
让AI应用转化跨越“最初一公里”
自2025年年初DeepSeek走红以来，AI创新创业的门槛与成本逐步下降，尤其是在垂直领域和特定应用场景中，AI应用在消费层快速渗透。
但许多企业反映AI应用瓶颈并非算力或模型，而是缺少“从构想到原型”的快速转化能力。根据广州市工商联调研样本分析，广州有63.2%的制造业企业启动AI场景探索，但完成概念验证的比例不足18%，大量创新停留于“想法”阶段，瓶颈在于缺乏将业务需求转化为可运行原型的工程化人才，企业处于“看得见问题、摸不着解法”的困境。
面对科技成果转化中的普遍困境，刘根生认为建设公益性的AI概念验证中心至关重要。这如同为创业者提供一个“实验室里的考场”，让拥有好技术的教授或工程师能以较低成本，获得技术、场景与商业模式的综合评估与辅导，协助优化项目规避风险，旨在打通创业者技术+创意的“最初一公里”，帮助项目跨越“死亡之谷”。
对于平台载体，刘根生建议将天河客运站-长湴片区打造为广州AI技术概念验证中心和场景创新与中试基地。该区域地处环五山创新策源区核心区域，地铁、公路交通枢纽交汇，毗邻华南理工大学、华南农业大学等多所高校及科研院所，具备链接研发源头与产业转化的独特地理与智力优势。
目前，该片区正顺应客运功能优化趋势进行城市更新，规划打造研产城融合区。根据《环五山创新策源区“1+N”更新发展方案》，长湴村被划分为天河客运站一级产业服务中心，重点发展创新技术研发型与创新服务型产业，旨在承接高校和院所的科研成果，推动成果转化和产业发展。在此布局AI概念验证与场景中试基地，正与这一功能定位高度契合。
为此，刘根生建议由市区两级联动，整合华南工业大学、广东工业大学、西安电子科技大学广州研究院、中国电科七所等单位大模型专业人才资源，成立行业大模型概念验证中心，作为政府与高校院所搭建的公益性全链条服务体系，整合“技术验证+场景验证+商业验证+资源对接”各领域专业力量，对市场AI垂直应用新创意、新技术进行验证与辅导服务。
充分发挥场景丰富独特优势
谈及广州AI产业的发展路径，刘根生表示，广州应充分发挥自身产业门类齐全、应用场景丰富的独特优势。
“广州拥有大量亟待智能化改造的‘矿山’，如传统制造业、商贸物流、纺织、化妆品等传统支柱行业。用AI去赋能这些行业，带来的极可能是一个行业的变革。”刘根生建议广州可以着重挖掘这些矿山的“专用铲子”，开发解决具体行业痛点的垂类模型。
他进一步建议，以建设概念验证中心为切入点，推动天河客运站片区实现“交通+产业”融合，将地铁上盖及附近街区建设成科创园区、孵化研发办公空间，吸引高端人才集聚，并连接天源路至长湴TOD片区打造成AI现代产业社区，形成“交通枢纽—创新走廊—产业社区”联动态势，提升区域经济密度与创新浓度。
针对后续环节，刘根生提出，可由政府引导，联合龙头企业共建分布式、开放性的“AI应用场景创新与中试基地”，围绕智能汽车、智慧城市、工业医疗等具体领域，打造“真实世界的练兵场”。这既能解决企业“有技术无场景”的痛点，也能为初创企业提供公益性中试服务。
“天河区作为AI产业高地，拥有众多从实验室走出的前沿技术和初创企业，但科技成果从样品到产品再到商品的过程中，普遍面临概念验证缺失和中试放大风险等挑战。布局专业的验证与中试基地，能够完善从创新策源到成果转化，再到产业集聚的全链条，将天河强大的研发‘想象力’转化为现实‘生产力’。”刘根生说。
在支持机制上，他呼吁发挥政府投资基金的引领作用，为早期项目注入“活水”；同时，深化公共数据运营与开放，让高质量场景数据成为训练垂类模型的“燃料”，并完善数据要素市场化机制，促进技术、数据与场景的高效合作。
通过布局“概念验证中心”与“场景中试基地”的接力体系，广州有望加速AI技术与实体经济深度融合，夯实“垂类模型之都”的发展根基。
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