大湾区人工智能产业图鉴：1.8万亿的想象空间

从全国人工智能版图来看，大湾区的产业规模属于第一梯队，重点终端产品发展迅速，部分产品全国领先，发展潜力巨大。

“‘鹏城云脑’就像一部‘百科全书’。”5月21日，在大湾区科学论坛上，中国工程院院士、鹏城实验室主任高文表示，“我们预先帮你把‘百科全书’做好，至于你用‘百科全书’去干什么，我们把选择权交给你。”

“鹏城云脑”是推动数字经济发展的关键大科学装置，目前鹏城实验室已完成开源开放的AI技术试验平台“鹏城云脑I”，正在建设兼顾研究和赋能的大规模AI算力平台“鹏城云脑II”，并启动了智能超级算力平台“鹏城云脑III”的预研。

高文介绍，“鹏城云脑II”仅1/4的机时用于实验室自身科研，其余均开放给高校、科研机构、企业等合作伙伴使用，目前已支撑近1000个国产AI模型的训练，包括自然语言处理的“盘古大模型”、计算机视觉的“大圣大模型”等。

ChatGPT掀起的大模型风暴，从国外刮到国内，目前已进入“神仙打架”阶段。面对这一声势浩大的产业变革，粤港澳大湾区早已提前布局。

2018年出台的《广东省新一代人工智能发展规划（2018-2030年）》将广州、深圳、珠海确立为人工智能产业的核心技术实验区和人才高地，以东莞、佛山、惠州为全国智能社会应用先导区和创业创新集聚区，重点发展腾讯等5大人工智能开放创新平台，并提出到2025年，产业核心规模达1500亿元，产业规模达1.8万亿元的目标。

从全国人工智能版图来看，大湾区的产业规模属于第一梯队，重点终端产品发展迅速，部分产品全国领先，发展潜力巨大。

人工智能发展步入快车道

建设“人工智能大湾区”，并非一日之功。

2019年以来，工信部和科技部在全国开展国家人工智能创新应用先导区和国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作。位于大湾区的深圳、广州，先后获批建设先导区与试验区。

其中，深圳作为工信部第一批认定的人工智能创新应用先导区、科技部确定的人工智能创新发展实验区，2022年人工智能核心产业规模达308亿元，同比增长34.4%，人工智能相关产值2180亿元。

广州紧随其后，先后在2020年和2021年获批国家新一代人工智能创新发展试验区、人工智能创新应用先导区。2022年，14个人工智能应用场景入选国家级“智赋百景”名单，广州人工智能与数字经济试验区以“一核多点”布局产业生态圈。

根据广东的规划，到2025年将形成以广州和深圳“双城四区”为主引擎，珠海、佛山、惠州、东莞、中山等珠三角其他地市为核心，粤东西北各地市协同联动的区域创新应用发展新格局。

在这个过程中，大湾区不断推进鹏城实验室、人工智能与数字经济广东省实验室等一批国家、省、市实验室的建设与发展，最为外界所熟知的，就是广州琶洲实验室的“琶洲算谷”和深圳鹏城实验室的“鹏城云脑”。

如果站在广州环球贸易中心的高楼上往外眺望，会看到腾讯、阿里、唯品会、小米、科大讯飞等一座座数字经济的龙头企业，在琶洲算谷的核心片区落地生根，拔地而起。

琶洲试验区管理委员会副主任许宁称，2023年，琶洲将继续聚焦“算法、算力、算量”人工智能发展3大支柱，全力以赴推进“琶洲算谷”建设。

本次论坛上，高文也表示，鹏城实验室已经投入40亿元，并准备再投入60亿元左右用于超强算力的机器，可以解决到目前为止所有大模型的训练，之后用鹏城实验室的算力、用公开渠道的数据，训练出大模型底座向全社会开放。

高文提到，未来会把很多企业的数据都收集进来做一个增强的模型。增强的模型只开放给数据提供方，增强模型比标准模型更好、更强，用这种方式来推动整个国内，特别是粤港澳大湾区新一代人工智能的发展。

科研与产业双轮驱动

事实上，ChatGPT带火AIGC之前，人工智能的火种已经在大湾区点燃，并涌现出云从科技、云天励飞、文远知行、小马智行等一批人工智能创业公司。

从广州官洲地铁站出来，约上一辆网约车，来到跟前的可能是一辆无人驾驶小巴。“广州的气候几乎满足了无人驾驶测试的所有条件。”创业之初，文远知行创始人兼首席执行官韩旭和团队就发现，广州降雨量较多，同时，江河、桥梁、隧道众多，是进行无人驾驶试验的首选之地。

2018年，文远知行依靠感知、决策规划、定位等全方面人工智能算法的互相配合，在业内首次完成暴风雨中无GPS信号情况下无人驾驶穿越江底隧道。随后，文远知行又在业内率先开展无人驾驶出租车商业化运营。

近期，新加坡总理李显龙访华，第一站来到广州，就专程前往位于广州国际生物岛的文远知行WeRide总部参访，体验文远知行无人驾驶小巴。

除了创业型公司，华为、腾讯、大疆等总部位于大湾区的龙头企业，人工智能业务庞大，同样具有示范效应。以华为为例，2021年4月，盘古大模型正式对外发布。盘古大模型发布以来，已经发展出L0、L1、L2三大阶段的成熟体系持续进化。

所谓L0，是指NLP大模型、CV大模型等五大水平领域的基础大模型；而L1指行业大模型，比如气象、矿山、电力等行；L2指面向各行业中细分场景的模型，比如电力行业的无人机巡检。

华为轮值董事长胡厚崑此前表示，盘古预训练大模型已完成从学术大模型到产业大模型的转变，形成“基础大模型-行业大模型-细分场景大模型”的发展路径，并且在医疗、互联网、金融、煤矿、农业、气象等领域中实现降本增效。

鹏城实验室云脑使能研究所所长张伟在接受时代周报采访时提出，发展人工智能，传统产业的健全是大湾区的优势之一。“未来大湾区人工智能的发展需要科研和产业‘双轮驱动’，光有科研不够，如果没有一个巨大的应用需求去牵引，科技也很难从后台走向前台。”他说道。

“由于大湾区经济发展以及创业环境活力的提升，我们在汇聚人才方面也更具吸引力。”香港大学副校长宫鹏告诉时代周报记者，这得益于国家对香港大学发展的支持，“我们给予年轻人蓬勃发展的空间，促使学科建设更加完善，助力科学和产业结合发展。”

科技部国际合作司（港澳台办公室）司长戴钢认为，大湾区将人工智能列为重点发展领域，香港在人工智能基础研究方面具有显著优势，内地城市拥有雄厚的产业基础，以及丰富的落地场景，各城市的通力协作下，未来势必形成具有全球影响力的科创中心。