广东工业增长目标设定为6%,“人工智能+”助力产业突围
AI导读:
广东省政府工作报告提出,2025年工业增长目标设定为6%,并强调“结构优”作为支撑。广东凭借完备的产业体系和创新能力,加速“人工智能+”的应用,推动工业持续增长,新兴产业动能逐渐显现,为现代化产业体系构建提供重要力量。
1月15日,广东省第十四届人民代表大会第三次会议正式拉开帷幕。会上,广东省政府工作报告揭晓了过去一年广东规模以上工业增加值实现了4.2%的增长佳绩。
步入新的一年,广东更是雄心勃勃,将工业增长目标设定为6%,这一增幅不仅高于地区生产总值增长目标约1个百分点,也位居该省经济社会发展的各项主要预期目标之首。值得注意的是,广东对工业增长的前景充满信心,2024年初便预计当年规模以上工业增加值将增长5%,而到了2025年,广东更是明确提出了要冲击6%的工业增长目标。
广东为何如此看重工业?答案或许可以从省政府工作报告中找到——“结构优”。广东凭借完备的产业体系、强大的创新能力,拥有8个万亿元级产业集群,新质生产力稳步发展,这些均为广东工业的持续向上突围提供了坚实支撑。
从产业结构来看,广东的支柱产业如汽车等自去年末开始呈现回暖趋势,新兴产业动能也逐渐显现。广东工业经济的“鸡蛋”被分散装进更多“篮子”里,尤其是“人工智能+”的兴起,既成为现代产业体系的关键一环,也加速了产业体系结构的丰富和完善。
广东对工业增长持乐观态度,背后有其深刻的原因。去年上半年,作为广东支柱产业的汽车产业曾承受较大压力,同时产业体系转型也处于新旧交替的关键阶段,不少新产业的动能未能充分释放,导致工业增长略显疲态。但从去年年底开始,这两方面均呈现出了积极的改善趋势,新旧产业之间也呈现出了明显的内生联系。
一方面,汽车产业已逐步回暖。据广东省统计局官网数据显示,2024年1-8月,汽车产量同比增速由负转正,新能源汽车产量增长25%;到了前11个月,汽车产量增速更是回升至6.5%,其中新能源汽车产量增速更是高达38.7%,远超整体水平。通过向电气化转型,这一传统支柱产业重新焕发了生机。广东省政府工作报告提出,2025年广东将巩固并扩大新能源汽车产业的领先优势,加强动力电池、智能驾驶等关键核心技术的攻关,并推进国家智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市建设。
另一方面,新兴产业也呈现出蓬勃发展的态势。广东省政府工作报告指出,2024年广东先进制造业、高技术制造业增加值占规模以上工业比重分别提高至56.7%、31.6%。以机器人为例,广东的工业机器人产量在全国的占比逐年提升,从2022年的四分之一增长至2023年的三分之一,再到去年的44%。同时,随着人工智能技术的不断成熟,广东机器人行业也在加速向人形机器人升级,目前粤港澳大湾区已坐拥全国约57%的供应链企业,广东省人形机器人相关企业数量更是位居全国之首。
今年两会期间,民盟广东省委会集体提案《加快人形机器人产业发展助力广东高质量建设制造强省》建议,依托现有的机器人产业园区,完善基础设施配套和优惠政策,吸引国内外人形机器人企业及研发机构入驻,促进企业间的协同创新与合作发展,并设立人形机器人产业投资基金。
此外,广东在新能源汽车、智能手机、集成电路等现代产业领域也取得了显著成绩。2024年,广东新能源汽车产量增长43%,占全国四分之一;智能手机产量增长12.5%,占全国超四成;集成电路产量增长21%,占全国18%。这组亮眼的“广货”市场份额数据,直观地展现了广东现代产业体系正加快构建的势头。
人工智能作为新兴产业的重要组成部分,对传统产业具有极强的塑造能力,在现代化产业体系构建中发挥着至关重要的作用。今年以来,与人工智能密切相关的智能机器人、大模型、自动驾驶等行业已经进入集中落地阶段,相关产业在推动制造业快速增长的同时,也衍生出了新的商业模式并激活了消费,进一步丰富了现代产业体系的层次和维度。
广东省政府工作报告也明确提出,要实施“人工智能+”行动,推动通用大模型和行业垂直大模型的深化应用,并加快智算中心和数据基础设施建设。广东人工智能产业规模已超过1800亿元,体系庞大。但今年广东省政府工作报告从聚焦人工智能本身到关照“人工智能+”的表述变化,将政策重心由前端的技术发展逐步向后端的产业融合、场景落地转移。
其中,广东量大面广的工业为人工智能提供了丰富的试验场和应用空间。一方面,近两年广东重注工业技改与设备更新,智能机器人成为了重要的新一代生产工具。另一方面,广东将继续推广“链式改造”,推动超1万家工业企业开展数字化转型。人工智能无疑是“串珠成链”的关键“绳索”。
然而,人工智能赋能新型工业化的过程并非一帆风顺,仍存在诸多堵点有待疏解。广东省政协委员、民盟广东省委科技委员会委员周智恒在其执笔的民盟广东省委会集体提案中认为,人工智能赋能制造业尚存在工业场景应用零散、关键核心技术自主创新亟需加强、数据要素和算力资源保障不足等薄弱环节,需要加快形成规模化人工智能场景应用。
(文章来源:21世纪经济报道)
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