人工智能“第一城”怎么建?蕭山整建制進(jìn)入AI時(shí)刻
新興支柱產(chǎn)業(yè)、智改數(shù)轉(zhuǎn)網(wǎng)聯(lián)、中試、數(shù)據(jù)要素×——今年全國(guó)兩會(huì)上,“十五五”規(guī)劃里的一批新詞熱詞,迅速?gòu)臅?huì)場(chǎng)進(jìn)入輿論場(chǎng)。拆開看,每一個(gè)詞都足夠成為熱搜;合在一起,指向的其實(shí)是同一個(gè)關(guān)鍵詞:人工智能。
就在全國(guó)兩會(huì)前,杭州召開爭(zhēng)創(chuàng)全國(guó)人工智能創(chuàng)新發(fā)展第一城暨建設(shè)一流創(chuàng)新生態(tài)推進(jìn)大會(huì),喊出八個(gè)字——“舍我其誰,不留退路”。這不是一句口號(hào),而是杭州給自己定下的一道必答題。
大區(qū)挑大梁。杭州要建“第一城”,蕭山怎么答題?
新春剛過,記者走進(jìn)蕭山。看到的不是抽象概念,而是一個(gè)個(gè)已經(jīng)發(fā)生的“AI時(shí)刻”:有人在共享工位上訓(xùn)練機(jī)器人理解世界,有人在中試平臺(tái)上打通芯片和模型之間的“最后一公里”,有人把醫(yī)療模型從實(shí)驗(yàn)室推向真實(shí)場(chǎng)景,也有人讓AI直接進(jìn)入工廠車間,改寫生產(chǎn)流程。
努力突破創(chuàng)新“天花板”
走進(jìn)錢江世紀(jì)城芯模社區(qū),一棟寫字樓的11樓,兩個(gè)年輕人坐在共享工位前,桌上擺著幾臺(tái)高性能電腦和一兩個(gè)機(jī)械臂模型。這是ScanVerse團(tuán)隊(duì)的全部家當(dāng)。
他們正在做的事,并不“小”——為具身機(jī)器人構(gòu)建“世界模型基座”,計(jì)劃三年累計(jì)形成3億元到10億元規(guī)模的行業(yè)任務(wù)級(jí)VLA數(shù)據(jù)集。
乍一看,這像一家剛起步的小工作室。但放到AI時(shí)代,它更像一種新物種。過去,一個(gè)復(fù)雜項(xiàng)目往往意味著更大的團(tuán)隊(duì);現(xiàn)在,AI工具正在把個(gè)體能力成倍放大。這種模式,有個(gè)很新的名字:OPC,即“一人公司”。
但真正關(guān)鍵的,不是“一個(gè)人也能創(chuàng)業(yè)”,而是一個(gè)人如何長(zhǎng)成一支隊(duì)伍。
“社區(qū)提供的算力支持,讓我們成本直降六七成?!盨canVerse創(chuàng)始人吳宗凱說。更重要的是,作為制造業(yè)大區(qū),蕭山擁有豐富的工業(yè)場(chǎng)景,在芯模社區(qū)的牽線下,團(tuán)隊(duì)與實(shí)體企業(yè)的合作越來越多。
今年2月,蕭山提出培育“超級(jí)個(gè)體(OPC-STC)”示范區(qū)行動(dòng)計(jì)劃,計(jì)劃用一年時(shí)間培育一批“輕資產(chǎn)、高算力、強(qiáng)交付”的新型經(jīng)營(yíng)主體。芯模社區(qū)在做的,正是把算力、場(chǎng)景、產(chǎn)業(yè)資源都接進(jìn)來,讓“單點(diǎn)能力”加速變成“系統(tǒng)能力”。
如果說ScanVerse的故事講的是“人的放大”,那么芯模社區(qū)的另一重價(jià)值,則是“技術(shù)的連接”。
眼下,國(guó)產(chǎn)芯片替代是大勢(shì)所趨,但芯片和大模型之間的適配,并沒有想象中順暢。對(duì)普通AI開發(fā)者而言,換一套國(guó)產(chǎn)硬件,往往意味著要為不同芯片廠商重新投入大量適配成本。時(shí)間長(zhǎng)、投入高、結(jié)果還不確定,這恰恰是創(chuàng)新最怕遇到的門檻。
“你可以把現(xiàn)有主流生態(tài)理解成一套高鐵網(wǎng)絡(luò),車廂是模型,軌道是硬件?!焙贾菔行灸B?lián)動(dòng)中試場(chǎng)一名負(fù)責(zé)人打了個(gè)比方,“芯模聯(lián)動(dòng)要做的,就是把列車平穩(wěn)遷移到自主設(shè)計(jì)建造的新軌道上?!?/p>
芯模社區(qū)正在搭一座橋——一座從“能不能用”到“好不好用”的橋。依托杭州市芯模聯(lián)動(dòng)中試場(chǎng),社區(qū)整合了10余款國(guó)產(chǎn)GPU芯片和80多個(gè)主流模型,形成“硬件測(cè)試床+模型資產(chǎn)庫(kù)”的開放服務(wù)體系。通過“芯模協(xié)同”,社區(qū)企業(yè)萬界宇宙科技的AI廣告生成系統(tǒng),讓視頻制作效率提升5倍、成本降低60%。
這也是為什么,“中試”會(huì)成為今年全國(guó)兩會(huì)上的熱詞。很多技術(shù)不是倒在實(shí)驗(yàn)室,也不是倒在市場(chǎng)上,而是倒在中間那段最難跨過去的路上。蕭山要做的,正是把這段路修平。
目前,芯模社區(qū)已錨定“125”目標(biāo):打造100個(gè)可一鍵部署的模型推理服務(wù)、20個(gè)行業(yè)落地最佳實(shí)踐、5個(gè)芯模選型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。
促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
如果說芯模社區(qū)解決的是“創(chuàng)新從哪來”,那么產(chǎn)業(yè)發(fā)展回答的,就是“創(chuàng)新往哪去”。
2月26日,德國(guó)總理默茨到訪杭州。從宇樹科技到西門子能源,這位德國(guó)總理帶著近30位商界人士完成了一次高密度行程。那幾天,杭州密集進(jìn)入全球科技媒體視野。
全球資本看杭州,目光同樣投向了蕭山。就在默茨訪華前不到半年,德國(guó)本土唯一的人形機(jī)器人企業(yè)NeuraRobotics已將中國(guó)總部落子蕭山。2025年10月,紐鼐機(jī)器人(杭州)有限公司正式簽約落戶,計(jì)劃總投資1.35億歐元。
為什么是蕭山?
放眼全球,人形機(jī)器人賽道早已不是“有沒有人做”的問題,而是“誰能更快跑通產(chǎn)業(yè)化”的問題。越到這個(gè)階段,企業(yè)越看重一件事:有沒有足夠厚的制造底盤和足夠近的供應(yīng)鏈半徑。
答案,蕭山給得很硬。位于蕭山江南科技城的機(jī)器人小鎮(zhèn),已集聚機(jī)器人及相關(guān)企業(yè)272家,形成從核心部件到整機(jī)制造的完整產(chǎn)業(yè)鏈。紐鼐看中的,正是這種制造業(yè)本底——在這里,他們能找到懂精密制造、懂零部件的合作伙伴。
一個(gè)細(xì)節(jié)很能說明問題。紐鼐簽約落戶當(dāng)天,就與同樣位于機(jī)器人小鎮(zhèn)的兆豐機(jī)電簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議。這家國(guó)內(nèi)汽車軸承領(lǐng)域的龍頭企業(yè),正加速把自己的能力遷移到具身智能的新賽道上。過去一年,兆豐先后與浙大國(guó)際科創(chuàng)中心共建“智能創(chuàng)新研究院”,與樂聚機(jī)器人合作開發(fā)制造場(chǎng)景具身智能機(jī)器人,并投下超15億元布局相關(guān)產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目。
類似兆豐這樣下注具身智能的企業(yè),蕭山并不少見。萬向、亞太、杭齒、凱爾達(dá)、禾秒等一批企業(yè),都是各自細(xì)分領(lǐng)域的“硬角色”。這也是蕭山和一些城市做AI不太一樣的地方:別人強(qiáng)調(diào)的是“有沒有模型”,蕭山更在意的是有沒有產(chǎn)業(yè)能把模型接住。
當(dāng)然,促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展,蕭山手里不只有“硬制造”這張牌,還有另一張?jiān)絹碓街匾呐啤性囖D(zhuǎn)化能力。
走進(jìn)位于芯創(chuàng)社區(qū)的國(guó)家人工智能應(yīng)用中試基地(醫(yī)療),這里正在“喂養(yǎng)”中國(guó)最前沿的AI醫(yī)療模型。醫(yī)療AI并不缺想象力,缺的是從算法走向真實(shí)世界的那一步。國(guó)內(nèi)企業(yè)在單病種檢測(cè)領(lǐng)域已有突破,但真正能覆蓋多病種、多模態(tài)的通用醫(yī)療大模型依然稀缺。原因很簡(jiǎn)單:缺高質(zhì)量數(shù)據(jù),更缺測(cè)評(píng)、驗(yàn)證、迭代的中間環(huán)節(jié)。
這里的“中試”,和前面芯模聯(lián)動(dòng)中試場(chǎng)解決的不是同一個(gè)問題。前者打通“芯片—模型”的適配鏈路;后者解決“模型—場(chǎng)景”的轉(zhuǎn)化鏈路。
此前國(guó)家批準(zhǔn)的兩個(gè)醫(yī)療人工智能中試基地,一個(gè)在北京,另一個(gè)就落在蕭山信息港。不到一年時(shí)間,基地已匯聚各類健康醫(yī)療數(shù)據(jù)超400億條,加工形成28個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,登記可交易數(shù)據(jù)產(chǎn)品83項(xiàng),算力服務(wù)總規(guī)模達(dá)30EFlops。為進(jìn)一步提升測(cè)評(píng)權(quán)威性,基地聯(lián)合中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院、中國(guó)信通院,在全國(guó)率先成立醫(yī)學(xué)人工智能測(cè)評(píng)驗(yàn)證聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。
按計(jì)劃,到2026年,芯創(chuàng)社區(qū)將推出40個(gè)專病專域垂類模型和智能體,力爭(zhēng)落地醫(yī)研企創(chuàng)新主體100家。
構(gòu)建“人工智能+”創(chuàng)新生態(tài)
產(chǎn)業(yè)能不能成勢(shì),最后看的不是幾個(gè)明星項(xiàng)目,而是有沒有足夠大的場(chǎng)景,能讓技術(shù)真正落地。
在這一點(diǎn)上,蕭山的底氣很直接:1700多家規(guī)上工業(yè)企業(yè)。這意味著,這里不是“找場(chǎng)景”,而是“處處是場(chǎng)景”;不是等AI落地,而是制造業(yè)本身就在不斷提出問題、倒逼答案。
走進(jìn)大勝達(dá)包裝的智能工廠,記者看到的是另一番景象。
“過去為山西運(yùn)城蘋果設(shè)計(jì)包裝,需要設(shè)計(jì)師反復(fù)溝通、多次打樣,單次設(shè)計(jì)成本5000元起步,周期7到15天。”現(xiàn)場(chǎng)工作人員調(diào)出一組案例向記者展示。如今,輸入“丹東草莓、綠色系、田園風(fēng)、送禮場(chǎng)景”等關(guān)鍵詞后,不到一分鐘,多套方案便自動(dòng)生成。
更關(guān)鍵的是,這是可以直接進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)的AI。生成的設(shè)計(jì)圖融入地域符號(hào),無需二次修改,就能直接智能分發(fā)到生產(chǎn)端。設(shè)計(jì)完成后,紙板經(jīng)由智能物流系統(tǒng)送至成型生產(chǎn)線,一張張平鋪紙板在機(jī)器中迅速翻折成型。“過去靠人工一個(gè)個(gè)折疊,現(xiàn)在一分鐘能生產(chǎn)150多個(gè)紙箱?!惫ぷ魅藛T說。
這套“智能包裝設(shè)計(jì)一體化”模式,已入選工信部“數(shù)字三品”應(yīng)用場(chǎng)景典型案例,累計(jì)服務(wù)用戶超20萬。這類案例的價(jià)值,不只是說明“某家企業(yè)很先進(jìn)”,而是說明蕭山有能力把人工智能拆成一個(gè)個(gè)可復(fù)制、可推廣的行業(yè)解法。
為了降低企業(yè)轉(zhuǎn)型門檻,蕭山每年統(tǒng)籌2.4億元財(cái)政資金,推出以“算力券、數(shù)據(jù)券、模型券、場(chǎng)景券、賦能券”為核心的“五券”賦能體系。不只是鼓勵(lì)轉(zhuǎn)型,更是在真金白銀幫企業(yè)“先上車”。
今年,蕭山還創(chuàng)新打造“政企合伙人”品牌。在新春第一會(huì)上,杭州市委常委、蕭山區(qū)委書記孫旭東說得很直白:“不是簡(jiǎn)單地笑一笑、便利一點(diǎn)就滿足了。蕭山憑什么有企業(yè)這塊金字招牌,就要體現(xiàn)在如何幫助企業(yè)搶訂單、搶市場(chǎng)、搶項(xiàng)目、搶人才。”
這句話分量很重。今天的城市競(jìng)爭(zhēng),拼的已經(jīng)不只是“有沒有政策”,而是能不能真正幫企業(yè)把資源、場(chǎng)景、市場(chǎng)和人才接起來。而人才,恰恰是“人工智能+”生態(tài)里最活躍的變量。春節(jié)剛過,“智匯蕭山”新春招聘會(huì)上,81家企業(yè)推出3100余個(gè)崗位,“AI模擬面試間”前排起了長(zhǎng)隊(duì)。
采訪結(jié)束時(shí),記者想起一篇舊文。
2017年,萬向集團(tuán)創(chuàng)始人魯冠球?qū)懙溃骸翱嘞霙]盼頭,苦干有奔頭。面對(duì)中國(guó)企業(yè)在世界‘異軍突起’的時(shí)代契機(jī),我們誰都沒有理由錯(cuò)過!”
有人說,2026年是“巨變?cè)辍保和ㄓ萌斯ぶ悄芗铀傺葸M(jìn),智能體越來越多走入物理世界。人工智能是創(chuàng)新皇冠上的明珠,也是最考驗(yàn)創(chuàng)新生態(tài)厚度的試金石。
而今天的蕭山,早已不是很多人印象里的“傳統(tǒng)制造大區(qū)”。在芯模社區(qū),年輕人正借助AI工具讓機(jī)器人理解物理世界;在機(jī)器人小鎮(zhèn),德國(guó)資本與本土制造正在加速耦合;在芯創(chuàng)社區(qū),算法工程師們正用400億條健康數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”外科手術(shù)智能體;在工廠車間,AI正在從屏幕走向產(chǎn)線,從概念走向訂單。
當(dāng)人工智能浪潮涌起,向來勇立潮頭的蕭山,沒有理由錯(cuò)過。








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