# 财知道 ｜大家都在放假，广州AI：上班ing - 广州日报新花城

*Источник: 广州日报新花城*
*Дата: 2026-09-25*
*Язык: zh*

**Кратко:** 在进入正文前，先祝大家中秋节快乐！
假期第一天，财知道说的是一个上班的故事。
本周，财知道君在广州走访了一批已完成备案或准备备案的垂类大模型项目。看完之后发现：广州的AI大模型已经在车间、电网、矿车里打卡上班了。
这背后，其实是一场城市竞争逻辑的切换。过去几年，AI赛道的主叙事是“通用大模型”——谁参数大、谁榜单高、谁更像人。但广州走了一条不太一样的路。今年3月，广州发布促进人工智能产业高质量发展实施方案，明确了一个此前很少被城市拿来当定位的说法：以“垂模+场景”为主攻方向，建成具有全球影响力的“垂类模型之都”。
什么是“垂类”？为什么要做“垂类”？这个问题，和上班有什么关系？一起走进今晚的财知道。
什么是“垂类模型”？
目前，我们熟悉的大部分AI，如ChatGPT、DeepSeek、文心一言等，本质上都属于通用大模型，它们什么都懂一点，可以聊天、写代码、做翻译，但一遇到专业深水区，往往外行话连篇。垂类大模型则是指在通用大模型的能力底座之上，用某个特定行业的专业数据、知识库和业务逻辑进行再训练或精调，专门解决某一领域问题的行家型模型。简单说，通用大模型是通才，垂类大模型是专科医生。
在3月明确“垂类模型之都”的定位之后，广州随后发布《广州市人工智能产业2026年工作要点》，把这个抽象的目标拆成了年度硬指标：打造2个平台、培育40个垂类大模型、开放450个人工智能应用场景。而且任务分解到区：2026年，海珠、天河各不少于10个，白云、黄埔各不少于6个，南沙、番禺各不少于4个。40个模型，变成了一张挂在各区政府墙上的“作战图”。
这时候，也许会有人好奇：大家都在做“通用”，广州为什么要做“垂类”呢？
我们可以先来看看垂类大模型的经济学，简单来说，垂类大模型不需要重新发明神经网络，它需要的是三样东西——一个足够深的行业场景、一批外人拿不到的工业数据、一群懂工艺的老师傅。
这三样，广州恰好是全中国最厚的城市之一。
我们打开广州的制造业图谱看看，就会发现——
总之，这是一座市场规模巨大、企业密度极高、愿意为效率买单的城市。
所以，对于广州来说，与其在别人的赛道里当配角，不如在自己的赛道里当庄家。
某种程度上，这与广州两千年的生意逻辑一脉相承，它不热衷于在技术上无限竞争，它擅长的是把手里有的技术，做成自己的生意。
实地调研完一批已完成备案或准备备案的垂类大模型项目，财知道君发出一声感慨： 大模型打的工，含金量也太高了！具体可以看这一篇报道：广州AI大模型“上岗记”：修机器、管电网、当翻译、开矿车
今天，我们只举几个典型的“打工”大模型案例。
位于广州人工智能与数字经济试验区核心区的树根科技，是国内起步最早的工业智能领军企业之一，服务超过120个国家和地区的工业企业。它的根灵工业大模型是广东首个完成国家级备案的工业垂类大模型。
最有代表性的是依托根灵打造的设备维修智能体——一个装在工人手边的AI老师傅。它把多语种资料、故障库和推理能力打包在一起，让一线工人也能判断大型设备的毛病出在哪。
“一家卖设备到几十个国家的中国制造企业，最贵的成本往往不是制造，而是售后服务。过去这件事靠的是老师傅的经验，而老师傅的经验传承难度大、人力成本高，很难持续。”树根科技工业智能平台研发负责人沈春锋透露，根灵工业大模型可以学习沉淀老师傅的工艺数据与专业经验，用 AI 承接，能给出甚至优于人工的决策。它可以将故障诊断时长缩短50%，维修效率提升30%，解决了工业智能全球化“最后一公里”——售后服务的效率问题。
在南方电网数字电网研究院，财知道君见到了南方电网AI应用的“超级大脑”——通专融合的“大瓦特”模型体系。“大瓦特”既有引入市面上优秀的通用模型，也针对电网特有的复杂问题自主研发“科学计算”和“时序预测”两大专业模型。
“大瓦特”人工智能创新平台累计模型调用量超200亿次，可支撑“发电、输电、变电、配电、用电、调度、规划、企管”全业务域的人工智能场景。
200亿次调用意味着什么？意味着它不是展示品，是已经被频繁验证且投入日常使用的生产工具。
事实上，大家如今越来越少感觉到“停电”的存在，背后正是有了这一大模型在支持。
依托“大瓦特”模型能力打造的营配协同智能体，结合南网数字集团研发的我国首个电力行业统一物联操作系统，能在短时间内完成“故障识别、定位、派单、通知”闭环处理，让“无感停电”从目标变为日常体验。
2024年成立的烁谷科技，创始人谢伟铎是“00后”，在大学期间，他用AI驱动虚拟主播，发现声音合成的效果始终不够自然，索性和伙伴们自己动手做。这个决定最终演变成烁谷科技的悟声语音合成大模型——一款只需2到3秒录音，就能瞬时克隆任意音色，并且能自己理解台本里的情感的“AI配音演员”。
上线后，悟声在 HuggingFace 全球语音合成榜单上力压各大国际独角兽，登顶第一，并连续霸榜三个多月。目前公司手握悟声语音合成大模型和元语文字大模型两个备案模型，天使轮估值2亿元。而这家公司核心成员三四个人，全公司只有八个人。
工业、电网、语音……三个大模型的共同点是：都有一条真实付费的产业链在自己身后。树根背后是出海的中国制造，大瓦特背后是覆盖五省的电网，烁谷背后是爆炸式增长的短剧、虚拟IP和跨境内容市场。
它们不需要先说服市场相信AI有价值，它们只需要证明自己比旧办法更便宜。
如果说比拼产业政策是城市竞争的上半场，那下半场，广州把对AI创业扶持的最小组织单位，从公司缩小到了一个人。
走进琶洲模方，OPC（“一人公司”）这一新型创业形态正在兴起，这里是粤港澳大湾区首个AI大模型孵化器。据悉，截至2026年8月，琶洲模方累计孵化企业63家，聚焦大模型与Agent、智能本体、AI硬件、算力基础设施等前沿赛道；培育了五家估值超10亿元潜在独角兽。
琶洲模方最有意思的，是它的路径设计：“北京技术策源、广州产业落地”的双城联动。
北京场地扎根中关村，深度链接清华、北大等高校，做好从0到1的底层算法攻关；广州场地扎根琶洲互联网产业集群，背靠粤港澳大湾区完整产业链，完成从1到100的产业化放大。它给创业者的除了最基础的工位，还有“八大要素”——空间、算力、数据、场景、专家、创投……用负责人张煜的话说：“我们不是传统孵化器，我们是全要素陪伴。”
从北京链接到广州，从做AI到聚焦用AI，广州的优势向来是把一个已有的东西快速铺开、做成生意。这套能力在改革开放后的家电、日化、服装、汽车时代反复验证过，现在它试图在AI上再验证一次。
从这个角度说，城市竞争的颗粒度正在下沉：过去是大厂总部，后来是独角兽，现在更是盯上了“一个人”。
在这个方向里，广州有一个被严重低估的武器——实惠。
同样是AI创业，广州对OPC友好、生活成本适宜、产业配套齐全。可以说，在AI把创业门槛打下来的今天，生活成本本身也是一种产业政策。
如今，我们最缺的或许是让产业真正用得起AI的能力。而广州恰好是中国最有可能做好这件事的城市——它有最全的产业门类、最务实的企业文化，以及人人都最爱用灵活头脑赚钱的城市性格。
从千年商都到垂类模型之都，广州做的其实是同一门生意：把技术，变成自己能落地、能收费、能规模化的能力。
这是一种古老而清醒的本能。
广州日报新花城编辑：刘成玉

在进入正文前，先祝大家中秋节快乐！
假期第一天，财知道说的是一个上班的故事。
本周，财知道君在广州走访了一批已完成备案或准备备案的垂类大模型项目。看完之后发现：广州的AI大模型已经在车间、电网、矿车里打卡上班了。
这背后，其实是一场城市竞争逻辑的切换。过去几年，AI赛道的主叙事是“通用大模型”——谁参数大、谁榜单高、谁更像人。但广州走了一条不太一样的路。今年3月，广州发布促进人工智能产业高质量发展实施方案，明确了一个此前很少被城市拿来当定位的说法：以“垂模+场景”为主攻方向，建成具有全球影响力的“垂类模型之都”。
什么是“垂类”？为什么要做“垂类”？这个问题，和上班有什么关系？一起走进今晚的财知道。
什么是“垂类模型”？
目前，我们熟悉的大部分AI，如ChatGPT、DeepSeek、文心一言等，本质上都属于通用大模型，它们什么都懂一点，可以聊天、写代码、做翻译，但一遇到专业深水区，往往外行话连篇。垂类大模型则是指在通用大模型的能力底座之上，用某个特定行业的专业数据、知识库和业务逻辑进行再训练或精调，专门解决某一领域问题的行家型模型。简单说，通用大模型是通才，垂类大模型是专科医生。
在3月明确“垂类模型之都”的定位之后，广州随后发布《广州市人工智能产业2026年工作要点》，把这个抽象的目标拆成了年度硬指标：打造2个平台、培育40个垂类大模型、开放450个人工智能应用场景。而且任务分解到区：2026年，海珠、天河各不少于10个，白云、黄埔各不少于6个，南沙、番禺各不少于4个。40个模型，变成了一张挂在各区政府墙上的“作战图”。
这时候，也许会有人好奇：大家都在做“通用”，广州为什么要做“垂类”呢？
我们可以先来看看垂类大模型的经济学，简单来说，垂类大模型不需要重新发明神经网络，它需要的是三样东西——一个足够深的行业场景、一批外人拿不到的工业数据、一群懂工艺的老师傅。
这三样，广州恰好是全中国最厚的城市之一。
我们打开广州的制造业图谱看看，就会发现——
总之，这是一座市场规模巨大、企业密度极高、愿意为效率买单的城市。
所以，对于广州来说，与其在别人的赛道里当配角，不如在自己的赛道里当庄家。
某种程度上，这与广州两千年的生意逻辑一脉相承，它不热衷于在技术上无限竞争，它擅长的是把手里有的技术，做成自己的生意。
实地调研完一批已完成备案或准备备案的垂类大模型项目，财知道君发出一声感慨： 大模型打的工，含金量也太高了！具体可以看这一篇报道：广州AI大模型“上岗记”：修机器、管电网、当翻译、开矿车
今天，我们只举几个典型的“打工”大模型案例。
位于广州人工智能与数字经济试验区核心区的树根科技，是国内起步最早的工业智能领军企业之一，服务超过120个国家和地区的工业企业。它的根灵工业大模型是广东首个完成国家级备案的工业垂类大模型。
最有代表性的是依托根灵打造的设备维修智能体——一个装在工人手边的AI老师傅。它把多语种资料、故障库和推理能力打包在一起，让一线工人也能判断大型设备的毛病出在哪。
“一家卖设备到几十个国家的中国制造企业，最贵的成本往往不是制造，而是售后服务。过去这件事靠的是老师傅的经验，而老师傅的经验传承难度大、人力成本高，很难持续。”树根科技工业智能平台研发负责人沈春锋透露，根灵工业大模型可以学习沉淀老师傅的工艺数据与专业经验，用 AI 承接，能给出甚至优于人工的决策。它可以将故障诊断时长缩短50%，维修效率提升30%，解决了工业智能全球化“最后一公里”——售后服务的效率问题。
在南方电网数字电网研究院，财知道君见到了南方电网AI应用的“超级大脑”——通专融合的“大瓦特”模型体系。“大瓦特”既有引入市面上优秀的通用模型，也针对电网特有的复杂问题自主研发“科学计算”和“时序预测”两大专业模型。
“大瓦特”人工智能创新平台累计模型调用量超200亿次，可支撑“发电、输电、变电、配电、用电、调度、规划、企管”全业务域的人工智能场景。
200亿次调用意味着什么？意味着它不是展示品，是已经被频繁验证且投入日常使用的生产工具。
事实上，大家如今越来越少感觉到“停电”的存在，背后正是有了这一大模型在支持。
依托“大瓦特”模型能力打造的营配协同智能体，结合南网数字集团研发的我国首个电力行业统一物联操作系统，能在短时间内完成“故障识别、定位、派单、通知”闭环处理，让“无感停电”从目标变为日常体验。
2024年成立的烁谷科技，创始人谢伟铎是“00后”，在大学期间，他用AI驱动虚拟主播，发现声音合成的效果始终不够自然，索性和伙伴们自己动手做。这个决定最终演变成烁谷科技的悟声语音合成大模型——一款只需2到3秒录音，就能瞬时克隆任意音色，并且能自己理解台本里的情感的“AI配音演员”。
上线后，悟声在 HuggingFace 全球语音合成榜单上力压各大国际独角兽，登顶第一，并连续霸榜三个多月。目前公司手握悟声语音合成大模型和元语文字大模型两个备案模型，天使轮估值2亿元。而这家公司核心成员三四个人，全公司只有八个人。
工业、电网、语音……三个大模型的共同点是：都有一条真实付费的产业链在自己身后。树根背后是出海的中国制造，大瓦特背后是覆盖五省的电网，烁谷背后是爆炸式增长的短剧、虚拟IP和跨境内容市场。
它们不需要先说服市场相信AI有价值，它们只需要证明自己比旧办法更便宜。
如果说比拼产业政策是城市竞争的上半场，那下半场，广州把对AI创业扶持的最小组织单位，从公司缩小到了一个人。
走进琶洲模方，OPC（“一人公司”）这一新型创业形态正在兴起，这里是粤港澳大湾区首个AI大模型孵化器。据悉，截至2026年8月，琶洲模方累计孵化企业63家，聚焦大模型与Agent、智能本体、AI硬件、算力基础设施等前沿赛道；培育了五家估值超10亿元潜在独角兽。
琶洲模方最有意思的，是它的路径设计：“北京技术策源、广州产业落地”的双城联动。
北京场地扎根中关村，深度链接清华、北大等高校，做好从0到1的底层算法攻关；广州场地扎根琶洲互联网产业集群，背靠粤港澳大湾区完整产业链，完成从1到100的产业化放大。它给创业者的除了最基础的工位，还有“八大要素”——空间、算力、数据、场景、专家、创投……用负责人张煜的话说：“我们不是传统孵化器，我们是全要素陪伴。”
从北京链接到广州，从做AI到聚焦用AI，广州的优势向来是把一个已有的东西快速铺开、做成生意。这套能力在改革开放后的家电、日化、服装、汽车时代反复验证过，现在它试图在AI上再验证一次。
从这个角度说，城市竞争的颗粒度正在下沉：过去是大厂总部，后来是独角兽，现在更是盯上了“一个人”。
在这个方向里，广州有一个被严重低估的武器——实惠。
同样是AI创业，广州对OPC友好、生活成本适宜、产业配套齐全。可以说，在AI把创业门槛打下来的今天，生活成本本身也是一种产业政策。
如今，我们最缺的或许是让产业真正用得起AI的能力。而广州恰好是中国最有可能做好这件事的城市——它有最全的产业门类、最务实的企业文化，以及人人都最爱用灵活头脑赚钱的城市性格。
从千年商都到垂类模型之都，广州做的其实是同一门生意：把技术，变成自己能落地、能收费、能规模化的能力。
这是一种古老而清醒的本能。
广州日报新花城编辑：刘成玉

[Оригинал](https://huacheng.gz-cmc.com/pages/2026/09/25/167be4153a5148ad80ab510ab3c8f003.html)