垂直大模型并非追求“无所不知”的通用智能，而是以“深度嵌入”为导向，将大模型能力融入特定行业的物理过程与专业场景（如制造、水利、能源、医疗）。通过融合行业数据、物理机理与工程经验，这套“懂规律、能推演、可执行”的智能体系，不仅能够理解语言与图像，更能够把握系统运行机理、演化路径与风险生成机制，从而直接参与现实系统的感知、判断与干预。
从本体上看，垂直大模型是连接“数字智能”与“物理世界”的关键载体。它使人工智能由信息空间的生成与推理，转向受物理约束的认知与行动统一。在这一范式下，模型内生遵循物理规律与行业应用逻辑，在真实环境的反馈中持续演化，推动人工智能由“可用工具”走向“可靠主体”，成为能够落地实施、承担责任并创造长期价值的核心形态。
●垂直大模型是人工智能深度嵌入实体经济的核心枢纽，其意义不在于算法性能的提升，而在于推动制造业从“经验驱动、分段优化”的传统模式向“机理—数据—决策”协同演化的系统性跃迁。
●作为全国先进制造业基地，广州在“垂模之都”建设上已形成“产业厚度+场景密度+系统推进”的独特优势，率先跨越通用模型应用阶段，进入行业智能纵深发展的关键窗口期。
垂直大模型，远不只是技术工具箱里的一件新武器。它更像是一剂引发链式反应的催化剂，正在系统性地重构制造业的生产方式、组织形态与价值链条。
广州，这座被赋予全国先进制造业基地核心功能定位的超大城市，正站在这场变革的前沿。其深厚的产业积淀与丰富的场景矿藏，使其在全国率先跨入了从通用智能迈向行业智能的深水区。广州的探索，已不仅是一项地方实践，更是一个为中国“人工智能+制造”探路的现实样本。
当前，人工智能的竞技场正经历关键范式转移：从通用大模型的“百模大战”，转向垂直行业应用的贴身肉搏。八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》与《广州市加快建设先进制造业强市规划（2024—2035年）》，一纵一横，释放出同一强烈信号——以垂直大模型为抓手，撬动制造业高质量发展。
对广州而言，一个共识正在形成：制造业数字化转型的基础性铺垫已基本完成，正迈入智能化、融合化成效集中爆发的全新阶段。处在窗口期，全力打造具有全球影响力的“垂模之都”，是广州加快构建“12218”现代化产业体系的内在要求，更是抢占未来产业制高点、增强经济韧性的战略抉择。
产业进化的必然选择
随着人口红利减退、资源约束收紧及外部环境复杂化，部分传统产业面临成本上升与需求收缩的双重挤压，传统增长动能边际效应递减。动能转换，迫在眉睫。
此时，垂直大模型以其强大的知识吸纳、逻辑推理与生成创造能力登场，正从一种工具演变为重塑工业制造全流程的核心变量。同时，须清醒认识到，垂直大模型的培育有其客观规律：它需要经过海量行业知识沉淀、高精度数据喂养和复杂工业场景的反复捶打，堪称一场马拉松。这意味着，“垂模之都”的建设无法依靠技术引进或概念炒作，而是一场硬碰硬的攻坚战。要借助夯实产业地基与强化技术供给双轮驱动，最终实现数字技术与实体经济的深度耦合。
从产业演进机理看，建设“垂模之都”与推进新型工业化，是彼此嵌入、相互滋养的统一进程。垂直大模型通过深度学习与优化工艺流程，推动传统制造向柔性化、智能化、绿色化跃迁，关乎全要素生产率的实质提升。广州庞大的制造业底座（涵盖41个工业大类中的35个）为此提供了得天独厚的富矿与试验田。
更具想象空间的是，垂直大模型的广泛应用，将催生出智能网联汽车、智慧水利装备、生物医药智能研发、医疗服务的大规模个性化定制等新业态新模式。这些基于行业痛点“长”出来的应用，技术壁垒与附加值均较高，能反向赋能产业链，加速产业集群的数字化生态重构。关键在于，必须在垂直模型与实体产业间建立“你中有我，我中有你”的良性互动，才能实现制造业从大到强的跃升，避免在智能化浪潮中误入脱实向虚的误区。
夯实智造底座的广州探索
广州打造“垂模之都”的征程，正是培育新质生产力的生动实践。首先，以“人工智能+”为抓手培育新动能是关键支点。在智能网联汽车、生物医药、医疗服务、智慧水利、高端装备等领域，抢先布局垂模集群是广州构建现代化产业体系的战略先手棋。其次，通过驱动数据要素价值化配置与算力资源统筹调度，引发传统制造体系系统性重塑，是有力支撑。广州正通过“一轴三极多点”的产业空间布局，将算法、算力、数据等核心要素精准编织进产业链，推动生产函数发生静默革命。
广州的经验具有宝贵样本价值。它充分利用自身产业门类齐全、场景丰富的优势，依托广汽、广药等产业链主导企业，凭借揭榜挂帅、场景开放等机制，推动通用大模型向工业垂模的定向进化，让旧动能焕发新生。广汽集团的AI解决方案在缩短研发周期、提升生产良率上取得突破，便是研发范式变革的例证。同时，广州同步推进结构优化与空间革新，依托东部中心“芯显车”万亿集群与南沙未来产业高地，拓展垂模应用的物理空间载体，并通过政策与市场双轮驱动，推动算力券、模型券等工具落地，促进技术要素高效配置。这种以场景促研发、以应用带产业的逻辑，体现了“垂模之都”建设路径的科学性——它是在坚实产业土壤上培育森林，而非建造空中楼阁。
面向未来的战略路径
当前，“垂模之都”建设仍面临供需错配、复合型人才短缺、中小企业成本壁垒高、创新生态碎片化等深层次矛盾。如何破解？核心是以系统思维打破路径依赖，提升产业链、供应链的韧性与安全水平。
立足源头创新，实施结构优化行动与产业创新工程。着力破解工业机理模型匮乏、高质量数据集缺失等瓶颈，系统夯实新型工业化的技术底座。重点推进行业数据工程建设，系统攻关数据采集、清洗、标注与知识图谱构建等基础能力；引导通用大模型企业与制造业企业开展联合攻关，将隐性行业知识转化为可验证、可复用的算法参数；加大智能算力布局力度，构建普惠高效的智算基础设施体系，推动算力资源向中小企业开放共享，降低应用门槛、提升创新效率。
强化深度协同，推进数智赋能行动与智造牵引工程。以推动垂直大模型向产业体系“毛细血管级”渗透为目标，加快形成可复制、可推广的应用范式。通过分行业、分场景打造一批示范标杆，带动技术路径与应用模式扩散；深化产教融合与协同育人机制，系统培养兼具算法能力与工程经验的复合型人才；同步完善包容审慎的监管框架，健全数据安全与知识产权制度，为规模化应用提供稳定、可预期的制度保障。
完善生态协同，实施投资跃升行动与强链优化工程。通过政策协同与资源整合，推动形成“技术—产业—资本”良性循环。加强省市统筹与跨区域产业供需对接，提升资源配置效率；建立科学、透明的项目评估与动态调整机制，确保政策资源精准投放、持续发力；创新金融服务模式，探索与垂直模型产业特征相适配的投融资工具，撬动社会资本参与，持续激发产业发展动能。
优化发展环境，统筹空间革新行动与绿色转型行动。以构建高标准、可持续的产业发展环境为导向，系统提升区域综合承载能力。推动创新要素在粤港澳大湾区范围内自由流动、高效配置；加快数字基础设施绿色低碳升级，提升产业发展的环境友好性；完善涵盖算法伦理、数据合规与市场公平的规则体系，持续优化营商环境，增强对全球高端企业与顶尖团队的吸引力。（刘思源 何 帆）
（作者系华南理工大学工商管理学院与未来技术学院的双聘长聘正教授和该校商业科技研究中心研究员）
