我是君山，关注我，看懂 AI，做好成果转化。
答案，就在身边。
很多人谈AI赋能科技成果转化，开口就是联合国报告、斯坦福研究、全球调研数据。这些固然重要，但离中国产业现实总隔着一层。
最近读到一份文件，让我眼睛一亮——《广东省制造业与服务业协同发展白皮书》。这是由广东省政府部门主导编制的产业发展报告，系统梳理了广东在推动制造业与现代服务业深度融合过程中，AI如何真正参与科技成果的创造、验证与转化的全链条实践。
这里没有概念，全是案例。没有愿景，全是数字。
说直白点，这是一份中国制造业腹地正在发生的AI转化故事的完整记录——看懂它，比读十份外国报告更接地气。
一组数字，先感受广东的体量
广东是中国制造业第一大省，也是科技成果转化密度最高的省份之一。白皮书显示的几组数据，足以令人屏息：
广州、深圳、佛山、东莞、中山、江门6个地市同时入选国家级中小企业数字化转型试点城市，数量全国第一； 全省累计开放近300个"城市+AI"应用场景； 首批发放近2亿元"训力券"，直接补贴企业使用AI算力； 佛山整合全市80余家中试平台，通过科技数据大平台实现资源共享； 美的库卡机器人平台近三年转化新品25款，累计实现营收超88亿元。
这是什么概念？88亿元，是一家中型上市公司一年的营收规模，全部来自一个平台的科技成果转化产出。
格力的故事：AI让产线人数从70人降到20人
白皮书中最具冲击力的案例，来自珠海格力电器。
格力金湾智能工厂是全国首批"领航级"智能工厂。它的核心架构，是一套由工业互联网平台、数据中台与AI算法共同支撑的"全价值链协同屋"模式——从消费者洞察到产品交付，全链条AI驱动。
硬件上，80%的装备由格力自主研制，2000余台工业机器人大多来自格力自研；软件上，构建"工业大脑"，部署AI模型实现状态自动感知与自主决策。
结果是什么？
生产效率提升近200%，自动化率达80%，传统需要70多人的产线，现在仅需约20人监控；订单交付周期从30天压缩至15天；产品研发周期显著缩短。
这不是效率的小幅优化，而是一次以AI为引擎的制造模式重构。对于科技成果转化而言，格力案例说明了一件事：AI赋能的终极价值，不是替代某个环节，而是重塑整个生产链条的底层逻辑。
树根互联的转型：从"卖产品"到"卖智能服务"
白皮书中还有一个案例，让人看到了AI赋能成果转化的另一个维度——不是让技术走进工厂，而是让工厂里的技术走出去，变成可复制的服务产品。
树根互联聚焦装备制造业长期存在的售后服务痛点，研发并落地了"维修助手智能体"。这个AI智能体的落地，产生了三层影响：
在效率层面，整体故障诊断时长缩短50%，维修时间缩短80%，维修人力降低90%，售后周期从1年缩短至1个月；
在商业层面，推动制造业从"卖产品"向"卖智能服务"转型，全面提升客户全生命周期服务价值；
在社会层面，缓解了国内高端维修技能人才短缺问题，并借助多语言能力，支持中国制造业"走出去"，服务"一带一路"战略。
这里有一个细节值得特别注意：售后周期从1年压缩到1个月。
说直白点，这意味着一个制造业企业的技术服务成果，用AI转化后，交付速度提升了12倍。这不是量变，是质变。
希音与欧派：两种行业，同一个AI转化逻辑
白皮书里有两个看似风马牛不相及的案例，放在一起，却揭示了一个共同的规律。
希音，以"小单快反"云工厂模式，用AI赋能传统服装作坊，已经成为"广东智造"出海的新名片。这背后是一套将供应链数据、订单预测、产能调度全面AI化的技术体系，让原本高度分散、依靠人工经验的服装制造，变成了一个数据驱动、快速响应的智能系统。
欧派、索菲亚、尚品宅配，通过"上云用智"，实现了"设计即下单、下单即生产、生产即物流"的供应链闭环。三家家居企业，把AI嵌入了从用户下单到工厂生产到物流发货的全流程，彻底打通了设计研发成果向商业产品转化的"最后一公里"。
两个领域，相同结论：AI的核心价值，在于打通科技成果走向市场的流通管道，而不仅仅是优化某一个点。
广东的制度创新：给成果转化装上制度引擎
技术案例固然令人振奋，但白皮书中让我印象更深的，是广东在制度层面为AI赋能成果转化所做的系统性布局。
这些制度安排，正在从根本上改变广东科技成果转化的底层生态：
第一项：职务科技成果"先用后转"改革。广东出台政策，将职务科技成果赋权改革扩大到全省高校、科研事业单位和医疗卫生机构。"先用后转"意味着科研人员可以在正式转化协议签订前，先以实际应用检验成果价值，大幅降低了转化前期的制度摩擦成本。
第二项："概念验证+中试平台+应用场景+技术经理人"全链条转化体系。这是白皮书中提到的佛山模式的核心架构——把一项科技成果从"有想法"到"能生产"再到"卖出去"的每一个关键节点，都配置了专业化的平台和人才。特别是"技术经理人"这个角色，是连接科研团队与产业资本之间至关重要的"翻译官"。
第三项：发放"训力券"，让AI算力普惠化。近2亿元的算力补贴，直接降低了中小企业接触和使用AI的门槛。这个政策的逻辑非常清晰：没有算力，成果转化中的AI赋能就是空中楼阁。 广东选择用财政资源直接打通这个瓶颈。
三项制度创新合在一起，构建的是一套让科技成果愿意转、能够转、转得快的完整激励体系。
一个深层洞察：广东在实践一种新的转化范式
读完整份白皮书，有一个判断浮现出来，让我久久无法忘怀：
广东正在实践的，是一种"双向赋能、循环驱动"的新型科技成果转化范式。
传统的转化路径是单向的：科研机构产出成果→技术转移办公室→企业承接应用。这条链条的问题在于，科研端不了解市场，企业端不理解技术，中间的信息损耗极大。
白皮书描述的广东实践，正在打破这种单向逻辑。AI在其中扮演的角色，是双向实时翻译：
一方面，AI让制造业企业的需求数据实时回流到科研端，让科学家知道市场真正需要什么样的技术突破；另一方面，AI让科研机构的最新成果以更低门槛、更快速度传递到产业端，让企业能够在看懂之前就先用起来。
格力的"工业大脑"，树根互联的"维修智能体"，欧派的"设计即生产"闭环——这些都不是孤立的AI应用，而是"科研-AI-产业"这个循环飞轮上的不同节点。
飞轮转得越快，成果转化的效率就越高。
成果转化人，从广东实践中可以学到什么？
广东的经验，不只属于广东。对于所有从事科技成果转化的机构和个人，这份白皮书至少提供了三个可以直接借鉴的方向：
第一，用AI重建供需对接机制。广东正在建设的"佛山智造·对接万企"AI生态对接机制，本质上是一个AI驱动的供需撮合平台。成果转化机构可以学习这个思路：用AI替代人工搜寻、人工评估、人工联络，把资源对接的效率提升一个数量级。
第二，重视"中试平台"这个关键节点，并用AI武装它。成果转化最容易死亡的地方，不是在实验室，也不是在市场，而是在"验证阶段"——技术能否从原理走向量产，这道坎上倒下了太多有价值的成果。广东整合80余家中试平台、以AI工具系统支撑工艺验证和技术迭代的做法，值得复制。
第三，把"技术经理人"培育为AI原生型人才。白皮书明确提出要"加强技术经理人市场化培育"。技术经理人本来就是跨界翻译者，而在AI时代，他们还需要具备一项新能力：能够运用AI工具快速理解技术报告、评估成果价值、匹配产业资源。这类"AI+成果转化"复合型人才，将是下一个竞争高地。
说到底，广东这份白皮书告诉我们的，不是AI能做什么，而是AI正在做什么——在中国最大的制造业省份，在格力的产线上，在希音的云工厂里，在树根互联的智能体中，在欧派的供应链闭环里。
这些故事，不在硅谷，不在实验室，就在我们身边。
而读懂这些故事的人，将最先找到AI赋能成果转化的中国路径。
我是君山，大变局时代，关注我，看懂 AI，做好成果转化。
