当AI遇见制造业之城 烟台“人工智能+”的生态突围

大众网记者 王丽 烟台报道

2026年8月7日，烟台城市党建学院，一场规模并不算大的供需对接会，却因为一个联盟的成立而有了不同寻常的意味。

当“烟台市‘人工智能+’创新生态联盟”的字样在大屏幕上亮起时，场下坐着的是来自算力服务商、数据运营商、制造业龙头企业的代表。他们坐下来，围绕一个共同的话题谈论——“人工智能+”的生态怎么才能活起来？

这场对话，某种程度上折射出AI产业正面临的集体困惑：大模型层出不穷，算力规模节节攀升，但是怎样才能把算力、数据、算法应用于实际场景，稳定转化成实打实的产业收益。

当“通用人工智能”的宏大叙事遭遇制造业车间的具体问题，一座以工业立城的城市，给出了怎样的回答？

制造业之城的“AI焦虑”

烟台有理由对人工智能寄予厚望。106万户市场主体、8.6万家制造业企业、3000多家规上工业企业——这些数字背后，是海量的数字化转型需求和AI应用场景。

但现实并不乐观。在筹备联盟的前期调研中，烟台智慧城市大数据研究院梳理出一个普遍困境：很多企业知道AI能解决问题，却不知道谁来帮自己解决；很多AI企业技术能力过硬，却找不到愿意“吃螃蟹”的客户。供需双方像是处在两个平行世界，彼此能感知对方的存在，却始终缺少一座桥梁。

这种“桥”的缺失，在AI时代尤为致命。

传统的信息化改造，企业只需购买软件并安装系统即可见效；但AI落地需要算法与数据的持续互动、模型的反复迭代，本质上是一个供需双方深度绑定的长期过程。没有制度化的对接机制，单靠零星的市场行为，很难形成规模化突破。

一个联盟的“非典型”设计

如果仔细审视这个联盟的制度设计，会发现它与常见的行业协会或产业联盟有明显差异。首先，联盟不向成员收取固定会费，通过建立政府引导、协会联动、市场运作、协同创新、开放共享的运行机制，充分发挥政府部门政策指导作用、行业协会组织服务作用、企业市场主体作用和科研院所技术支撑作用，搭建常态化的供需生态。

对联盟自身而言，这倒逼其必须以“创造实际价值”而非“提供象征性身份”来维系成员关系。

其次，联盟的成员构成刻意追求“全链条覆盖”。首批成员中，中国移动代表算力等基础设施供给端，烟台市大数据发展集团代表公共数据底座端，华鼎伟业等制造企业代表场景需求端。

从算力到数据到场景，一条完整的要素链被组织到同一张桌子上。

再次，联盟在制度设计上预留了“项目化运作”的空间。重点任务中的“企业出题、院所解题、政府助力”协同攻关机制，本质上是一种以具体场景为牵引、以解决问题为导向的组织方式。

这种设计意味着联盟不是一个松散的“朋友圈”，而是一个有能力组织跨主体协作的实体平台。

这些设计细节透露出的信号是清晰的：联盟的核心功能不是“开会”，而是“撮合”——把分散的要素组织起来，让供需双方从“各自为战”走向“握指成拳”。

“烟台路径”的底色与想象空间

如果把AI产业比作一个生态系统，那么数据是种子，算法是养料，算力是阳光，而场景是土壤。四者缺一不可，但土壤往往是最容易被忽视的。

烟台的禀赋恰恰在于“土壤”。在诸多二三线城市中，真正拥有大量制造业真实场景、且企业有强烈数字化转型意愿的地方并不多见。磁山·AI谷首批发布的532个应用场景，不是凭空设计的“样板间”，而是来自真实产业需求的“任务书”。

这也解释了为什么联盟首批成员中，制造业企业占据了相当比例。在AI领域，有一个共识正在形成：通用大模型的竞争格局已基本明朗，但垂直行业的AI应用仍是一片蓝海。谁能够深入产业场景、理解行业痛点、积累高质量数据，谁就能在这片蓝海中占据先机。

从这个角度看，烟台的选择带有一种务实的底色——不盲目追逐通用大模型，而是聚焦化工、海洋、装备制造等优势产业的垂直应用，用制造业的场景优势倒逼AI技术落地。这既是对自身产业禀赋的清醒认知，也是一条差异化竞争的现实路径。

从“一次对接”到“一种生态”

活动的最后环节是圆桌交流。40多家企业坐下来，面对面谈需求、聊合作。有企业代表的感言颇为直白：“以前不知道去哪里找技术，现在有了联盟这个‘娘家’。”

这句朴实话语的分量在于，它道出了产业界对“连接”的渴望。AI产业的特殊性在于，技术突破往往诞生于科研机构，而价值实现却必须回到产业一线。二者之间的“最后一公里”，恰恰是最需要制度创新的地带。

联盟的成立，意味着这种连接将从“偶发”走向“常态”。“数智融合·AI赋能”供需对接活动将陆续走进各区市，持续收集和对接AI应用需求。

据了解，下一步，以“数智融合·AI赋能”为主题的人工智能供需对接活动将陆续走进各区市，通过政策宣讲、座谈交流、场景展示等形式，持续做好人工智能应用需求的收集和对接，促进各类特色创新应用场景落地，形成“技术—场景—产业”良性循环。

人工智能的赛道很长，长到足以容纳不同的发展路径。而烟台的故事，或许正是中国制造业城市在AI时代寻找自身定位的一个注脚——不执念于成为下一个硅谷，而是做好自己，用产业的厚度承接技术的高度，让AI真正“长”进产业的肌理里。