大模型破局之赋能产业园区高质量可持续发展

　　文 | 况杰

　　2023年，以ChatGPT为代表的生成式大模型，把人工智能的概念推向了一个前所未有的热度。在美国，继微软旗下的ChatGPT一马当先后，谷歌、亚马逊也高调进入大模型领域。在我国，百度推出了“文心一言”，阿里推出了“通义千问”，华为也推出了号称“不做诗，只做事”的盘古大模型。而一众科技大佬， 如李开复、王慧文、王小川等，也纷纷借大模型重出江湖，杀入万模大战。

　　毫无疑问，生成式大模型彻底颠覆了传统的制作生成工艺，具有革命性的意义。但越来越大、越来越重，也越来越烧钱的通用大模型，不是随便哪个企业能玩得起，毕竟每一次对话背后都是大量的运营成本、计算资源的消耗。我认为，这一场AI大模型之战中，更多的“模er”，应凭借各自在不同垂直领域的经验和优势，进入到行业大模型、专业大模型和场景大模型的战场，在具体的产业应用中发挥作用，解放生产力，起到赋能作用，方为发展之道。

　　改革开放四十多年来，随着技术进步和产业规模的不断扩大，产业园区已经成为我国经济的主要承载形式。大模型其实是有赋能产业园区高质量、可持续发展的巨大潜力。

　　产业园区这个概念并没有严格的定义。按照国家发改委等部门的文件精神，一般把经济技术开发区、高新技术产业开发区、出口加工区等都归入产业园区的范畴。我们认为，产业园区是指在一定的国土空间范围内，具有一定公共服务能力的产业集群的承载形式和组织形态。产业园区既包括国家级经济技术开发区、国家级高新区这样的大型产业园区，也包括几栋楼甚至只有一栋楼的小型园区。

　　从产业园区所属的行业划分，我国的产业园区大致可以分为四类，工业园、农业园区、文旅产业园区，以及商贸类园区。而从产业园区的性质来分，产业园区又可以分为三类。

　　第一类是政府主导的产业园区。第二类是政府引导的产业园区。第三类是企业自发形成的产业园区。

　　政府主导的产业园区是政府的产业政策通过园区的形式得以体现的结果。一方面，政府主导的产业园区往往能够较好地落实政府的产业政策和产业规划，以行政的力量加快产业园区的发展。但另一方面，政府主导的产业园区往往需要政府投入大量的资金和资源，如果园区不能得到快速发展，形成良性的税收循环。园区很可能会形成当地的一个财政负担。因此，一个新的趋势是，政府主导的产业园区向政府引导的产业园区的方向发展。

　　政府引导的产业园区， 就是政府负责大的方向、产业规划、基础设施，比如七通一平等。而在园区的招商、管理、运营、服务等方面引入社会资本或与某些具有实力的企业相合作。这样的优势是集合了行政的力量和市场的力量。以市场的规律来办经济的事情。

　　目前关于产业园区的研究， 鲜有深入的研究和准确的数据。各研究机构的研究报告基本局限于国家级经开区和高新区，多数是从区域经济的宏观角度研究问题，较少看到从产业的角度研究产业园区的报告。从我们的产业规划实践看，产业园区目前面临的主要问题是重复建设与同质化竞争、产业结构不合理、缺少主导产业、用地指标约束、能耗与碳排放指标约束、管理方式粗放、智能化程度低下、劳动力供给不足等。

　　人工智能大模型则可以赋能产业园区高质量、可持续发展。

　　首先就是园区主导者可以借助人工智能辅助进行园区的规划，无论是国土空间规划还是产业布局规划。专业大模型可以对全国、全球各个产业园区的经验教训加以总结归纳，对本身园区的特色定位进行分析， 如SWOT分析等等， 都可以借助人工智能专业大模型更快速、准确、中立地进行分析。行业大模型可以对拟重点发展的行业进行深入地研究，形成更高效的专家辅助决策系统。

　　能耗和碳排放指标的刚性约束也是制约园区发展的一个重要方面。而大模型加持的智慧能源管理系统可以在分析园区以往能源使用数据和深度学习高效标杆园区的能源利用数据的基础上，智能化地为园区提供水、电、热、燃气等能源供给服务，有效地降低成本，提高可靠性。并且，结合碳达峰碳中和的远景目标，提供相应的节能、储能、使用可再生能源的系统化解决方案。

　　行业大模型助力行业的工业互联网应用，专业大模型提升园区和园区企业的专业能力。目前，不少园区已经初步实现了信息化，特别是办公系统的信息化，但是园区与外部的信息化，很多园区还没有打通。而园区流程的智能化，园区企业生产流程的智能化，绝大多数企业还没有进行尝试，前景可观。

　　对能源化工园区来说， 安全生产是首要任务。而目前已经有专业大模型可以通过对微震动、微反应的信号采集和识别， 形成知识图谱，提前对可能出现的安全隐患进行提示预警并给出相应的解决方案，在传统的人工巡检、机器人巡检的基础上， 更好地保障安全生产。

　　在万模大战的今天， 一个大模型能够跑出来，必须有应用场景，必须赋能传统产业。而瓶颈期的产业园区，也面临着高质量、可持续发展的课题。人工智能在赋能产业园区的同时，也在反哺自身，成长为更智能的人工智能。