近日，深圳正式将创建“人工智能先锋城市”纳入《深圳市国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》。规划提出建设全栈自主可控的人工智能技术底座，重点布局消费领域移动终端等方向的国家人工智能应用中试基地，推动人工智能深度融入先进制造、民生服务等全产业场景。

据工信部数据，2025 年我国人工智能核心产业规模突破 1.2 万亿元，专业化人工智能企业超过 6200 家；中国信通院相关研究报告提出，具备任务规划、工具调用与持续交互能力的智能体，正成为大模型规模化落地的关键载体，客户服务、知识管理、流程自动化三类场景落地占比超过 65%。人工智能正从“能思考”走向“能实干”，行业讨论的重点，也从“模型有多强”，转向“模型能不能低成本、低门槛地进入真实场景”。

深圳建设人工智能先锋城市，全栈底座与终端场景并重

在从模型走向场景的过程中，端侧 AI 是检验落地成色的关键一环，但这一赛道长期陷于难以破局的结构性困境。记者梳理行业现状发现，目前行业普遍存在两个发展误区：一方面，部分厂商热衷“参数竞赛”，盲目给终端产品叠加大量非必要 AI 功能，将沉重的算力负担和复杂的操作逻辑抛给硬件厂商与普通用户；另一方面，不少轻量化终端方案完全依赖云端运算完成全部 AI 推理，交互时延高、适配链路长，难以适配海量轻量化智能设备的普及需求。两条路线最终都卡在同一处：AI 能力很强，却迟迟落不进那些最普通、最大量的硬件里。

规划中提出建设“国家人工智能应用中试基地”，正是对这一困境的直接回应。中试，是介于实验室与量产之间的那段路。当一座城市把国家级 AI 中试基地放在消费领域移动终端，指向已经很清楚：深圳 AI 的重心，正从“技术底座强不强”，移向“产品能不能出来”。全栈自主底座解决“技术有没有”，全产业场景解决“落地广不广”，而中试基地要补上的，是两者之间的那道坎 —— 把成熟的技术，变成能在产线上跑、能在货架上卖的产品。

十方融海以全链路布局承接终端落地

在这条转化链条上，深圳本土企业已形成积累。据央视财经此前报道，深圳十方融海科技有限公司以“轻量化、低门槛、普惠化”为核心研发导向，成为端侧 AI 落地实践的代表之一。其研发锚定“让普通硬件低成本具备原生 AI 交互能力”这一目标，以标准化、模块化的通用接入方案落地，而非在单款产品上堆砌大而全的功能。对终端厂商而言，把大模型装进硬件，通常要经历芯片适配、模型压缩、交互调试等一系列环节；借助这类中间层能力，企业可以跳过部分重复工作，缩短从样机验证到产品量产的距离 —— 这正是“中试”二字在企业侧的对应。

支撑这类中间层能力的，正是十方融海构建的“引擎 — 开源 — 智能体 — 终端”的AI 原生生态闭环。在引擎层，企业自研 AI 应用引擎，搭建覆盖多模型的统一算力调度底座，针对轻量化终端场景定向优化，让算力配置有限的小型硬件也能稳定运行大模型推理任务；在智能体层，大模型能力被封装成影视创作、成长陪伴等一个个可直接调用的智能体，终端由此从一台“设备”，变为懂场景的“伙伴”；在开源与终端层，“开源＋模组”的方式进一步压低接入门槛，让开发者和硬件厂商能够快速上手、规模化复制。

技术路线的价值，最终要用落地来验证。记者了解到，这套“开源＋模组”的打法已跑出一批看得见的样本：在玩具产业高度集聚的汕头澄海，依托十方融海 AI 交互系统完成智能化升级的陪伴类玩具，单款产品半年销量突破 20 万台，提升了传统玩具的附加值与国际竞争力；东莞多家传统音频硬件厂商接入系统后，出海订单实现逆势增长；广东省人工智能应用对接大会落幕不到两个月，相关 AI 赋能项目累计意向签约金额已超 4000 万元。

这些产业故事背后，是一组更宏观的数字。据十方融海 AI 项目负责人介绍，目前这套 AI 原生生态系统已接入各类智能硬件设备超 200 万台，日对话总条数达 900 万条，日均 Tokens 消耗超 1200 亿，并吸引全球 15 万名开发者和创客参与生态共建，GitHub 星标数达 28.4K。依托这套方案，合作硬件产品的验证周期由原先的 3 至 6 个月缩短至 1 至 2 个月，研发效率提升约 70%，算力成本降低约 80%；至今已赋能全国 130 多家中小企业完成智能化升级，其中 76% 位于粤港澳大湾区，覆盖智能玩具、智能家居、智慧养老、智能车载等多个领域。

读特&深圳晚报记者 李超