在新一輪產業變革中，青島這座制造業重鎮將人工智能作為搶灘未來發展的重要引擎。依托在海洋資源、工業制造等方面的特色優勢，這里匯聚了500多家相關企業，重點推進海洋智能、垂域大模型、具身智能機器人等細分賽道突破。隨著特色園區加快建設、應用場景持續開放、創新要素不斷集聚，青島人工智能產業的生態畫卷正徐徐展開。

當前，我國正在深化拓展“人工智能+”，推動技術與千行百業深度融合。黃海之濱，山東青島正掀起一場人工智能的創新浪潮。2025年，青島人工智能產業營收達879.3億元，同比增長13.8%；匯聚產業鏈企業500余家，80余款特色化大模型加速落地；在垂域大模型、海洋智能、具身智能機器人等細分領域實現了多點突破。

然而，人工智能產業發展仍面臨諸多現實堵點：數據稀缺且質量偏低，通用能力與行業需求脫節，垂直領域知識融合壁壘高，算力成本居高不下，定制化改造成本高昂，產業鏈協同不足。面對這些共性難題，青島有哪些解題之道？

聚鏈成生態

在青島市嶗山區的人工智能產業園內，一個名為“海之心”的人工智能計算中心悄然運轉。

“我們園區擁有青島人工智能計算中心和‘海之心’人工智能計算中心兩大人工智能計算集群，能夠為企業提供全精度混合算力服務。”青島嶗山科技創新發展集團有限公司黨委書記、董事長劉贊科介紹，2025年園區規模突破280億元，同比增長27%，已匯聚300余家上下游企業，構建起梯度培育體系。

但在發展前期，這里也曾遇到鏈條不全、生態不強的現實難題。“為破解困局，青島打出一套產業集聚組合拳。”青島市工業和信息化局局長劉大川介紹，青島成立專業小組，組建了百億元級產業基金，出臺兩批政策清單，以“算力券”“模型券”等補貼和場景開放、人才扶持、空間保障為重點，形成覆蓋企業全生命周期、兼顧基礎要素供給與落地環境優化的協同賦能政策組合。

“在政策引領下，青島人工智能產業園聚焦智能終端、軟件算法、數據產業三大主攻方向，重點布局具身智能、垂域大模型、海洋AI三大特色賽道。”嶗山科創公司總經理戴衍華說。

一系列舉措下，園區吸引力大幅提升。青島勵圖高科信息技術有限公司深耕智慧海洋領域，“我們的算力需求呈明顯的峰谷差異，若按最大值采購算力，資金壓力很大。幸虧園區有彈性調配機制，我們可以按需采購，大大降低了成本。”勵圖高科資源合作部經理李承潤說。

隨著園區產業鏈的完善，新興業態不斷涌現。一咖新能源生態科技（青島）有限公司就是其中之一，他們聚焦新能源出行全鏈條，成為深耕“汽車后市場”的先行者。

“我們的商業模式是在銷售或租賃新能源貨車的同時，運用AI技術，將車輛行駛過程中的海量數據收集起來，再提取、加工成數據分析模型，以此降低車輛維修費及保費。降本的紅利，與保險公司和維修公司共享。”公司運營保障總監劉迎霞說。

聚鏈成生態的實踐，在青島更多區域同步開展。在李滄區，國華具身智能產業園聚焦具身智能與人形機器人賽道，已形成從核心部件到整機量產的完整鏈條。國華（青島）智能裝備有限公司副總經理劉錦玉說，“園區還引進了多家產業鏈企業，并聯合青島數據集團共建青島市具身智能聯合實驗室，推動更多創新資源向青島集聚”。

在西海岸新區，極視角依托1500余種算法能力，精準服務政企客戶3000余家。其發展路徑不是技術找市場，而是以場景需求倒逼算法迭代。

青島還搭建起一條北起藍谷、南至嶗山，串聯起嶗山區、李滄區與藍谷功能區的“科創大走廊”，不斷完善孵化載體、生活配套設施等，為人工智能產業的創新發展提供重要生態保障。

應用賦百業

“嗚——”一聲悠長汽笛劃破海面，“水精靈1號”輪緩緩駛入山東港口青島港前灣港區干散貨碼頭，向著“自動預定”好的泊位平穩靠泊。

在生產調度大廳里，生產計劃員趙天宇緊盯智能調度大屏，早在船舶進港前，他就通過“排泊智能體”系統自動抓取船期、泊位等132項關鍵要素，1分鐘即生成最優靠泊方案。

這般行云流水的靠泊作業，曾是港口公認的“老大難”。作為全球吞吐量第四大港口，青島港擁有132個生產性泊位，船舶調度需統籌水深、船型等多重條件，還要匹配堆場庫容、疏運節奏，任何疏漏都可能影響全局。“過去調度全靠生產計劃員憑經驗‘排兵布陣’，遇到突發情況不僅效率低下，還易出錯。”青島港安全環保科技部主任郭乙運說。

為破解難題，青島港依托交通領域國家人工智能應用中試基地優勢，組建起30余人團隊，研發出“港口全要素調度智能體”，“排泊智能體”便是其中的重要模塊。相較人工調度，智能體將靠泊方案生成時間從一兩個小時壓縮至幾分鐘，效率與精準度大幅提升，且能持續優化迭代。

“小青，請展示青島海上漁船軌跡圖。”在青島國實科技集團信息指揮中心，隨著一聲呼喚，屏幕上立即出現青島海域所有漁船的實時坐標與運動軌跡。這背后，是海洋大模型破解行業痛點的實踐。

海洋蘊藏巨量數據，但采集成本高、流通壁壘多、開發利用難。依托青島獨有的科研集群優勢，國實科技建成全國首個海洋大數據交易服務平臺，匯聚全國四分之一的海洋數據資源，實現數據確權、定價與可追溯交易。在此基礎上，2025年，國實科技研發上線“靈龍”智能體。“‘靈龍’不僅能實時呈現漁船軌跡、精準響應管理需求，更能實現從分析研判到落地執行的閉環服務，改變傳統海洋管理的被動局面。”青島國實信息科技有限公司研發部部長張軍說，研發過程中，團隊向模型“喂”入數十萬篇涉海論文及28個涉海專題庫，包含近10年的一線涉海資料，全是實打實的一手信息。

如今，“靈龍”可用20分鐘完成過去兩三天的工作量，自動生成帶證據鏈的漁船違規報告；可實現精準捕撈，使漁獲提升15%；還能自動研判氣象風險并預警。

在青島日益密集的地鐵線網中，另一場由AI驅動的效率革命也在同步上演。

“2站臺門電機溫度異常！”青島地鐵6號線控制中心大屏上跳出警示。幾秒后，系統自動派發工單，維修人員尚未出發，故障預判和處置方案就已同步至終端。

“3年前，這樣的處置速度可不敢想。”青島智運軌道科技有限公司人工智能項目執行經理王帥說。以前，車站異常情況全靠人工巡查發現，因人力有限，常常出現響應滯后的情況；更棘手的是設備運維，傳統模式只能“事后補救”，嚴重影響運營效率。

2023年初，青島地鐵牽頭聯合20家高校院所與人工智能龍頭企業，組建聯合創新體集中攻關。研發團隊圍繞城軌實際業務搭建26個智能體集群，細化拆解1772項場景應用需求，經過反復測試，選定適配的基座模型。“最終，我們將模型培訓成了深度垂直的‘行業專家’。”智運軌道公司技術總工黃輝說。

如今，AI賦能實效明顯。智慧車站系統可秒級識別乘客異常行為，處置效率提升70%以上；設備維修實現主動預判，平均耗時從12小時縮短至2小時。

以場景滋養技術生長，以技術重構場景價值，這是青島AI賦能百業的鮮明特色。劉大川介紹，今年青島將在先進制造、交通運輸等領域新增10個示范性大模型，發布1000個人工智能場景清單，培育12個國家級“人工智能+”典型應用。

科技強內核

幾十人的會議室里，空調在穩定運行。感知到人員分布后，它的出風口緩緩轉動避開直吹；當人們暫時離開，它自動進入節能模式。

“這是靠端側AI芯片實現的功能。”國家高端智能化家用電器創新中心總經理王曄說。讓空調學會“思考”的是一枚端側AI控制芯片，其推動我國家電行業從傳統單一控制邁向多模態感知的新階段。

4年前，國產芯片在家電行業使用率不足10%。王曄說：“過去的家電芯片大多采用國外通用款，但智能化浪潮下，通用芯片響應延遲、功耗高、不能自主學習等弊端日趨凸顯。當時國產芯片穩定性不足、上下游標準未打通，少有真正為家電應用場景‘量身定制’的芯片，導致產品在可靠性、穩定性與成本之間難以實現有效平衡。”于是，國創中心開始研發端側AI控制芯片，主打設備端實時處理，具備低延遲、低功耗、高可靠性優勢，是國內家電行業首顆規模化應用的端側AI芯片。

“我們攻克了三大核心難點，一是架構創新，通過提升算力和能效，增強芯片在高性能計算場景中的競爭力；二是工具鏈突破，解決多種算法快速部署、百萬級算子高效調度的難題；三是產業鏈拉通，用工程語言對齊行業標準，破解了國產芯片穩定性差的問題。”王曄說，“我們構建的底層支撐，是單一企業難以承擔的。”

除芯片外，國創中心還搭建起云端測試平臺，訓練了上百個制造業智能體，圍繞產—研—供—銷—服全場景AI賦能，將人工幾十分鐘的工作量壓縮至分鐘級、秒級。

科技強內核，在青島政務數據應用領域同步上演。政務領域數據量少且分散，如何破解難題？“我們通過自研思維鏈數據生成與小樣本微調技術，將公務員的思維模式、行文規范等進行總結提煉，再結合少量現有文件，讓大模型自主舉一反三生成訓練數據，由此攻克了小樣本訓練這一業界難題。”數字青島建設投資有限公司戰略與技術咨詢專家孫永良說。

青島基于這一技術研發的“通城數治政務大模型”已服務青島47個部門、上線90個場景，城管事件分撥準確率提升至95%。

科技興則產業興。青島已培育省級以上人工智能創新平臺26家，主導發布8項團體標準；在垂直大模型、海洋AI等方向突破多項關鍵核心技術，已研發34個海洋大模型，占全國海洋大模型總數約70%。青島市科技局局長李天傳表示，青島將聚焦人工智能基礎層、核心層、應用層等方面，持續加強技術攻關與研發布局，加快推動人工智能技術在工業制造、智慧海洋等領域示范應用。

搶灘新個體

清晨，35歲的林西亞騎車送孩子上學后，就趕往李滄區金水創新產業園。他的OPC（一人公司）工位設在這里，月租僅需350元。林西亞正在研發AI智能體在電商客服場景的應用，當顧客詢問某款衣服時，智能體能在商品櫥窗中快速搜尋并推薦。“以前3個人干一周的活兒，它半天就能完成。”

林西亞的故事，是青島搶灘OPC浪潮的一個縮影。青島正試圖通過搭建基礎設施，讓“單人成軍”從概念走向現實。

“隨著AI快速發展，檬豆近期舉辦的多場OPC培訓活動場場爆滿。”青島檬豆網絡科技有限公司董事長霍勝軍說。但熱潮之下，OPC創業的現實痛點同樣突出。霍勝軍認為，OPC創業者普遍面臨缺高效可用的算力、缺真實落地的應用場景、缺高質量的訓練數據三大痛點，這正是制約“單人成軍”夢想落地的關鍵瓶頸。

在青島市政府支持下，今年1月，檬豆推出OPIE（單人AI創業家）平臺，這是一條專為單人創業者打造的全鏈條生產線。“作為國內領先的工業互聯網平臺，我們已聚集了80多萬家企業，其中就有OPC創業者最缺的方向和市場。”霍勝軍說，OPIE平臺做的，正是將工業互聯網“活水”引入AI賽道。

在OPIE平臺，檬豆融匯了數據治理、訓練推理、算力調度、全球智能體市場四大核心模塊，一方面能將企業海量需求拆解成創業者可輕松承接的“微場景”；另一方面能通過算力調度系統將創業者的算力成本降低10%以上。

檬豆科技副總裁、OPIE平臺運營負責人陳麗娜分享了一組最新數據：平臺上線以來，已推送125項微場景應用清單；已上線近百個智能體，并搭建起規模化智能體供給與交易網絡。截至目前，平臺已吸引近千家單位及個人對接。在她看來，“需求對接—技術開發—推廣落地—價值增值”的生態閉環正在平臺上初步顯現。

青島道可云網絡科技有限公司就是在OPIE平臺找到客戶的。“平臺為我們對接了一家服務兩三千家電商小客戶的財稅企業，該企業面臨人工客服難以應對海量咨詢的痛點。平臺先將對方的需求拆解為5個模塊，再交給我們來解決。”道可云大客戶經理孫方說，他們應用AI技術將這些痛點逐一破解，其中AI客服為該企業提升效率50%以上。在孫方看來，OPIE平臺的最大價值是打破了AI行業供需壁壘，解決了中小技術主體缺案例、難入局的問題。

除OPIE平臺外，青島各區縣均出臺了專門舉措，著力培育OPC創業群體。市北區打造了青島市首個OPC友好園區，以“陪伴成長”計劃提供全生命周期支持；即墨區為OPC創業者搭建起訂單對接平臺與專項扶持基金。

在政策與生態孕育下，哈工大青島創新基地涌現出一批“硬核”OPC創業者。其中，山東膜思特環保科技創始人唐小斌深耕水處理領域近20年，完成航空發動機廢水處理項目，其OPC公司成立僅1個多月便拿下央企千萬元級訂單。創業者魏玉良依托哈工大計算機學科背景，打造出“個人助理”AI工具平臺，為OPC創業者提供開箱即用的技術工具包，其智能征信解決方案已成功落地多家政企單位。

從平臺到園區，從政策到人才，人工智能正在青島生根發芽。青島的實踐充分表明，人工智能要想“智”繁“業”茂，絕不能只靠技術層面的單兵突進，而是需要場景、生態、科研的深度協同。

（經濟日報）