多方協力，破解製造業用人難題
2025-11-08 15:51 1,346次浏览羊城晚報記者 孫晶 中國人民銀行、工信部等七部門近日聯手發布的《關於金融支持新型工業化的指導意見》(下稱《意見》)，猶如一場精準部署的金融「春雨」，正潤澤中國製造業升級的戰略縱深。作為全國經濟「頭馬」與工業壓艙石，廣東如何在國家金融力量的全新賦能下，搶佔新型工業化制高點，其探索路徑對全國具有關鍵標杆意義。 廣東新型工業化獲「燃料」 《意見》明確設定金融支持新型工業化目標——到2027年，一個支撐製造業高端化、智能化、綠色化(「三化」)的成熟金融體系將基本成型。這對廣東而言，絕非錦上添花，而是雪中送炭的關鍵助力。審視廣東工業投資的基本面：2024年總額突破1.5萬億元，佔固投比重的37.2%，創18年新高；2025年上半年比重進一步提升至38.1%，其「以投促轉」的態勢相當清晰。 此次國家級金融新政的核心價值在於「精準」兩字。耐心資本的導向就是明確要求引導長期資本、耐心資本支持「三化」，破解製造業尤其是技改升級、基礎研發領域普遍的「融資期限錯配」困境。 耐心資本瞄準結構性優化，強調對科技金融、綠色金融、普惠金融(特別是中小微製造企業)的協同發力，而非大水漫灌。廣東在科技(2024年研發投入5100億元撬動社會資本倍增)、綠色(低碳轉型需求巨大)、產業鏈(存在大量關鍵配套中小企)的優勢領域，亟需此類結構性支持。 耐心資本關注風險分擔機制創新，政策鼓勵風險補償、擔保增信等工具運用，意在降低金融機構對新興領域、前沿技術的信貸風險顧慮。 廣東憑藉其堅實的投資底盤與《意見》指向的精準金融工具包，正迎來將龐大工業投資「勢能」轉化為高質量發展「動能」的歷史性窗口。 廣東躍升更在「支點強」 坐擁全國第一工業大省的「底座」，廣東角逐新工業革命的核心優勢更在於其「動態競爭力」的三重支點。 「硬核」產業迭代加速。廣東不止於傳統「世界工廠」，新能源汽車、集成電路、人工智慧等戰略性新興產業集群已初具規模競爭力。今年上半年，省製造業指揮部跟進的457個重點項目完成投資1100億元，進度超前11.7個百分點，這批「種子選手」正是金融活水最該澆灌的對象。 創新投入的「槓桿效應」發揮作用。超5100億元的年度研發投入，疊加數百億元政策資金的 「催化劑」作用，廣東的創新生態正從「投入量變」邁向「產業質變」。科技金融工具的深化(如智慧財產權質押、投貸聯動)，有望讓實驗室成果加速穿越「死亡之谷」。 區域協同的「梯次動能」顯現。珠三角作為創新策源與高端製造引擎，牽引產業鏈升級；粵東粵西粵北則依託產業轉移與特色集群承接，提供擴容腹地與轉型縱深。這種省內循環的梯次互補結構，使廣東能更彈性地優化資源配置，規避轉型陣痛中的「青黃不接」。 未來如何催化廣東質變？ 在《意見》框架下，廣東新型工業化的升級路徑將聚焦「化學反應」而非簡單疊加。 金融供給的「精準直達」將有望破解「期限錯配」：鼓勵銀行發展5-10年期中長期技改貸、設備更新貸；推動保險、養老金等「長錢」以股權、債轉股、專項金融債等方式入場。 同時，金融供給適配「風險分層」， 針對不同成熟度的技術與企業(如初創科技企業VS成熟智造工廠)，組合運用風險補償、政府引導基金、供應鏈金融等工具，構建 「全生命周期」融資支持鏈。 金融供給還將賦能「三化轉型」，擴大綠色信貸/債券規模，明確支持數位化改造項目的融資標準(如收益權質押)，探索數據資產價值評估與融資應用。 有專家認為，珠三角應利用金融優勢撬動核心技術攻關與產業前沿布局，打造具有全球競爭力的先進位造業集群。再造一個「新廣東製造」，需以制度耐心匹配長期資本。 七部門《意見》的核心，是引導金融體系克服短期利益衝動，以「制度性耐心」擁抱製造業的「長期價值」。廣東坐擁產業迭代、創新活力、空間縱深三重優勢，是國家賦予這一戰略任務的關鍵承載地。 能否將這份「金融政策大禮包」轉化為廣東製造業「三化」轉型的澎湃動能，既考驗地方政府對產業規律的精準把握與項目甄別能力，更考驗金融機構突破傳統風控模式、擁抱產業變革的決心。當耐心資本真正澆灌於技術攻堅與智造升級的土壤，廣東方能在新型工業化這條賽道上，跑出引領全國的「加速度」，為中國躍升製造強國提供一份厚重的「廣東方案」。
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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