2026年6月，广东提出“新型机电一体化”。

这个词听起来有些陌生，但背后对应的是制造业正在发生的一次变化：机械、电子和人工智能，正在被重新连接到一起。

过去几十年，广东最擅长的事情，是把一个想法变成一件产品。深圳的电子信息、东莞的制造体系、佛山的装备产业，共同构成了中国制造最重要的一块底盘。

如今，新的变量正在进入这套体系，制造业正在面对一道新的问题：当“机”和“电”已经形成深厚积累，怎样让“智”真正进入产业？

作为制造业大区龙岗很早就开始回答这个问题。2024年7月，龙岗提出建设人工智能全域全时应用示范区，并明确提出“AI产业化”和“产业AI化”。那一年，市场还在追逐大模型、GPU和算力。

这与龙岗自身的产业底盘有关。三十多年ICT产业积累，智能终端、网络通信、电子制造不断壮大，产业链又向半导体、机器人、智能汽车等方向延伸。2025年，龙岗规上工业总产值连续第三年突破万亿元。

对于龙岗而言，AI带来的机会，不只是发展新的产业，更是让已有的制造能力进入新的技术周期。于是，All in AI、中小试验证、全域场景、企业服务陆续展开。

到了2026年，当“新型机电一体化”成为制造业的新关键词，再回头看龙岗过去几年的布局，一条线索逐渐清晰：一个拥有万亿工业底盘的城区，让过去三十多年积累的制造能力，重新进入AI时代。

这个问题继续往下走，最终会落到企业身上：当产品越来越复杂，企业需要什么，龙岗在为企业提供什么。

这也是理解龙岗过去三届企业服务大会的一条线索。

当AI还在屏幕里，龙岗已经开始推动产业AI化

在龙岗金苹果创新园，优艾智合的测试场里，机器人做着一些看起来并不复杂的动作：搬运货物、自动入库、沿着既定路线往返。

真正到了工厂里，事情就没这么简单了。

在某国际头部晶圆厂，优艾智合的机器人负责搬运晶圆盒。晶圆制造对振动极其敏感，机器人移动和对接的精度要控制在2毫米以内，振动值还要压到0.1个重力加速度以下。换到火电厂，工作又变了。这家公司的机器人要带着红外热像仪巡视设备，用AI声纹识别系统从机器运转的声音里判断异常。公开资料显示，这套巡检系统的准确率达到99.97%。

同一家企业的机器人，进入不同工厂，就要重新理解温度、声音、振动、路线和设备接口。

AI到了这里，已经很难只是一段代码。

过去二十年，科技行业习惯了一种更“轻”的增长方式。移动互联网时代，一项产品从100万用户扩张到1000万用户，并不需要同步增加十倍的生产线。流量、算法、产品和商业模式因此长期站在聚光灯中央。

现在，越来越多技术重新碰到了真实世界。机器人要有电机和减速器，智能汽车要有传感器和电子电气架构，无人机要解决动力、结构和飞控，AI服务器最终也要面对芯片、散热、电源和机柜。

而一项技术从实验室走向十万台产品，中间重新出现了一条很长的链条：打样、测试、工程化、中试、供应链、量产、场景验证。

制造甚至开始反过来影响技术本身过去被放在创新后端的制造环节，重新进入了创新。这也是今天“新型机电一体化”背后的产业现实：机械、电子、芯片、软件和AI，越来越难被拆开来看。

这件事，对龙岗尤其重要。

龙岗已经有一套运行了三十多年的工业体系。ICT产业在这里发展超过30年，智能终端、网络通信和电子制造形成了长期积累，产业链又逐渐向半导体、汽车电子、机器人等方向延伸。2025年，龙岗规上工业总产值达到11938.94亿元，连续三年站上万亿元；当地有约3万家工业企业。

所以AI来到龙岗以后，摆在面前的题目天然多了一层。新的AI公司当然要长出来，已经存在的这万亿工业又该怎么变化？

龙岗提出“All in AI”，把“AI产业化”和“产业AI化”放在一起推进，也因此有了更具体的含义。龙岗官方在解释这一战略时，特别提到三十多年ICT积累和完整产业链，这是AI继续往产业里走的基础，尤其是“产业AI化”。

如果说“AI产业化”关注的是下一批AI公司从哪里长出来，“产业AI化”面对的则是一项更缓慢、更庞杂的工程：让过去几十年形成的设备、工厂、产品和产业链，逐渐拥有新的智能能力。

这样的变化已经发生在一些老牌制造企业里。

2026年深圳首批“先进级智能工厂”名单中，龙岗出现了海能达新能源汽车电子智能工厂、航嘉制造中心智能工厂、民达汽车内外饰件智能工厂、菲比特纳米光学元器件智造智能工厂等。它们来自通信、电源、汽车零部件、光学器件等不同领域，却同时开始改造自己的生产体系。

它可能只是生产线上多了一套视觉识别，设备开始被接入统一的数据系统，排产由软件重新安排，检测环节开始让机器判断，一家做了很多年硬件的公司开始重新思考产品里的传感器、芯片和算法。

一条成熟的工业体系，就这样一点点改变。“机、电、智”融合得越深，企业与周围产业生态的关系也越紧。这才是新型机电一体化带来的另一层变化。

它改变了产品，也开始改变一家企业究竟需要一座城市提供什么。而龙岗过去几年陆续出现的中小试、全域场景和企业服务，正是在这道题之后慢慢展开的。

AI进入物理世界以后，企业真正缺的是什么

韩栋明来到龙岗之后，很快发现了一件事。

在这里，做一个硬件产品，很多事情可以按“天”计算。

2026年，他把深圳市露栖科技有限公司搬进坂田万科星火Online OPC社区。这是一家面向年轻消费者做桌面微生态鱼缸的创业公司。团队规模不大，产品却要同时处理结构、模具、电子元器件、灯光、水泵和控制系统。

韩栋明认为，其中一个重要原因，是龙岗周围成熟的供应链体系。开模、注塑、手板制作、电子元器件采购，很多环节都能在附近找到供应商。产品需要调整时，不必跨区域寻找资源，一次修改可以快速进入下一轮验证。

对于硬件企业而言，这种距离最后会转化成研发速度。

软件产品修改一个页面，可以快速上线；而硬件产品调整一个结构，却可能牵动模具、材料、装配和成本。一轮修改结束，还需要重新生产样机，再进入测试。

因此，硬件企业计算的不只是零部件价格，也包括一次试错需要花费多少时间。

供应链的密度，最后会变成研发速度和竞争优势。

但第一台产品做出来，只是开始。很多硬科技企业都会经历一道“死亡之谷”：实验室里的样机可以运行，真正进入批量生产时，却会遇到零部件一致性、工艺稳定性、成本控制和供应商交付能力等问题。

这也是近年来龙岗开始把“中小试验证”摆到更重要位置的原因。如果把一项硬科技产品的成长过程拆开来看，供应链解决的是：第一台能不能快速做出来。中试解决的则是：第一台怎么变成第一万台。

再往后，还有一道坎：产品做出来了，在哪里用？

做机器人的费曼智核创始人陈翡把公司放在坂田星河WORLD之后，有一个很重要的原因：“楼下就是应用场景，这在全国不多见。”

这句话听起来平平无奇。但对于机器人来说，真实场景很难用实验室完全模拟。地面的材质不同，人流会变化，电梯会开关，灯光会变化，网络可能断掉。到了工厂，设备、路线、温度和工序又完全是另一套条件。

所以真实场景对于这类企业，也是一种研发资源。机器人走进真实环境之后暴露出来的问题，会重新回到研发团队。研发、制造和使用，形成一个不断往返的循环。

这也是“全域全时场景”对于龙岗这类工业城区更值得观察的地方。城市里原来只负责运行的空间——园区、工厂、道路、商业空间、公共设施——开始有机会变成新技术的测试场。

韩栋明还提到另一件更难量化的东西。对于一家刚成立的公司来说，最大的成本有时甚至不是房租和工资，是没人认识你。

招人时，对方不知道这家公司能活多久；找供应商，对方会担心订单规模；谈客户，对方又担心产品有没有真正做出来。

早期科技企业天然缺信用。

韩栋明说，龙岗通过产业对接活动、企业服务大会等方式，把一些创业公司带到产业链企业和潜在客户面前。对小公司来说，这种政府搭建的公开连接，也会带来一种额外的“背书”。

它解决不了产品本身的问题，却能缩短陌生企业之间建立信任的时间。这件事情很容易被营商环境的宏大叙事盖过去。但对一个十几个人的创业团队来说，它很现实。

过去谈产业发展，最常见的几个要素是土地、厂房、资本和人才。它们今天依然重要。但对于机器人、AI硬件、智能汽车这类新一代制造企业，一张更长的清单正在出现：供应链、中试、算力、场景、首单，以及产业信用。

一家创业公司不可能为了测试机器人建一座商场，也很难为了几十台样机搭一条完整中试线；它更无法凭空制造第一个客户。

“机、电、智”结合得越深，这种外部依赖就越明显。

过去，一座工业城区的重要能力，是容纳企业和工厂。未来，还需要回答另一个问题：能不能让供应商、中试平台、应用场景和市场资源，更快围绕一项新技术连接起来。

沿着这条线再往下看，龙岗过去三届企业服务大会的变化，也就有了新的含义。

企业需要什么，龙岗就把服务做到哪里

三年前，龙岗第一次召开企业服务大会时，要解决的问题其实很简单：企业碰到事情，到底找谁？

企业办事、反映诉求、寻找政策，开始有了一个相对清晰的入口。这一年，龙岗还把8000余家规上企业逐步纳入干部结对服务。到第二年企业服务大会前，全区累计走访服务企业近2.6万家次，协调解决2389个问题。

如果一定要给这一阶段找一个关键词，大概是“距离”。先把企业和政府之间的距离缩短。

同时在2024年的第一届大会上，已经埋下了另一条线。即推出“我帮企业搭场景”专项行动，以及首批场景机会清单、企业能力清单、科技成果平台供需清单。到当年底，龙岗已经收录222个场景机会、237项企业场景能力，撮合117个项目，其中87个落地。

政府开始做一件过去不太常见的事情：帮企业找使用新产品的地方。

这个变化到了2025年变得更明显。

大会总结了三个变化：企业服务从“各自为政”走向“同频共振”，从“被动响应”走向“主动出击”，从“个案解决”走向“系统施策”。与此同时，龙岗逐渐形成“3+5”产业服务体系——不再只按部门划分服务，而是开始按企业规模、生命周期和行业赛道看企业，再把产业链、生产要素、空间、全球市场和营商环境装进同一套服务框架。

这些变化落在一家企业身上，会显得更具体。山谷风科技落地龙岗后，“厚土新芽”专班帮助企业协调研发场地，解决初创企业落地后的空间需求。接下来，企业又需要地方验证产品，服务人员协调它进入龙岗儿童公园搭建应用场景；再往后，企业需要客户，又被带去参加智能建造产业对接活动，并匹配到上海城建的采购需求。

三件事情原本分属于不同领域，放到一家企业的成长过程中，却是连续发生的。

2025年大会还提出了大企业开放创新中心、“科技篇”应用、科技金融，以及空间、场景、出海、人才等一系列安排。华为、中广核等大企业开始被鼓励开放创新资源；“科技篇”则试图把政府投资项目变成新技术、新产品的验证场和订单入口。

到了2026年，这条线又往前走了一段。9月4日的第三届企业服务大会上，一个很容易被忽略的细节是，现场一次性放出了300亿元商机。

这300亿元包括头部企业采购清单、海外订单、线上工研院项目需求和场景机会四类。与此同时，龙岗AI公共算力服务平台给企业开放三个月Token资源，总额度达到千亿Tokens，单家企业最高可以免费获得10亿Tokens。

这已经和三年前企业服务大会上讨论的东西有些不同了。

过去最常见的企业要素，是土地、厂房、资金和人才。到了今年的大会，清单里出现了算力、Token、算法、数据、场景、订单和海外客户。

龙岗过去一年还建成了万P级城投自建算力池；中小企业出海会客厅已经连接全球127个国家、2万多个海外园区，整合152家服务机构，并发布110亿元海外订单。场景方面，过去一年开展175场对接，促成合作超过20亿元。

中试也被补进这张图里。

今年启用的全球智能硬件谷AI Hub，把打样、检测、中试、量产放在同一条链上。先导区规划打样中心、仪器仪表共享平台、共享工厂、工业大批量生产平台等14类创新平台，目标很直白：让一个智能硬件项目从概念设计一路走到量产。

一家“机、电、智”融合企业从研发、工程化走向商业化，中间最容易断掉的几段路，龙岗已经帮企业补上了。

一些结果已经显现出来。御光新材料的“飞天屏”曾进入大运天地等场景进行展示和验证，随后产品走向海外。公开数据显示，其2024年业绩同比增长226%，后来入选国家级专精特新“小巨人”。班度科技的裸眼3D产品也先后在大运中心、深圳国际低碳城落地，完成实景验证后继续进入新加坡、沙特等市场。

2026年的大会上，龙岗区相关负责人在演讲中用了一个颇有意味的说法： “从‘同桌的你’到‘同行的你’，再到今天，希望我们能成为AI时代‘共同进化的你’。”

这句话很适合用来理解过去三届大会的变化。

三年里，有些东西一直没有变。“紧密联系、无事不扰、有求必应”仍然被反复强调；企业诉求办理、干部挂点、空间、人才、资金、法治环境，这些最基础的服务也一直保留。今年“助企行2.0”仍覆盖9510家重点企业，企业诉求办成率达到95%。

有些服务则不断升级。2024年的“我帮企业搭场景”，最初重点在于把政府和城市资源开放出来；随后逐渐形成供需清单、场景对接、联合创新实验室，政府投资项目也开始为“三新三首”产品预留验证机会。

出海也是类似的路径。早期提供咨询、活动和服务机构，后来建成中小企业出海会客厅，再往后直接把海外采购需求带回来。

而今年新增得最明显的，是一批AI时代的生产要素。算力、Token、算法、数据被明确纳入企业服务。“龙爱企”则开始尝试用Agent完成政策匹配、商机挖掘、政务办理和资源推送。过去企业自己翻政策、找部门、找活动，现在系统尝试根据企业画像主动找出它可能需要的东西。

如果沿着这些变化再往下拆，还能看到企业服务本身的五层变化。

• 服务理念在变。“解决企业问题”继续保留，同时增加了“长期陪伴者”“战略合伙人”，到今年又出现“共同进化”。
• 服务方式在变。从收到诉求后处理，逐渐增加对企业生命周期的主动跟踪。
• 服务手段在变。干部走访、窗口办理之外，企业画像、大数据和Agent开始进入服务流程。
• 服务要素在变。土地、资本、人才仍在，算力、数据、Token、场景、技术平台、订单也被加入进来。
• 服务格局也在变。很多事情已经无法只靠一个政府部门完成。龙头企业提供采购和产业链资源，高校和科研机构提供技术，金融机构提供资本，园区和公共空间提供场景，中试平台负责工程验证，出海机构连接海外市场。

政府越来越像其中的一个组织者和连接者。

龙岗的企业服务走到这里，也就不再只是一个部门对企业的单向服务。它开始成为政府、龙头企业、科研机构、园区、中试平台、金融机构和市场共同参与的一套产业协同机制。

而对于正在进入新型机电一体化时代的龙岗，这套机制的重要性，可能才刚刚开始显现。

很多地方还在寻找AI时代应该发展什么产业，龙岗正在回答一个更进一步的问题：一个已经成熟的工业体系，怎样让下一代企业更快长出来。