数字时代，“两业协同”本质上是产业融合在数字化背景下的具体体现：制造业与服务业的边界日益模糊，二者正从传统的“上下游”线性关系转向“双向赋能、深度融合”的生态关系。作为国家重要的制造业基地和现代服务业中心，广州以数字融合驱动两业协同发展的实践，正是其迈向全球价值链高端的战略选择。

以数字基础设施夯实底座。数字基础设施是两业协同的物理前提，为制造业与服务业大规模、低成本的跨界协同提供了可能性。

一是构建“通、智、超”协同（即通算、智算、超算协同）的多元算力体系。通过科学布局“1+5+N”算力中心，前瞻部署下一代算力基础设施，依托广州市智算运行服务平台，整合社会面多种架构智算资源，实现算力资源的统一调度与协同共享，为制造业智能化转型提供强大支撑。

二是建设全域覆盖、高速泛在、智能敏捷的新型通信网络基础设施。加快5G网络向5G-A全面升级，实现深度覆盖；升级工业互联网基础设施，强化标识解析与数据汇聚能力；部署万兆光网与下一代互联网，提升网络承载能力。高速泛在的网络使原本因成本过高而无法内部化的服务得以外部化、专业化，催化生产性服务业的裂变与升级。

三是打造“可信、安全、高效”的数据流通基础设施。这是破解数据要素市场化配置中确权、流通与安全核心难题的关键制度性基础设施。加快建设城市可信数据空间，构建“政府指导、市场主导、生态共治”的协同治理模式，打造数据流通“高速公路”。深化公共数据开放与授权运营，推动公共数据“跑起来”，释放数据要素乘数效应。建设全市统一密码安全池，优化统一安全运营机制，强化数据安全与隐私保护能力建设。

以AI赋能促进全链条升级。在产业链各环节引入智能合约、预测性维护与动态调度机制，AI能够降低信息不对称，提升协同效率，推动“制造+服务”的价值链重构。

广州正在推动人工智能赋能传统制造。要进一步以人工智能赋能生产管理，将人的操作行为从“黑盒子”变为可量化、可监管的数据流。赋能新生产方式，应用具身智能机器人；深入挖掘全产业链场景资源，构建开放式创新市场。政府通过滚动发布场景机会清单，推动新技术、新产品在广州“率先落地”“首试首用”。

大力发展垂类大模型，提升行业渗透率。垂类大模型的价值在于更精准地理解行业术语、流程与痛点，从而提升AI解决方案的渗透率和接受度。依托广州人工智能融合赋能中心等平台，锚定汽车、电子、时尚消费等优势产业，培育一批深耕垂直领域的AI企业。

完善数据要素市场化配置。以数字技术打通“制造业的生产能力”和“服务业的需求响应”，在微观层面让生产要素自由流动，引导制造企业向高附加值的服务端延伸，助力产业链形成“制造—服务—反馈—再制造”闭环。

以新业态拓展新空间。新业态是两业融合在市场层面的最终呈现。数字技术的规模化应用须依靠多元社会主体之间的互动与共生，依靠系统性生态的支撑。

拓展应用场景，实现“AI+两业协同”规模化落地。根据差异化适配原则，分行业推进“AI+集群”融合，聚焦汽车、新型显示、智能装备等优势产业集群，推动AI深度嵌入研发设计、生产制造、供应链管理、运维服务等全链条环节，大力发展新业态新模式。聚焦龙头企业，在重点行业打造一批可复制的标杆智能工厂。

赋能创新生态，构建协同创新的AI产业生态圈。进一步完善“专业型+行业型+协作型”工业互联网平台体系，培育互补型资产网络，构建工业智能服务商资源池，面向行业应用场景提供组团式“服务包”，搭建多层次赋能平台。围绕“智培筑基、智聚英才、智融场景、智投聚势、智联全球”五大重点任务，共同塑造“先进制造+现代服务”融合发展整体优势。

以数字制度创新突破瓶颈。深入推进两业协同，常常面临产权界定不清、激励不相容等制度性障碍。制度创新是解决上述问题、鼓励长期投资的关键。

创新金融支持体系，探索数据资产信托融资等新模式，建立“政银保担”风险共担机制，支持商业银行设立科技支行，为AI赋能两业融合提供多元化融资渠道。推广“算力券”“模型券”“数据券”等普惠性政策，引导政府产业基金、社会资本投向实体经济和中小企业。

构建数字时代人才矩阵，实施企业家AI赋能工程，帮助更多企业家实现从“愿转”到“会转、敢转、能转”的跨越。启动AI人才专项引育计划，重点引进和培养掌握关键核心技术的高层次复合型人才，加快培养产业一线AI应用人才。

深化开放合作，链接全球AI创新资源。加强广深港澳科技创新走廊的AI技术协同，推动算力资源、数据资源和模型资源高效流动。打造AI领域的国际交流平台，推动“广州造”AI产品与服务走向世界。

强化数据安全流动机制建设，明确数据授权运营、合规流通与隐私保护规则，为数据要素的安全有序流动奠定坚实的法治基础。完善数据产权分置制度，推进数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”。构建适配数字融合的监管体系，建立跨界融合监管沙盒，允许平台企业在可控范围内试错创新。