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界面新闻编辑 | 林腾
一个普通工作日早上9点半，广州琶洲华新中心楼下，一台看起来像“大盒子”的智能零售终端前，几位工程师正盯着无人机的起降轨迹。盒子顶部，配送无人机精准平稳地投下补给；盒子下方，智动未来的零售机器人正忙着分拣、出货、结算。
“就在这个‘盒子’上面，无人机在做配送，下面机器人在做零售仓售卖。如果初创企业自己去找这些复杂的实测场景，要耗费极大的资源和时间成本，但在我们这里，场景是天然开放的。”海珠城发集团首席投资官邓超勇指着正在运转的设备向界面新闻记者说。
更关键的是，这些项目并不是在“白跑”数据。“这些场景是以实实在在的采购订单落地的，我们不是免费获取企业的技术，而是通过采购订单让他们在这里训练、进化。”邓超勇说。
广州“”琶洲模方”孵化器，正在探索“带着订单孵化初创企业”的模式。
一个能“带订单”的孵化器
相比其他区域的大模型孵化，琶洲模方的特色在于：孵化的项目或产品能直接应用于场景的“产业工具”。
作为粤港澳大湾区首个人工智能大模型孵化器，琶洲模方由海珠城发集团联合清智孵化器共同成立，并在清华大学智能产业研究院（AIR）的指导下运行。
这种模式之所以能实现“带单孵化”，源于一套筛选与分阶段投入资源的机制。
在产业孵化圈，有一句实话：“投后管理”不如“投前筛选”。如果创业团队基因里只有算法、没有业务，技术再强也难转化为生产力。
为此，琶洲模方将准入门槛精准为四个维度：原始创新（强调“产业填空”的稀缺性）、产品化程度（聚焦高落地性的应用型AI）、团队深度（考核行业认知与组织完整性）以及市场验证（优先具备初步PMF的项目）。
作为运营方之一，海珠城发希望初创企业在琶洲模方“总部化落地”，把研发核心扎根于此，在海珠的产业场景中完成深度的商业化开发，而不是把这当成一个政策套利的窗口。
与其他孵化器不同，琶洲模方不搞“一刀切”，而是采取“技术+商业”的分级策略。
第一阶段：6个月技术孵化。项目入驻后的首个半年，在清华大学智能产业研究院（AIR）指导下，专家团对项目进行“行业分类评分”。针对评审暴露出的短板，模方直接配置对应领域的技术资源和研发指导。
比起技术打磨，更深层的考题在于商业生存。这直接回应了琶洲模方“应用落地”的底色。
第二阶段：6个月商业孵化。技术孵化结束后，英伟达、微软、华为等全球科技巨头的专家直接下场。由他们直接帮企业规划商业路径，并对接下游产业资源。一旦产品跑通了POC（真实场景验证），企业便进入为期6个月的商业孵化阶段，由运营方海珠城发调动区域内的资源，为入驻项目提供业务场景，加速商业化落地。
以入孵的智动未来机器人项目为例，平台不仅提供资金，更开放了大量真实、可持续的业务环境。在酒店场景，机器人不能只当迎宾，还得在客流中练习收餐盘、做爆米花；在零售场景，则要配合无人机完成仓内补给。
这种做法的深层逻辑在于：在功能层面，头部机器人企业的技术差往往只有数月之隔。而这种真实场景锻炼避开了低效试错，让初创团队在海珠区的酒店、景区及高人流消费场景中完成充分的进化。邓超勇表示，当这些原本处于“水下”的项目浮出水面时，可以迅速向其他区域同类场所实现规模化复制。
运行半年后，琶洲模方产出具体结果：自2025年5月开业以来，已孵化29个智能体相关成果，其中70%为当年成立的原研项目。
这些成果覆盖了产业链的三个层级：技术侧产出空间3D生成大模型“光影焕像”；硬件侧产出人形机器人“智动未来”；应用侧产出业务Agent。目前，上述成果已进入零售、电商、工业及教育产业中。
推动广州产业转型的一次耐心尝试
琶洲模方的定位，不仅仅一次单点的制度创新，更像是一场基于城市差异展开的错位发展。
在中国人工智能的整体版图中，区域之间已逐渐清晰：北京高度集聚顶级算法人才与科研资源，上海在资本整合方面更具优势，深圳则长期以硬件工程能力和制造体系见长。
相比之下，广州并不以算法原创或资本密度著称，但它拥有另一种难以被复制的资源——高度复杂且真实存在的产业场景。这些场景覆盖制造、流通、消费与服务多个层面，规模足够大、链条足够长，也更接近真实商业运行状态。
也正因如此，琶洲模方在一开始就没有选择加入算力堆叠与模型训练的正面竞争，而是在执行层面，琶洲模方采取了北京、广州双核的孵化方法——在北京对接前沿算法与技术源头，在广州完成场景验证与商业化落地。
这一取舍也建立在对国内商业环境的思考之上。相比海外市场对软件订阅制的高度接受，国内用户和企业更倾向于为可感知的实体产品付费。在这样的付费习惯下，AI能否形成稳定收入，往往取决于它是否能真正用到产业里。
因此，琶洲模方将自身的孵化重心明确为“一软一硬”两个方向。“软”的部分，是以空间智能为核心的AI Agent（智能体），试图解决模型进入真实世界后如何持续执行的问题；“硬”的部分，则是机器人、智能眼镜、玩具等AI终端，作为载体直接进入消费与生产场景。
这一方向还对应了技术演进的共识。被称为AI教母的李飞飞在2025年底表达了一个看法，AI的下一个十年属于空间智能，而实现这一目标的关键载体就是世界模型。
如果把视角再拉远一些，这种选择还与广州自身的城市结构和经济产业发展历史密切相关。在很长一段时间里，无论是专业市场、外贸通道，还是会展与批发体系，广州都是一座高度成熟的商业枢纽型城市，产业门类齐全、场景密集。
但随着传统商贸与房地产增长放缓，原有以流通为核心的模式开始触及边际。2025年，广州提出建设“12218”现代化产业体系，明确“产业第一、制造业立市”，把握制造业服务业“两业融合”、数智化绿色化“两化转型”两个主攻方向，试图为城市寻找新的增长动能。
但现实的矛盾在于，新技术与既有产业之间长期缺乏有效衔接：科研成果停留在实验室，创业项目在应用场景中反复试错，产业之间的联动关系尚未被真正激活。
海珠与琶洲，正是在这一结构性矛盾中承接转型任务。这里曾是广州老工业重要集聚区，工业大道一线曾分布造纸、电池、轻工等企业。上世纪90年代末“退二进三”推进后，制造业外迁，城市功能转向会展、商贸与房地产，但始终缺乏高技术产业支点。
转折出现在2014—2015年，随着阿里巴巴、淘宝等平台企业崛起，琶洲被明确为互联网产业集聚区，唯品会、名创优品等本土企业扎根，抖音、腾讯、蚂蚁等头部平台落地，人工智能及其应用端企业开始集聚，形成初步产业基础。
当前，该区域的大模型备案数量位居全国第三，占广州总量约三分之二；过去三年，海珠区GDP增速持续领跑广州，也为新一轮产业升级提供了现实支撑。
正是在这样的背景下，琶洲模方被定位为一项面向前沿AI应用的孵化探索，通过真实场景与流动机制，推动技术在产业中形成闭环。
在具体项目层面，琶洲模方已开始引入具备前沿技术潜力的代表性团队，如世界模型方向。其中，有一家技术已在自动驾驶领域实现落地，与理想汽车、广汽等主机厂展开合作，并将能力进一步延展至机器人与具身智能方向。
琶洲模方还实行“流动”制度：产品做成了、商业模式验证闭环了，就把位置腾出来给下一波新团队，让资源像活水一样流起来。这样一来，成熟的项目向周边园区溢出，而模方则能保持对前沿技术的敏锐度。
当这种流动真正发生时，单个项目的成败反而不再显得那么突出。更深层的变化在于，这种机制正在重组海珠乃至广州的产业结构。
谁在为“真实订单”兜底？
可以看出，琶洲模方的孵化方式，改变了初创团队的发展逻辑：技术不再是被保护起来慢慢生长，而是在真实的订单压力之下完成迭代。
但这也意味背后有着更高的隐性成本，因为要让技术在真实环境中持续运行，需要不断调动场地、客户与采购订单。换句话说，这并不是轻资产孵化器能够完成的工作。
这十分考验运营方的能力。
琶洲模方的推动者，它并非由传统意义上的创业服务机构主导，而是由深度参与区域产业建设的海珠城发集团推动。
而为了帮初创团队跨越第一步商业化，海珠城发几乎动用了所有“家底”：针对自有物业资产，为入孵项目提供了场景；在参股的重大产业项目中，则以股东身份积极倡导本土原创技术的参与，为入驻企业争取优先磨合的机会；面对区域内其他场景，则依托深厚的属地协作基础，通过引荐，化解初创企业进入商业场景的沟通成本。
也正因此，琶洲模方真正构成竞争壁垒的，并非“孵化器”这一平台形态本身，而是其重资产运营方，能够为项目提供真实订单与实际应用场景。
在大多数地区，孵化器解决的是空间、政策与资本问题；而在琶洲模方，被前置解决的是初创企业最难跨越、也最容易被低估的一环：早期商业验证。
海珠城发数字经济公司总经理郑晓锋提到，海珠区目前深耕AI的大型上市公司并不多，搭建投融资和孵化平台的成本其实很高。但模方的目的很直接，就是要孵化出能扎根产业、有商业生存能力的AI企业，以支撑区域未来的产业规划。
这也折射出海珠城发的转型思路：从传统的“重资产、收租金”模式，转向提供AI时代的产业基础设施服务。模方就是一个很好的例子。
其实，作为一家2022年成立的区属国企，海珠城发从一开始就明确不再依赖传统单一的城投业务。它的方向很清晰：围绕人工智能与数字经济，切入信息技术、都市工业、会展文旅等六大产业。
成立三年来，海珠城发已完成对AI技术底座的全链路覆盖：从底层硬件的CPU、GPU、服务器及存算一体芯片，到中层的算力加速、数据与云服务，再到避开通用大模型，重点投向空间智能等稀缺业务领域。
而对于琶洲模方的未来，运营团队更关注的，并不是短期孵化出多少项目，而是到2028年回看时，是否已经形成一批能赚钱、掌握核心技术的企业，具备带动上下游、重塑区域产业链的能力。当这些企业逐步成长，海珠乃至广州的产业底色，才会随之发生变化。
这种期待指向未来，而琶洲模方是否能够在更长周期内持续吸引技术与需求、不断降低试错成本，仍有待时间检验。
但至少可以确认的是，一种围绕流动、外溢展开的产业运行方式，已经开始替代过去以项目固化为核心的孵化逻辑。
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