网络吃瓜黑料最新事件:糖心应用-深圳不惧“杭州六小龙”,但是时候自我反思了

我不是糖心vlog 文化 2025-02-17 1 0

界面新闻记者|戈振伟

2025年以来,位于长三角的杭州再一次成为备受瞩目的“网红城市”,这次不是因为电商,而是作为科创高地。这里诞生了深度求索(DeepSeek)、宇树科技等六家科技新贵,它们被称为“杭州六小龙”,在海内外引发高度关注。

“DeepSeek为什么出现在杭州?而不是出现在XXX”随着“杭州六小龙”的出圈,类似的反思和讨论开始在全国各地展开,江苏省委机关报甚至连发三问:为什么不是南京?其中,有“中国硅谷”之称的深圳成为被讨论最多的城市之一。

按外界的固有印象,从国内来看,像DeepSeek、宇树科技这样的科技新公司最有可能的诞生地似乎是珠三角的深圳。毕竟,深圳以科技创新而著称,ICT产业全球闻名,也是全国“工业第一城”,众多科技企业的首选之地。过去几十年,深圳培育出了华为、腾讯、大疆等一批世界级的科技公司。

但一个不争的事实是,在本轮以人工智能技术为代表的科技浪潮中,深圳目前的确没有出现一家类似DeepSeek这样的现象级公司,在机器人领域,也没有像宇树科技那样的“出圈”企业。这不仅是深圳的尴尬,也是整个广东省的尴尬。

可以说,杭州这些年在科创领域取得的突破令深圳乃至整个广东省都有了强烈的紧迫感。

春节后首个工作日(2月5日),广东省委书记黄坤明在2025年广东省高质量发展大会上特别强调,人工智能正在掀起产业变革,机器人时代逐步照进现实。广东兼具机电技术和数智技术两大优势,要在人工智能和机器人两大领域下大决心、集中发力,构筑高技术、高成长、大体量的产业新支柱。

2月10日至11日,广东省省长王伟中到深圳进行专题调研,特别提及机器人和人工智能。他在调研中专门指出,深圳要在机器人、人工智能、自动驾驶、低空经济等领域抢占制高点、致胜新赛道,为全国、全省发展大局作出更大贡献。

DeepSeek在杭州诞生具有偶然性

事实上,从“三来一补”到“硬核科技”,从“世界工厂”到“创新之都”,深圳的科创实力有目共睹。

深圳的科技产业以电子信息、智能硬件、通信等领域为主,形成了强大的硬件制造和供应链体系,不仅拥有华为、腾讯、大疆、比亚迪等知名企业,还遍布着大量的隐形冠军。这些企业是深圳无惧杭州的底气所在。

数据显示,深圳国家级高新技术企业突破2.5万家,平均每平方公里拥有12家国家级高新技术企业,密度位居全国第一;2024年,深圳全社会研发投入2236.6亿元,93.3%来自企业,总量居全国城市第一;2024年,深圳PCT国际专利申请量连续20年居全国大中城市首位。

北京湘汉智库主任邬克对界面新闻记者表示:“不能单凭能否产生DeepSeek级的AI大模型来评价一座城市的科创实力,从高新技术企业、国家级专精特新‘小巨人’企业和独角兽企业数量来衡量或许较全面、较客观,这三类企业数量能够分别体现地区持续研发与技术成果转化能力、科技创新和掌握关键核心技术能力,以及引领科技创新和新质生产力的能力。”

从高新技术企业数量看,目前深圳和杭州分别为2.66万家和1.65万家;国家级专精特新“小巨人”企业累计分别为1040家和478家;独角兽企业分别为34家和19家。“由此可见,深圳目前的科创实力整体高于杭州。”

此外,关于科技创新潜力,邬克认为,科技创新产业发展路径一般遵循基础研究、应用研究、小量试产和规律量产的发展规律,因此判断某个地区的科技创新潜力可以从该地区基础研究和应用研究能力和成果积累来观察。

从体现基础研究能力和成果的学术论文发表量看,近10年深圳和杭州分别为25.6万和34.4万篇;从体现应用研究能力和成果的发明专利数量看,近10年深圳和杭州分别为184.4万和85.0万件。

“可见深圳和杭州科技创新潜力各有千秋,深圳的科技创新潜力优势蕴含在庞大优质企业的应用研究成果内,相较于深圳,杭州的科技创新潜力优势体现在高校和科研院所的基础研究成果上。”邬克说。

以人工智能和机器人产业为例,深圳AI企业数量位居全国第二,仅次于北京,并且已经形成了完整的产业链条;深圳目前拥有机器人相关企业5.11万家,数量稳居全国首位,产业链总产值超过1700亿元,2024年,深圳服务机器人增长25.8%、工业机器人增长31.8%。

但为什么深圳还是没有产生DeepSeek和宇树科技?

有一种观点认为,深圳的科技创新更多集中在应用层面,强调技术的快速落地和商业化。这种模式在智能硬件、金融科技等领域取得了巨大成功,但在需要深度技术突破的领域,如AI基础研究和机器人底层技术,可能显得力不从心。杭州的创新生态则更注重技术深度和基础研究,这为DeepSeek和宇树科技的诞生提供了土壤。

深圳产业观察家呙中校对记者表示:“像DeepSeek这样既有技术含量、又能在行业和商业上产生这种效果的现象级企业,的确很难得,但它的成功有必然性,也有相当大的偶然性因素,可复制性不强。”

呙中校称,过去这几年,深圳其实也在不同的领域冒出一些很厉害的公司,比如智能驾驶领域的元戎启行,只是它们不直接面向终端消费者,所以不那么为人所关注。深圳很多公司也有一些核心技术和黑科技,但不是一下子就能爆发,需要些时间。

据了解,在AI大模型底层架构的研究上,深圳正在取得突破。

深圳陆兮科技推出的“NEURARK类脑架构”,不仅是第一个自研的国产大模型基础架构,可以替代Transformer,而且可以大幅降低能耗。而从AI的发展趋势来看,类脑算法很可能是未来的趋势。

而从机器人产业链层面看,呙中校认为,深圳目前已形成的产业优势相对杭州是碾压式的,可能只有北京,上海可以比。

“宇树科技虽然这次爆火,它主要是把成本打下来了,技术上并没有产生颠覆性影响(目前行业普遍用电机驱动),国内外的机器人特别是人形机器人技术还在迅速发展中,它的优势很快会被其他企业赶上。”

记者注意到,深圳的机器人行业不仅诞生过“人形机器人第一股”的优必选,最近还流传着一种说法:深圳机器人江湖的“十三太保”与“八大护法”。前者包括优必选、星尘智能、众擎、逐际动力、大族等13家人形机器人企业,后者包括奥比中光、光鉴科技、帕西尼、兆威机电、速腾聚创等8家人形机器人零部件企业。此外,深圳在工业机器人、家用机器人等领域,还有不少“能打”的企业,比如全球协作机器人行业排名前二的越疆科技。深圳机器人的整体实力可见一斑。

深圳需用杭州这面镜子自我反思

对于DeepSeek、宇树科技等企业出圈引发的关于深圳与杭州的对比与思考,深圳市软科学研究会常务副会长金心异认为,深圳最大的竞争对手始终是北京和上海,不是杭州,深圳不可能包揽所有的创新,“但深圳真的应该借这次机会,拿杭州这面镜子来照照自己,自我反思”。

在金心异看来,一个城市的创新发展需要取决于三个池子:资金池、技术池和人才池。深圳过去这么多年,资金池没有问题,因为它是一个全国性的金融中心,资本很充足;技术池这块,深圳在八九十年代没有,主要靠拿来主义,但最近20年深圳本土已培育出一些大企业、以及建立了几所在国内相当有优势的大学,所以技术池这一块问题也不大。

金心异认为,问题主要出在人才池这块,深圳相对过去有所弱化。“深圳的薪酬水平在全国的领先程度不仅不如之前,却还要承受高昂的生活成本特别是房价,对于一些一线城市甚至二线城市而言,深圳的人才吸引力都在明显降低。”

事实上,“杭州六小龙”之一的游戏科学最初也是在深圳起步,但随后团队就搬去了杭州,创作出《黑神话:悟空》。用游戏科学创始人冯骥的话说:“(杭州)节奏没有深圳那么快,房价也不太高,大家能够耐得住性子。”

深圳的高房价不仅不利于人才的扎根,对企业而言,更是一个严峻考验,特别是对于科技制造业而言。深圳最近10年(2015年至2016年,2019年至2021年)的两波房价暴涨,让许多科技制造业不得不离开深圳,去到成本更低的地方。

“深圳过去太过依赖房地产业,很多房地产公司都把深圳市场看作他们利润的重要来源。高昂的房价,深圳楼市的泡沫太大,这是深圳营商环境里边最大的短板。而且,深圳的金融体系、财政体系以及国资体系也会被房地产泡沫拖累。”金心异说。

就连华为创始人任正非在2016年接受新华社的专访时也表示:“深圳房地产太多了,没有大块的工业用地了......生活设施太贵了,企业就承载不起;生产成本太高了,工业就发展不起来。”在回答“深圳未来的危机在哪里?”这一问题时,任正非直言“高成本最终会摧毁你的竞争力”。

当然,深圳市政府过去这些年也认识到这个问题,做了很多工作,比如在深汕特别合作区给比亚迪建厂,在观澜给华为批地,在大铲湾半岛给腾讯建“企鹅岛”。

“但这样的案例还是太少,政府魄力不够,本来可以做得更多更好的,对不对?”

金心异认为,把华为、腾讯、比亚迪的部分投资项目留在深圳,是深圳科创发展的重中之重。深圳市政府与其去外地招商,开全球招商大会,不如努力去游说上述巨头们,以及深圳本土的几百家上市公司,争取让他们把新增项目落地到深圳。

此外,金心异表示,深圳市政府在过去十几年对产业政策的判断力和产业政策的有用性方面也值得反思。比如大家对“20+8”产业政策有不少批评,这里面几乎把所有产业都堆上了,什么都想做,说明判断力有问题。

对于深圳(以及国内其他立志赶超杭州的城市)来说,呙中校则提出三点建议:

一是要充分把握自身的产业优势和未来发展趋势,聚焦具身智能,深度集成软硬件以实现关键突破。深圳拥有强大的硬件制造基础和完善的电子信息产业链,这为具身智能的发展提供了得天独厚的条件。

二是不要执着于追赶大模型,而应更多地关注DeepSeek所带来的应用大爆发。预计到今年下半年,市场上将会涌现出至少2-3个现象级的AI应用产品,这将为具身智能的发展提供强大的推动力。

三是要深刻理解生成式人工智能的发展趋势,需要从本体论的角度去理解“生成”(generation)的含义。只有这样,才能对行业和AI技术有更深刻的理解,从而更好地把握未来的发展方向。

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