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海关出台18条措施 支持前海全面深化改革开放_跨境_发展_我的网站
一 | 21世纪经济报道记者 陶力上海报道
业界基本以两条并行路径深入物理世界：一条是从工业数据治理出发、向工艺与供应链渗透的“云端赋能”路线；另一条是从底层架构重构、让AI驻留终端的“端侧原生”路线。
原标题：海关出台18条措施 支持前海全面深化改革开放羊城晚报讯 记者李艺戈、通讯员张弓报道：日前，在《全面深化前海深港现代服务业合作区改革开放方案》发布一周年之际，海关总署发布18条措施，支持前海深港现代服务业合作区全面深化改革开放，在深港规则对接、跨境要素便捷流动、建设深港现代服务业综合保税区等三方面，全力支持深港现代服务业合作区打造粤港澳大湾区全面深化改革创新试验平台，建设高水平对外开放门户枢纽，为前海发展再次注入新动能。
2026世界人工智能大会（WAIC）期间，多家技术服务展商集中展现了AI深入物理世界的策略。深圳海关相关负责人介绍，深圳海关将全力落实海关总署出台的支持措施，多渠道多方式加强政策宣传解读，帮助企业用好用足18条措施，充分释放政策红利，支持前海深港现代服务业合作区全面深化改革开放，为促进香港经济社会发展、提升粤港澳合作水平、构建对外开放新格局贡献海关力量。
当前行业主流端侧AI方案，普遍采用 “云端预训练 + 终端裁剪压缩” 技术模式，该方案已成熟应用于各类数字化场景。据了解，为推动深港融合发展，海关将在前海深港现代服务业合作区践行“智慧海关、智能边境、智享联通”理念，试点建设跨境贸易大数据平台、深港“一单两报”、支持中新（深圳）跨境贸易数据国际互联互通项目，推动实现跨境数据互联、单证互认、监管互助。
二 | 同时，发挥前海先行先试优势，聚焦深港规则对接，开展深港两地规则制度“软联通”合作，共商共建两地工作沟通机制，推进深港两地监管规则和检测标准的衔接，试点“一次检测、一次认证、一体通行”。
三 | 但物理场景对AI系统提出了低延迟实时响应、离线独立运行、本地数据隐私安全等刚性要求，传统云端迁移式方案仍存在短板，行业亟需底层技术架构创新，支撑物理AI的规模化落地。在不断推动传统货物跨境贸易便利化的同时，此次措施结合前海特点，进一步在会展业发展、科研材料通关、跨境人员便利等方面发力，更加充分发挥前海现代服务业的优势。
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标准共建先行
在“端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发”分论坛上，Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成指出，物理世界实时、动态、高频的交互特性，决定了端侧AI不能是云端模型的“简易减法版”，须基于物理场景重构底层架构与运行逻辑。“物理世界并非云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要建立专属的架构思路、评估体系、安全框架和产业生态。”
当前端侧AI产业面临硬件架构繁杂、接口标准不统一、软硬协同成本高等碎片化问题，与多元算力产业早期困境高度相似。比如，为助力前海国际会展产业发展，海关将支持深港澳会展业“一展三地”联动，优化参展出入境及展品通关便利措施，打造数字化、智能化、便利化、集约化的展会全流程监管模式。此外，前海综合保税区作为前海重要的产业聚集地，海关将支持建设具有深港现代服务业特色的综合保税区，推动区域功能向全球供应链管理服务型、贸易结算型、资源配置型转型。
统一标准体系建设，成为推动端侧原生从实验室验证，走向规模化商用的关键抓手。支持建设电子元器件和集成电路国际交易中心、打造免税品集散中心等，为前海产业集聚打造新模式提供新动能。
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为此，论坛上发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，倡议提出三个共建方向：一是共建端侧原生技术标准，推动评估体系、接口规范、安全框架标准化；二是共研软硬一体联合方案，推动模型-芯片协同、端云协同边界探索；三是共拓物理AI产业场景，推动重点赛道数据反馈机制与开放生态建设。
据悉，倡议面向全行业开放，旨在凝聚科研机构、硬件厂商、方案商、开发者和产业投资人力量，打破技术壁垒、消除行业孤岛，推动端侧AI产业规范化发展。
在嘉宾对话环节，行业资本从产业投资视角，剖析了消费端侧智能的爆发逻辑，明确核心行业判断：在通用算力底座日趋完善的当下，智能终端产业的核心稀缺资源，已转变为适配硬件迭代规律、支撑超低延迟实时交互的原生多模态能力，这也是AI PC、智能穿戴等终端硬件实现规模化普及的关键前提。
工业AI落地门槛
制造业AI落地，门槛不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。一辆整车涉及上万个零部件，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步是常态。
本届WAIC上，广域铭岛将“懂工业”的基因转化为数据治理壁垒，其平台内嵌的数据治理引擎可自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员拖拽组件即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。
在数据基座搭建完成后，AI向上游渗透至最具挑战性的工艺环节。未来，智能体更像是懂业务的“数字行动者”——把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。
在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。
当云端AI在产线上完成数字化闭环，更深层的命题随之而来：如何让智能延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。这正是行业参与者共同思考的问题。
从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。在低空经济、海事作业等场景中，智能设备必须具备本地自主运行能力。
实践，是工业AI未来唯一的标尺。制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。
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Published on:00:22:59
