華為持續(xù)深耕制造，助力傳統(tǒng)制造跨越“數(shù)智鴻溝”

在科學(xué)哲學(xué)家托馬斯?庫恩看來，“范式革命”指的是在某一學(xué)科或領(lǐng)域中，因新理論、方法或技術(shù)的出現(xiàn)，導(dǎo)致原有研究范式或?qū)嵺`模式發(fā)生根本性變革的過程。如今，在制造業(yè)，從研發(fā)設(shè)計(jì)到生產(chǎn)制造，從供應(yīng)鏈管理到產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，AI技術(shù)的持續(xù)迭代和應(yīng)用深化，正在重構(gòu)制造業(yè)的底層邏輯，推動(dòng)行業(yè)全價(jià)值鏈的“范式革命”。

與此同時(shí)，智能制造典型場景更是從產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)管理、生產(chǎn)作業(yè)等8個(gè)重點(diǎn)環(huán)節(jié)，凝練出40個(gè)典型場景，新增數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、制造工程優(yōu)化、智能經(jīng)營決策等典型場景，突出AI在典型場景中的融合應(yīng)用，加強(qiáng)對企業(yè)智能化升級的引領(lǐng)。

為了助力打造智能制造“升級版”，推動(dòng)智能制造向更大范圍拓展、更深程度滲透、更高水平躍升。華為基于自身在AI領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐，以及服務(wù)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)積累，將持續(xù)深化與制造企業(yè)的合作，全面擁抱智能制造新時(shí)代。

在日前召開的華為AI+制造行業(yè)峰會(huì)2025上，華為以“三層五階八步”方法論為制造行業(yè)智能化加速提出實(shí)施路徑，并分享7大場景20個(gè)解決方案，基于自身實(shí)踐助力智能制造走深走實(shí)，推動(dòng)技術(shù)革新成為業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。

AI重構(gòu)制造業(yè)，華為用實(shí)踐給出啟示

我國擁有世界上最完整、規(guī)模最大的工業(yè)體系，廣闊的制造業(yè)領(lǐng)域以及巨大的轉(zhuǎn)型升級需求，為AI的發(fā)展提供了豐富的應(yīng)用場景，這也使得制造業(yè)成為AI應(yīng)用的主戰(zhàn)場。在過去十年間，我國制造業(yè)一直在積極推動(dòng)AI的落地，加速向高端化、智能化、綠色化邁進(jìn)。

對此，華為中國政企業(yè)務(wù)副總裁郭振興也表示，對于制造業(yè)來說，AI的應(yīng)用不僅將大大促進(jìn)行業(yè)的降本增效，也將推動(dòng)行業(yè)加速邁向高端制造。與此同時(shí)，制造業(yè)借助AI技術(shù)還可以進(jìn)行生產(chǎn)流程的優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量的提升和成本的控制，并探索新業(yè)態(tài)、新模式和新市場，給行業(yè)發(fā)展范式帶來深刻變化。

如今，AI正在重塑制造業(yè)釋放效率與創(chuàng)新的無限潛能。華為中國政企智能制造系統(tǒng)部解決方案銷售部部長馮睿也認(rèn)為，制造行業(yè)的智能化將會(huì)從企業(yè)智能化和產(chǎn)品智能化兩個(gè)維度并行展開，在企業(yè)智能化層面，將從“制造”到“智造”賦能產(chǎn)業(yè)升級與價(jià)值鏈重構(gòu)；在產(chǎn)品智能化層面，將從“功能”到“智能”重塑商業(yè)版圖和產(chǎn)品形態(tài)。

盡管AI推動(dòng)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的浪潮已經(jīng)勢不可擋，但千行萬業(yè)要邁入數(shù)智世界仍存在巨大鴻溝。郭振興援引了一系列數(shù)據(jù)表示，目前，73%企業(yè)數(shù)據(jù)利用率<40%，80%企業(yè)因老舊系統(tǒng)成本增加30%，60%的企業(yè)在AI項(xiàng)目中存在技術(shù)與實(shí)際場景需求脫節(jié)，僅有25%的AI試點(diǎn)項(xiàng)目能規(guī)模化推廣，60%的中型企業(yè)因算力不足無法開展AI模型訓(xùn)練。

面對這一鴻溝，華為已經(jīng)用自身的實(shí)踐，為制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型總結(jié)出“三層五階八步”的方法論。即針對“重新定義智能業(yè)務(wù)、AI開發(fā)與交付、持續(xù)運(yùn)營智能應(yīng)用”三大層級，通過“場景、流程、組織、數(shù)據(jù)和IT”五大階段，按照“明確目標(biāo)、場景識(shí)別、重塑流程、組織變革、數(shù)據(jù)和知識(shí)工程、AI建模與發(fā)布、AI融入業(yè)務(wù)應(yīng)用、AI持續(xù)運(yùn)營”八大步驟，推動(dòng)AI落地應(yīng)用，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

得益于長期的應(yīng)用實(shí)踐積累和成熟方法論支撐，華為能夠深度理解制造業(yè)企業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程，并精準(zhǔn)把握其在不同發(fā)展階段可能面臨的挑戰(zhàn)。同時(shí)，華為基于自身實(shí)踐+領(lǐng)先的ICT技術(shù)，也打造出多個(gè)能力外溢的解決方案，從而幫助更多制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。正如馮睿所說，華為源于制造，更懂制造，當(dāng)然也能更好地服務(wù)制造。

技術(shù)和應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)，激發(fā)AI飛輪效應(yīng)

當(dāng)前，雖然AI在制造業(yè)的應(yīng)用正向著各個(gè)細(xì)分行業(yè)和各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)不斷滲透和拓展，但AI技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用深度和廣度仍有待提升。尤其是AI在制造業(yè)的大規(guī)模推廣應(yīng)用，仍受到多種因素的制約和影響，需要產(chǎn)業(yè)界各方共同努力解決。對此，郭振興表示，華為正在致力于從以下四個(gè)方面去提升企業(yè)部署AI，跨越數(shù)字鴻溝。

首先，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是發(fā)展AI的先決條件。在數(shù)智化時(shí)代，制造企業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與實(shí)現(xiàn)效率提升間仍有較大差距，為此，企業(yè)的研產(chǎn)供銷服等各個(gè)團(tuán)隊(duì)需基于基礎(chǔ)設(shè)施，圍繞數(shù)據(jù)的采傳存、算管用去構(gòu)建技術(shù)支撐體系，并形成一套數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)體系。“只有將技術(shù)支撐和數(shù)據(jù)價(jià)值兩大體系建設(shè)起來，才能打通AI應(yīng)用的任督二脈。”郭振興強(qiáng)調(diào)。

其次，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是一大難點(diǎn)。在制造業(yè)推動(dòng)AI落地應(yīng)用過程中，一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對于優(yōu)質(zhì)模型的構(gòu)建來說至關(guān)重要，為此，華為不僅可以在數(shù)據(jù)的采傳存、算管用為企業(yè)提供技術(shù)支撐，也在元數(shù)據(jù)清洗、結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)整理等方面，為企業(yè)打造了一系列數(shù)據(jù)治理方法和數(shù)據(jù)清洗工具，以幫助制造企業(yè)更加高效地挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

第三，場景的選擇和創(chuàng)新要選好切入點(diǎn)。郭振興表示，制造企業(yè)在AI應(yīng)用上要選擇堅(jiān)持“小切口，大縱深”，一厘米的切口要做出一公里的深度，只有這樣才能把AI的價(jià)值充分釋放出來。同時(shí)，企業(yè)還要選擇高頻、剛需且價(jià)值大的場景作為試點(diǎn)，先易后難，從而快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)循環(huán)，增強(qiáng)企業(yè)落地AI的信心。

第四，制造企業(yè)要構(gòu)建一個(gè)確定性的架構(gòu)。為了助力制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，華為推出“行業(yè)智能體”參考架構(gòu)，從感知、聯(lián)接、基礎(chǔ)設(shè)施、大模型、應(yīng)用等多個(gè)層面入手，為制造業(yè)提供全方位技術(shù)賦能；同時(shí)，華為秉承開源、開放的理念，也在更多細(xì)分行業(yè)攜手合作伙伴，共同打造更多面向不同業(yè)務(wù)場景的解決方案。

華為不僅可以為制造業(yè)提供“智能聯(lián)接、智能存儲(chǔ)、智能算力、智能平臺(tái)”端到端的全棧新型基礎(chǔ)設(shè)施，也在與合作伙伴一道探索行業(yè)場景，聯(lián)合打造研發(fā)工具鏈、智能駕駛開發(fā)平臺(tái)、工程設(shè)計(jì)仿真、智慧工廠等行業(yè)解決方案，共同推動(dòng)央企重工、車輛裝備、半導(dǎo)體電子、新能源等近十個(gè)制造細(xì)分行業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。郭振興強(qiáng)調(diào)，只有切實(shí)幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)和價(jià)值閉環(huán)，才能充分激發(fā)AI的飛輪效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)良性的發(fā)展循環(huán)，真正跨越數(shù)智鴻溝。

持續(xù)點(diǎn)亮行業(yè)燈塔，讓AI之光照亮數(shù)智未來

馮睿表示，華為與伙伴和客戶攜手，共同打造出重慶長安智慧工廠、賽力斯智慧園區(qū)、廣汽研究院數(shù)字化研發(fā)平臺(tái)、徐工集團(tuán)全光工廠等行業(yè)解決方案樣板點(diǎn)，持續(xù)點(diǎn)亮行業(yè)燈塔，引領(lǐng)更多制造企業(yè)邁向數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

廣汽研究院通過與華為合作，借助IPD流程重構(gòu)、iDME數(shù)據(jù)治理、大模型與AI技術(shù)，已經(jīng)構(gòu)建起“流程-數(shù)據(jù)-智能”三位一體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架，推動(dòng)研發(fā)體系從傳統(tǒng)模式向“數(shù)字原生+AI驅(qū)動(dòng)”躍遷，實(shí)現(xiàn)研發(fā)周期縮短18個(gè)月，單車型開發(fā)成本降低25%，軟件迭代速度提升10倍等一系列突破，成為傳統(tǒng)車企轉(zhuǎn)型標(biāo)準(zhǔn)范式。

科沃斯集團(tuán)借鑒華為研發(fā)變革的經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)構(gòu)建起IPD管理體系，重塑結(jié)構(gòu)化研發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)研發(fā)質(zhì)量與生產(chǎn)質(zhì)量的協(xié)同管理，大幅降低研發(fā)制造成本。在AI應(yīng)用上，科沃斯基于華為盤古大模型，正在對廚師機(jī)器人進(jìn)行高檔餐廳的外觀、材質(zhì)、風(fēng)味等維度訓(xùn)練，從而為顧客提供更加便捷的就餐服務(wù)。

美的集團(tuán)基于華為昇騰算力底座，通過融合大模型應(yīng)用和AI智能體開發(fā)，已經(jīng)完成12個(gè)大模型在昇騰上的遷移適配。借助AI與全業(yè)務(wù)場景的融合，美的集團(tuán)的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品和服務(wù)都實(shí)現(xiàn)了全面升級，可以為全球客戶、員工、坐席等提供高質(zhì)量、高體驗(yàn)智能服務(wù)。

柳州醫(yī)藥借助華為天籌求解器，建立供應(yīng)領(lǐng)域數(shù)學(xué)模型、自動(dòng)求解算法，已經(jīng)形成最優(yōu)揀貨、調(diào)度、排線、采購、運(yùn)輸策略。比如，通過AI線路規(guī)劃+裝載規(guī)劃算法，配送效率預(yù)估提升15%；通過3D建模可視化倉庫分區(qū)，倉內(nèi)揀貨效率預(yù)估提升18%。目前，柳藥集團(tuán)路徑規(guī)劃時(shí)間已經(jīng)從3小時(shí)縮短至30分鐘，年度供應(yīng)鏈綜合成本降低3%。

當(dāng)前，我國AI的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入新階段，并正在打開新質(zhì)生產(chǎn)力新的發(fā)展空間。對于制造業(yè)來說，DeepSeek等AI技術(shù)正從效率提升、成本管控到模式創(chuàng)新，持續(xù)推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，全方位重塑制造業(yè)競爭力，為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來新機(jī)遇。隨著AI技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用場景持續(xù)拓展，華為也將繼續(xù)發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累，穩(wěn)步推進(jìn)AI與制造業(yè)的深度融合，加速制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，并讓AI在推動(dòng)制造業(yè)向智能化、高端化、綠色化發(fā)展方面發(fā)揮更大的作用。