制造業(yè)領導委員會在Manufacturing in 2030 Project中提出，一場爭奪 AI 主導地位的全球競爭正在進行中，制造業(yè)是這場競爭的關鍵參與者。制造業(yè)在國內(nèi)外的競爭力，將越來越多地由 AI 專業(yè)知識、應用和經(jīng)驗來定義。
華為中國政企業(yè)務副總裁 郭振興
AI和大模型在制造業(yè)中的重要性，怎么估計都不為過。但工業(yè)制造，也被認為是“AI能改變的最后一個行業(yè)”，業(yè)內(nèi)人士普遍認為，工業(yè)AI是最難做的一個領域，對制造企業(yè)提出了與傳統(tǒng)工業(yè)時代完全不同的能力要求。
啃硬骨頭，下硬功夫，中國制造業(yè)必須有所作為。
一來，我國已經(jīng)是世界第一大體量的制造大國，許多企業(yè)已經(jīng)成為龍頭企業(yè)，原來“跟隨”的對手已經(jīng)消失，智能化失去模仿標桿，必須自己去書寫AI+制造的答案。
二來，中國制造企業(yè)與智能技術并不陌生，機器學習時代就有大量工廠落地AI質(zhì)檢，引入智能巡檢與無人駕駛。進入大模型時代，制造企業(yè)擁抱AI新技術的意愿也格外高漲。所以，中國制造業(yè)已經(jīng)具備了引領智能化的能力。
接下來，便是面對工業(yè)場景，完成AI穿鑿。4月28日，以“加速行業(yè)智能化”為主題的“華為AI+制造行業(yè)峰會2025”在廣州舉行，來自汽車、機械電子、醫(yī)藥、重工業(yè)、輕工業(yè)等制造行業(yè)的意見領袖、企業(yè)代表、產(chǎn)業(yè)伙伴、學者專家900余人現(xiàn)場參會，共同探討制造業(yè)數(shù)轉(zhuǎn)智改的新模式、新路徑。
會后在媒體溝通會上，華為中國政企業(yè)務副總裁郭振興分享了華為在踐行制造業(yè)務數(shù)智化轉(zhuǎn)型及幫助客戶企業(yè)開展數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的收獲和體驗。
從中，我們?nèi)タ纯碅I+制造的行業(yè)共識、獨特思考，以及真實行動與實踐。
業(yè)內(nèi)普遍認為，制造業(yè)是AI最后的明珠。因為制造業(yè)對生產(chǎn)穩(wěn)定可靠的苛刻要求，AI想要走向工業(yè)制造場景，挑戰(zhàn)最大，因此也被認為是最后一個完成智能化升級的行業(yè)。
但是，AI融入工業(yè)制造，也是一座極具潛力的智能化富礦，對制造企業(yè)及社會國家都價值巨大。
從報償比來看，一家制造企業(yè)就可以因AI而提升瑕疵檢出率，節(jié)省千萬成本，投入回報比極高。而且，25年初，DeepSeek憑借普惠、優(yōu)質(zhì)、開源而出圈，也讓更多的企業(yè)可以低成本使用大模型，進一步提升了AI+制造的價值。比如廣汽集團，依托DeepSeek強大的輔助代碼能力，整體代碼輸出效率提升30%；廣藥集團，基于DeepSeek構(gòu)建醫(yī)藥知識庫，智能檢索市場、行業(yè)、競品等工作效率提升20%。
AI在制造領域展現(xiàn)出真實的提質(zhì)降本增效，成為必須深入挖掘的技術礦藏。
目前，國家已經(jīng)從政策層面，為制造業(yè)數(shù)智化提供全方位的支持，引導廣大制造企業(yè)加速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。2024年以來，工信部密集出臺多項政策，支持制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、AI賦能新型工業(yè)化。
然而具體到實踐中，制造業(yè)+AI確實還有不少挑戰(zhàn)有待解決。特別是2025年Deepseek帶來的AI創(chuàng)新應用爆發(fā)，促使制造業(yè)加快鏟除幾大AI障礙：
一是數(shù)據(jù)短板。很多中小制造企業(yè)的數(shù)據(jù)稟賦還比較薄弱，存在數(shù)據(jù)孤島，整合困難，當前有73%企業(yè)的數(shù)據(jù)利用率低于40%。而數(shù)據(jù)不充沛、不互通，會直接影響到AI模型的訓練與落地效果。
二是落地場景。制造業(yè)的特點是碎片化，工況復雜，長尾場景多，這就導致AI落地難，需要定制。華為發(fā)現(xiàn)，60%的企業(yè)在AI項目中，技術與實際場景需求脫節(jié)。僅有25%的AI試點項目能規(guī)?；茝V。
三是成本高昂。引入AI需要對傳統(tǒng)信息化、數(shù)字化系統(tǒng)進行改造升級， 80%的企業(yè)都存在老舊系統(tǒng)的歷史包袱，而導致改造成本增加。比如AI專用算力不足，或云服務成本過高，都無法支撐AI模型訓練。
不鏟除上述障礙，AI就無法穿過萬千工業(yè)場景，鑿進制造業(yè)深處。幫助制造業(yè)打破障礙，華為帶來了體系化助攻。
工業(yè)工程的開端，是推倒巖層、打穿山體，需要盾構(gòu)機一樣的重器，數(shù)智化也不例外，需要構(gòu)建聯(lián)接、感知、決策等數(shù)智化技術為一體的新型基礎設施，承載制造業(yè)數(shù)智化的所有新型生產(chǎn)要素，作為AI重器。
華為中國政企業(yè)務副總裁郭振興提到，2025年，科技發(fā)展也給制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級帶來了時代機遇。比如聯(lián)接層面，2025年，是全要素可靠聯(lián)接之年，5G、Wi-Fi 7、星閃、IP+光聯(lián)接技術與行業(yè)鴻蒙物聯(lián)深度融合，實現(xiàn)企業(yè)辦公、管理與生產(chǎn)萬億級聯(lián)接；數(shù)據(jù)層面，2025年，是數(shù)據(jù)要素基礎設施規(guī)模建設之年；計算層面，企業(yè)上萬個關鍵生產(chǎn)應用上云，50萬+規(guī)上企業(yè)逐步實現(xiàn)“研產(chǎn)供銷服管”全業(yè)務上云，通過云接入AI，將推理決策融入業(yè)務，成為制造企業(yè)的首選。
那么，制造企業(yè)從哪里能得到上述技術能力，來搭建自己的新型基礎設施呢？華為帶來了“智能聯(lián)接、智能存儲、智能算力、智能平臺”端到端的全棧解決方案。
網(wǎng)絡方面，業(yè)界獨家的網(wǎng)絡級負載均衡（NSLB）算法，消除網(wǎng)絡性能瓶頸，將一個模型的平均訓練時長從原來的34天縮短到25天，為制造行業(yè)垂類大模型的研發(fā)加速。在制造園區(qū)中，華為的Wi-Fi 7產(chǎn)品也具備AI調(diào)優(yōu)、抗干擾、自修復等能力，成為數(shù)據(jù)上傳下載的安全管道。
數(shù)據(jù)方面，華為新一代全閃系列存儲，通過數(shù)控分離的創(chuàng)新架構(gòu)，實現(xiàn)單節(jié)點帶寬提升70%，能夠滿足AI大模型訓練推理時超大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行吞吐要求。
算力方面，Deepseek是制造企業(yè)最關注的新AI技術之一，基于大模型來打造制造業(yè)的AI大腦，可以提升AI在工業(yè)場景中的決策分析能力，為產(chǎn)線提質(zhì)增效。華為打造的DeepSeek落地一站式最優(yōu)解——昇騰，就解了制造業(yè)的燃眉之急。昇騰AI平臺覆蓋了從DeepSeek預訓練到推理的全流程解決方案，大幅度降低大模型訓練與推理的門檻。昇騰的澎湃算力與Deepseek智能算法完美匹配，性能充分釋放。同時，昇騰一直秉持架構(gòu)開放兼容業(yè)界生態(tài)的原則，目前業(yè)界主流框架，也在積極擁抱昇騰生態(tài)，共同加速大模型創(chuàng)新的落地，降低制造企業(yè)的AI創(chuàng)新門檻。
智能平臺方面，華為基于云平臺的算力并行調(diào)度技術、網(wǎng)絡級負載均衡技術和高性能緩存技術等，讓每一張算卡都能物盡其用，綜合降低AI訓推成本。
制造行業(yè)智能化，涉及從感知到?jīng)Q策的龐雜技術體系，AI與場景的融合要經(jīng)歷從淺層到核心的逐步滲透，因此是一個長期作戰(zhàn)的體系化工程。
而在整個產(chǎn)業(yè)智能升級的大周期里，華為都可以提供針對性、業(yè)內(nèi)更優(yōu)的產(chǎn)品與技術，讓制造企業(yè)構(gòu)筑新型基礎設施，以重器，破凍土。
重器具有摧枯拉朽的力量，但到了一些個性化、小微場景，就需要精細化的定制，才能讓數(shù)智應用上產(chǎn)線。我們曾采訪過一個AI開發(fā)者，為一些工廠提供定制化模組，一個組件需要擰幾百個螺絲。如果只有大廠的科學家和博士們來干這件事，成本是工廠絕對承受不了的。怎么辦呢？
獨木不成林，制造業(yè)的大量碎片化、長尾需求，僅靠華為，是無法全面解決制造企業(yè)的所有問題的，服務商和伙伴的參與必不可少，這依賴于一個規(guī)范、共贏、互利的伙伴體系。
據(jù)郭振興透露，2025年，華為將在更多行業(yè)發(fā)展聯(lián)盟級伙伴，同時，華為通過開放資源，開放機會，聯(lián)合伙伴，深耕行業(yè)，通過專人對口、技術支持、優(yōu)先進地圖、優(yōu)先進項目等措施，構(gòu)建與聯(lián)盟伙伴全國合作機制，支持伙伴做生意，保障伙伴權益。
聯(lián)盟級伙伴基于華為ICT產(chǎn)品，可以打造更全面、更高效的解決方案。參考華為打造的數(shù)智化標桿，可以復制標桿案例，實現(xiàn)行業(yè)解決方案的標準化和模塊化，加速客戶數(shù)智化轉(zhuǎn)型?；锇樽陨韯t結(jié)合自身行業(yè)經(jīng)驗，提供定制化方案。
有了伙伴的參與，制造企業(yè)的數(shù)智化之路可以走得更穩(wěn)、更快。
那么，下一個問題就是，伙伴+華為，真能啃下“AI+制造”這塊行業(yè)智能化最硬的骨頭嗎？
制造業(yè)的嚴苛性決定了，AI不能停留在實驗室和發(fā)布會的排行榜，必須具備工業(yè)級高精度、高魯棒性。因此，一家制造企業(yè)的廠長，或許是AI最好的裁判；一條生產(chǎn)流水線，是伙伴和華為技術解決方案的磨刀石。
正如郭振興所說，技術不是目的，客戶成功才是。他認為，數(shù)智化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是為戰(zhàn)略服務的，所以企業(yè)的戰(zhàn)略才是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的根本，而非由技術來驅(qū)動，數(shù)智化轉(zhuǎn)型的最終目的是實現(xiàn)企業(yè)構(gòu)建高質(zhì)量的競爭力。
2024年華為攜手伙伴探索行業(yè)場景，打造聯(lián)合方案，共同推動央企重工、車輛裝備、半導體電子、新能源、煙酒制藥、輕工業(yè)等近10個制造細分行業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。
攜手伙伴進行聯(lián)合創(chuàng)新，共同深耕7大領域，20個價值場景，聯(lián)合打造研發(fā)工具鏈、智能駕駛開發(fā)平臺、工程設計仿真、智慧工廠等行業(yè)解決方案；
重慶長安智慧工廠、賽力斯智慧園區(qū)、廣汽研究院智能化研發(fā)平臺、徐工集團全光工廠等行業(yè)解決方案樣板點，后續(xù)可以復制到其他同類型企業(yè)。
敢啃硬骨頭的伙伴與華為，推動AI在工業(yè)制造領域?qū)崿F(xiàn)從量變到質(zhì)變的突破，讓技術真正轉(zhuǎn)化為新質(zhì)生產(chǎn)力。
放眼全球，鮮有國家或企業(yè)能走通制造業(yè)AI升級之路，而中國制造正開辟新徑。因為有全棧技術（從硬件到應用，從單點技術到整體方案的數(shù)智化產(chǎn)業(yè)鏈），普惠AI理念（DeepSeek以開源降低模型門檻、華為昇騰生態(tài)打消算力焦慮），有龐大的數(shù)智化創(chuàng)新生態(tài)（從政府、高校、華為等ICT廠商、行業(yè)巨頭、服務商等各層級的支持）。這一系列前提條件，構(gòu)成了中國制造企業(yè)領航全球工業(yè)智能化的利好。
在伙伴+華為的努力下，AI+制造這顆智能化的明珠，已經(jīng)開始在產(chǎn)線上、在工廠里綻放光彩。而AI+制造，正是第四次工業(yè)革命的關鍵。
面向更宏觀的未來，郭振興認為，制造行業(yè)的智能化將會從企業(yè)智能化和產(chǎn)品智能化兩個維度并行展開。其中企業(yè)智能化會從“制造”到“智造”賦能產(chǎn)業(yè)升級與價值鏈重構(gòu)；而產(chǎn)品智能化將從“功能”到“智能”重塑商業(yè)版圖和產(chǎn)品形態(tài)。
這意味著，制造業(yè)確實還有許多場景，有待數(shù)智化升級改造，AI技術與業(yè)務的系統(tǒng)性融合仍需時日。
路雖遠行則將至，有華為的硬核基礎設施，有大量服務于行業(yè)數(shù)智化的伙伴，中國制造必定可以鑿穿地心，摘得明珠。
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