如今，AI技术正以迅猛的势头在各行各业内推动着无数的转型与颠覆，这是一个不可逆的潮流，它改变着企业的研发模式、制造模式、服务模式、运营模式以及商业模式。特别是国内制造企业，对于AI的认知在过去几年中发生了巨大的转变，率先实践的行业先行者与跟随者之间的差距已日益显现，越来越多的制造企业从“试点”走向“深化”，针对AI的投资开始转化为具体运营指标提升和实际财务价值落地。

       为了帮助制造企业精准把握AI应用趋势，推动企业完成从“数智化探索”向“规模化价值释放”的跨越，华为在近期举办的“华为中国行2025·重庆AI+制造行业大会”上，系统展示了如何通过战略、算力、体系三维发力，让AI的力量渗透进制造的每一寸肌理，并结合汽车、机械电子、医药等细分领域的实践案例，直观呈现AI与制造业务融合的落地成效。

       华为中国政企智能制造解决方案部部长冯睿在会后媒体采访中指出，AI技术在制造业的应用场景正从单一环节向全流程延伸，应用深度也从辅助决策向核心业务驱动升级。华为以自身在制造领域的数智化实践为基础，结合ICT技术优势，形成了从顶层方法论到底层技术支撑，从场景化解决方案到开放协同应用的完整AI实施蓝图。基于“源于制造、更懂制造、服务制造”的理念，华为推动AI技术与制造业务场景深度融合，切实发挥AI在降本、增效、提质中的核心作用，加快制造企业数智化转型升级进程。
 
回归本源：以自身转型实践书写AI落地方法论

       技术的成长与突破，从来都不是一蹴而就的。冯睿介绍，当我们把眼光放到生产一线时会发现，AI的落脚点必须放在制造上，只有理解工业know-how，才能结合实际应用场景释放AI价值，而这正是华为的优势之所在：

       ●2024年，研发费用支出为人民币1,797亿元，约占全年收入的20.8%；

       ●20.8万员工，业务遍及170多个国家和地区；

       ●鲲鹏、昇腾已累计发展665万开发者、8,500多家合作伙伴，共同开发了2万多个解决方案；

       回溯华为在数智化领域的布局，冯睿表示，华为早在2014年便启动数字化转型，为后续智能化升级奠定基础。伴随智能化技术的快速发展与广泛渗透，华为于2018年启动全面智能化升级战略，这一阶段的核心突破集中在两大方向：一方面，将数据与大模型全面融入研发、生产、供应、销售、服务全业务链，通过重构作业流程与模式，从根源上提升业务运转效率；另一方面，运用AI技术升级数据治理体系，以高质量AI数据安全、高效地支撑模型训练与应用，为后续模型训练的精准性与实际应用的稳定性提供坚实保障。

       例如在研发领域，华为将多篇高价值技术文档、API技术文档，以及涵盖几百亿行精选代码、几千万个开源代码仓的研发数据，统一导入研发数据平台；并依托研发大模型与软件AI助手的协同赋能，实现研发流程的智能化革新---目前华为软件版本开发周期大幅降低，研发效率实现质的突破。

       在生产领域，华为以大模型技术与数据治理平台双轮驱动，为智能工厂建设提供核心支撑。通过把生产环节关联的市场数据、研发数据、仓储物流数据及产线设备数据，统一接入数据平台，依次完成数据入湖、数据清洗与数据分析，再将处理后的分析结果输入生产大模型进行训练，为智能工厂的运营优化筑牢数据与模型基础。

       在问题诊断环节，基于AI大模型与知识图谱，实现生产异常大数据预测，根据问题现象实时诊断，智能推荐处理方案，支撑现场问题秒级预警、分钟级响应。冯睿表示从自动化、信息化建设，到网络化、数字化升级，华为始终沿着智能制造的方向持续探索深耕，正是这些源于自身运营的实战经验，让华为能够深度洞察制造业企业的核心业务流程，精准把握企业在不同发展阶段可能面临的转型痛点与挑战。

       基于这样的行业认知与实践积累，华为不仅构建起完整的企业数智化转型与数据治理方法论，更围绕数字化研发、智能制造、数字化营销、智慧运营等7大核心场景打造了20个解决方案，可直接助力客户快速搭建数智化能力，加速智能化转型的落地见效。

标杆引领：助力赛力斯超级工厂实现全流程智能化

       埃森哲发布的《2024中国企业数字化转型指数》显示，近六成（59%）的受访企业表示，计划在未来一年对数字化转型项目增加投资，揭示了企业对技术创新的强劲需求。在如何更好地依托数字技术实现数字化转型方面，冯睿表示制造业的数智化不止是少人化或无人化，还需要生产、运营、管理的全流程协同升级。

       以赛力斯超级工厂建设为例，华为在初期顶层设计就参与其中，以IT系统高复用为核心，从网络基础、数字平台、应用场景到运营管理，打造全链路智能化解决方案，推动工厂实现AI与数据双轮驱动。

       首先，在网络基础建设层面，传统生产网普遍存在网络实时性不足、无线漫游易丢包、网络安全风险突出等痛点，难以支撑数字化生产需求。针对这些问题，华为推出园区生产网方案，通过融合IP与光技术的双重优势，构建园区IT统一网络——既大幅简化网络架构、降低运维管理复杂度，又能为赛力斯超级工厂的数字化生产提供高效稳定的承载网络，实现办公区域、生产区域、核心控制区域的无缝联接。据悉，华为园区生产网可带来ms级确定性联接，Wi-Fi双发选收AGV小车0丢包，匹配复杂工业环境等工业级高可靠联接。

       在数字平台层面，华为基于智慧园区数字平台，整合ICT技术预集成、融合接入与全域数据融合能力，打造了“一硬+一软+一网+一平台”的“四位一体”智能制造架构，最终为园区带来安全可靠、管理高效、服务便捷的全新体验。

       对于应用场景落地环节，华为携手伙伴，实现智慧安防、智慧通行、产线可视、信息发布、会议系统五大应用。例如在安防应用方面，华为依托全光承载园区视频，实现车辆信息、各类异常事件等关键要素的完整记录。以智能视频分析技术替代传统人工安防巡检模式，达成刷卡系统、设备身份识别系统、访客自助机以及摄像机之间的数据交互与协同运作，为用户带来一站式安防集成体验。

       在会议室应用方面，华为借助多云协同能力，整合云会议、华为视频平台与现网会议平台，成功构建起统一的会议数字化平台，有效打破传统会议中多平台独立运行的割裂问题，提升跨场景会议协作效率。

       在运营管理维度，华为帮助赛力斯打造了“数字化运营中心”，实现了园区综合态势的统一管控，以及生产、办公关键数据的深度分析；同时，为能源管理、碳排放追踪、环境检测等节能减排工作提供精准决策支撑，完成对工厂APP应用端、PC业务端及微信公众号的一体化管理。

技术底座：以“采传存、算管用”全链路筑牢支撑底座

       “工欲善其事，必先利其器”，AI+制造的推进离不开强大数字底座。冯睿明确表示，企业数智化升级需围绕数据“采、传、存、算、管、用”构建新型基础设施，华为提供“智能联接、智能存储、智能算力、智能平台”端到端全栈解决方案，为释放数智生产力扫清障碍。

       智能联接破解“算力释放瓶颈”，保障数据高效流转。AI模型训练中，网络吞吐率与可靠性直接影响效率，华为与客户联合创新的业界独家网络级负载均衡（NSLB）技术可消除“慢数据流”制约，将客户平均训练时长从34天缩短至25天；在数据采集和制造业各种推理场景上，华为发布业界首个5射频Wi-Fi 7，支持60路4K视频无卡顿传输，搭配全系列体验保障交换机，实现十万级“终端×应用”稳定联接。

       智能存储通过AI数据湖打通数据资产“任督二脉”。针对制造企业数据分散孤立、价值利用率低的核心痛点，华为AI数据湖以“性能池、容量池、数据保护池”统一架构为核心技术底座，实现全域数据的统一整合、高效治理与便捷管理。借助数据全局视图，企业可清晰掌控“数据在哪里、是什么、能做什么”，对不同数据中心的元数据进行统一纳管，构筑完整数据湖并呈现数据资产全局视图，从根源上彻底打破数据孤岛；再通过训练加速、推理加速与全链路数据保护的三方协同，为制造企业智能化转型注入强劲动力。

       智能算力依托昇腾平台构建“百模千态”支撑能力。昇腾AI平台提供了从DeepSeek后训练优化到推理场景的全流程解决方案。同时，昇腾凭借澎湃算力，精准匹配DeepSeek智能算法的高效运行需求；全栈优化的开发工具链，大幅降低了大模型训练与推理的技术门槛。在此基础上，双方进一步通过融合算子、通信优化等技术手段，显著提升复杂模型的运行效率，共同构建起“算法-算力-场景”的完整闭环。值得一提的是，冯睿介绍近期官方vLLM开源社区也加强了对昇腾的支持力度，共同加速大模型创新的落地。

       智能平台实现算力调度与安全防护“双管齐下”。依托云平台算力并行调度、网络级负载均衡、高性能缓存等核心技术，华为有效提升算力线性度，确保每一张计算卡都能物尽其用；同时，还能为数据采集、清洗、流通等数据全生命周期上下游环节，提供更全面的安全防护能力。

行业深耕：加速细分领域AI潜能释放

       通过技术结合场景，层层推进，华为所树立的数智化转型标杆，在助力客户价值创新的同时也引领行业数智化转型。冯睿介绍自2019年底华为中国政企智能制造系统部成立，其定位便是服务全国31大类制造企业。从汽车、机器人到电子家电、医药流通，华为通过自身实践+ICT技术，打造一批可量化、可复制的标杆案例。

       例如在机器人行业，随着AI技术的不断渗透，工业、服务、医疗机器人等赛道竞争加剧，技术门槛渐降。华为凭自身研发变革经验，帮助头部机器人企业打造IPD管理体系，重塑结构化研发流程，实现研产质量协同管控，节约其研发制造成本。

       在电子家电领域，美的与华为在算力与大模型领域深度合作。基于昇腾算力底座，美的融合大模型应用和开发AI智能体，完成了12个大模型在昇腾上的迁移适配，通过AI与业务场景融合，显著提升生产效率，优化产品与服务质量，能够为全球客户、员工、坐席等提供高质量、高体验智能服务。

       在医药行业，医药流通领军企业柳州医药，通过华为天筹求解器，搭建供应领域数学模型与自动求解算法，形成拣货、调度、排线、采购、运输全环节最优策略。依托AI线路规划与装载规划算法，配送效率预估提升15%；通过3D建模实现仓库分区可视化，仓内拣货效率预估提升18%；借助预测补货算法，降低仓间调拨频次。目前，柳药集团路径规划时间从3小时缩短至30分钟，年度供应链综合成本降低3%。

生态协同：联动地方共建“制造+AI”产业共同体

       为了更好地使能百模千态，赋能千行万业。华为打造了以客户为中心的“伙伴+华为”体系，围绕行业场景共建能力，与客户共同跨越AI落地鸿沟。合作伙伴作为连接技术与商业价值的最后一公里。面对行业场景多样、客户业务复杂的现状，华为通过优化供应效率、开放技术能力、提供全场景服务支持，助力伙伴构建核心竞争力；同时树立行业灯塔，将成功经验固化到产品与解决方案中，实现规模化复制。

       在冯睿看来，制造企业AI的部署是一项复杂的系统工程，这也决定了不可能由华为一家完成。华为将通过协同打造生态圈，与行业伙伴并肩携手深入场景，为制造行业和企业找到与之适配的数智化解决方案，成为数字化转型的引领者和赋能者。

       例如为助力重庆制造业升级，精准破解产业发展痛点，华为推出了重庆“AI+制造”精英解决方案伙伴模式。这是华为深化产业数智化布局、联动地方产业特色与伙伴力量的关键举措。通过政策、技术、伙伴、产业的四维联动，最终实现“企业降本增效、产业转型升级、区域经济提质”的多重价值，为全国制造业智能化转型提供可借鉴的“重庆样本”。

小结

       随着AI技术向制造业研发、生产、管理、服务全链条深度渗透，未来制造业的竞争，本质是数智化能力的硬核较量。从技术落地到价值创造，华为始终以“源于制造、更懂制造、服务制造”的深耕实践路径为指引，精准匹配制造企业转型需求，助力其牢牢抓住数智化窗口期，构建起适配产业升级的核心竞争力。这不仅是华为锚定AI产业浪潮、布局制造业数智化的战略选择，更成为中国制造业加速迈向高质量发展的重要支撑力量。