如今，AI在制造業(yè)的應用，正從探索驗證階段向深度應用階段加速邁進。今年年初，分析機構IDC預測顯示，到2027年，我國制造業(yè)整體IT市場投資規(guī)模將達到1.7萬億，2022至2027年的年均復合增長率為16.5%，制造業(yè)數(shù)智化轉型的潛力持續(xù)釋放。

　　對于制造業(yè)來說，數(shù)字化與智能化雙輪驅動，正加速企業(yè)的業(yè)務流程重塑和商業(yè)模式創(chuàng)新，也推動了投資成本優(yōu)化與服務體驗升級。尤其在AI應用門檻快速降低的今天，數(shù)智化正在加速賦能制造行業(yè)，推動市場新格局的形成。

　　為了全面擁抱智能制造新時代，在今日召開的華為AI+制造行業(yè)峰會2025上，華為中國政企業(yè)務副總裁郭振興表示，2025年，華為將聯(lián)合客戶和伙伴抓住AI機遇，圍繞數(shù)據“采傳存、算管用”打造新型基礎設施，同時繼續(xù)聚焦制造細分行業(yè)，助力企業(yè)數(shù)智化轉型，持續(xù)為客戶創(chuàng)造價值。

　　華為中國政企業(yè)務副總裁 郭振興

　　AI融入業(yè)務場景

　　提速制造業(yè)數(shù)智化轉型

　　在“人工智能+”行動的持續(xù)推進下，AI不僅是重塑制造業(yè)的重要驅動力，更是推動新型工業(yè)化發(fā)展的核心引擎。過去一年間，AI在汽車、高科技電子、裝備制造、新能源等多個細分行業(yè)，以及研產供銷服等場景中都取得了顯著的應用成果。

　　AI與制造業(yè)的加速融合，逐漸形成一批智能制造典型場景，為制造企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化升級提供有益參考。在此基礎上，工信部在去年年底發(fā)布了《智能制造典型場景參考指引(2024年版)》，圍繞工廠建設、計劃調度、生產作業(yè)等15個重點環(huán)節(jié)，凝練出40個智能制造典型場景，以支撐智能制造向更大范圍拓展、更深程度滲透、更高層次演進。

　　在此基礎上，郭振興強調，一方面，華為將繼續(xù)深耕制造，助力車輛主機廠、機械與零部件、半導體、家電電子、新能源、煙草、醫(yī)藥、酒企、輕工業(yè)等細分行業(yè)的數(shù)智化轉型，讓更多制造企業(yè)從中受益。

　　另一方面，華為將持續(xù)推進AI與制造業(yè)全流程的融合，繼續(xù)深化AI+研發(fā)、AI+生產、AI+供應、AI+銷售、AI+服務，幫助更多制造企業(yè)加快開發(fā)和應用落地;提升工廠敏捷性、效率和生產力;實現(xiàn)供應鏈綜合成本最優(yōu);人工智能賦能精準營銷;提高維護效率等，賦能制造業(yè)新質生產力發(fā)展。

　　夯實數(shù)智底座

　　圍繞數(shù)據“采傳存、算管用”

　　打造新型基礎設施

　　為了避免多技術協(xié)同、多場景選擇的瓶頸導致整體生產力下降，郭振興強調，圍繞數(shù)據“采傳存、算管用”的新型基礎設施建設是企業(yè)數(shù)智化升級的必備前提，華為為用戶提供“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，助力企業(yè)構筑新型基礎設施，釋放數(shù)智生產力。

　　在智能聯(lián)接層面，網絡吞吐和可靠性已經成為算力釋放的關鍵挑戰(zhàn)，華為針對行業(yè)模型訓練打造的高吞吐、高可靠數(shù)據中心網絡，可實現(xiàn)模型訓練效率再提升10%，模型訓練月級不中斷。同時，針對AI新應用給聯(lián)接帶來的新要求，華為星河AI園區(qū)網絡可精準適配各種推理應用場景，并加速數(shù)據流通，保障AI實時推理體驗，幫助企業(yè)構建確定性體驗的萬兆園區(qū)網絡。

　　在智能存儲層面，華為推出了面向AI數(shù)據湖的數(shù)據工程聯(lián)合解決方案，該方案基于端到端高效、可靠、共享、易管理的AI數(shù)據湖，不僅可以幫助企業(yè)實現(xiàn)訓練加速、推理加速和全面數(shù)據保護;還可以通過華為DME(Omni-Dataverse)全局文件系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據的全局可視、高效管理和按需流動，幫助企業(yè)打破數(shù)據孤島、優(yōu)化數(shù)據供給，助力行業(yè)數(shù)智化轉型。

　　在智能算力層面，昇騰AI計算平臺包含昇騰DeepSeek一體機、FusionCube A3000訓推一體機，昇騰大規(guī)模專家并行集群推理方案，昇騰后訓練解決方案等，可以為制造行業(yè)構建智能化大腦，提供DeepSeek行業(yè)落地“最優(yōu)解”，進而滿足多場景需求、滿足落地經濟性、滿足業(yè)務可閉環(huán)。

　　在智能平臺層面，華為云持續(xù)構建平臺能力，算力有效利用率提升至70%+，全面防護業(yè)務安全，使能百模千態(tài)。

　　從上述舉措不難看出，華為在基礎設施領域一個又一個創(chuàng)新，不僅是自身專注于ICT產品和技術創(chuàng)新的戰(zhàn)略延續(xù)，更是持續(xù)以技術賦能企業(yè)數(shù)智化轉型的鄭重承諾。由此，華為也將進一步筑牢基礎設施底座，為制造業(yè)數(shù)智化轉型提供更加強有力的支撐。

　　攜手伙伴聚焦業(yè)務場景

　　讓企業(yè)快速構建數(shù)智化能力

　　作為一家強研發(fā)和生產的制造型企業(yè)，華為業(yè)務遍布170多個國家和地區(qū)，每年為數(shù)百家運營商、數(shù)萬家企業(yè)提供服務。在過去十年間，華為通過AI與數(shù)字化轉型結合，在實現(xiàn)企業(yè)全面智能升級的同時，也逐漸成長為一家源于制造、更懂制造、服務制造的企業(yè)。

　　為了幫助更多制造企業(yè)落地智能制造典型場景，郭振興表示，華為在持續(xù)推動ICT產品和技術創(chuàng)新的基礎上，通過自身實踐+ICT技術，并與合作伙伴一道深耕業(yè)務場景，已經打造出7大場景20個方案，可以幫助客戶快速構建數(shù)智化能力。

　　在硬件工具鏈方面，針對企業(yè)面臨的數(shù)據孤島嚴重、系統(tǒng)集成低效、研發(fā)協(xié)同不足、轉型基礎薄弱等挑戰(zhàn)，華為聯(lián)合工業(yè)軟件伙伴推出的硬件開發(fā)工具鏈解決方案，可全面使能企業(yè)研發(fā)與制造數(shù)字化。廣汽集團借助該方案的落地，不僅可以為千人千面的研發(fā)協(xié)作提供高效支撐，也實現(xiàn)了數(shù)據同源同構、全局共享，將整車研發(fā)周期從36個月縮短到18個月。

　　在軟件工具鏈方面，針對企業(yè)面臨的軟件研制能力不足、缺乏軟件研發(fā)流程規(guī)范體系、研發(fā)效能度量缺乏數(shù)字化支撐等挑戰(zhàn)，華為推出的軟件開發(fā)工具鏈解決方案引入了華為嵌入式軟件研發(fā)經驗，可以幫助企業(yè)統(tǒng)一研發(fā)作業(yè)平臺、建設研發(fā)流程規(guī)范體系、完成多層級管理視圖開發(fā)等，將軟件研發(fā)周期大幅縮短。

　　在智慧工廠方面，針對企業(yè)面臨的制造柔性低、業(yè)務鏈條協(xié)同難、數(shù)據價值發(fā)揮弱等挑戰(zhàn)，華為推出的汽車智慧工廠解決方案，可幫助企業(yè)打通工程數(shù)據-生產工藝-商業(yè)信息流，助力工業(yè)生產提質降本增效。長安汽車在建設數(shù)智工廠過程中，借助該解決方案，已經實現(xiàn)了柔性制造、生產全程可視、質量全系跟蹤等，BOM轉換周期從2~3天縮短到24秒。

　　在醫(yī)藥物流方面，針對企業(yè)面臨的運輸配送效率低、倉庫間調撥協(xié)同難、倉庫空間利用率低等挑戰(zhàn)，華為依托華為云天籌AI求解器打造的醫(yī)藥物流解決方案，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)資源調度最優(yōu)解。廣西柳藥借助該方案的落地，已經實現(xiàn)AI裝載規(guī)劃與線路規(guī)劃、3D建�？梢暬瘋}庫分區(qū)等，使得路徑規(guī)劃從3小時縮短到30分鐘，年度供應鏈綜合成本降低3%。

　　在智慧園區(qū)方面，針對企業(yè)面臨的人車管不住、現(xiàn)場看不到、能耗開銷大、人員體驗差等挑戰(zhàn)，華為推出的智慧園區(qū)解決方案，可以助力企業(yè)打造安全生產、高效運營、綠色低碳的智慧園區(qū)。海爾集團通過該方案的落地，已經實現(xiàn)人車通行井然有序，關鍵位置智能感知，用能分析輔助節(jié)能，以及園區(qū)的數(shù)字運營，大大提升了員工體驗。

　　這些場景化解決方案的打造，不僅得益于華為自身實踐和服務制造業(yè)的經驗積累，也得益于和伙伴的聯(lián)合創(chuàng)新。郭振興表示，華為堅持構建“以客戶為中心”的“伙伴+華為”體系，與眾多產學研伙伴開展深入合作，共同推進制造業(yè)數(shù)智化轉型，覆蓋汽車、電子、制造、重工、煙草、新能源等多個領域，以及72所“智能基座”高校、30多個標準和協(xié)會組織和超過250萬開發(fā)者。

　　未來，隨著“人工智能+”行動的持續(xù)推進，制造業(yè)作為AI落地應用的重要領域，也將繼續(xù)推動AI等數(shù)字技術與業(yè)務場景的深度融合。為了推進AI賦能新型工業(yè)化，華為不僅將發(fā)揮自身技術優(yōu)勢，為制造業(yè)夯實數(shù)智底座;也將繼續(xù)深化與伙伴的合作，共同打造更多面向業(yè)務場景的解決方案，為數(shù)智制造貢獻智慧和力量。