从一家企业到整个行业,华为转动了AI+制造的“飞轮”

2025-05-16 17:40:45     来源:

对“立国之本”中国制造业来说,AI一直是行业的热门话题。

早在大模型的概念出现前,不少制造企业就开始用算法进行数据收集和分析,用计算机视觉技术试水智能质检。尽管应用的场景比较局限,范围以试点为主,却也让外界看到了制造业对AI的开放和包容。

华为中国政企业务副总裁 郭振兴

加强通用大模型、行业大模型研发布局和重点场景应用成为制造行业的重点任务。

经历了长时间的摸索后,2025年将是“AI+制造”的破局时刻:设计、生产、管理、仓储、质检、销售、服务等全流程都将被智能化改造。既是制造业加速转型的机会,也存在数据、算力、人才等挑战。

4月28日在广州举办的华为AI+制造行业峰会2025上,来自汽车、医药、半导体等制造行业的数百家企业,围绕制造业和AI的深度融合、降本增效、提质升级等课题进行了激烈讨论,给出了经过验证的答案。

AI+制造的全流程

华为先跑了一遍

早在2021年的时候,德勤就曾在《制造业+人工智能创新应用发展报告》中预测了AI在中国制造业的市场前景:预计未来五年将保持年均40%以上的增长率,有望在2025年超过140亿元人民币。

回头来看,德勤似乎低估了“AI+制造”的增长势头,毕竟大模型在2021年还是一个小众名词,更多的是对制造产业特征的谨慎判断:AI+制造的融合是一项系统工程,不仅要解决底层的技术问题,还要破除在实际生产环境中的落地障碍,相对应的就有“概念先行、落地滞后”的现象。

怎么才能让AI的价值最大化呢?华为的回答是“自己先跑一遍”。

作为一家强研发和生产的制造型企业,华为的业务遍布全球170多个国家和地区,可以说制造业遇到的大多数痛点,华为都曾遇到过。华为的解题思路并不复杂,即不断引入新技术解决旧问题。

2014年开始数字化转型,建立了全量全要素的连接和实时反馈系统,在数据治理、数据安全上花了不小的精力;2018年全面智能化,将大模型引入研、产、供、销、服各个环节,重构作业模式,提升业务效率,同时升级了AI数据治理体系,用高质量的数据安全、高效地支撑模型的训练与应用。

比如在研发领域,华为构建了“研发+AI+数据”的新模式,将高价值的技术文档、精选代码、开源代码仓等导入研发数据平台,训练出了研发大模型和AI开发助手,极大地加速了开发进程,提升了研发效率。

再比如生产领域,将生产环节涉及到的市场数据、研发数据、仓储物流数据、产线设备数据等等,通过数据平台进行数据入湖、数据清洗、数据分析,并将分析结果通过生产大模型进行训练,实现了生产的智能化:在物料准备环节,实现了根据客户订单智能排产;在物料准备环节,人工拣选进化为自动发料;在问题诊断环节,做到了现场问题秒级预警、分钟级响应……

另一个必须要回答的问题是:大多数制造企业没有华为的研发和创新能力,该怎么解决“AI+制造”过程中遇到的挑战呢?

根据Gartner、埃森哲、波士顿咨询等权威咨询机构的报告:当前有73%企业的数据利用率小于40%、60%的企业在AI项目中技术与实际场景需求脱节、仅有25%的AI试点项目能够规模化推广、60%的中型企业因算力不足或云服务成本过高,无法支撑模型训练……

这些问题不被解决,“AI+制造”很难星火燎原。

跨越数智化鸿沟:

和伙伴们一起解难题

面对千行万业迈入数智世界存在的巨大鸿沟,华为中国政企业务副总裁郭振兴在华为AI+制造行业峰会2025及媒体采访中给出了答案。为了方便大家的理解,我们将郭振兴的观点梳理成了两个方面。

📑一是提供“智能联接、智能存储、智能算力、智能平台”端到端的全栈解决方案,帮助企业构筑新型基础设施。

机械化时代的制造业,效率提升靠装备性能的提升,周期短见效快;到了智能化时代,数据成为新的生产资料,高质量的数据是大模型训练的基石,直接影响着AI落地的效果,需要围绕数据挖掘打通技术流和价值流,新型基础设施可以说是智能化的先决条件。

为了打通企业部署AI的路径,华为将重心放在了智能体的四层架构:

智能联接,确保数据可以被高效采集和利用;智能存储,帮助企业打破数据孤岛、优化数据供给;智能平台,提高算力线性度,同时为数据的采集、清洗和流通提供全面的安全防护;智能算力,覆盖了大模型训练到推理场景的全流程解决方案。

📑二是和伙伴一起探索行业场景,整合各方资源打造能够快速复制的标杆案例,加速客户数智化转型的进程。

就像每次产业革命初期所呈现出来的,创新的扩散始于“早期采用者”,往往是创新意识比较明确且有能力进行转型的大中型企业。

“AI+制造”也是如此,先从0到1打造出行业解决方案样板点,做深做透聚焦的价值场景,沉淀出行业解决方案,再将行业解决方案标准化和模块化,可以说是从1到N的不二法门。

智能化不是孤军奋战,而是基于确定性架构的行业共振。由于不同行业对AI的需求各异,一家企业无法覆盖所有的细分行业,华为擅长的是基础设施,选择将场景创新交给在细分行业里有深厚积累的“联盟级伙伴”,发挥伙伴的能力优势,“用一厘米的切口,挖出一公里的价值”。

可以找到一组数据是:2024年华为和伙伴合作推动了央企重工、车辆装备、半导体电子、新能源、烟酒制药、轻工业等近10个制造细分行业的数智化转型;与60多家NA客户联合创新,打造出了研发工具链、智能驾驶开发平台、工程设计仿真、智慧工厂等行业解决方案。

按照郭振兴的说法,2025年华为将在更多行业发展联盟级伙伴,通过开放资源、开放机会、联合伙伴、深耕行业的方式,应对复杂场景需求、满足细分行业的多样化需求,帮助千行万业跨越数智化鸿沟。

加速行业智能化

让创新的飞轮转起来

著名管理学家吉姆·柯林斯在《从优秀到卓越》中提出了“飞轮效应”理论:为了使静止的飞轮转动起来,一开始必须使很大的力气,每转一圈都很费力,但达到某一临界点后,飞轮的重力和冲力就会成为推动力的一部分,这时无须再费更大的力气,飞轮依旧会快速转动,而且不停地转动。

“AI+制造”的进程,可以看作是“飞轮效应”在制造业的写照,早期打磨解决方案时,可能会踩无数的坑,而当越来越多的行业经验被固化到产品和解决方案中,创新的飞轮将越转越快。

直接的例子就是广汽集团。

汽车革命的上半场是新能源,下半场是智能化。“智能化”的体现不只是在用户交互、自动驾驶等技术上,还涉及研发、生产、供应、销售、服务在内的各个环节,而研发恰恰是智能化转型的起点。

华为在研发环节的数智化实践,进入到了广汽研究院的视野。在华为和伙伴的帮助下,广汽研究院建立起了涵盖研发业务的云化基础设施、研发数据管理、研发作业工具、AI智能化全域的智能化平台,将整车研发周期从36个月降至18个月。

在电子行业,立景创新也遇到了挑战。

16万平方米无尘车间的网络改造,一度让立景创新伤透脑筋。一旦在改造过程中引入了灰尘,将无法满足万级无尘要求,造成车间洁净度达标时间延长,可能会耽误订单的交付时间,乃至影响产品品质。

最终消除烦恼的,是立景创新与华为联合打造的“剪辫子”方案,通过4000个CPE“剪辫子”,减少了1万多个有线信息点位,达到了变产线、不变网络的效果,而且网络变更的工作时长只用了0.5天,从人、事、物、网全息感知网络质量的智能运维NCE平台,极大缩短了网络故障定位时间。

深入了解电子行业的网络需求后,华为不断在产品和方案上创新,陆续帮助讯强电子、邦普循环、融捷能源、美的集团等提供强有力的网络支撑。

相关的落地案例还有很多。

除了深入一家家企业和工厂,解决AI+制造遇到的一个个问题,华为正在联合不同行业的伙伴、高校、协会组织、开发者等深耕生态,将案例经验进一步转化成标准和通用能力。就像“飞轮效应”所示范的,有了越来越多落地场景、越来越多的细分解决方案,“AI+制造”将是一件水到渠成的事。

写在最后

“AI+制造”像是一场比拼耐力与智慧的马拉松。

需要仰望星空,用创新解决行业遇到的种种难题;也需要脚踏实地,在落地过程中挖掘出AI的价值。

“源于制造,更懂制造,服务制造”的华为,正在携手产学研伙伴深入合作,让AI的力量渗透进制造的每一寸肌理,奔着企业的难点持续转动“飞轮”,一同谱写中国制造高质量发展的新篇章。

 

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