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如何占据AI先机?华为给出“AI+制造业”实战方法论

发布时间:2025-05-12 13:56:19来源: 15510183920
当前,AI正以前所未有的速度重塑全球制造业。从智能产线到供应链优化,从研发设计到预测性维护,AI已成为制造业转型升级的核心驱动力。
 
据预测,到2032年,全球制造业AI市场规模将突破6951.6亿美元,年复合增长率达37.7%。这场由AI引领的工业革命,不仅重新定义了提质增效的能力边界,更在全球产业链中掀起了新一轮竞争浪潮。
 
AI+制造业,如何跨越鸿沟?
尽管AI正在为制造企业带来不可估量的价值,但在AI的部署过程中仍面临诸多挑战。比如,数据是人工智能模型的原材料,只有依托海量、高质量的数据供给,人工智能模型才能有效地执行预测、分类、决策制定等任务,而制造企业的数据往往来源于种类多样的设备和系统,企业内部数据分散、格式不统一,不同系统数据难以融合共享,且存在数据安全与隐私保护问题,这给数据处理分析及人工智能技术的应用带来了很大的挑战。
 
除了数据短板,很多制造企业还存在技术能力与场景需求不匹配、算力成本高昂等诸多挑战。
 
 
华为中国政企业务副总裁 郭振兴
 
华为中国政企业务副总裁郭振兴表示,华为一直致力于从四个方面去提升制造企业部署人工智能的能力,跨越数智鸿沟。
 
第一:基础设施先行。机械化时代企业主要依靠装备性能提升效率,周期短、见效快。在智能化时代,企业转型升级是一项复杂的系统工程,需要前瞻性地部署数字基础设施,为生产效率的持续提升奠定基础。具体而言,企业应当率先构建完善的数据基础设施平台,让研产供销服各个业务单元能够基于数据的“采传存、算管用”构建数字化能力。同时,企业需要构建完整的数据价值实现体系:技术支撑体系、价值运营体系。只有这两个体系协同发展,才能确保人工智能技术在企业实现规模化、可持续的应用落地。
 
第二:对制造企业而言云基础设施也至关重要,同步还需构建安全的数据存储体系、弹性算力支撑和模型训练环境。只有夯实这些基础,才能有效开展AI场景的孵化和迭代。
 
第三:聚焦场景、持续创新。企业应当优先选择高频、刚需、高价值的场景作为试点,以此建立可持续的商业闭环。
 
第四:明确行业智能体架构。唯有在标准化的架构基础上持续创新演进,方能实现产业生态的繁荣。
 
同时,智能化不是孤军奋战。郭振兴表示,华为希望建立一个开源、开放的生态环境,发挥伙伴的能力优势,助力制造企业实现智能化升级,让人工智能的飞轮效应运转起来,帮助千行万业跨越数智化鸿沟。
 
重构工业版图:AI带来制造企业全流程变革
作为一家强研发和生产的制造型企业,华为业务遍布170多个国家和地区,每年为数百家运营商、数万家企业提供服务。经过多年的探索与实践,华为在实现自身全面智能化升级的同时,也逐渐形成了“源于制造、更懂制造、服务制造”的独特优势。
 
为了帮助更多制造企业落地智能制造典型场景,郭振兴表示,华为在持续推动ICT产品和技术创新的基础上,通过自身实践+ICT技术,与合作伙伴一道深耕业务场景,面向7大场景打造了20个解决方案,可以帮助客户快速构建数智化能力。
 
 
在机器人行业,华为依据自身的研发变革经验,助力科沃斯打造了IPD管理体系,重塑了结构化研发流程,实现了研发质量与生产质量的协同管理,节约了科沃斯的研发制造成本。
 
在电子家电行业,基于华为昇腾算力底座,美的融合大模型应用和开发AI智能体,实现12个大模型在昇腾上的迁移适配。通过加速AI与全业务场景结合,助力美的生产效率提升、产品和服务升级,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,柳州医药通过华为天筹求解器,建立供应领域数学模型、自动求解算法,形成最优拣货、调度、排线、采购、运输策略。通过AI线路规划+装载规划算法,配送效率预估提升15%;通过3D建模可视化仓库分区,仓内拣货效率预估提升18%;通过预测补货算法,降低仓间调拨。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%。
 
华为深耕制造行业多年,技术能力已深入落地车辆主机厂、机械与零部件、家电电子、新能源、医药、轻工业等众多细分行业。未来,华为将持续推进AI与制造业全流程的融合,深化AI+研发、AI+生产、AI+供应、AI+销售、AI+服务等多个重要环节,帮助更多制造企业提质增效,赋能制造业新质生产力发展。
 
写在最后
中国制造业正从“世界工厂”向“智造强国”跨越。不可忽视的是,AI将成为提升中国制造业构建竞争力的核心引擎。在这场变革中,谁能率先拥抱AI,谁就更有可能在未来的工业版图中占据先机。 

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