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(jù)“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(jù)“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(wǎng)絡吞吐和可靠性已經(jīng)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(jù)中心網(wǎng)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(wǎng)絡可精準適配各種推理應用場景,并加速數(shù)據(jù)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(wǎng)絡。
在智能存儲層面,華為推出了面向AI數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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(jù)的全局可視、高效管理和按需流動,幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島、優(yōu)化數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)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(jù)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(jù)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(jīng)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(jù)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(jù)-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(jīng)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(jīng)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(jīng)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(jīng)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。
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