在近日舉行的“華為AI+制造行業(yè)峰會2025”上，這個問題的答案逐漸清晰：從方法論構建到技術底座支撐、從場景化落地到生態(tài)協(xié)同，今日的華為正以“源于制造，更懂制造，服務制造”的理念，加速為千行萬業(yè)鋪就一條以AI賦能智能化升級的完整路徑。

源于制造，更懂制造

今天，在很多人的眼里，華為扮演的更多是在全球ICT領域“華山論劍”的創(chuàng)新者角色，仿佛已經與制造業(yè)關系不大。實際上，華為“源于制造，更懂制造”的企業(yè)基因，恰恰是其賦能行業(yè)的獨特優(yōu)勢。作為一家業(yè)務范圍覆蓋170多個國家和地區(qū)的全球化企業(yè)，華為自身便是推進制造業(yè)數字化轉型的一個可圈可點的“活樣本”。

從啟動數字化轉型，到全面擁抱AI，華為通過把大模型技術和AI技術完全融入到研產供銷服的各個環(huán)節(jié)，實現了對全部作業(yè)模式和業(yè)務模式的重構。這一模式的變革，為整體效率帶來了“脫胎換骨”的改變。

在研發(fā)領域，華為將海量技術文檔與研發(fā)數據導入研發(fā)數據平臺，通過研發(fā)大模型和軟件AI助手，將軟件版本開發(fā)周期大大縮短；在生產領域，通過大模型技術和數據治理平臺使能智能工廠建設，把生產環(huán)節(jié)涉及到的市場數據、研發(fā)數據、倉儲物流數據、產線設備數據，通過數據平臺進行數據入湖、數據清洗、數據分析，并把分析結果通過生產大模型進行訓練，讓生產環(huán)節(jié)提質降本增效；在物流供應領域，構建靈鯤數智云腦，將供應商數據、工廠數據、倉儲物流數據、客戶站點數據等進行匯總，通過大模型進行模擬、仿真及優(yōu)化……

這正是華為以自身的制造流程為樣本，以“躬身入局”的姿態(tài)，取得的實實在在的轉型成效。

華為中國政企業(yè)務副總裁郭振興深有感觸地指出：“制造業(yè)不僅可以利用人工智能技術進行生產流程的優(yōu)化以及產品質量的提升，還可以進行成本的控制以及對新業(yè)態(tài)、新模式和新市場的探索。人工智能引入到傳統(tǒng)的制造行業(yè)以后，經濟發(fā)展的范式會發(fā)生深刻的變化?！?/p>

“三層五階八步”的AI+制造方法論

當前，在制造業(yè)推進智能化轉型的過程中，AI技術的深度融入已經成為了大勢所趨。常言道：“凡事預則立，不預則廢?！痹谌A為看來，在轉型開始之前，企業(yè)就需要對轉型的層級、步驟和具體工作內容進行詳細的規(guī)劃，避免迷失于復雜的過程、龐大的工作量和紛繁的目標體系當中。

然而，當很多制造業(yè)企業(yè)真正面臨“實戰(zhàn)”時，往往缺乏足夠的經驗來制定可推進、可落地的“AI+制造”路線圖。這一瓶頸，讓很多對AI躍躍欲試的制造業(yè)企業(yè)只能望而卻步。

而面對這一挑戰(zhàn)，經過多年的實踐與摸索，華為已經形成了一套行之有效推進“AI+制造”轉型的寶貴方法論。在“華為AI+制造行業(yè)峰會2025”上，華為將這套經過屢次實戰(zhàn)檢驗的方法論形象地概括為“三層五階八步”，為行業(yè)提供了可落地的行動指南。

其中，“三層”是指重新定義智能業(yè)務、AI開發(fā)與交付、持續(xù)運營智能應用，定義了轉型所觸及的層次和深度；“五階”是指場景、流程、組織、數據、IT五大階段，能夠幫助企業(yè)在轉型過程中掌握順序、抓住重點；而“八步”則是指明確目標、場景識別、重塑流程、組織變革、數據和知識工程、AI建模與發(fā)布、AI融入業(yè)務應用、AI持續(xù)運營八項具體工作，也是轉型流程深度細化的集中體現。

有了清晰且經過廣泛驗證的方法論，企業(yè)借助AI賦能的智能化轉型就找到了明確的發(fā)力點。在華為看來，制造企業(yè)要用好業(yè)界的基礎模型產品，首先應定義好最迫切的業(yè)務場景，加上企業(yè)自身的高質量垂域數據，透過“小切口”快速交付給業(yè)務應用，并通過持續(xù)運營的深耕，不斷發(fā)揮價值。

郭振興提到：“場景的選擇和創(chuàng)新至關重要，一旦選定場景，1厘米的切口要做出1公里的深度，真正把價值充分地釋放出來。我們建議企業(yè)能夠選擇高頻、剛需、高價值的場景作為試點，這樣比較容易發(fā)揮商業(yè)價值，快速實現商業(yè)循環(huán)?！?/p>

智能化基礎設施為

“AI+制造”提供堅實底座

工欲善其事，必先利其器?！癆I+制造”的深入推進，依托于AI在各個環(huán)節(jié)的規(guī)模化應用。在這一過程當中，強大的“數字底座”——智能化基礎設施無疑是不可或缺的關鍵支撐要素。

對此，郭振興也明確指出：“企業(yè)要跨越數字鴻溝，基礎設施要先行；基礎設施可以說是發(fā)展人工智能的一個先決條件?！彼劦?，2025年華為將抓住AI機遇，圍繞數據的“采傳存、算管用”提供“智能聯(lián)接、智能存儲、智能算力、智能平臺”端到端全棧新型基礎設施，同時將自身實踐與ICT技術相結合，與合作伙伴一道深耕業(yè)務場景，通過7大場景20個方案，助力企業(yè)數智化轉型，持續(xù)為客戶創(chuàng)造價值。

例如，華為一直聚焦于為行業(yè)模型訓練打造高吞吐、高可靠的數據中心網絡，其開發(fā)的 NLSB（網絡級負載均衡算法）可以將模型訓練效率額外提升10%；而通過華為光模塊的可靠性升級，則可以將AI訓練的可靠性提升10%，實現模型訓練的月級不中斷。

而在打破數據孤島、優(yōu)化數據供給方面，華為的Omni-Dataverse全局文件系統(tǒng)具備全局可視、高效管理以及按需流動等突出優(yōu)勢，可以提供70%的性能提升、8倍的容量密度，單卡吞吐率提升超過60%，從而實現“以存強算”的訓練加速、“以存代算”的推理加速以及全面的數據保護，為企業(yè)構建強大的AI數據湖提供了可能。

此外，華為打造的昇騰AI計算平臺則堪稱行業(yè)的“智能化大腦”，可以同時滿足行業(yè)的多場景需求、落地經濟性和業(yè)務可閉環(huán)等要求，為DeepSeek等大模型在行業(yè)的落地提供了“最優(yōu)解”。

從研發(fā)到生產，

華為“AI+制造“已全面賦能

有了清晰可落地的方法論和路線圖，構筑了先進而強大的智能化基礎設施，AI驅動的制造業(yè)轉型升級方能形成無比澎湃強勁的驅動力。今天，從研發(fā)到生產，從重工到輕工，華為的解決方案正在千行萬業(yè)開花結果、落地生根，為制造業(yè)創(chuàng)造新價值。

在汽車行業(yè)，廣汽在加快推進智能化的過程中，通過與華為進行深度合作，在完成自身IPD流程重構的基礎上，還打造了iDME硬件工具鏈的數據治理體系，并建設了六條數字主線和AI大模型，幫助廣汽在研發(fā)范式方面實現了從“經驗驅動”向“數據+AI雙輪驅動”的成功轉型。

隨著人工智能技術的發(fā)展和滲透，方興未艾的機器人行業(yè)也面臨著更加激烈的競爭態(tài)勢。在這一領域，華為助力位于行業(yè)頭部的機器人企業(yè)科沃斯打造了整個IPD的管理體系，并重塑了其結構化研發(fā)流程，實現了研發(fā)質量和生產質量的協(xié)同管理，這一舉措使科沃斯的研發(fā)和制造成本得到了顯著的節(jié)約。

在同樣以高質量發(fā)展為要務的醫(yī)藥行業(yè)，柳州醫(yī)藥通過將華為的天籌求解器和人工智能結合，建立了智慧物流解決方案，將整體物流的規(guī)劃時間從3小時縮短到30分鐘，其供應鏈的綜合成本也降低了3%。

這些案例，無一例外地印證了華為“源于制造，更懂制造，服務制造”的理念。從此，在一個個生動鮮活的制造業(yè)場景當中，AI不再停留于概念，而是轉化為切切實實的降本增效。

站在2025年的新起點，AI與制造業(yè)的融合已然步入深水區(qū)。華為正與千行萬業(yè)的用戶、專家和開發(fā)者共繪制造業(yè)智能化的轉型圖景。未來，華為將與眾多產學研伙伴開展深入合作，不斷將來自整個生態(tài)的點點星光，匯聚成點亮“中國智造”的璀璨星河。

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