AI+制造业，华为能提供什么？

（原标题：AI+制造业，华为能提供什么？）

当前，全球制造业正面临多重挑战：需求个性化加剧、生产效率瓶颈显现、供应链不确定性攀升，传统依赖规模扩张和成本压缩的增长模式难以为继。也恰恰在此时，人工智能技术的突破为制造业开辟了一条“柳暗花明”的变革新赛道。

在这场变革中，作为一家兼具制造基因与ICT（信息与通信技术）优势的领军企业，华为如何以自身的技术优势与创新实践，为正值深度转型的“中国智造”铺路架桥？

华为AI+制造行业峰会2025现场

在近日举行的“华为AI+制造行业峰会2025”上，这个问题的答案逐渐清晰：从方法论构建到技术底座支撑、从场景化落地到生态协同，今日的华为正以“源于制造，更懂制造，服务制造”的理念，加速为千行万业铺就一条以AI赋能智能化升级的完整路径。

源于制造，更懂制造

今天，在很多人的眼里，华为扮演的更多是在全球ICT领域“华山论剑”的创新者角色，仿佛已经与制造业关系不大。实际上，华为“源于制造，更懂制造”的企业基因，恰恰是其赋能行业的独特优势。作为一家业务范围覆盖170多个国家和地区的全球化企业，华为自身便是推进制造业数字化转型的一个可圈可点的“活样本”。

从启动数字化转型，到全面拥抱AI，华为通过把大模型技术和AI技术完全融入到研产供销服的各个环节，实现了对全部作业模式和业务模式的重构。这一模式的变革，为整体效率带来了“脱胎换骨”的改变。

在研发领域，华为将海量技术文档与研发数据导入研发数据平台，通过研发大模型和软件AI助手，将软件版本开发周期大大缩短；在生产领域，通过大模型技术和数据治理平台使能智能工厂建设，把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，通过数据平台进行数据入湖、数据清洗、数据分析，并把分析结果通过生产大模型进行训练，让生产环节提质降本增效；在物流供应领域，构建灵鲲数智云脑，将供应商数据、工厂数据、仓储物流数据、客户站点数据等进行汇总，通过大模型进行模拟、仿真及优化……

这正是华为以自身的制造流程为样本，以“躬身入局”的姿态，取得的实实在在的转型成效。

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深有感触地指出：“制造业不仅可以利用人工智能技术进行生产流程的优化以及产品质量的提升，还可以进行成本的控制以及对新业态、新模式和新市场的探索。人工智能引入到传统的制造行业以后，经济发展的范式会发生深刻的变化。”

“三层五阶八步”的AI+制造方法论

当前，在制造业推进智能化转型的过程中，AI技术的深度融入已经成为了大势所趋。常言道：“凡事预则立，不预则废。”在华为看来，在转型开始之前，企业就需要对转型的层级、步骤和具体工作内容进行详细的规划，避免迷失于复杂的过程、庞大的工作量和纷繁的目标体系当中。

然而，当很多制造业企业真正面临“实战”时，往往缺乏足够的经验来制定可推进、可落地的“AI+制造”路线图。这一瓶颈，让很多对AI跃跃欲试的制造业企业只能望而却步。

而面对这一挑战，经过多年的实践与摸索，华为已经形成了一套行之有效推进“AI+制造”转型的宝贵方法论。在“华为AI+制造行业峰会2025”上，华为将这套经过屡次实战检验的方法论形象地概括为“三层五阶八步”，为行业提供了可落地的行动指南。

其中，“三层”是指重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用，定义了转型所触及的层次和深度；“五阶”是指场景、流程、组织、数据、IT五大阶段，能够帮助企业在转型过程中掌握顺序、抓住重点；而“八步”则是指明确目标、场景识别、重塑流程、组织变革、数据和知识工程、AI建模与发布、AI融入业务应用、AI持续运营八项具体工作，也是转型流程深度细化的集中体现。

有了清晰且经过广泛验证的方法论，企业借助AI赋能的智能化转型就找到了明确的发力点。在华为看来，制造企业要用好业界的基础模型产品，首先应定义好最迫切的业务场景，加上企业自身的高质量垂域数据，透过“小切口”快速交付给业务应用，并通过持续运营的深耕，不断发挥价值。

郭振兴提到：“场景的选择和创新至关重要，一旦选定场景，1厘米的切口要做出1公里的深度，真正把价值充分地释放出来。我们建议企业能够选择高频、刚需、高价值的场景作为试点，这样比较容易发挥商业价值，快速实现商业循环。”

智能化基础设施为

“AI+制造”提供坚实底座

工欲善其事，必先利其器。“AI+制造”的深入推进，依托于AI在各个环节的规模化应用。在这一过程当中，强大的“数字底座”——智能化基础设施无疑是不可或缺的关键支撑要素。

对此，郭振兴也明确指出：“企业要跨越数字鸿沟，基础设施要先行；基础设施可以说是发展人工智能的一个先决条件。”他谈到，2025年华为将抓住AI机遇，围绕数据的“采传存、算管用”提供“智能联接、智能存储、智能算力、智能平台”端到端全栈新型基础设施，同时将自身实践与ICT技术相结合，与合作伙伴一道深耕业务场景，通过7大场景20个方案，助力企业数智化转型，持续为客户创造价值。

例如，华为一直聚焦于为行业模型训练打造高吞吐、高可靠的数据中心网络，其开发的 NLSB（网络级负载均衡算法）可以将模型训练效率额外提升10%；而通过华为光模块的可靠性升级，则可以将AI训练的可靠性提升10%，实现模型训练的月级不中断。

而在打破数据孤岛、优化数据供给方面，华为的Omni-Dataverse全局文件系统具备全局可视、高效管理以及按需流动等突出优势，可以提供70%的性能提升、8倍的容量密度，单卡吞吐率提升超过60%，从而实现“以存强算”的训练加速、“以存代算”的推理加速以及全面的数据保护，为企业构建强大的AI数据湖提供了可能。

此外，华为打造的昇腾AI计算平台则堪称行业的“智能化大脑”，可以同时满足行业的多场景需求、落地经济性和业务可闭环等要求，为DeepSeek等大模型在行业的落地提供了“最优解”。

从研发到生产，

华为“AI+制造“已全面赋能

有了清晰可落地的方法论和路线图，构筑了先进而强大的智能化基础设施，AI驱动的制造业转型升级方能形成无比澎湃强劲的驱动力。今天，从研发到生产，从重工到轻工，华为的解决方案正在千行万业开花结果、落地生根，为制造业创造新价值。

在汽车行业，广汽在加快推进智能化的过程中，通过与华为进行深度合作，在完成自身IPD流程重构的基础上，还打造了iDME硬件工具链的数据治理体系，并建设了六条数字主线和AI大模型，帮助广汽在研发范式方面实现了从“经验驱动”向“数据+AI双轮驱动”的成功转型。

随着人工智能技术的发展和渗透，方兴未艾的机器人行业也面临着更加激烈的竞争态势。在这一领域，华为助力位于行业头部的机器人企业科沃斯打造了整个IPD的管理体系，并重塑了其结构化研发流程，实现了研发质量和生产质量的协同管理，这一举措使科沃斯的研发和制造成本得到了显著的节约。

在同样以高质量发展为要务的医药行业，柳州医药通过将华为的天筹求解器和人工智能结合，建立了智慧物流解决方案，将整体物流的规划时间从3小时缩短到30分钟，其供应链的综合成本也降低了3%。

这些案例，无一例外地印证了华为“源于制造，更懂制造，服务制造”的理念。从此，在一个个生动鲜活的制造业场景当中，AI不再停留于概念，而是转化为切切实实的降本增效。

站在2025年的新起点，AI与制造业的融合已然步入深水区。华为正与千行万业的用户、专家和开发者共绘制造业智能化的转型图景。未来，华为将与众多产学研伙伴开展深入合作，不断将来自整个生态的点点星光，汇聚成点亮“中国智造”的璀璨星河。