在全球制造業(yè)面臨轉型升級的關鍵時期，智能制造成為了推動行業(yè)發(fā)展的重要動力。近日，華為舉辦了主題為“加速行業(yè)智能化”的“華為AI+制造行業(yè)峰會2025”，通過分享自身實踐與行業(yè)案例，向業(yè)界展示了其在智能制造領域的技術深度與戰(zhàn)略遠見，為行業(yè)的智能化轉型提供了新的思路。

峰會期間，21ic有幸采訪了華為中國政企智能制造解決方案銷售部部長馮睿，通過與其深入對話，我們得以窺見華為如何通過“硬核技術+前瞻洞察”的雙輪驅動，引領制造業(yè)的智能化變革。

（華為中國政企智能制造解決方案銷售部部長馮睿）

自我革新：從制造到智造的演進路徑

作為全球領先的ICT解決方案提供商，華為的業(yè)務覆蓋全球170多個國家和地區(qū)，服務于數(shù)萬家企業(yè)客戶。如果沒有數(shù)字化和智能化手段，將難以管理如此龐大的業(yè)務規(guī)模。

“華為源于制造，更懂制造，服務制造，”馮睿僅用三個遞進式表述便概括了華為在智能制造領域的獨特優(yōu)勢。

例如，在研發(fā)領域，華為將海量技術文檔與研發(fā)數(shù)據(jù)導入研發(fā)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、倉儲物流數(shù)據(jù)、產線設備數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)平臺進行數(shù)據(jù)入湖、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)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……

不僅如此，華為構建的“雙T”架構也同樣值得關注。從數(shù)字化階段的“數(shù)據(jù)治理+數(shù)據(jù)平臺”單T模式，升級為智能化時代的“數(shù)據(jù)治理+AI治理”雙輪驅動，這種架構使AI技術能夠深度融入“研、產、供、銷、服”全流程，完成從自動化到智能化的質變。

典范案例：從理論到實踐的成功落地

華為在智能制造領域的成功案例不少，其中一個典型案例就是與廣汽集團的合作。本次峰會上，華為攜手廣汽聯(lián)合發(fā)布了智能化研發(fā)平臺，并宣布智能化研發(fā)平臺樣板點建設正式啟動。這一重要合作成果，標志著雙方在汽車智能化領域的協(xié)同創(chuàng)新邁入了新的階段。

（廣汽&華為智能化研發(fā)平臺發(fā)布）

據(jù)馮睿介紹，華為與廣汽在合作的過程中，通過“IPD流程重構+iDME數(shù)據(jù)治理+AI大模型”的三位一體框架，共同創(chuàng)造了多項突破性成果：

（1）IPD流程重構：實現(xiàn)流程的標準化和敏捷化，以及跨職能協(xié)同機制，讓研發(fā)部門在開發(fā)過程中提前鎖定試制方案，將新車型的量產周期大幅縮短。

（2）iDME數(shù)據(jù)治理：通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖實現(xiàn)研發(fā)、生產、用戶車聯(lián)網(wǎng)等全域數(shù)據(jù)的資產化，通過構建統(tǒng)一的研發(fā)工作臺，實現(xiàn)研發(fā)端到端的協(xié)同與可追溯。

（3）大模型與AI：創(chuàng)新縮短開發(fā)周期，為自動駕駛研發(fā)增效。

基于這種系統(tǒng)化轉型，廣汽的研發(fā)周期從36個月縮短至18個月，商業(yè)模式也從硬件銷售轉向了“軟件服務+生態(tài)運營”?！斑@不是單純的技術疊加，而是研發(fā)范式、組織能力和商業(yè)模式的三重躍遷?！瘪T睿特別強調，這一轉型象征著華為與廣汽在智能化和高端化方面的重大突破。

創(chuàng)新實踐：賦能更多行業(yè)數(shù)智化轉型

華為的AI技術不僅在汽車行業(yè)大放異彩，還在機器人、家電、醫(yī)藥等領域取得了顯著成果。據(jù)悉，華為將其三十余年制造業(yè)經驗與前沿數(shù)字技術深度融合，構建起了一套從底層技術到行業(yè)應用的完整智能制造體系。

例如，在機器人領域，科沃斯通過引入華為IPD管理體系，重塑了結構化研發(fā)流程，實現(xiàn)了研發(fā)質量與生產質量的協(xié)同管理，節(jié)約了科沃斯的研發(fā)制造成本。

在家電領域，美的融合大模型應用和開發(fā)AI智能體，實現(xiàn)12個大模型在昇騰上的遷移適配，助力美的生產效率提升、產品和服務升級。

在醫(yī)藥領域，柳州醫(yī)藥利用天籌求解器，將物流規(guī)劃時間從3小時縮短至30分鐘，供應鏈綜合成本降低3%。

以上這些案例也印證了馮睿提出的“四要素”理論：應用為龍頭、數(shù)據(jù)為核心、算法為引擎、算力為基礎。

（1）應用是龍頭：企業(yè)要圍繞業(yè)務KPI，打造標桿案例，樹立示效應；一把手要親自掛帥，確保應用落地，帶動Al戰(zhàn)略推進。

（2）數(shù)據(jù)是核心：數(shù)據(jù)質量是企業(yè)Al建設的核心競爭力，數(shù)據(jù)質量決定了模型高度；企業(yè)要加速數(shù)據(jù)積累，構建企業(yè)知識庫，為業(yè)務模型提供高質量輸入。

（3）算法是引擎：算法即模型，通過專屬企業(yè)模型，讓企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)揮價值；只有企業(yè)數(shù)據(jù)不斷積累，行業(yè)模型持續(xù)迭代，才能不斷滿足業(yè)務所需。

（4）算力是基礎：基礎平臺建設需要同步推進，包括數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)規(guī)范，以及知識工程等；“機器可以等人，人不能等機器”。

展望未來：AI將開啟智能時代新征程

從華為的實踐案例可以看出，制造業(yè)智能化不是簡單的技術疊加，而是涉及流程再造、數(shù)據(jù)治理、AI融合的系統(tǒng)工程。正如馮睿所言：“人工智能既是革命的工具，也是工具的革命。”

隨著AI應用門檻的持續(xù)降低，制造業(yè)正迎來智能化普惠時代。華為通過將自身轉型經驗產品化、服務化，正在構建一個覆蓋31個制造業(yè)大類的能力矩陣。這種“自身實踐+技術外溢”的模式，不僅加速了行業(yè)智能化進程，更開創(chuàng)了技術供應商與制造企業(yè)協(xié)同進化的新范式。

未來，隨著AI技術的持續(xù)演進，制造業(yè)將迎來更加智能化、高效化的新時代，而華為也將繼續(xù)扮演引領者和賦能者的雙重角色，助力制造企業(yè)在競爭中贏得先機。