制造業數智化的破局之道：深耕核心場景，釋放?AI潛能

《第四次工業革命》的作者克勞斯·施瓦布曾預言：“未來的制造業競爭，將不再是規模與成本的比拼，而是智能化能力的較量?！?/b>

AI技術的飛速發展，讓這場以智能化水平決定制造業競爭格局的較量，離我們不再遙遠。從自動化生產到質量控制的精準化，從供應鏈的協同優化到企業管理的智能化，無處不展現出AI技術強大的潛力。

但必須承認，AI與制造業的深度融合之路并非一片坦途，認知的落差，技術與場景的割裂，成功經驗難以復制等難題依然存在。

只有讓AI技術深入業務核心，才能真正迸發數智生產力。在華為全聯接大會2025上，華為制造與大企業軍團CEO劉超表示，“華為要探索AI落地企業核心場景、沉淀數智化能力、為企業創造價值的實踐?！?/p>

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挑戰

認知、規模、技術與事件的四重壁壘

制造業的智能化轉型，首先是一場認知革命，然后才是技術革命。

劉超坦言，“中國市場，由于業務的場景更豐富，市場競爭更激烈，企業反而展現出更強的變革意愿?！彼晕覀兛吹?，如國內新能源汽車企業，通過主動引入 AI 技術用于自動駕駛研發、智能座艙設計，因此快速提升產品競爭力，搶占了市場先機。

如果說認知是智能化轉型的第一道關，那么AI的規模化部署則是第二重難題。制造業的業務鏈條長，場景碎片化嚴重，從研發設計、生產排程到質量檢測、供應鏈協同，AI如果僅能做到零星部署，就如同在遼闊農田中播種零星作物，難以收獲整體效益。

再者，技術體系化能力的缺失制約著智能化轉型的深度。AI技術體涵蓋算法、算力、數據等多個層面，并且需要與企業現有信息系統、生產設備深度融合，而制造企業通常不是技術密集型企業，這就需要找到擁有全棧技術能力的伙伴，比如華為。

最后，不同領域、規模的制造企業，生產流程與管理模式千差萬別，在智能化轉型過程中，缺乏可參考的成功案例，增加了試錯成本和轉型風險，使得企業“不敢轉、不會轉”。

這些問題的存在，正是劉超強調“華為要深耕企業價值鏈，迸發數智生產力”的現實背景，唯有系統化解題，才能突破轉型困局。

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破局

“深耕”核心場景，躍升行業智能化

破題的關鍵，恰在“深耕”這兩個字上。深耕也代表了聚焦核心場景，協同生態伙伴，持續迭代的長期主義。

華為制造與大企業軍團將以行業智能化為目標，聚焦研發設計與生產制造兩大核心場景，并在汽車、電子、重工、輕工、零售、建筑地產、軟件與高科技等行業持續深耕。

我們知道，研發決定企業創新上限，生產決定效率底線。為什么聚焦研發與生產兩個價值點？劉超表示，“因為這兩大環節是制造業價值鏈的核心，也是華為技術能力與行業需求匹配度最高的領域?！?/p>

在此基礎上，華為通過技術深耕，升級智能化方案，并基于自身實踐與多產品組合優勢，打造了六個智能場景助手，覆蓋從需求分析到方案落地的全流程。值得一提的是，這些方案都是華為與行業伙伴共同打磨，確保了可復制性與場景適應性。劉超也說，“華為的優勢在于，自身‘源于制造，更懂轉型’，在華為自身業務上積極實踐數字化、智能化技術的同時，華為也在積極把這些經驗和能力傳遞和共享給行業客戶和伙伴?！?/p>

而在場景深耕方面，華為針對研發和生產場景，精心打造差異化方案，滿足不同行業、不同發展階段企業需求。在生產領域，華為提供可持續升級的整體解決方案，助力企業實現從生產信息化到數字化工廠，再到智能制造的飛躍。無論是老工廠升級改造，還是企業柔性生產、工廠數字孿生、產品質量追溯等復雜需求，都能通過華為智慧工廠系列化方案落地實施。

在研發領域，華為則為企業提供從搭建實踐方法論、筑牢技術底座，到場景化落地、生態協同的一站式研發數智化解決方案。通過軟硬件結合輔助研發作業，利用高效協同平臺打通角色與數據壁壘，借助 AI 重新優化研發流程，全方位提升企業研發效率。

這份深耕，也結出了累累碩果。華為不僅構建起一張覆蓋1500家伙伴的協同網絡，也在多個行業取得了突破，比如在汽車領域，與廣汽、江淮等車企共同探索研發數智化與智慧工廠建設；在電子行業，與美的、海爾推進AI+創新場景；在零售、建筑、農業等領域，也涌現出諸如天虹百靈鳥大模型、溫氏集團全產業鏈數字化等標桿實踐。

華為的深耕，也進一步證明了只有真正深入行業，才能讓技術扎根于業務，讓AI轉化為生產力。

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AI價值釋放的四大關鍵發現

與未來之路

事實上，AI與制造業的關系，并非簡單技術疊加，而是深度融合、相互成就。制造業場景豐富、數據密集、痛點明確，是AI最佳的試驗田，也是AI價值釋放的最大受益者。

正如劉超所言，人工智能時代下，企業面對AI早已不討論“為什么"的問題，而是積極探索“如何做”和“做什么”。而華為通過大量實踐總結出四大關鍵發現，揭示了AI融入制造業的核心邏輯。

第一，基礎模型與行業數據的結合大幅提升AI可用性。以質量檢測為例，傳統方式需為每個場景標注上千張圖片、重新訓練模型，成本高、周期長。而基于大規模預訓練出的視覺質檢模型，僅需少量樣本微調即可實現高精度檢測。在很多電子企業實踐中，連先進封裝級的精密缺陷也能達到“0漏檢"?！斑@一方案在很多企業的真實業務場景中，測試效果遠超預期?！眲⒊f。

第二，智能、技術推動AI從輔助工具升級為主動幫手。在廣汽集團的案例中，AI Agent已能自主分解和編排研發流程中的100多個工作節點，成為工程師的“虛擬助手”。這不僅解放了人力，更通過標準化、自動化提升了整體研發質量。隨著華為與伙伴深入分析研發、生產、供應等場景的崗位需求，更多Agent方案正加速落地。

第三，AI應用的選擇正從IT部門轉向業務部門。這一轉變意義深遠，因為業務人員更清楚痛點所在，也更關注投入產出比。比如在廣新集團，業務部門與IT部門聯合推出的AI應用集市，僅4個月就覆蓋辦公、財務、法務等多場景，實現了“全員化智能普惠”。

第四，新型IT架構成為支撐未來變革的基礎。越來越多企業像溫氏集團一樣，選擇與華為共同規劃數智化頂層設計，從種豬生產流程優化到數字化養殖示范，逐步實現全產業鏈覆蓋。

華為深知，只有深耕行業，才能讓智能真正生根發芽；只有聚焦價值，才能讓技術轉化為真實的生產力提升?！霸诖笃髽I與制造軍團成立的三年中，我們服務了全球超過27000家制造與大企業客戶，客戶規模增長超過50%?！?劉超說。

通過聚焦核心場景、升級智能化方案、與客戶和伙伴緊密合作，華為正為制造業智能化轉型鋪設堅實道路，并為全球制造業轉型升級貢獻中國智慧與力量。