当前，AI正以前所未有的速度重塑全球制造业。从智能产线到供应链优化，从研发设计到预测性维护，AI已成为制造业转型升级的核心驱动力。

据预测，到2032年，全球制造业AI市场规模将突破6951.6亿美元，年复合增长率达37.7%。这场由AI引领的工业革命，不仅重新定义了提质增效的能力边界，更在全球产业链中掀起了新一轮竞争浪潮。

AI+制造业，如何跨越鸿沟？

尽管AI正在为制造企业带来不可估量的价值，但在AI的部署过程中仍面临诸多挑战。比如，数据是人工智能模型的原材料，只有依托海量、高质量的数据供给，人工智能模型才能有效地执行预测、分类、决策制定等任务，而制造企业的数据往往来源于种类多样的设备和系统，企业内部数据分散、格式不统一，不同系统数据难以融合共享，且存在数据安全与隐私保护问题，这给数据处理分析及人工智能技术的应用带来了很大的挑战。

除了数据短板，很多制造企业还存在技术能力与场景需求不匹配、算力成本高昂等诸多挑战。

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表示，华为一直致力于从四个方面去提升制造企业部署人工智能的能力，跨越数智鸿沟。

📍第一：基础设施先行。机械化时代企业主要依靠装备性能提升效率，周期短、见效快。在智能化时代，企业转型升级是一项复杂的系统工程，需要前瞻性地部署数字基础设施，为生产效率的持续提升奠定基础。具体而言，企业应当率先构建完善的数据基础设施平台，让研产供销服各个业务单元能够基于数据的“采传存、算管用”构建数字化能力。同时，企业需要构建完整的数据价值实现体系：技术支撑体系、价值运营体系。只有这两个体系协同发展，才能确保人工智能技术在企业实现规模化、可持续的应用落地。

📍第二：对制造企业而言云基础设施也至关重要，同步还需构建安全的数据存储体系、弹性算力支撑和模型训练环境。只有夯实这些基础，才能有效开展AI场景的孵化和迭代。

📍第三：聚焦场景、持续创新。企业应当优先选择高频、刚需、高价值的场景作为试点，以此建立可持续的商业闭环。

📍第四：明确行业智能体架构。唯有在标准化的架构基础上持续创新演进，方能实现产业生态的繁荣。

同时，智能化不是孤军奋战。郭振兴表示，华为希望建立一个开源、开放的生态环境，发挥伙伴的能力优势，助力制造企业实现智能化升级，让人工智能的飞轮效应运转起来，帮助千行万业跨越数智化鸿沟。

重构工业版图：AI带来制造企业全流程变革

作为一家强研发和生产的制造型企业，华为业务遍布170多个国家和地区，每年为数百家运营商、数万家企业提供服务。经过多年的探索与实践，华为在实现自身全面智能化升级的同时，也逐渐形成了“源于制造、更懂制造、服务制造”的独特优势。

为了帮助更多制造企业落地智能制造典型场景，郭振兴表示，华为在持续推动ICT产品和技术创新的基础上，通过自身实践+ICT技术，与合作伙伴一道深耕业务场景，面向7大场景打造了20个解决方案，可以帮助客户快速构建数智化能力。

📍在机器人行业，华为依据自身的研发变革经验，助力科沃斯打造了IPD管理体系，重塑了结构化研发流程，实现了研发质量与生产质量的协同管理，节约了科沃斯的研发制造成本。

📍在电子家电行业，基于华为昇腾算力底座，美的融合大模型应用和开发AI智能体，实现12个大模型在昇腾上的迁移适配。通过加速AI与全业务场景结合，助力美的生产效率提升、产品和服务升级，为全球客户、员工、坐席等提供高质量、高体验智能服务。

📍在医药行业，柳州医药通过华为天筹求解器，建立供应领域数学模型、自动求解算法，形成最优拣货、调度、排线、采购、运输策略。通过AI线路规划+装载规划算法，配送效率预估提升15%；通过3D建模可视化仓库分区，仓内拣货效率预估提升18%；通过预测补货算法，降低仓间调拨。目前柳药集团路径规划时间从3小时缩短至30分钟，年度供应链综合成本降低3%。

华为深耕制造行业多年，技术能力已深入落地车辆主机厂、机械与零部件、家电电子、新能源、医药、轻工业等众多细分行业。未来，华为将持续推进AI与制造业全流程的融合，深化AI+研发、AI+生产、AI+供应、AI+销售、AI+服务等多个重要环节，帮助更多制造企业提质增效，赋能制造业新质生产力发展。