摘要：AI技术的飞速发展，让这场以智能化水平决定制造业竞争格局的较量，离我们不再遥远。从自动化生产到质量控制的精准化，从供应链的协同优化到企业管理的智能化，无处不展现出AI技术强大的潜力。

《第四次工业革命》的作者克劳斯·施瓦布曾预言：“未来的制造业竞争，将不再是规模与成本的比拼，而是智能化能力的较量。”

AI技术的飞速发展，让这场以智能化水平决定制造业竞争格局的较量，离我们不再遥远。从自动化生产到质量控制的精准化，从供应链的协同优化到企业管理的智能化，无处不展现出AI技术强大的潜力。

但必须承认，AI与制造业的深度融合之路并非一片坦途，认知的落差，技术与场景的割裂，成功经验难以复制等难题依然存在。

只有让AI技术深入业务核心，才能真正迸发数智生产力。在华为全联接大会2025上，华为制造与大企业军团CEO刘超表示，“华为要探索AI落地企业核心场景、沉淀数智化能力、为企业创造价值的实践。”

制造业的智能化转型，首先是一场认知革命，然后才是技术革命。

刘超坦言，“中国市场，由于业务的场景更丰富，市场竞争更激烈，企业反而展现出更强的变革意愿。”所以我们看到，如国内新能源汽车企业，通过主动引入 AI 技术用于自动驾驶研发、智能座舱设计，因此快速提升产品竞争力，抢占了市场先机。

如果说认知是智能化转型的第一道关，那么AI的规模化部署则是第二重难题。制造业的业务链条长，场景碎片化严重，从研发设计、生产排程到质量检测、供应链协同，AI如果仅能做到零星部署，就如同在辽阔农田中播种零星作物，难以收获整体效益。

再者，技术体系化能力的缺失制约着智能化转型的深度。AI技术体涵盖算法、算力、数据等多个层面，并且需要与企业现有信息系统、生产设备深度融合，而制造企业通常不是技术密集型企业，这就需要找到拥有全栈技术能力的伙伴，比如华为。

最后，不同领域、规模的制造企业，生产流程与管理模式千差万别，在智能化转型过程中，缺乏可参考的成功案例，增加了试错成本和转型风险，使得企业“不敢转、不会转”。

这些问题的存在，正是刘超强调“华为要深耕企业价值链，迸发数智生产力”的现实背景，唯有系统化解题，才能突破转型困局。

破题的关键，恰在“深耕”这两个字上。深耕也代表了聚焦核心场景，协同生态伙伴，持续迭代的长期主义。

华为制造与大企业军团将以行业智能化为目标，聚焦研发设计与生产制造两大核心场景，并在汽车、电子、重工、轻工、零售、建筑地产、软件与高科技等行业持续深耕。

我们知道，研发决定企业创新上限，生产决定效率底线。为什么聚焦研发与生产两个价值点？刘超表示，“因为这两大环节是制造业价值链的核心，也是华为技术能力与行业需求匹配度最高的领域。”

在此基础上，华为通过技术深耕，升级智能化方案，并基于自身实践与多产品组合优势，打造了六个智能场景助手，覆盖从需求分析到方案落地的全流程。值得一提的是，这些方案都是华为与行业伙伴共同打磨，确保了可复制性与场景适应性。刘超也说，“华为的优势在于，自身‘源于制造，更懂转型’，在华为自身业务上积极实践数字化、智能化技术的同时，华为也在积极把这些经验和能力传递和共享给行业客户和伙伴。”

而在场景深耕方面，华为针对研发和生产场景，精心打造差异化方案，满足不同行业、不同发展阶段企业需求。在生产领域，华为提供可持续升级的整体解决方案，助力企业实现从生产信息化到数字化工厂，再到智能制造的飞跃。无论是老工厂升级改造，还是企业柔性生产、工厂数字孪生、产品质量追溯等复杂需求，都能通过华为智慧工厂系列化方案落地实施。

在研发领域，华为则为企业提供从搭建实践方法论、筑牢技术底座，到场景化落地、生态协同的一站式研发数智化解决方案。通过软硬件结合辅助研发作业，利用高效协同平台打通角色与数据壁垒，借助 AI 重新优化研发流程，全方位提升企业研发效率。

这份深耕，也结出了累累硕果。华为不仅构建起一张覆盖1500家伙伴的协同网络，也在多个行业取得了突破，比如在汽车领域，与广汽、江淮等车企共同探索研发数智化与智慧工厂建设；在电子行业，与美的、海尔推进AI+创新场景；在零售、建筑、农业等领域，也涌现出诸如天虹百灵鸟大模型、温氏集团全产业链数字化等标杆实践。

华为的深耕，也进一步证明了只有真正深入行业，才能让技术扎根于业务，让AI转化为生产力。

事实上，AI与制造业的关系，并非简单技术叠加，而是深度融合、相互成就。制造业场景丰富、数据密集、痛点明确，是AI最佳的试验田，也是AI价值释放的最大受益者。

正如刘超所言，人工智能时代下，企业面对AI早已不讨论“为什么"的问题，而是积极探索“如何做”和“做什么”。而华为通过大量实践总结出四大关键发现，揭示了AI融入制造业的核心逻辑。

第一，基础模型与行业数据的结合大幅提升AI可用性。以质量检测为例，传统方式需为每个场景标注上千张图片、重新训练模型，成本高、周期长。而基于大规模预训练出的视觉质检模型，仅需少量样本微调即可实现高精度检测。在很多电子企业实践中，连先进封装级的精密缺陷也能达到“0漏检"。“这一方案在很多企业的真实业务场景中，测试效果远超预期。”刘超说。

第二，智能、技术推动AI从辅助工具升级为主动帮手。在广汽集团的案例中，AI Agent已能自主分解和编排研发流程中的100多个工作节点，成为工程师的“虚拟助手”。这不仅解放了人力，更通过标准化、自动化提升了整体研发质量。随着华为与伙伴深入分析研发、生产、供应等场景的岗位需求，更多Agent方案正加速落地。

第三，AI应用的选择正从IT部门转向业务部门。这一转变意义深远，因为业务人员更清楚痛点所在，也更关注投入产出比。比如在广新集团，业务部门与IT部门联合推出的AI应用集市，仅4个月就覆盖办公、财务、法务等多场景，实现了“全员化智能普惠”。

第四，新型IT架构成为支撑未来变革的基础。越来越多企业像温氏集团一样，选择与华为共同规划数智化顶层设计，从种猪生产流程优化到数字化养殖示范，逐步实现全产业链覆盖。

华为深知，只有深耕行业，才能让智能真正生根发芽；只有聚焦价值，才能让技术转化为真实的生产力提升。“在大企业与制造军团成立的三年中，我们服务了全球超过27000家制造与大企业客户，客户规模增长超过50%。” 刘超说。

通过聚焦核心场景、升级智能化方案、与客户和伙伴紧密合作，华为正为制造业智能化转型铺设坚实道路，并为全球制造业转型升级贡献中国智慧与力量。

来源：科技象一点号1