在汽车研发仿真过程中，AI显著压缩产品设计与验证周期；在电子产品的检测产线上，AI大幅提升零部件缺陷识别精准度；在药物分子生成实验里，AI有效降低了失败率和试错成本。当数字技术真正扎根产线、融入研发、重构流程，它便不再是锦上添花的点缀，而是重塑产业竞争力的核心引擎。工信部公布的数据显示，截至2025年底，规上制造业企业人工智能技术应用普及率已超过30%。

为助力制造企业精准把握AI浪潮下的数智化转型趋势，推动产业从单点技术应用向全链条价值释放跨越，在日前华为与江汽集团联合举办的AI+制造行业峰会2026期间，华为中国政企业务副总裁郭振兴围绕如何以创新与实践助推AI与制造业深度融合进行了解读。从“源于制造、服务制造”的能力沉淀释放，到“三层五阶八步”的方法论推广实施，乃至“跃升行业智能化”的高质量赋能提速，华为2026年不断加速，以全要素、全流程、全产业链的数智化转型升级，为千行万业铺就一条以AI赋能智能化升级的完整路径。

图 华为中国政企业务副总裁郭振兴

01跃升元年，打开智造“新空间”

从研发周期的极度压缩，到生产良率的精准把控，再到供应链成本的系统性优化，制造业的AI应用正迎来从“试水”到“跃升”的关键拐点。根据IDC的预测，到2029年中国AI总投资规模预计达1,114亿美元。政策层面，2026年政府工作报告首次提出“智能经济”概念，“人工智能+”行动意见指出，推动AI与各领域深度融合，赋能科技、产业、民生、治理等六大方向。

然而，繁荣背后痛点犹存。郭振兴指出，90%的企业数字化转型失败都源于无架构、堆系统、补丁式建设。传统烟囱式架构下，信息孤岛林立、重复建设频发、数据共享困难、系统联动滞涩；工业现场设备种类繁多、协议各异、维护复杂，让互联互通成为横亘在数智化道路上的第一道关卡。

面对滚滚而来的AI大势，制造企业的多系统烟囱式架构正在加速重构，朝着统一标准、统一架构、统一数据格式、分层解耦和持续迭代的方向发展，江汽集团就是其中的先行者。在其占地1,500余亩、投资超150亿元的尊界超级工厂，江汽集团携手华为构建统一AI平台，沉淀核心能力，赋能全业务链。在这座百万级超豪华车型生产基地，尊界S800单车开放配置多达上万种，对质量与柔性生产的要求堪称“走入了技术的无人区”。

通过与华为共建全面创新的AI基础设施，江汽集团将技术势能转化为产线动能。在AI质检环节，依托华为盘古CV基础大模型和昇腾算力底座，通过自身130万张高质量图片数据增训，打造出江淮CV质检L1大模型。当工艺发生改变时，单工位仅需提供50至100张新照片，即可在ModelArts低代码平台快速训练并部署，算法准确率高达99.99%。截至2025年底，工厂已积累超100万张质检图片，总装车间全车超过1,600项视觉质量检测点实现大模型覆盖。

在数字孪生方面，项目组通过IT/OT融合生产网替代传统工厂数张网的复杂架构，实现每秒30万条数据的实时采集与百毫秒级时延同步，PB级质量数据可实现秒级查询追溯，能够将工厂状态回溯至任意时刻，查看在制品编码、工艺参数与质检数据。这意味着，传统工厂的质量“黑箱”被彻底打破，生产全过程实现了透明可溯、精准可控的数字化治理，为超豪华汽车的高品质交付筑起了坚实的数据底座。

在下线检测（ELO）单元和柔性生产方面，工厂依托Wi-Fi7技术实现每车4GB质量数据日志包的高速回传。通过数据治理、数仓建设与5G AGV岛式装配，打通了从数据采集、流转到应用的全链路，以数智化的“确定性”有力支撑了车型配置的“不确定性”，真正实现了超豪华品质与大规模定制的平衡。

02筑基固本，五层协同释放数智“源动力”

这种通过技术结合场景，持续提升数智化水平的例子在江汽集团比比皆是。可以看出，从AI质检到数字孪生，从柔性排产到智慧园区，一批智能制造典型场景正加速涌现，为制造企业数字化转型、智能化升级提供了有益参考。纵观这些数智化应用场景，不难看出其根基在于强大的数字底座。正所谓“工欲善其事，必先利其器”。华为以智能感知、智能联接、智能底座、智能平台、智能应用五层架构为蓝图，为企业数智化转型提供有力支撑。

在智能感知层，华为以OpenHarmony打通万物智联的“最后一公里”。从ERP到MES，制造企业信息化历经多年，却时常容易陷入“烟囱式”困局，导致数据孤岛：工业现场设备种类繁多、协议各异，同一场景常涉及四五种标准，联动困难、升级缓慢。华为以OpenHarmony为统一底座，打破设备、数据与应用的壁垒，坚持“一个品牌、一套标准、N种发行版”。截至2025年底，OpenHarmony社区开发者超万名，外部代码共建累计500万行，装机量达1.38亿台。

在智能联接层，华为星河AI网络守护高可靠制造。工业环境电磁干扰强、温湿度恶劣、安全风险高，传统网络难以承载AI时代高频、实时、可靠的数据洪流。华为星河AI生产网以独家Wi-Fi7 ASFN零漫游技术，实现AGV无感切换，漫游0丢包，破解柔性生产中的设备卡顿难题；工业交换机具备IP41防护，兼容多类工业接口，在-40℃至75℃极端环境下稳定运行；iMaster NCE与HiSec Insight联动构建立体安全防护，以AI引擎实现端网安协同防御，直面勒索病毒等威胁。截至2026年3月，华为已在汽车、电子、光伏等行业部署超1,000张生产网，成为工业智能联接的坚实纽带。

在智能底座层，华为以算力与数据满足可持续与高质量需求。智能化的可持续，首先是算力的可持续。2026年，华为持续开放模组、标卡、服务器、超节点等系列化硬件，打造覆盖大中小全场景的算力底座。在新品迭代上，Atlas 950 SuperPoD支持8,192张昇腾卡，Atlas 960 SuperPoD支持15,488张昇腾卡，在卡规模、总算力、内存容量、互联带宽等关键指标上全面领先业界。

与算力并重的，是数据底座的突破。华为推出AI数据平台OceanStor A800，直击业界知识检索精度低于70%、智能体“记不住”等痛点，实现多模态检索精度达95%、推理吞吐提升2倍、首Token时延最高降低90%。截至2026年3月，制造客户在AI场景下部署华为存储容量已超800P，覆盖自动驾驶、AI质检、边缘推理等全场景需求。

在智能平台层，华为以“Data+AI”双轮驱动，加速智能化进程。在底层，华为依托算力、网络、存储等ICT基础设施打造统一云底座，上层则通过混合云协同公有云与边缘云，实现多云统一治理与资源协同。该平台以Data与AI双引擎支撑数据治理、智能数据湖、AI训推平台与行业智能体建设。

五层架构的价值，最终要在业务场景中兑现。在智能应用层，华为沿着“研、产、供、销、服”全链路，打造“硬件开放、软件开源、模型百花齐放”的AI生态，将技术能力转化为可落地、可量化、可复制的场景化方案：

在研发设计领域，AI是创新的“加速器”，驱动代码生成、仿真验证与知识检索从人力密集型走向智能驱动型，让创意更快转化为现实；

在生产制造领域，AI是质量的“守门员”与柔性的“调度员”，以AI大模型守护全域质检，以数字孪生构建虚实映射的透明工厂，以智能排产破解大规模定制的复杂难题；

在供应物流领域，AI是资源的“精算师”，贯通需求预测、库存优化与运输调度，让物料流转从人脑经验迈向全局最优；

在营销服务领域，AI是客户的“贴心顾问”与设备的“健康医生”，赋能销售预测、智能客服与主动运维，让市场响应更敏捷、客户体验更有温度；

在智慧园区领域，AI是安全的“侦察兵”与运营的“智慧脑”，融合安防、消防、能效等多维管理，让园区从被动处置走向主动感知、从分散运维走向一体化运营。

感知让设备开口说话，联接让数据畅行无阻，底座让知识快速凝练，平台让能力灵活调度，应用让价值最终兑现——五层并非简单堆砌，而是环环相扣、层层递进，形成“感知-传输-计算-使能-应用-反哺”的完整飞轮。物理世界的每一台设备、每一条产线、每一个园区，由此转化为可计算、可分析、可优化的数字资产，推动制造企业从“单点智能”迈向“系统智能”，在数智化深水区行稳致远。

03破局良方，五步法淬炼转型实践“方法论”

AI已从浅水区步入企业发展的深水区，甚至引发量变到质变的组织变革。在郭振兴看来，如果管理层将AI停留在浅尝辄止的表面应用，则很难为企业带来高价值回报。面对这场全面变革，郭振兴结合华为自身实践与行业洞察，为中国制造企业数智化转型开出了“五步法”良方——战略决心、架构引领、价值场景选择、基础设施先行、组织保障。这既是方法论，更是穿越智能化深水区的行动指南。

战略决心：一把手定航向，锚定数智化转型“主心骨”

从数字化到数智化，是企业穿越周期的必答题，但绝非易解题。其背后是巨大的创新投入、多业务与多技术的深度协同、全维度数据的贯通融合，以及跨组织、跨流程的系统性重构。不确定性如影随形，复杂性层层叠加，这注定不是常规的技术项目，而是需要一把手亲自定调、亲自推动的战略工程——唯有顶层确立AI战略，统筹全局建设，统一训练底座，再分领域分步实施，方能将不确定性转化为确定性增长。

架构引领：五层架构绘蓝图，走出“堆系统”的转型陷阱

数字化转型本质上是业务重构，绝非软件替代。因此，企业必须首先规划统一架构，以“智能感知—智能联接—智能底座—智能平台—智能应用”五层架构为蓝图，分层解耦、持续迭代。这不是纸上谈兵，而是企业数智化转型的实践总结。

价值场景选择：小切口里挖深井，以“大纵深”创造真价值

场景选得准，转型才能走得稳。华为提出“三层五阶八步十二问”的科学方法，引导企业精准识别高价值场景，以“小切口、大纵深”策略破局。小切口，是为了快速见效、建立信心；大纵深，是为了做深做透、创造真价值。唯有对准关键场景死磕到底，才能让数智化从“盆景”变“风景”，给企业转型带来质的飞跃。

基础设施先行：构筑智能底座，打通智能化“任督二脉”

工欲善其事，必先利其器。数智化升级关键的“器”就是基础设施。与机械化、自动化时代“单点装备即可提效”不同，智能化时代的效率提升是系统工程——唯有平台早一天建成，团队早一天上平台练兵，方能打通“任督二脉”，让AI能力真正转化为业务价值。

组织保障：人才机制双驱动，锻造智能化“先锋队”

数智化转型表面是技术变革，实质是组织与人才的深层重塑。企业需要成立专班、压实一把手责任，建立跨部门协同机制，确保统筹有力、执行到位；同时大力培养“懂行业、懂AI”的复合型人才，全面提升组织AI技术浓度。建议企业设立独立的数智化部门，授予专项预算与跨部门决策权，专职统筹AI与数智化转型落地，让战略从纸面真正走向产线。

04小结

2026年，AI+制造正跨越从技术爆发到产业重构的关键拐点。华为给出的答案是：以战略决心为牵引，以架构引领为蓝图，以价值场景为切口，以基础设施为先导，以组织保障为后盾。当OpenHarmony打通设备壁垒、星河AI网络连接生产现场、昇腾超节点释放算力潜能、AI数据平台激活知识价值，制造业的智能化不再是单点工具的堆砌，而是全链条、全生态的系统跃升。正如郭振兴所言，AI是一场不折不扣的全面变革。面向未来，华为将持续深耕行业智能化，与合作伙伴一道，让AI新质生产力在制造的每一寸土地上生根发芽。

“数智世界 一触即达” 选择华为，让您的企业轻松数智化。

推荐阅读：