“在科技创新领域，大家平时接触到的可能是华为各种解决方案的创新。然而在解决方案创新的底层，还有大量的基础技术创新和投入。这些投入在短期内或许难见成效，但一旦成功，将对整个产业带来深远影响。”华为中国政企业务副总裁郭振兴在“华为AI+制造行业峰会2024”上对记者如此表示。
5月16日，以“数智制造，激发新质生产力”为主题的“华为AI+制造行业峰会2024”上，来自汽车、机械电子、医药、重工业、轻工业等制造行业的企业代表、产业伙伴，热烈探讨加速制造行业数智化转型的新模式和新方案。
积极拥抱AI技术带来的变革机会
随着算力和数据的爆发，人工智能在过去几年里产生了质变。毫无疑问，作为数字经济的重要驱动力，人工智能技术已经成为了第四次工业革命中的重要基石，同时也是发展新质生产力的主要阵地之一。
郭振兴认为，人工智能技术在提质、降本、增效、减存方面存在巨大潜力，因此积极拥抱新技术将会带来新的变革机会。以日常生活中的智能客服电话场景为例，除了一些通用客服外，目前常见的客服电话已经很难区分到底是人工还是AI机器人。在AI大模型技术的加持下，问答式的AI客服已经成为现实，用户只需提问，AI就能回答。由此可见，AI技术能够帮助企业大幅提升工作效率，并且有效降低运营成本，具有非常大的应用价值。
在此背景下，华为积极响应国家“人工智能+”行动，通过科技创新推动产业升级。为此，华为每年将10%的收入投入到研发当中，其中去年研发投入高达1647亿元，占收入的23.4%。而在过去十年，华为的研发投入累计超过1.1万亿元，这一投资密度在全球范围内处于领先地位，同时也充分体现出华为对于科技创新的重视程度。
技术创新为核，打造智能化升级底座
华为持续投入技术创新，一方面体现在基础技术的创新，包括数学、算法、化学与材料、物理工程技术等关键领域；另一方面，华为也注重产业发展和创新，如云计算、5G、鲲鹏、昇腾、鸿蒙、欧拉、大模型等。这些技术创新帮助华为成功打造出智能化升级底座，不仅有力推动了华为自身蓬勃发展，也为行业解决方案创新提供了关键支撑。
正是因为有了坚实的技术底座和一系列解决方案的创新，华为在帮助传统制造行业的智能化升级方面才更加得心应手。为了进一步聚焦行业和深入场景，华为还通过军团化变革，深入行业与场景，纵向缩短管理链条，积极响应客户智能化需求；横向快速整合研发资源，全力支持千行万业的智能化转型。
夯实基础设施的底座，机遇总是垂青有准备的人
面对制造行业拥抱智能化的趋势，郭振兴建议企业在引入AI要素时，需要进行合理布局，才能通过叠加智能要素的方式实现自身变革。尤其对于制造企业而言，首要任务便是建立起采用云化、分层解耦的智能化参考架构，以数据和双算力驱动制造业数字孪生变革，才能帮助企业成功释放生产力。
在成功建立云化架构后，打造平台成为重点。已有云平台的企业应叠加AI平台以挖掘数据价值，而尚未建立云平台的企业需构建或采用混合云平台来承载高级服务和AI能力。
在此基础上，企业快速利用大模型就需要围绕数据价值和数据技术，建立数据采集、存储、计算、管理和应用的完整技术体系，再遵循“缓进急战”原则进行实施，即优先选择高频、刚需、高价值的场景实现快速闭环，以飞轮效应推动更多应用场景的开展，方能充分发挥数据要素价值，达到进入良性循环、提升经济效益的目的。
对此，郭振兴也为中小企业提出了相关建议：“随着数字化转型和智能化升级的推进，ICT基础设施必须进行重大变革，才能满足企业数智转型需求。”
首先，云计算变得至关重要，因为它提供了企业必要的通用算力。随着产业智能化的发展，云平台成为企业提升业务效率、实现资源弹性伸缩的关键。无论是小型企业使用公有云，还是大型企业自建私有云，云化都是数字化转型的第一步。
其次，网络基础设施也必须适应智能化的需求。一方面，数据中心内部网络（DCN）需要采用集群方案和数据通信技术，以提升AI算力效率，减少中断率；另一方面，工业承载网需要支持数字化控制信号的传输，实现高可靠性和低时延的网络切片能力。同时，泛在接入的网络，使得生产园区内的设备能够在线化并实现数据采集，其趋势必然向着无线化发展，如Wi-Fi7的部署。
最后，存储基础设施或存力，对于支持高性能训练至关重要。企业需要独立式和分布式的存储技术，来确保数据存储的效率、吞吐率和可靠性。同时，随着国家对数据安全重视的提升，存储基础设施还需要解决数据加密和安全问题。
行业实践遵照“先易后难、缓进急战”原则
本次峰会正式发布了多项华为携手合作伙伴深入制造场景打造出的AI创新成果，由华为牵头、多家合作伙伴共同参与的“制造业人工智能创新产业联盟”也在会上宣告成立。此举不仅意味着AI赋能制造产业数智转型迈入全新阶段，也标志着一个开放、包容、共享的AI创新应用平台正式建立，切实推动AI技术融入更多场景应用的同时，助力制造行业智能化水平跃升。
郭振兴在采访时明确指出，在众多行业的实践过程中，企业应当始终遵照“先易后难、缓进急战”的原则。华为选择了几个重点领域进行发力，包括汽车制造、电子、新能源、家电、生物医药和烟草行业。以汽车行业为例，华为提供了从数字研发到智慧工厂，再到智慧销服的多种端到端解决方案，以降低企业应用人工智能的难度；而在电子行业，华为面对EDA工程仿真等自主发展挑战，持续发力工业软件孵化。在新能源领域，华为也在持续迭代逆变器和绿色能源技术；在家电行业，华为利用人工智能技术大幅提升质量检测准确率，有效帮助企业提高产品质量。
特别值得一提的是，在生物医药领域，华为与合作伙伴共同取得了振奋人心的进展。通过使用大模型预测药物分子特性，华为帮助客户将药物研发周期从几年缩短到3至6个月，不仅大幅提高了药物研发效率，更有望颠覆传统的生物制药流程和工艺，造福更多病患。
“总体而言，AI赋能制造行业应当从高频、刚需、价值大的场景率先入手，快速实现价值闭环，然后再逐步向更难的场景深入，这样才能形成正循环的飞轮效应。”郭振兴解释说。
正如那句名言所说，“机遇总是垂青有准备的人”。在数智化浪潮席卷而来的今天，华为已经做好了充分的准备，并将继续引领和支持更多企业勇立潮头、乘风破浪，携手共绘智能制造的新蓝图，共启智能制造的新篇章。
（来源：News快报）
