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从单点破局到系统重构 制造业加速跃升智能化
来源:新华网 | 作者:安徽京准电钟 | 发布时间: 2026-05-29 | 17 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ | 分享到:
在AI+制造行业峰会2026上,华为中国政企业务副总裁郭振兴明确提出,2026年是制造+AI的深耕跃升之年。当行业彻底走出概念验证与试点探索的“浅水区”,人工智能已全面融入制造企业核心生产系统,不再是辅助增效的工具,而是驱动新质生产力的核心载体。这一判断,建立在价值能量化、客户愿投资、方案可复制、生态渐成熟四大标志之上,更是政策导向、技术突破、行业实践多重共振下的必然走向。

在AI+制造行业峰会2026上,华为中国政企业务副总裁郭振兴明确提出,2026年是制造+AI的深耕跃升之年。当行业彻底走出概念验证与试点探索的“浅水区”,人工智能已全面融入制造企业核心生产系统,不再是辅助增效的工具,而是驱动新质生产力的核心载体。这一判断,建立在价值能量化、客户愿投资、方案可复制、生态渐成熟四大标志之上,更是政策导向、技术突破、行业实践多重共振下的必然走向。

华为中国政企业务副总裁 郭振兴

从单点到系统的价值跃迁

郭振兴表示,制造业与AI的融合在2026年实现三大关键跃升。一是数智化投资跃升,26年行业预测,企业数智化投资相对收入占比从2.5%提升到3%~3.5%;二是数智化基础设施跃升,AI推理普及,千行百业推理应用的投资大规模增加,预测空间7000+亿;三是AI解决方案价值跃升,AI从单点技术创新转向系统性解决业务难题,价值可量化。

这一跃升的背后,是政策与市场的双重驱动。政策层面,“十五五”规划纲要强调全方位推进数智技术赋能,并明确提出“抢占人工智能产业应用制高点”。工业和信息化部等八部委印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》中,明确推动3—5个通用大模型深度应用、打造100个工业高质量数据集、推广500个典型场景、选树1000家标杆企业。据IDC预测,2029年中国AI总投资规模将达1114亿美元,到2030年智能终端与Agent智能体普及率将超过90%,智能经济成为国民经济核心增长极。

市场层面,AI人才供需已出现结构性缺口。以智能驾驶为例,2025年该领域新发岗位量暴涨28倍,核心算法岗位供需比低至0.79,净缺口达4.4万人。企业正加速储备AI能力,组织变革正在向专职化、矩阵化、人机协同演进。

“五步法”穿越转型深水区

依托三十余年制造与技术积淀,华为打造了覆盖智能感知、智能联接、智能底座、智能平台、场景应用的五层技术体系,已在多个行业标杆项目中兑现规模化价值。

感知层,以OpenHarmony为统一数字底座,打通设备、数据、应用的壁垒。截至2025年底,OpenHarmony装机量已达1.38亿台;联接层,针对工厂柔性生产AGV丢包、工业环境强干扰、高附加值产线勒索风险三大痛点,推出星河AI网络,已累计部署超1000张,凭借独家Wi-Fi 7 ASFN技术实现AGV漫游零丢包,工业交换机支持-40℃~75℃宽温运行,iMaster NCE + HiSec Insight立体式安全防护有效抵御勒索病毒与网络攻击,保障生产安全;算力层,面向大模型训练、中心推理、边缘计算全场景提供算力支撑。昇腾超节点和超节点集群自发布以来累计部署500套,服务了超过50家客户。最新发布的Atlas 950/960 SuperPoD超节点分别支持8192/15488张昇腾卡,关键指标领先;数据层,AI数据平台将多模态知识检索精度提升至95%、推理吞吐提升2倍、首Token时延最高降低90%,支持智能体长周期任务记忆,解决行业“知识不准、推理慢、记不住”的共性痛点,截至2026年3月,制造场景华为存储部署容量已超800P,覆盖自动驾驶、AI质检、边缘推理等各类场景需求。

这套能力已在多个标杆项目中落地:江淮尊界超级工厂依托该体系,实现0.5毫米级装配精度、上万种个性化选配的C2M柔性生产,尊界S800上市10个月以来,累计交付量超过16,000台‌;五粮液智慧园区整合安防、交通等5类系统,运营效率提升20%。

为帮助制造企业把跃升趋势转化为实际收益,郭振兴在演讲中给出五步转型实操建议,这也是华为服务数千家制造客户的经验总结。

一是强化战略决心,数智化转型是全业务、全流程、全组织的系统变革,必须由企业一把手统筹定策、长期投入,在场景、流程、组织、数据、IT全维度协同推进,杜绝碎片化、补丁式建设。二是坚持架构引领,摒弃烟囱式信息系统,以智能感知、智能联接、智能底座、智能平台、行业应用五层统一架构为蓝图,统一标准、数据与架构,从源头避免信息孤岛,支撑长期迭代。三是科学选择价值场景,以“三层五阶八步十二问”为方法,从价值、数据、成本、风险、技术五个维度量化评估场景成熟度,聚焦高价值场景小切口切入、大纵深落地,以快速见效建立转型信心。四是推动基础设施先行,算力、网络、数据平台等智能化底座需提前布局建设,让业务团队尽早使用磨合,打通数据与业务壁垒,释放系统效率。五是做实组织保障,实行一把手责任制与专班运作,建立跨部门协同机制,加快复合型人才培养,建议设立预算单列、拥有跨部门决策权的数智化部门,从机制上保障转型高效推进。

截至2025年底,我国规上制造业企业AI技术应用普及率已超30%,智能化已变“必答题”。2026年作为制造+AI的跃升之年,行业唯有紧抓窗口期,战略、架构、场景、底座、组织协同发力,才能真正以AI释放新质生产力,在智能经济时代抢占发展先机。