從IPD研發的流程管理，到ISC供應鏈的管理，華爲逐步建立起了IT信息系統。爲了不讓公司隨着業務規模進一步的擴大而失控，2014年开始，華爲开始了真正意義上的數字化建設。

作爲國民經濟的命脈，制造業是實體經濟的主體，也是現代化產業體系的核心內容。隨着人工智能、大數據、雲計算等創新技術的發展及在制造業應用中的不段深入，迎“新”而進，向“智”而行成爲制造業高質量發展的必由之路。那么，傳統工業企業如何落地企業數智化战略規劃，人工智能會爲制造業發展及數智化建設帶來哪些新的機遇?

在數字經濟與智能制造深度融合的浪潮中，華爲作爲一家以研發爲核心競爭力的制造企業、ICT基礎設施提供商。從深耕制造到智造深耕，不斷強化自身的同時輸出自身的技術和管理經驗，更通過定制化解決方案和持續的技術支持，幫助制造業實現數智化升級和業務創新。

深耕制造與智造深耕

作爲一家以研發爲核心競爭力的制造企業，華爲在數智化轉型道路上的探索與實踐，不僅爲自身帶來了顯著的業務增長和效率提升，更推動了整個制造業的數智化轉型發展。2014年，華爲便啓動了全面的數字化轉型，通過建立全要素連接和實時反饋系統，實現了生產、供應、服務等各個環節的精細化管理。在此基礎上，華爲進一步引入了人工智能技術和大模型服務，將數智化轉型推向了更深層次。

華爲中國政企智能制造系統部總經理楊萍

華爲的IT建設和業務管理的變革最早是從90年代开始的，當時是屬於信息化建設階段，華爲中國政企智能制造系統部總經理楊萍介紹到，從IPD研發的流程管理，到ISC供應鏈的管理，華爲逐步建立起了IT信息系統。爲了不讓公司隨着業務規模進一步的擴大而失控，2014年开始，華爲开始了真正意義上的數字化建設。

首先，在公司建立了全要素的聯接和實時反饋系統，將在生產領域的600多萬的裝備，以及裝備之間的幾十種通信以及上百個品牌的設備做了全聯接，爲後續打通各個工廠之間的生產數據奠定了堅實的基礎。

其次，華爲开展了數據治理工作，建立了自己的數據治理的頂層架構，明確了BOM數據的具體責任範圍，並確立了數據在各部門間的流通機制，以確保不同產業、群體和職能部門能夠基於同一套數據進行有效溝通。

最後，華爲做了安全體系的建構。數字化轉型的基石是數據的安全，爲確保數據安全，“我們做了主機圍欄、網絡圍欄、應用圍欄、數據圍欄等多重防護措施，使得外面的攻擊和危險攻不進、看不到、拿不走、打不开、內部可恢復”，楊萍如是說道。

在研發領域，華爲充分利用人工智能技術，通過AI开發助手實現了讀代碼、寫代碼、調代碼、測代碼及查代碼全流程智能化，大幅提高編碼效率。此外，華爲還通過構建研發領域的四大數據庫——對象庫、規則庫、過程庫和模型庫，爲研發人員提供了強大的數據支持和分析工具，進一步提升了研發效率和創新能力。

在生產領域，華爲的智慧工廠更是將數智化轉型的成果展現得淋漓盡致。通過引入智能排查、物流優化、生產知識圖譜等先進技術，華爲實現了生產线的智能化升級和高效運營。以東莞研發工廠爲例，該工廠主要生產高端手機，通過引入人工智能技術和大模型服務，工廠的生產效率得到了極大提升。原來需要80人的產线，現在僅需14人，且一部高端手機的生產周期從原來的數小時縮短至20秒。這樣的生產效率提升，不僅爲華爲帶來了更高的產量和更低的成本，更爲其在全球市場的競爭提供了有力支持。

道不遠人，華爲與制造企業同行

華爲深知，制造業是國民經濟的基石，只有通過數智化轉型實現制造業的高質量發展，才能推動國家從制造大國邁向制造強國。因此，華爲將持續在技術研發、經驗積累和生態構建等方面深耕細作。通過與制造企業的深度合作，華爲不僅將自身的技術和管理經驗輸出給合作夥伴，更通過定制化解決方案和持續的技術支持，幫助合作夥伴實現了數智化升級和業務創新。

在與長安汽車數智工廠的合作中，華爲通過“一雲一網一平台”的智慧工廠解決方案新架構，爲數智工廠構建起堅實的數智化底座，助力長安汽車打通工程數據流、商業信息流和生產供應流，加速實現產品數據的快速傳遞和訂單的敏捷響應。

除了制造環節，華爲還與衆多頭部車企在數字化研發領域進行合作，基於數據主线構建數智化研發平台，實現了研發流程的高效協同和研發周期的顯著縮短。助力新車型的研發周期縮短了25%，研發成本降低了15%。此外，在售後服務領域，也基於華爲的大模型技術和人工智能算力底座，助力車企構建售後維修知識圖譜，縮短技師培養周期，助力車企降本增效。

在生物制藥企業，華爲利用盤古醫藥分子大模型，通過科學計算加速藥物研發過程，加速縮短新藥研發周期，降低研發成本，同時顯著提升新藥研發成功率。

這些成功案例的背後，是華爲在數智化轉型方面深厚的積累和創新能力的體現。華爲不僅將自身的技術和管理經驗輸出給合作夥伴，更通過持續的技術與解決方案支持，幫助合作夥伴實現數智化升級和業務創新。

制造企業數智化需借力，向“新”

對於正在探索數智化轉型的制造企業而言，華爲的經驗和建議無疑具有重要的參考價值。首先，制造企業應明確數智化轉型的战略定位和目標，將數智化轉型與企業的主營業務緊密結合，確保轉型成果能夠爲企業帶來實實在在的價值。其次，制造企業應重視數據治理和數據安全工作，建立完善的數據管理體系和安全機制，爲數智化轉型提供堅實的數據基礎。最後，制造企業應積極尋求與行業領先企業的合作機會，通過借鑑先進經驗和技術手段，加速自身的數智化進程。

此外，制造企業還應關注人工智能等新技術在數智化轉型中的應用前景。通過引入人工智能技術，制造企業可以實現生產過程的智能化升級和業務流程的自動化優化，進一步提升企業的競爭力和市場響應速度。

未來，華爲將持續深耕技術，充分利用其在過去30年中高強度研發投入所積累的優勢，爲制造企業在數智化轉型的徵途中提供堅實的基礎技術支持。使得制造企業在技術基礎的軟件和硬件方面不再受制於人，並能享受到全球領先的硬件與軟件基礎設施服務。與此同時，華爲也將不斷推進自身的數字化與智能化升級進程，並將這一過程中積累的寶貴經驗轉化爲服務能力，以助力更多制造企業攜手同行，共同推動中國制造業的高質量發展。

標題：深耕制造與智造深耕：道不遠人，華爲與制造企業同行

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