新火種
2024-11-14 
“人工智能+”賦能制造業，華為如何助燃新質生產力？
來源：丁常彥
近年來，得益于智能計算、大模型等新技術的持續突破，以及智能基礎設施的不斷夯實，人工智能技術正在成為新型工業化的重要驅動力，加快制造業形成和發展新質生產力。尤其在進入2024年以來，“人工智能+”行動的開展，人工智能正在與制造業深度融合，推動制造業數智化轉型進入新階段。
在日前召開的“2024華為AI+制造行業峰會”上，華為中國政企業務副總裁郭振興在接受媒體采訪時表示：AI的崛起正在重構整個生產關系，可以幫助制造業增強高科技、高效能、高質量的能力，實現提質、降本、增效和減存，從而激發新質生產力。
波士頓咨詢公司去年年底發布的報告顯示，制造業高管普遍將人工智能列為可能對其運營產生積極影響的技術之首，并相信可以實現潛在的投資回報率；比如，AI的應用，可以將車間生產率提高20%以上。
為了進一步推動AI落地，提速制造業數智化轉型，華為一方面將持續推動產品和技術創新，另一方面將基于自身實踐，與伙伴一道，推動創新技術與業務場景的融合，持續深耕制造業，讓智能在制造生根。
華為中國政企業務副總裁郭振興
順應“AI+”浪潮，加速布局行業數智化轉型
2024年，政府工作報告提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動。“人工智能+”首次被寫入政府工作報告中。近年來，隨著數字經濟持續滲透，產業數字化規模逐步提升，人工智能正在與制造、醫療、教育等眾多行業加速融合，成為重塑千行百業的重要引擎。
面對這一趨勢，郭振興表示，華為將繼續堅持在根技術研發上的投入，比如云計算、5G、鯤鵬、昇騰、鴻蒙、歐拉、AI大模型等，為行業創造更大價值；與此同時，為了讓人工智能能夠賦能產業，幫助傳統產業數智化轉型，華為還成立了行業軍團，深入行業、深入場景，縱向縮短管理鏈條，更好地響應客戶智能化需求；橫向快速整合研發資源，全力支持千行萬業的智能化轉型。
在制造行業，華為制造與大企業軍團一直秉持“深耕制造，讓智造生根”的價值主張，通過自身的技術創新，行業實踐和生態合作，持續為制造企業夯實智能化根基；并通過打造一個個行業標桿項目，支撐智能制造“中國模式”的推廣復制。
對于制造企業如何推進AI大模型實踐，郭振興認為首先應該架構優先，在這方面，華為已經基于自身實踐，并通過與伙伴一道，從智能感知、智能聯接、智能底座、智能平臺、AI大模型和智能應用等多個層面入手，打造了行業智能體架構；
其次是平臺先行，平臺代表了能力，也代表了經驗的沉淀和最佳的流程實踐，目前，很多頭部制造企業都已經建設了云平臺，并在此基礎上建設AI平臺，進而建立圍繞數據價值的能力體系和圍繞數據技術的能力體系；
第三是先易后難，緩進急戰，企業應該選擇高頻、剛需、高價值的場景快速實現價值閉環，再做較難的應用場景，只有這樣才能產生“飛輪效應”，實現經濟效益最大化，并形成正循環，持續推動AI大模型的落地應用。
數智化轉型帶來新要求，ICT基礎設施亟需升級
如今，AI正在加速推進企業數智化轉型，這同時也給ICT基礎設施帶來了新機遇；不僅如此，為了更好地幫助制造行業實現AI大模型落地，ICT基礎設施也在加速升級。
不久前，工信部等七部門聯合印發的《推動工業領域設備更新實施方案》也強調，要構建工業基礎算力資源和應用能力融合體系，加快部署工業邊緣數據中心，建設面向特定場景的邊緣計算設施，推動“云邊端”算力協同發展。加大高性能智算供給，在算力樞紐節點建設智算中心。
面對這一趨勢，郭振興表示，伴隨著數字經濟與實體經濟的深度融合，智能化變革正在對ICT基礎設施提出新的要求。具體來說，ICT基礎設施在算力、運力和存力三個層面都需要升級，以滿足智能化變革需要。
在算力層面，隨著行業數智化轉型的持續推進，云計算已經成為通用算力的基礎設施，企業通過高性能、標準化、模塊化、可組合的云業務，可以滿足高效、靈活定制、快速交付、穩定安全的上云需求；在此基礎上，企業可以推進云平臺與AI平臺的融合發展。針對鏈長企業，則可以通過自建算力平臺的方式開展AI基礎設施的建設。
在運力層面，首先在數據中心內部，數據通信集群技術的應用，將實現AI算力效率的提升。有統計數據顯示，目前企業數據中心算力只有50%左右在發揮效益，而借助華為全新的AI網絡集群調度軟硬件解決方案，至少可以提升20%的算力利用率，并減少80%的中斷率。同時，隨著數字化、智能化的推進，工業承載網也將進一步升級，并支持高可靠、低時延的切片能力。除此之外，在網絡泛在接入上，園區網絡將支撐更多設備的在線化，這就需要企業采用更加高可靠、抗干擾的網絡技術，來保證數據的采集和傳輸。
在存力層面，高性能的訓練需要獨立式、分布式的存儲技術來支撐，以解決可靠性和效率兩大問題。與此同時，存力還需要解決數據安全的問題，比如，新修訂的保密法就要求，對重點領域敏感數據采取加密存儲、授權訪問、嚴格控制共享范圍或者其他更加嚴格的安全保密防控措施。
持續深耕制造行業，為行業轉型夯實三大底座
近年來，我國制造業發展持續呈現出高端化、智能化、綠色化的發展新趨勢。為了更好地推動制造業的轉型升級，郭振興強調，華為將致力于推進IT、OT、CT的深度融合，以滿足制造業數智化轉型的需要，為中國從制造大國邁向制造強國貢獻根技術。
而在行業深耕上，華為將聚焦汽車、電子、新能源、煙草、制藥、央企重工等細分行業，識別200+AI價值場景地圖，沉淀專家經營，不斷拓展業務場景的智能化，并孵化更多的AI大模型。
以汽車為例，華為除了繼續開展智能駕駛領域的創新之外，還將為汽車行業提供端到端的開發工具鏈，包括軟件工具鏈、硬件工具鏈、數據工具鏈、AI工具鏈等，幫助企業實現研發效率提升10倍，并降低行業應用人工智能的門檻。
此外，在電子行業，華為將持續發力在EDA工具上的孵化；在家電領域，華為將推動人工智能在質量檢測上的應用，以幫助企業提升產品質量；在制藥行業，華為也將通過AI大模型技術，賦能制藥企業開展新藥研發等。
郭振興表示，在深耕制造行業過程中，華為注重通過三個底座的打造，來支撐行業的數智化轉型。首先，華為將以自主創新的根技術和解決方案打造適合行業的算力平臺和AI平臺，從而構建解決方案底座，幫助制造企業實現人工智能的落地。
其次，華為致力構建生態底座，通過與上下游生態伙伴一起幫助企業實現數智化轉型。比如，在裝備層面，華為提供的鴻蒙操作系統等，可以以更低的成本實現裝備的管理和數據采集；在應用層面，華為會將自身的算力能力開放給伙伴、開發者和ISV，讓他們更加高效地開展人工智能訓練。
第三，華為致力夯實人才底座，目前，AI大模型領域的人才稀缺，為此，華為正在聯合高校，共同開展人工智能開發大賽等，吸引更多人才參與到AI大模型開發中；同時，華為正在聯合培訓機構、大學等，共同開發人工智能課程，并向企業提供技能轉換的培訓，幫助企業把抽象的數智化轉型變成具象化的藍圖。
如今，人工智能技術正在給制造業帶來前所未有的變革，從產品設計到工藝設計，從生產線優化到質量管控，從設備管理到供應鏈管理，人工智能正在重塑制造業的未來，全面激發新質生產力。為了進一步加速人工智能在制造業的場景化應用，華為也將基于自身技術創新能力和行業經驗積累，不斷深化與產學研伙伴的合作，共同深耕制造，讓智造生根。
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