“在科技創(chuàng)新領(lǐng)域，大家平時(shí)接觸到的可能是華為各種解決方案的創(chuàng)新。然而在解決方案創(chuàng)新的底層，還有大量的基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新和投入。這些投入在短期內(nèi)或許難見成效，但一旦成功，將對整個(gè)產(chǎn)業(yè)帶來深遠(yuǎn)影響。”華為中國政企業(yè)務(wù)副總裁郭振興在“華為AI+制造行業(yè)峰會(huì)2024”上對記者如此表示。

華為中國政企業(yè)務(wù)副總裁郭振興

5月16日，以“數(shù)智制造，激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力”為主題的“華為AI+制造行業(yè)峰會(huì)2024”上，來自汽車、機(jī)械電子、醫(yī)藥、重工業(yè)、輕工業(yè)等制造行業(yè)的企業(yè)代表、產(chǎn)業(yè)伙伴，熱烈探討加速制造行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的新模式和新方案。

積極擁抱AI技術(shù)帶來的變革機(jī)會(huì)

隨著算力和數(shù)據(jù)的爆發(fā)，人工智能在過去幾年里產(chǎn)生了質(zhì)變。毫無疑問，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要驅(qū)動(dòng)力，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為了第四次工業(yè)革命中的重要基石，同時(shí)也是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的主要陣地之一。

郭振興認(rèn)為，人工智能技術(shù)在提質(zhì)、降本、增效、減存方面存在巨大潛力，因此積極擁抱新技術(shù)將會(huì)帶來新的變革機(jī)會(huì)。以日常生活中的智能客服電話場景為例，除了一些通用客服外，目前常見的客服電話已經(jīng)很難區(qū)分到底是人工還是AI機(jī)器人。在AI大模型技術(shù)的加持下，問答式的AI客服已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，用戶只需提問，AI就能回答。由此可見，AI技術(shù)能夠幫助企業(yè)大幅提升工作效率，并且有效降低運(yùn)營成本，具有非常大的應(yīng)用價(jià)值。

在此背景下，華為積極響應(yīng)國家“人工智能+”行動(dòng)，通過科技創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級。為此，華為每年將10%的收入投入到研發(fā)當(dāng)中，其中去年研發(fā)投入高達(dá)1647億元，占收入的23.4%。而在過去十年，華為的研發(fā)投入累計(jì)超過1.1萬億元，這一投資密度在全球范圍內(nèi)處于領(lǐng)先地位，同時(shí)也充分體現(xiàn)出華為對于科技創(chuàng)新的重視程度。

技術(shù)創(chuàng)新為核，打造智能化升級底座

華為持續(xù)投入技術(shù)創(chuàng)新，一方面體現(xiàn)在基礎(chǔ)技術(shù)的創(chuàng)新，包括數(shù)學(xué)、算法、化學(xué)與材料、物理工程技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域；另一方面，華為也注重產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新，如云計(jì)算、5G、鯤鵬、昇騰、鴻蒙、歐拉、大模型等。這些技術(shù)創(chuàng)新幫助華為成功打造出智能化升級底座，不僅有力推動(dòng)了華為自身蓬勃發(fā)展，也為行業(yè)解決方案創(chuàng)新提供了關(guān)鍵支撐。

正是因?yàn)橛辛藞?jiān)實(shí)的技術(shù)底座和一系列解決方案的創(chuàng)新，華為在幫助傳統(tǒng)制造行業(yè)的智能化升級方面才更加得心應(yīng)手。為了進(jìn)一步聚焦行業(yè)和深入場景，華為還通過軍團(tuán)化變革，深入行業(yè)與場景，縱向縮短管理鏈條，積極響應(yīng)客戶智能化需求；橫向快速整合研發(fā)資源，全力支持千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

夯實(shí)基礎(chǔ)設(shè)施的底座，機(jī)遇總是垂青有準(zhǔn)備的人

面對制造行業(yè)擁抱智能化的趨勢，郭振興建議企業(yè)在引入AI要素時(shí)，需要進(jìn)行合理布局，才能通過疊加智能要素的方式實(shí)現(xiàn)自身變革。尤其對于制造企業(yè)而言，首要任務(wù)便是建立起采用云化、分層解耦的智能化參考架構(gòu)，以數(shù)據(jù)和雙算力驅(qū)動(dòng)制造業(yè)數(shù)字孿生變革，才能幫助企業(yè)成功釋放生產(chǎn)力。

在成功建立云化架構(gòu)后，打造平臺(tái)成為重點(diǎn)。已有云平臺(tái)的企業(yè)應(yīng)疊加AI平臺(tái)以挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，而尚未建立云平臺(tái)的企業(yè)需構(gòu)建或采用混合云平臺(tái)來承載高級服務(wù)和AI能力。

在此基礎(chǔ)上，企業(yè)快速利用大模型就需要圍繞數(shù)據(jù)價(jià)值和數(shù)據(jù)技術(shù)，建立數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、管理和應(yīng)用的完整技術(shù)體系，再遵循“緩進(jìn)急戰(zhàn)”原則進(jìn)行實(shí)施，即優(yōu)先選擇高頻、剛需、高價(jià)值的場景實(shí)現(xiàn)快速閉環(huán)，以飛輪效應(yīng)推動(dòng)更多應(yīng)用場景的開展，方能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價(jià)值，達(dá)到進(jìn)入良性循環(huán)、提升經(jīng)濟(jì)效益的目的。

對此，郭振興也為中小企業(yè)提出了相關(guān)建議：“隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的推進(jìn)，ICT基礎(chǔ)設(shè)施必須進(jìn)行重大變革，才能滿足企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型需求。”

首先，云計(jì)算變得至關(guān)重要，因?yàn)樗峁┝似髽I(yè)必要的通用算力。隨著產(chǎn)業(yè)智能化的發(fā)展，云平臺(tái)成為企業(yè)提升業(yè)務(wù)效率、實(shí)現(xiàn)資源彈性伸縮的關(guān)鍵。無論是小型企業(yè)使用公有云，還是大型企業(yè)自建私有云，云化都是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步。

其次，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也必須適應(yīng)智能化的需求。一方面，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)（DCN）需要采用集群方案和數(shù)據(jù)通信技術(shù)，以提升AI算力效率，減少中斷率；另一方面，工業(yè)承載網(wǎng)需要支持?jǐn)?shù)字化控制信號(hào)的傳輸，實(shí)現(xiàn)高可靠性和低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)切片能力。同時(shí)，泛在接入的網(wǎng)絡(luò)，使得生產(chǎn)園區(qū)內(nèi)的設(shè)備能夠在線化并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，其趨勢必然向著無線化發(fā)展，如Wi-Fi 7的部署。

最后，存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施或存力，對于支持高性能訓(xùn)練至關(guān)重要。企業(yè)需要獨(dú)立式和分布式的存儲(chǔ)技術(shù)，來確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的效率、吞吐率和可靠性。同時(shí)，隨著國家對數(shù)據(jù)安全重視的提升，存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施還需要解決數(shù)據(jù)加密和安全問題。

行業(yè)實(shí)踐遵照“先易后難、緩進(jìn)急戰(zhàn)”原則

本次峰會(huì)正式發(fā)布了多項(xiàng)華為攜手合作伙伴深入制造場景打造出的AI創(chuàng)新成果，由華為牽頭、多家合作伙伴共同參與的“制造業(yè)人工智能創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”也在會(huì)上宣告成立。此舉不僅意味著AI賦能制造產(chǎn)業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型邁入全新階段，也標(biāo)志著一個(gè)開放、包容、共享的AI創(chuàng)新應(yīng)用平臺(tái)正式建立，切實(shí)推動(dòng)AI技術(shù)融入更多場景應(yīng)用的同時(shí)，助力制造行業(yè)智能化水平躍升。

郭振興在采訪時(shí)明確指出，在眾多行業(yè)的實(shí)踐過程中，企業(yè)應(yīng)當(dāng)始終遵照“先易后難、緩進(jìn)急戰(zhàn)”的原則。華為選擇了幾個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行發(fā)力，包括汽車制造、電子、新能源、家電、生物醫(yī)藥和煙草行業(yè)。以汽車行業(yè)為例，華為提供了從數(shù)字研發(fā)到智慧工廠，再到智慧銷服的多種端到端解決方案，以降低企業(yè)應(yīng)用人工智能的難度；而在電子行業(yè)，華為面對EDA工程仿真等自主發(fā)展挑戰(zhàn)，持續(xù)發(fā)力工業(yè)軟件孵化。在新能源領(lǐng)域，華為也在持續(xù)迭代逆變器和綠色能源技術(shù)；在家電行業(yè)，華為利用人工智能技術(shù)大幅提升質(zhì)量檢測準(zhǔn)確率，有效幫助企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量。

特別值得一提的是，在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，華為與合作伙伴共同取得了振奮人心的進(jìn)展。通過使用大模型預(yù)測藥物分子特性，華為幫助客戶將藥物研發(fā)周期從幾年縮短到3至6個(gè)月，不僅大幅提高了藥物研發(fā)效率，更有望顛覆傳統(tǒng)的生物制藥流程和工藝，造福更多病患。

“總體而言，AI賦能制造行業(yè)應(yīng)當(dāng)從高頻、剛需、價(jià)值大的場景率先入手，快速實(shí)現(xiàn)價(jià)值閉環(huán)，然后再逐步向更難的場景深入，這樣才能形成正循環(huán)的飛輪效應(yīng)。”郭振興解釋說。

正如那句名言所說，“機(jī)遇總是垂青有準(zhǔn)備的人”。在數(shù)智化浪潮席卷而來的今天，華為已經(jīng)做好了充分的準(zhǔn)備，并將繼續(xù)引領(lǐng)和支持更多企業(yè)勇立潮頭、乘風(fēng)破浪，攜手共繪智能制造的新藍(lán)圖，共啟智能制造的新篇章。