在今天，制造业数字化转型的焦点已不再是外围环节的简单数字化改造，而是核心生产环节场景应用的“真正提升”，让新技术真正发挥价值，打通全域的数据，实现最高价值转换。AI技术的发展，推动制造业数字化转型迈入数智化转型的新阶段。2024年，新能源汽车的火热，不止“带火”了车机系统、自动驾驶的智能化热度，也让幕后的智能生产车间走向台前。近日，中国工业报走进位于重庆市渝北区的长安汽车数智工厂——这是长安汽车目前智能化程度最高、工艺设备最先进的新能源汽车制造基地。
作为长安汽车数智工厂建设过程中的重要参与者，华为为我们阐述了背后坚实的数智底座，以及对于企业数智化转型的深度思考。华为的答案是，数智化转型不是简单的技术驱动，而是自上而下的战略驱动，战略为根本，数据是基础，智能是方向。
助力打通汽车制造业三个核心业务流
10月21日，长安汽车数智工厂正式揭牌。在第四届长安汽车科技生态大会上，长安汽车董事长朱华荣这样介绍说，长安汽车数智工厂广泛应用5G、AI、数字孪生等40余项领先技术，工厂的制造效率综合提升20%、成本降低20%、能耗降低19%。平均每60秒，就有一辆新汽车从这里下线。
这也意味着，刚揭牌一个月的长安汽车数智工厂，达到了生产节拍规划60JPH（JobsPerHour），可带来每年28万辆的新能源汽车综合产能。这背后，离不开华为的技术支撑。
华为中国政企智能制造系统部总经理杨萍告诉中国工业报，华为与长安充分合作，通过“一云一网一平台”的华为智慧工厂解决方案新架构，为数智工厂构建起坚实的数智化底座，助力长安打通汽车制造业三个核心业务流——工程数据流、生产工艺流、商业信息流。
工程数据流的打通实现产品数据快速从研发端向制造端传递，商业信息流是联接市场需求与制造环节的纽带，生产工艺流是从计划排产、物料准备、生产执行、设备维护、整车测试到整车下线生产全流程。“华为希望通过数据治理和人工智能技术，帮助长安汽车实现业界领先的柔性制造能力，让订单、研发、生产、供应以及交付协同起来，快速适应市场的变化，生产高品质的智能车，构建企业的核心竞争力。”杨萍说道。
据了解，华为与车企的合作不仅仅在制造环节。在数字化研发领域，华为助力头部车企构建数智化研发平台，搭建了自主创新的研发工业软件体系，将以往30多款工业软件、10多套研发数据管理系统数据打通。实现新车型研发周期从36个月缩短到24个月，并且实现了30多款研发软件的自主创新。
在售后服务领域，华为与头部车企合作，利用大模型技术和人工智能算力底座，将过去的维修手册、维修记录、维修案例以及维修专家的经验数据，通过大模型进行训练，构建售后维修的知识图谱，让每一个维修的技师短时间具备专家的能力。
以确定架构应对场景的不确定性
近两年，随着大模型、人工智能兴起之后，企业智能化升级需求迫切。华为从2018年启动了整个集团全面的人工智能的战略。“华为用人工智能和大模型技术支撑从产品管理到软件发布部署的全流程。”杨萍说道，通过AI开发助手实现了读代码、写代码、调代码、测代码及查代码全流程智能化，大幅提高编码效率。
杨萍坦言，华为的主张是，与客户共同打造制造行业的大模型，以架构的确定性来应对场景的不确定性。
华为在研发、生产、供应、销售、服务各个领域与客户进行共创互补，相互赋能、相互协同。除了汽车之外，在装备制造、新能源、电子、家电、轻工、医药等行业和领域，华为已经服务超过全国7500家制造客户。
在华为中国政企CMO邱恒看来，华为能够实现“能力外溢”的根本在于强大的技术创新和行业成功实践的积累。
以生物制药为例，“开发一款新药投入通常至少是10亿美金起，然后新药从开发到上市至少要10年的时间。”这是制药业存在“双10定律”。
华为针对药企在药物分子结构发现，临床试验以及基因体征分析方面提供盘古医药分子大模型，已训练超过17亿个医药分子。“超级细菌有耐药性，我们开发的速度要和耐药的速度赛跑。华为盘古医药分子大模型为头部医药企业，每周可以筛选3亿的分子结构，一个月内帮助客户找到目标分子结构。”杨萍说道。
近年来，机器人受到大家关注之后，机器人头部企业科沃斯面临行业内卷的激烈竞争。华为将IPD（Integrated Produc tDevelopment，即集成产品开发）帮助头部机器人企业重塑结构化研发流程，实现了研发质量与生产质量的协同管理，降低了研发成本，在研发的有效性方面实现大幅提高。
持续深耕让数智世界一触即达
事实上，华为自身数字化转型从2014年开始。多年来，华为内部建立了全要素的连接和实时反馈系统，将在生产领域的600多万的装备，以及装备之间的几十种通信以及上百个品牌的设备实现全连接。
杨萍分享对于华为从数字化到数智化赋能定位的理解，战略是根本，无论是数字化转型，还是智能化升级定位，华为要服务和赋能制造业行业企业的主业成功，聚焦华为所长，面向制造的千行百业，和伙伴一起完成从底层到应用开发的整体解决方案。
其次是数据治理，杨萍建议，企业要有高质量的数据，前提是要做好数据治理工作。“提前做好数据治理的顶层架构、顶层设计，然后扎扎实实地持续去做数据治理，否则就达不到数智化的目的。”杨萍说道。
在杨萍看来，企业数智化转型是一个持续过程。未来，随着人工智能技术的兴起，智能化才是最终方向。但在当下阶段，企业在探索智能化应用的过程中，不要急于把盘子做大，而是在“一厘米”的切口做深，做“一公里”的深度应用探索。同时，企业应当聚焦一两个高频的场景，实现应用纵深，借助技术解决其中的难题，进而培养自身的素质和能力，再去进行智能化的探索。
采访中，针对企业数智化转型中面临的“数智鸿沟”问题，邱恒给出他的答案：华为希望“把复杂留给自己，把简单带给客户”，通过“伙伴+华为”的体系，帮助国内的大中小型企业轻松数智化。华为不仅提供先进的技术支持，还通过“伙伴+华为”体系，带来贴心的、就在客户身边的服务，并基于自身和丰富的行业数智化实践经验，通过在各行业广泛复制，让更多行业客户与“数智世界一触即达”。
“隔行如隔山，但隔行不隔理”邱恒说道，尽管不同行业的需求不同，但数智化转型的服务逻辑是共通的。华为通过架构先行、平台先行、场景创新和迭代前进的方法，帮助各行业打造智能体参考架构，推进智能感知、联接、平台建设以及AI大模型的应用。
华为希望通过以应用为牵引，以技术为支撑，为制造行业的数智化转型积累充足的人才储备。“面向制造业管理者、架构师、开发人员、运维人员、生态伙伴等8类人群，华为针对企业数智化转型的3个不同阶段即规划阶段、建设阶段、运营阶段，打造数智化管理、数智化应用、数智化技术3大人才培养体系。过去的三年累计为制造企业、高校户培养了数字化人才超过了2万人。”杨萍说道。