工业与AI融合应用指南

迈向智能世界 工业与AI融合应用指南 序言 于海斌 当今世界正处于百年未有之大变局之中，全球产业竞争格局正在发生深刻重构。工业作为立国之本、强国之基，始终是国家综合实力的核心支撑和关键支柱。历史的实践反复证明，没有强大的工业体系，就没有经济的繁荣与国家的长治久安。在中国从制造大国迈向制造强国的征程中，新型工业化是必由之路，而工业与人工智能（AI）的深度融合，正成为产业转型升级、国际竞争力提升的关键力量，将深刻重塑工业的范式与格局。 工业与AI融合：新时代的必然选择 工业革命的历史，是一部技术赋能产业升级的历史。从机械化、电气化到信息化，每一次技术跃迁都重塑了工业生产的范式。今天，以AI为代表的智能技术，正在开启第四次工业革命的新篇章。AI不仅是一种工具，更是一种全新的生产力，它通过数据驱动、知识沉淀和智能决策，为工业赋予“感知、认知、决策”的能力，推动工业体系从“自动化”向“智能化”跃升。 在中国推进新型工业化的关键阶段，工业与AI的深度融合意义尤为深远。当前，中国工业发展正面临多重挑战，包括资源环境约束持续加剧、劳动力成本不断上升、全球产业链竞争压力日益增大。而AI技术的高速发展为破解这些难题及实现产业转型升级提供了全新路径。通过AI优化生产流程、提升能源效率、推动产品与服务创新，我们能够有效推动工业发展由依赖“规模红利”转向“效率红利”和“创新红利”，为工业高质量发展注入强劲新动能。 工业与AI融合的实践：从场景突破到生态繁荣 《工业与AI融合应用指南》系统梳理了AI在工业领域的落地路径与实践经验。我们欣喜地看到，AI技术已在汽车、电子信息、石化、钢铁、矿山、制药等七大行业展现出显著价值：在汽车制造中，AI驱动的柔性生产线实现个性化定制；在半导体领域，AI辅助的缺陷检测将良品率提升至新高度；在矿山和钢铁行业，AI赋能的智能调度与能效优化大幅降低碳排放……这些实践充分证明，AI不仅是技术创新的标志，更是工业提质增效的核心引擎。 然而，AI在工业的规模化落地仍面临诸多挑战。数据孤岛严重、算力成本高昂、知识沉淀不足、生态协同薄弱等问题制约着AI潜力的释放。为此，本指南提出“三层五阶八步”的转型方法论，从战略规划到执行落地，为企业提供系统化的智能升级路径。更重要的是，提出“工 业智能普惠化”的愿景，呼吁产业界一起推动“算力底座平权、工业数据就绪、工业知识升华、行业生态成熟”，推动AI技术从大行业、大场景、大企业的先行先试，逐步普惠至全工业领域，让所有企业共享智能化的红利。 共筑工业智能普惠化的中国方案 中国工业体系规模庞大、场景丰富，为AI技术提供了广阔的应用舞台。与此同时，中国在5G、云计算、大数据等新型基础设施上的领先优势，为工业与AI的融合与落地奠定了坚实基础，为AI赋能工业探索有效路径。我们相信，通过产学研用协同创新，中国完全有能力走出一条具有特色的工业智能普惠化之路，为全球工业转型提供“中国方案”。 在这一进程中，需要政府、企业、科研机构与生态伙伴的共同努力。政府需加强政策引导与标准建设，企业需以开放心态积极拥抱技术变革，科研机构需深耕核心技术突破，生态伙伴则需协同构建共享共赢的行业生态及平台。唯有如此，才能实现从单点创新到全局智能的跨越。本指南将为行业提供一盏明灯，帮助企业在智能化浪潮中找准方向、少走弯路。我们期待，通过全行业的共同努力，推动中国工业迈向更高效、更绿色、更创新的未来，为全面建设社会主义现代化强国贡献力量。 工业与AI融合是中国人工智能的领先之路 人工智能的时代才刚刚开始，但却以前所未有的广度、深度和速度，深刻影响着全球科技、经济和社会格局。工业乃国之根基，中国的人工智能发展道路尤其应当重视工业领域，追求的应该是在行业领域构筑大模型的全球领先地位，我们要敢于开放工业场景，让中国人工智能在工业应用上领跑世界；同时，中国的大模型更应注重多模态、智能决策、科学计算，从而将中国丰富的工业场景利用起来，也把中国数千万软件工程师的力量运用起来。 工业与AI融合是企业的时代机遇，关键是构建AI原生思维 作为全球领先的ICT（信息与通信）基础设施、云和智能终端提供商，华为提出了全面智能化战略。依托20多年来数字化转型的经验，在研发、制造、供应、销售、服务、财经、人力资源等领域，我们基于业务流程梳理智能化场景，围绕客户体验提升、生产效率提升、产品竞争力提升、防控关键风险，以及业务模式创新等业务目标引入智能化技术，通过云原生的新型IT基础设施，支持企业4A智能架构迭代落地。 企业要在智能时代抓住机遇，用AI构筑自身的领先优势，最核心的是要构筑起AI原生的思维，将AI技术和工具作为核心要素，来重新思考和设计企业流程、IT、业务创新，充分发挥AI潜力、提高效率、创新业务模式，解决复杂问题。 AI原生的思维可以总结为“三个构建”： 第一，构建多元算力、弹性、高效的AI原生云基础设施：很快，企业对AI算力的需求超过对通用算力的需求，构建多元、弹性、高效的AI算力基础设施成为人工智能发展的关键。华为云CloudMatrix通过将CPU、NPU、DPU、存储和内存等资源全部互联和池化，构建起一切可池化、一切皆对等、一切可组合的AI原生云基础设施。 第二，构建以知识为中心的数据底座：在企业场景下，人工智能的发展取决于算法、算力，更依赖在企业应用场景中积累出来的实践知识和数据。华为云DataArts，打造了大数据与AI、数据开发与治理、以及知识服务融为一体的数据底座，为企业构筑起面向AI时代、以知识为中心的企业级数据底座。 第三，构建多模态、多尺寸的模型：企业应用场景的多样性，决定了必须构建系列模型来实现场景和模型匹配，华为云盘古大模型核心定位是“为行业解难题”，本书中详细解读了盘古大模型在钢铁、矿业、电力、建材、能源、汽车、半导体等领域落地的实际案例。 人工智能发展迈向第四阶段，2025成为工业与AI融合的元年，产业实现智能跃迁 从人工智能发展的阶段看，首先是Talk，以OpenAI发布的ChatGPT为标志，实现了自然语言交互；其次是Think，以DeepSeek发布为标志，实现了深度思考；接下来是Agent，可以执行具体任务；第四阶段，将进入一个更加颠覆的创新阶段，人工智能将引发生物、科学领域的革命，帮助人类发现尚未发现的物理规律、解开数学谜题，最终实现通用人工智能，这个阶段，也将是工业和AI深度融合的阶段，具身智能在工业领域也会实现规模应用，必将为工业制造的无人化和智能化开辟新范式，重塑千行万业。 中国的人工智能发展，工业与AI的融合，生态构建是关键所在 华为致力于将OpenPangu、Mind系列应用使能套件及工具链、CANN算法、灵衢基础协议的开源开放，并通过开发者培养计划，培养全球百万昇腾开发者和AI原生软件开发者，促进企业场景所需的模型算法千模百态、AI原生软件百花齐放，让企业能够聚焦于模型与场景优化，为工业铺就行业智能化之路。 华为常务董事、华为云CEO 摘要 变。未来的商业模式将是AI解决方案提供商直接向工业企业交付结果、创造价值，实现Result as a Service。在这一变革中，人类与技术的角色关系将重新定义，人类角色向更高阶的提出问题和监督执行转变，大多数体力和脑力劳动将由Physical AI和Agentic AI完成。此外，从更大范围看，工业与AI的融合还将通过重塑未来工业，改变消费者的生活方式和社会组织形态，将人类带向更美好的生活。 业 界 将A I技 术 的 演 进 历 程 大 致 划 分 为Perception AI、Generative AI、AgenticAI、Physical AI四个阶段。当前，AI技术正从Generative AI向Agentic AI和Physical AI迈进。工业也在积极拥抱AI，我们看到AI技术发展与其在产业应用间的时差正在缩短。从当前看，Perception AI在工业领域的应用已相对成熟；Generative AI发展时间较短，但在工业领域也形成了一批高潜力的应用，如创成式设计、生产计划排程、PLC编程辅助等；而更加前瞻性的Agentic AI和Physical AI在工业的应用仍处于探索阶段，受制于模型幻觉、安全和可靠性等关键因素，工程化落地仍需一段时间。 然而，前路并非坦途。工业与AI的融合过程中还面临重重挑战。一是AI可靠性与泛化的瓶颈；二是AI技术更新快与工业稳定性的矛盾；三是工业企业在数据、技术上的就绪度不足；四是工业know-how门槛高、场景碎片化制约项目复制扩展；五是由以上因素综合导致的严峻的ROI（投资回报率）挑战。 AI在工业研/产/供/销/服等不同业务环节的落地速度不同，呈现明显的“双曲线”特征——小模型率先在制造场景落地，这是由于小模型在准确性、稳定性、实时性以及可解释性等方面具有显著优势；大模型率先在研发和销售服务场景落地，这是由于大模型更适合开放、创新性的生成泛化类场景，例如代码生成、知识问答、智能客服等。基于大小模型各自的技术特性和适用场景的互补性，我们预判二者将在工业领域长期共存、相互促进。 在本指南中，我们沿着7个工业细分行业的业务流程，梳理了当前行业的挑战与痛点，并从行业的业务流程出发，系统梳理出7大行业与AI融合的高价值场景、业内最佳实践，给读者以启发和借鉴。 A I不 仅 是 技 术 升 级 ， 更 是 一 场 涉 及 场景、流程、组织、人才和文化的全方位变革，需要方法论的指导才能成功。我们提出企业人工智能技术体系架构，通过“三统一”夯实基础、“三大工程”搭建能力、场景应用实现价值，形成可落地、可扩展、可复用的体系化框架。 憧憬2035年，我们预见工业智能将在与人类对齐（人）、与机器共融（机）、与生产协同优化（料）、与工业知识共智（法）、与物理世界交互（环）等五个方面将取得长足的进步。在AI的帮助下，工业软件等生产工具将从计算机辅助人模式（C A x） 向 人 辅 助 计 算 机 模 式 （H A x） 转 “三层五阶八步”方法轮是基于实践的总结——第一层聚焦于重新定义智能业务， 第二层专注于AI的开发与交付，第三层强调持续运营智能应用。从实施路径看，工业企业应围绕业务场景、流程、组织、数据、IT五个关键阶段，通过明确目标、场景识别、重塑流程、组织变革、数据和知识工程、AI建模与发布、AI融入业务应用、持续运营等八个具体步骤，形成完整的AI实施闭环。这套方法论以场景驱动确保实用性，通过组织和流程变革确保可持续性，依托数据和技术支撑确保可实现性，最终实现AI技术与业务的深度融合，为企业创造真实可见的价值。 《工业数字化/智能化2030》报告中“新四化”的继承和发展，在此基础上新增了工业智能普惠化和工控系统开放化。其中，随着算力底座平权、工业数据就绪、工业知识升华和行业生态成熟，工业智能的应用正加速从大行业大企业大场景向千行万业及广大中小企业的全业务流程普及，工业智能普惠化既是趋势也是愿景，每个工业企业都将是受益者；工控系统开放化则意味着从ISA-95架构走向更加开放解耦的云边端网协同架构，算网一体和开放自动化将推动OICT融合的新型工控系统加速形成，便于AI进一步融入核心控制系统。 最后，我们展望未来，提出工业数智化“新六化”的发展趋势。“新六化”是对 目录 1.1工业AI的今天和未来1.2工业与AI的融合模式和落地挑战0918 第二章典型行业中工业和AI融合的场景23 2.1汽车行业AI应用场景2.2半导体行业AI应用场景2.3机械装备行业AI应用场景2.4制药行业AI应用场景2.5钢铁行业AI应用场景2.6石化行业AI应用场景2.7煤矿行业AI应用场景25343842485256 第三章从战略到执行，“三层五阶八步”法构建智能化企业63 3.1明确目标3.2场景识别3.3流程重塑3.4数据和知识工程3.5 AI建模与发布3.6 AI融合业务应用3.7持续运营3.8组织变革和文化6566676970727375