2026年，中國制造業智能化轉型的浪潮正奔涌至深水區。當前，人工智能技術正加速向實體經濟滲透，深度嵌入研發、生產、供應、銷售與服務全鏈條，成為驅動生產力質態躍遷的核心引擎。

制造業作為國民經濟的主體，是AI深度融合的重點領域。隨著國家“人工智能+”行動部署、《十五五規劃綱要》及專項政策指引，我國制造業智能化轉型已從試點探索、單點應用的淺層階段，全面邁入規模化落地的深耕階段。

如何將人工智能技術與制造業的實踐緊密結合，已是制造業培育新質生產力、實現提質增效升級的重要課題。

華為中國政企業務副總裁郭振興

在這個關鍵窗口期，華為中國政企業務副總裁郭振興提出：堅持戰略定力、堅持架構引領、堅持價值導向、堅持基礎設施先行、堅持組織保障與人才培養，是制造企業夯實轉型根基、實現“AI+制造”躍升的必由之路。

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時代之勢

2026將是“AI+制造”深耕之年

過去一年，人工智能與千行百業的融合顯著提速，從研發設計到生產制造，從經營管理到服務交付，AI的應用場景不斷拓展，呈現出三個躍升態勢：

一是數智化投資規模躍升，企業數智化投資占營業收入比例預計從2.5%提升至3%至3.5%；二是數智化基礎設施躍升，AI推理應用投資大規模增加，市場空間超過7000億元；三是AI解決方案價值躍升，AI正從單點創新轉向系統解決業務問題，價值可量化、效益可核算。

這種躍升并非偶然，而是政策引力與產業內驅力雙重作用的結果。郭振興認為，在全行業AI整體躍升的宏觀背景下，2026年無疑將是“AI+制造”的深耕之年。

首先，政策在推動AI與制造行業深度融合。2026年初工信部等八部委發布《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，明確推動3至5個通用大模型在制造業深度應用、打造100個工業高質量數據集、推廣500個典型應用場景、選樹1000家標桿企業。同時，“十五五”規劃綱要中制造強相關重大工程占比達26%。政策的高位推動，為技術落地劃定了明確的航道。

其次，更深層的動力來自生產關系的重構，AI從“工具賦能”轉向“價值創造核心”。企業數智化投資占收入比從2.5%提升到3.5%，其中AI部分投資更是倍增。同時，隨著AI帶來生產力的大幅提升，企業內部生產關系正在發生改變。目前，國內30%以上規上制造企業已建立AI相關組織，組織變革正在向專職化、矩陣化、人機協同演進。AI不再是IT部門的獨角戲，而是全面滲透進生產系統，直接轉化為實打實的效益。

最后，AI已全面進入制造行業的生產系統。華為在2025年制造業的AI實踐表明：研發領域的新品研發周期可降低近50%；生產領域的不良品率降低20%，非計劃停機減少40%；供應領域的綜合排線效率提升15%；銷售領域的人效提升3倍；服務領域的故障等待時間降低23%，AI在制造業的應用已具備規模化基礎。

這些數據證明，AI+制造已具備了規模化復制的產業價值，深耕細作正當其時。

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華為的實踐

系統化能力支撐規模化落地

AI在制造行業的深耕落地，核心在于以成熟技術底座支撐場景做實、以規模化實踐驗證產業價值，真正把AI躍升勢能轉化為制造業提質增效的發展動能。

但傳統制造企業依然面臨著信息孤島多、重復建設多、數據共享難、系統聯動難等一系列問題。這需要系統化能力的支撐。而華為不僅是制造企業的一員，同時又是賦能制造業的ICT技術提供商，在實踐中已構建了覆蓋算力底座、數據平臺、行業應用的完整體系，可以作為制造業智能化轉型的“同行者”。

在算力底座方面，華為持續投入昇騰AI計算產業，可覆蓋全場景需求，已服務超2700家客戶；昇騰超節點產品已累計部署超500套，服務超50家客戶。在基礎軟件層面，CANN架構全面開源開放，支持昇騰生態擁有超410萬開發者。以繁榮的算力生態，為制造業 AI 大模型訓練、高并發推理提供堅實保障。

在網絡聯接方面，華為打造了星河AI網絡，依托自研Wi-Fi 7零漫游技術，解決柔性生產中設備卡頓、數據丟包等問題，適配復雜工業環境，保障生產連續穩定。為工業數據實時傳輸、設備協同聯動筑牢網絡根基。

在數據平臺方面，華為整合了知識庫、KV Cache 庫、記憶庫三大能力，知識檢索精度可達95%，檢索時延低于50毫秒。并且，基于華為存儲的UCM技術，通過以查代算，大幅減少重復計 算，提升推理效率和體驗，推理吞吐提升 2 倍，首Token時延最高降低 90%。高效破解制造業數據處理效率低、推理成本高的痛點。

在行業應用層面，華為的實踐覆蓋“研產供銷服”全流程。深耕制造業全鏈路場景，打造可復制、可推廣的標桿案例。例如，在生產領域，智慧工廠方案已在江淮尊界工廠落地，柔性制造支持上萬種個性化選配；在五糧液智慧園區，通過AI多模態大模型實現安防、交通、運營的融合管理，運營效率提升20%以上。這些實踐表明，系統化的技術能力和行業深耕相結合，是推動“AI+制造”落地見效的有效路徑。

03

奮楫者進

以五個“堅持”，夯實轉型根基

制造業智能化轉型是一項系統性工程，牽一發而動全身，郭振興也提出了推進轉型的五項建議。從根本上直面制造企業智能化轉型中常見痛點，并立足產業轉型規律，可以看做是一套被驗證的行動框架。

一是堅持戰略定力。智能化轉型是一場深刻的變革過程，企業必然面臨短期投入壓力、技術適配難題、組織變革阻力等多重挑戰，唯有保持戰略定力，方能行穩致遠。

二是堅持架構引領。缺乏頂層架構設計的轉型，往往導致系統碎片化、數據孤島化。而架構為藍圖，以 AI 為核心，方可避免盲目投資、重復建設，確保轉型方向不偏、資源投入精準、建設成效顯著，為后續規模化應用、持續迭代升級奠定堅實架構基礎。

三是堅持價值導向的場景選擇。智能化轉型的核心目標是創造價值，脫離價值導向的場景選擇，只會導致 “為了 AI 而 AI” 的形式主義，造成資源浪費、轉型低效。所以要通過三層五階八步十二問來選定價值場景，從價值、數據、成本、風險、技術等維度評估場景成熟度，優先切入能產生明確商業回報的領域，循序漸進，確保轉型每一步都務實有效。

四是堅持基礎設施先行。算力、存儲、網絡等是智能化轉型的支撐條件，平臺早建設、團隊早使用、早磨合，組織能力在實戰中積累。實際上，算力、存儲、網絡等基礎設施的早投入，有利于企業搭建適配自身需求的 AI 算力集群、工業網絡體系、數據治理平臺，避免因基礎設施滯后制約轉型進程，確保基礎設施與業務發展同步。

五是堅持組織保障與人才培養。智能化轉型，技術是基礎，組織是保障，人才是關鍵。轉型不僅是技術的升級，更是組織模式、管理機制、人才結構的深刻變革。因此郭振興呼吁：企業應建立專班運作機制，壓實一把手責任，打通跨部門協同；預算單列，賦予執行團隊決策權；加快培養“懂業務、通技術”的復合型人才。

因此，在“AI+制造”的深耕之年，把握躍升機遇，夯實轉型根基，制造企業才能在智能化浪潮中培育新質生產力，邁向高質量發展的新征程。