AI技術(shù)的發(fā)展與應用豐富了智能制造內(nèi)涵

生成式AI的發(fā)展、大模型的應用使得AI這項技術(shù)更加貼合行業(yè)場景，并滲透到企業(yè)有關(guān)研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、銷售服務等全流程中，在這種新語境下，“智能制造”內(nèi)涵再度得到豐富。

郭楠表示，數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化制造都屬于智能制造的范疇。智能制造體現(xiàn)在設計、生產(chǎn)、物流和銷售等端到端的環(huán)節(jié)中。

華為制造與大企業(yè)軍團CEO 劉超

劉超認為，制造企業(yè)使用數(shù)字化和智能化技術(shù)，提升效率和競爭力的整個實踐過程，就是智能制造。數(shù)字化、智能化技術(shù)拓展了制造的新邊界。而AI這一輪技術(shù)浪潮正在以價值驅(qū)動著制造業(yè)全鏈路數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

● 在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，比如生物醫(yī)藥行業(yè)在AI技術(shù)加持下，新藥物發(fā)現(xiàn)時間可能從數(shù)年縮短至數(shù)月，成本下降70％以上；

● 在生產(chǎn)調(diào)度環(huán)節(jié)，比如華為在AI技術(shù)幫助下，可在1.5個小時內(nèi)完成未來35天的供應計劃分解，這都是AI技術(shù)對智能制造各個環(huán)節(jié)的使能。

制造企業(yè)擁抱數(shù)智化存在不確定性和挑戰(zhàn)

智能制造的概念提出至今已近十年，但制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級之路始終存在多重挑戰(zhàn)。郭楠總結(jié)了傳統(tǒng)制造業(yè)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級時會面臨的不確定因素：

● 戰(zhàn)略層面：企業(yè)一定會遇到零號難題——到底該干什么？做到什么程度？從何入手？

● 人才層面：員工中同時懂IT、工藝、制造、裝備等各類知識的復合型人才短缺；

● 投資層面：投資回報比難以計算，而智能制造一旦投資就沒有回頭路。

目前，大模型加速涌現(xiàn)，各行各業(yè)都在關(guān)注自己所處領(lǐng)域的大模型應用成效如何。對此，郭楠補充道：“制造行業(yè)的作業(yè)流程具備極強的確定性，生成式AI和大模型滲透到制造業(yè)的核心場景中需要解決的問題非常多，比如需要迭代掉生成結(jié)果的不確定性，AI在制造業(yè)的應用需要更有針對性。”

江汽集團作為制造業(yè)汽車領(lǐng)域的大型企業(yè)，自2020年起至今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級道路上已探索多年，對制造業(yè)走向數(shù)智化存在的挑戰(zhàn)有切身體會。劉峰將江汽集團在升級轉(zhuǎn)型過程中遇到的挑戰(zhàn)歸結(jié)為三點：

首先，智能制造的投資規(guī)模動輒達到幾十億甚至上百億，這需要企業(yè)對數(shù)智化轉(zhuǎn)型抱有堅定決心；

其次，企業(yè)知道自身規(guī)劃的轉(zhuǎn)型方向是正確的，也要衡量自身能力是否與之匹配，對自身有清晰認知；

最后，人才儲備是決定公司轉(zhuǎn)型能否走下去的關(guān)鍵，但同時懂IT、應用、場景等的人才是最稀缺的。

制造企業(yè)如何應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的挑戰(zhàn)？

如今，江汽集團旗下的瑞風RF8已是廣受好評的網(wǎng)紅車型，新建的新港智慧工廠也按照《智能制造能力成熟度標準》中L4智能化生產(chǎn)（優(yōu)先級）的目標建設，其中蘊含著解開上述挑戰(zhàn)的答案。

江汽集團信息化管理部部長 劉峰

劉峰表示，瑞風RF8取得商業(yè)成功，背后原因在于江汽集團與華為的合作過程中，吸納了華為IPD（集成產(chǎn)品開發(fā)）流程，并組建了PDT團隊（產(chǎn)品開發(fā)團隊），改變原有的產(chǎn)品商業(yè)邏輯，從技術(shù)為先轉(zhuǎn)變?yōu)橐允袌鲂枨鬄橄取?/span>

劉超介紹了上述合作過程中的細節(jié)，他談道：“華為向江汽集團派出一支咨詢顧問團隊，把華為公司產(chǎn)品的開發(fā)流程、制度、方法變成江汽集團產(chǎn)品的開發(fā)流程、制度、方法。這套制度流程會在后續(xù)的實踐過程中不斷迭代和演變，最終固化為江汽集團自己的能力。”

劉峰結(jié)合江汽集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級成功經(jīng)驗總結(jié)出三點核心要素：

● 做好頂層設計。梳理頂層設計的邏輯才能做好后續(xù)的逐級、逐層管理，避免資金和時間的浪費；

● 用好外腦。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級時，可以尋找華為等轉(zhuǎn)型經(jīng)驗豐富的企業(yè)合作，改變舊有模式，轉(zhuǎn)換思路；

● 控制成本，試點先行。優(yōu)先選擇一些典型場景作為標桿試點進行突破。試點成功之后再將成功經(jīng)驗向下復制，由此可降低轉(zhuǎn)型中的不確定性。

中國電子技術(shù)標準化研究院物聯(lián)網(wǎng)研究中心主任 郭楠

郭楠認為，該過程中最值得借鑒之處在于“跨界學習”，江汽集團與華為的合作實現(xiàn)了將經(jīng)驗和工作流程工具化，成為跨項目、跨行業(yè)快速復制的行業(yè)典范。

劉超表示，華為制造與大企業(yè)軍團是華為能力與制造企業(yè)之間的“連接器、放大器、催化劑”。對此，他進行了詳細解讀：

● 連接器：充分理解制造企業(yè)的痛點和需求，將華為的解決方案與制造企業(yè)的需求相連接；

● 放大器：剖析、分解客戶需求后，將客戶的共性需求在各個相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)過程中進行受理；

● 催化劑：讓客戶應用場景與華為提供的技術(shù)有機結(jié)合，產(chǎn)生化學反應，甚至達到聚變級、裂變級。

華為制造與大企業(yè)軍團集結(jié)了華為內(nèi)部覆蓋研發(fā)到銷售全鏈條各環(huán)節(jié)的專家，能夠快速集結(jié)資源，找到價值場景，聯(lián)合行業(yè)伙伴為制造企業(yè)提供匹配需求的場景化解決方案。截至目前，華為已經(jīng)與1000家伙伴一起服務于中國超過8000家制造企業(yè)，成為客戶身邊加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要伙伴。

未來，隨著制造行業(yè)數(shù)智化走深向?qū)崳圃鞓I(yè)將形成更開放的生態(tài)環(huán)境，相信在智能制造的明確目標下，我們可以向著光和希望，攜手加速奔跑。