【华为】《工业与AI融合应用指南》||可下载-夜雨聆风

【华为】《工业与AI融合应用指南》||可下载

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在全球产业格局发生深刻变革的当下，工业作为国家综合实力的核心支撑，正经历着前所未有的转型升级。人工智能（AI）技术的迅猛发展为工业领域带来了新的机遇与挑战。工业与AI的深度融合，不仅是技术发展的必然趋势，更是实现工业高质量发展的关键路径。华为、中国信通院、清华大学人工智能研究院、罗兰贝格管理咨询公司联合编写的《工业与AI融合应用指南》全文发布，提出“新六化”工业发展趋势和“三层五阶八步”实施方法，为工业企业应用人工智能提供可落地的实践指导。

一、工业与AI融合的背景与意义

（一）工业的重要性与挑战

工业是立国之本、强国之基，是国家经济繁荣与长治久安的关键。然而，当前中国工业发展面临着多重挑战，包括资源环境约束加剧、劳动力成本上升以及全球产业链竞争压力增大等。传统的工业化模式已难以满足可持续发展的要求，新型工业化成为必然选择。工业与AI的深度融合，能够通过优化生产流程、提升能源效率和推动产品创新，助力工业从“自动化”向“智能化”跃升，实现从依赖规模红利向效率红利和创新红利的转变。

（二）AI技术的发展与工业应用

AI技术的发展经历了从机械化、电气化到信息化的多次跃迁，如今正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，为工业赋予了“感知、认知、决策”的能力。AI在工业领域的应用已取得显著成效，如汽车制造中的柔性生产线、半导体领域的缺陷检测以及矿山和钢铁行业的智能调度等，这些实践证明了AI在工业提质增效中的核心作用。

二、工业与AI融合的现状与挑战

（一）AI技术在工业中的应用现状

AI技术在工业领域的应用呈现出明显的“双曲线”特征。小模型率先在制造场景落地，因其在准确性、稳定性、实时性和可解释性方面的优势，适用于对生产效率和质量要求较高的场景。而大模型则在研发和销售服务场景率先落地，凭借其强大的知识生成和泛化能力，为创意设计、知识问答和智能客服等场景提供支持。这种大小模型的互补性，使得AI在工业中的应用更加多样化。

（二）工业与AI融合面临的挑战

尽管AI在工业中的应用前景广阔，但其规模化落地仍面临诸多挑战。首先，AI的可靠性与泛化能力仍存在瓶颈，模型的幻觉、不可靠输出等问题影响了其在工业场景中的大规模应用。其次，AI技术的快速更新与工业系统的稳定性之间存在矛盾，工业企业难以跟上技术迭代的步伐。此外，工业企业在数据、技术上的就绪度不足，数据孤岛、数据质量差以及技术能力不足等问题限制了AI的应用。同时，工业应用场景的碎片化和高门槛，也制约了项目的复制和扩展。最后，严峻的投资回报率（ROI）挑战，使得企业在AI投入上的信心不足。

三、工业与AI融合的实践案例

（一）汽车行业

汽车行业是AI应用的先锋领域。AI技术在汽车制造中的应用涵盖了从研发设计到生产制造、销售服务的全链条。例如，端到端智驾大模型和世界模型的应用，显著提升了自动驾驶系统的性能和用户体验。生成式设计工具能够快速生成符合工程设计约束的汽车外形草图，缩短了研发周期。此外，AI在生产排程、质量控制和智能客服等环节的应用，也为企业带来了显著的经济效益。

（二）半导体行业

半导体行业是AI应用的率先探索者。AI技术在半导体领域的应用包括芯片设计、制造工艺优化、质量检测等多个环节。例如，英伟达的ChipNeMo大语言模型能够辅助芯片设计，提高设计效率和质量。AI辅助的制造工艺优化能够提升芯片的良率和性能。此外，机器视觉检测和自动缺陷分类技术在质量控制环节的应用，有效提高了检测精度和效率。

（三）机械装备行业

机械装备行业庞大且类别众多，AI技术在该领域的应用主要集中在生产制造环节。例如，华为CloudRobo具身智能平台通过端云协同模式，实现了智能机器人的广泛应用。智能机器人在生产制造中的应用包括物料搬运、质量检测、设备运维等，显著提高了生产效率和质量。此外，AI在产品设计、生产排程和质量追溯等环节的应用，也为企业的智能化转型提供了支持。

（四）制药行业

制药行业是AI应用的新兴领域。AI技术在制药行业的应用涵盖了从药物研发到生产制造、销售服务的全链条。例如，美国丹娜法伯癌症研究院的Geneformer生物基因大模型能够加速药物靶点识别，提高研发效率。西安桌医院基于华为云盘古药物分子大模型，实现了AI辅助药物设计，显著缩短了研发周期和降低了成本。此外，AI在临床试验优化、生产过程监控和智能客服等环节的应用，也为企业带来了显著的经济效益。

（五）钢铁行业

钢铁行业是AI应用的加速发展领域。AI技术在钢铁行业的应用主要集中在生产过程优化、质量控制和设备运维等环节。例如，宝武集团携手华为应用预测大模型和视觉大模型，实现了高炉智能化生产，提高了生产效率和质量。AI在设备健康监测与运维、视觉检测和能源管理等环节的应用，也为企业的智能化转型提供了支持。

（六）石化行业

石化行业是AI应用的积极探索领域。AI技术在石化行业的应用涵盖了从地质勘探到生产制造、销售服务的全链条。例如，中国石油利用AI技术打造智能化全波形反演大模型，显著提升了油气勘探效率。AI在生产过程优化、质量控制和安全监控等环节的应用，也为企业的智能化转型提供了支持。

（七）煤矿行业

煤矿行业是AI应用的新兴探索领域。AI技术在煤矿行业的应用主要集中在生产安全监控、设备运维和洗选煤等环节。例如，山东能源与华为合作商用盘古大模型，实现了煤矿智能化生产，提高了生产效率和安全性。AI在掘进安全质量智能监管、重介选煤分选密度智能控制和设备健康监测等环节的应用，也为企业的智能化转型提供了支持。

四、工业与AI融合的方法论

（一）“三层五阶八步”方法论

为了帮助企业更好地实现工业与AI的融合，提出了“三层五阶八步”的方法论。这一方法论从战略规划到执行落地，为企业提供了一套系统的智能升级路径。

第一层：重新定义智能业务

企业需要明确AI应用的目标，识别高价值的业务场景，并开展流程梳理与诊断。同时，启动组织能力建设，为后续AI落地奠定人才与机制基础。

第二层：AI的开发与交付

企业需要构建从数据工程到模型应用的核心技术体系，避免陷入“所有场景都需要训练专属大模型”的误区。根据实际需求，灵活选择模型微调、API调用、小样本学习等多种方式，实现技术与业务的最佳匹配。

第三层：AI用例的持续运营和智能应用

企业需要确保AI应用效果的不断优化，实现“越用越好用”。通过建立反馈通道、持续迭代AI模型，以及管理AI版本等方式，形成完整的闭环管理机制。

（二）数据和知识工程

数据质量是决定AI应用效果的关键。企业需要构建专门针对AI的MRC语料体系，将冷数据和热数据转化为AI能够理解和应用的格式。通过建立有效的MRC转换机制，确保原始业务数据能够被AI模型有效利用。

（三）AI建模与发布

企业需要根据业务目标、实现复杂度和资源成本，选择合适的AI建模方式。从初阶的Prompt工程到中阶的微调技术，再到高阶的预训练+微调模式，企业可以根据自身能力选择合适的起点，并逐步提升AI应用效果。

（四）AI融合业务应用

企业需要将AI能力与业务场景深度融合，通过本体建模将场景下的事实数据、业务知识和专家思维链等要素深度串联。依托开发链、MAAS、AgentAAS、DAAS等公共能力与环境，形成AI技能嵌入到IT应用中的完整体系。

（五）持续运营

AI的持续运营需要明确运营角色、分工和职责，构建作业即标注的机制与流程。通过业务反馈推动模型升级，通过模型优化提升业务效果，形成持续改进的闭环管理机制。

（六）组织变革与文化

组织变革的核心目标是提升作业效率与质量，而不是减员。企业需要营造“人人懂AI、人人用AI”的良好氛围，推动组织与人才能力的全面升级。通过分层分级设定目标，构建高效的AI训战体系，确保全员掌握AI应用技能。

五、工业与AI融合的未来展望

（一）工业“新六化”趋势

当前，工业正朝着“新六化”的方向发展，即工业装备数字化、工业网络全连接、工控系统开放化、工业软件云化、工业数据价值化和工业智能普惠化。

工业装备数字化

夯实单机智能基础，推动装备走向智能化。通过嵌入实时、安全可靠的工业级操作系统，实现装备的高精度、高速度和高稳定性作业。

工业网络全连接

构建泛在感知的工厂乃至供应链，实现数据的互联互通。通过构建IT与OT融合的工业网络，实现数据上得来、算力下得去、上下游贯通。

工控系统开放化

从端到端封闭走向软硬件解耦，实现生产控制系统的开放自动化。通过算网一体，支持算力灵活调度，推动工控系统朝着更开放、灵活、高效的方向发展。

工业软件云化

工业软件的使用范式将从“用软件”过渡到“用服务”。企业需要采用“基于模型”的基本方法，打破传统工业软件下的异构系统，探索新模式，推动工业新范式的形成。

工业数据价值化

工业企业需要打造强大的数据内核，推动数据价值向时空维度延展。通过构建高质量数据集，实现数据的就绪度与可及性，推动工业知识的升华和共享。

工业智能普惠化

AI算力将以超越摩尔定律的速度提升性价比，让不同规模的工业企业都能以可接受的价格获取算力资源。通过工业数据的治理和工业知识的升华，推动工业智能技术的普惠化发展。

（二）行业倡议

为了推动工业与AI的深度融合，提出以下倡议：

育人才

培养既精通技术又熟悉业务的复合型人才，积极探索校企合作、职业培训等人才培养方式。

建标准

推进各行业制定数据字典、信息模型和数据互通标准，为构建高质量数据集和工业智能打下坚实基础。

立示范

鼓励在各行业树立数智化标杆项目，系统梳理易于复制推广的共性场景，为其他企业提供参考和借鉴。

育生态

鼓励部分行业尝试“行业运营商”和大企业牵头的行业平台新模式，促进数据、知识、模型、Agent和工作流的交易流通，形成新的分工模式。

搭平台

建立全国工业知识联盟，搭建工业知识开放社区，打造分行业、分区域的工业智能体创新平台，避免重复投入资源。

保安全

建设可信工业数据空间，确保用户的数据主权和数据安全。加强模型的安全治理和应用监管，防范伦理风险和价值观风险。

六、结论

工业与AI的融合是新时代的必然选择。通过AI技术的赋能，工业企业能够实现生产效率的提升、产品质量的优化和创新能力的增强。尽管在融合过程中面临诸多挑战，但通过“三层五阶八步”的方法论指导，企业可以系统地推进智能化转型。展望未来，工业“新六化”趋势将为工业与AI的深度融合提供广阔的发展空间。我们呼吁全行业共同努力，推动工业智能普惠化发展，为实现新型工业化目标贡献力量。