华为郭振兴：“AI+制造”价值落地，2026迎来深耕之年

2026年5月15日，由华为与江汽集团联合举办的AI+制造行业峰会2026在合肥成功举办。本次峰会以“跃升行业智能化”为主题，汇聚来自汽车、机械电子、医药等制造行业精英参会，行业各界重磅嘉宾围绕AI+制造、AI助力制造业提质增效等议题展开分享。

峰会现场，安徽省工业和信息化厅党组成员、副厅长省蒋晨捷、华为监事会副主席陶景文、江汽集团股份公司总经理李明进行开场致辞，对AI在制造业中取得的成果进行了高度肯定，并认为AI在制造业中的应用潜力还有待深入挖掘，是帮助中国从“制造大国”迈向“制造强国”转型的重要引擎。

围绕《释放AI新质生产力，跃升「制造+AI」价值》这一主题，华为中国政企业务副总裁郭振兴，结合“AI+制造”正从量变走向质变的过程，分享了华为夯实“AI+制造”数字底座，赋能制造企业实现数智化转型的成果。

华为中国政企业务副总裁 郭振兴

▏案例实证效果，“行业+AI”驶入跃升之年

早在2015年，国务院就正式印发《中国制造 2025》文件，首次将智能制造提升至国家战略高度，成为中国制造业升级的核心主线。十年间，我国制造业加速迈向 “大而较强、数智引领、创新驱动、绿色转型”，完成由规模扩张向高质量发展的历史性跨越。

作为全球领先的ICT基础设施和智能终端供应商，华为已携手伙伴在AI实践方面进行了深度探索。例如在汽车研发领域，赋能上汽通用五菱将新车研发上市周期大幅缩短；在生产领域，助推瀚宇药业生产批次合格率提升20%；在供应领域，助力广西柳药综合排线效率提升15%，路径规划时间从3小时缩短至30分钟。

郭振兴认为，“2025年制造业+AI价值已得到市场验证，不再是概念和试点，2026年将是“行业+AI”的跃升之年。”

该判断基于几大关键标志：一是 AI 价值可量化，企业能直接算清 AI 带来的收益；二是客户投资意愿增大，大多数央国企在AI上追加了专项预算，多个行业都把 AI 基础设施建设作为首要任务；三是 AI 场景化方案可复制，不同行业头部企业在AI方案应用上已实现商业闭环，并向全行业辐射推广；四是AI 生态逐渐成熟，模型厂商、行业应用厂商、硬件厂商等AI上下游产业链已经形成。

在十五五规划的开局之年，工信部等八部门在年初联合发布《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》，明确技术路线图，推动规模化落地。明确要推动 3–5 个通用大模型在制造业深度应用、打造 100 个工业领域高质量数据集、推广 500 个典型应用场景、选树 1000 家标杆企业。

在顶层设计支持下，大量正在资金涌入“AI+制造”赛道。一方面，AI已经全面进入制造业的生产系统，从赋能工具变为价值创造核心，企业对于AI人才的需求大幅增长，同时在内部建立AI人才培养机制；另一方面，大量具有匹配现实场景任务能力的AI模型发布，实现商业化落地，真正帮助企业降本增效，并展现出了丰富的应用价值。

“我们坚信 2026 年是‘制造行业+AI’的深耕之年。”郭振兴如此说道。

▏直面数智化转型堵点，筑牢底座深耕场景落地

然而，AI在制造业的应用并非一帆风顺。部分传统制造企业依然在面临着信息孤岛多、重复建设多、数据共享难、系统联动难的一系列问题，制造企业传统的“烟囱式”架构，也不能满足智能化、高效化、安全化的发展需求。

基于此，华为以 OpenHarmony 为统一底座，打通设备、数据、应用的壁垒，通过一套标准实现全场景协同，帮助千行百业实现万物智联的目标。

智能连接：推出高可靠、高安全、大带宽星河 AI 生产网；

算力底座：持续开放模组、标卡、服务器、超节点等系列化硬件， 打造面向大中小全场景，从硬件到应用使能的智能算力底座；

数据底座：推出 AI 数据平台，整合知识库、KV Cache 库、记忆库，协同 UCM（Unified Cache Manager）推理记忆数据管理技术，面向 AI 智能体提供知识生成与检索、KV Cache 推理加速、记忆萃取与召回三大关键能力；

智能平台：构建跨云协同，数据平台和智能平台双轮驱动”的智能平台体系；

AI 生态：华为昇腾通过对基础软件的持续投入和对业界生态的全面支持，使客户能基于昇腾和SOTA开源模型快速试验、快速创新，快速部署，并获得更好的运行性能。得益于上述优势，华为昇腾与今年4月发布并开源的DeepSeek V4 模型实现了Day0 适配，也让其成为了部署DeepSeek的首选。

郭振兴表示，“有了坚实的底座，我们更要解决上层场景的痛点，让 AI 真正发挥商业价值。”

目前，华为已在多个制造业的高价值场景上，构筑了差异化的场景化方案，并进行了落地实践。

在研发场景上，华为智能化算力可帮助企业在AI 使能研发中实现海量数据的高速处理与智能分析、加快研发和生产节奏等；华为智驾研发方案可帮助车企用户实现统一建模，统一数据管理，将数据挖掘时间减少到分钟级；将模型训练的效率提升 30%；存储成本降低 30%-80%等。

在生产场景上，华为帮助制造业客户实现高质量生产与柔性生产，助力制造企业提质降本增效。例如本次峰会所在地尊界超级工厂，江汽集团携手华为重塑工厂智能化架构，全面采用业界领先的Al、5G+Wi-Fi融合网络、工业互联网IloT平台等数字技术，打通研发、制造、供应、销售等业务环节的流程和数据，为精益插上数据的智能翅膀。

在运营场景上，华为依托全系列 ICT 产品与产品组合，基于 AI、大数据、鸿蒙物联等关键技术，携手伙伴，助力客户打造安全、高效、绿色的智慧制造园区。

▏把握时代变革风口，精准施策决胜数智化新局

在郭振兴看来，AI 给我们带来的是一场不折不扣的全面变革！立足“十五五”开局之年，中国制造企业该如何做好数智化转型？郭振兴建议：

首先是战略决心，数字化转向数智化是趋势，创新投入大，存在一定不确定性，涉及多业务、多技术领域的协同，需要企业的全维度数据，衍生出新的业务模式，会跨组织跨业务流程优化，充满了不确定性，必然是一把手战略，需要一把手确定 AI 战略，整体统筹建设，统一训练，分领域处理实施。

第二是架构引领，数字化转型本身是业务重构，不是软件替代。从历史来看，90%的企业数字化转型失败都是无架构、堆系统、补丁式建设。所以企业做数字化转型。首先要规划统一架构，可以参考行业智能体架构进行建设，智能感知-智能联接-智能

底座-智能平台-智能应用分五层建设，这也是企业数智化转型的实践总结。

第三是价值场景选择：围绕三层五阶八步十二问进行场景选择，对准高价值场景，以小切口大纵深的策略进行运作。信心来自于速度，小切口是快速信心；价值来源于深度，大纵深是创造价值，所以要用科学的方法选择价值场景并死磕高价值场景的落地，给企业的转型带来质的变化。

第四是基础设施先行：实现企业的数智化升级，最重要的就是基础设施，需要更早的建设平台，让团队更早在平台上实践，这样才能打通“任督二脉”才能发挥作用。所以基础设施一定要先行。

最后是组织保障：成立专班，有专门的组织保障，一把手责任制，有专门的统筹机构和专人负责，有跨部门的协同机制。同时要加强人才培养，包括行业业务专家和 AI 技术人才，都要提升 AI 的技术浓度，最后也建议企业成立数智化部门，授予独立预算，具有跨部门决策权，统筹 AI 与数智化转型落地。

对于制造业企业而言，数智化转型在2026年已经不是选择题，而是必答题。成本上涨、市场需求多变等挑战日益增加，传统生产模式难以为继。唯有加快智能改造、打通全流程数字链路，降本增效、提质提产，才能在“AI+制造”的大潮中抢占先机。