从局部突破到全面升级 制造业智能化转型驶入快车道
在AI+制造行业峰会2026期间，华为中国政企业务副总裁郭振兴明确指出，2026年已成为制造+AI的深化突破之年。当产业彻底跨越概念验证与试点探索的"初期阶段"后，人工智能已全面渗透至制造企业核心生产流程，不再局限于辅助增效的角色，而是作为推动新质生产力的核心引擎。这一论断，基于价值可量化、客户愿意投入、方案能够复制、生态日趋完善四大特征，更是政策引导、技术创新、业界实践多方协同作用的必然结果。
华为中国政企业务副总裁 郭振兴
从局部到整体的价值跨越
郭振兴认为，制造业与AI的深度融合在2026年实现三大关键突破。首先是数智化投入的大幅增长，预计2026年企业数智化投资占收入比例将从2.5%提升至3%至3.5%区间；其次是数智化基础设施的显著升级，AI推理应用全面普及，各行业推理应用投资规模大幅增长，市场空间预计超过7000亿元；第三是AI解决方案价值的跃升，AI应用从单点技术突破转向系统性解决业务挑战，价值可量化评估。
这一突破的背后，源于政策与市场的双向推动。政策方面，"十五五"规划纲要强调全面推进数智技术赋能，明确提出"抢占人工智能产业应用制高点"。工业和信息化部等八部委发布的《"人工智能+制造"专项行动实施意见》提出，推动3至5个通用大模型深度应用、构建100个高质量工业数据集、推广500个典型应用场景、树立1000家标杆企业。IDC预测显示，2029年中国AI总投资规模将达1114亿美元，到2030年智能终端与Agent智能体普及率将超过90%，智能经济将成为国民经济核心增长极。
市场方面，AI人才供需已出现结构性失衡。以智能驾驶为例，2025年该领域新发布岗位数量激增28倍，核心算法岗位供需比仅为0.79，净缺口达4.4万人。企业正加快布局AI能力储备，组织变革正向专职化、矩阵化、人机协作方向演进。
"五步法"穿越转型关键期
凭借三十余年制造与技术积累，华为构建了涵盖智能感知、智能联接、智能底座、智能平台、场景应用的技术架构体系，已在多个行业标杆项目中实现规模化价值交付。
感知层面，以OpenHarmony为统一数字底座，打通设备、数据、应用之间的壁垒。截至2025年底，OpenHarmony装机量已达1.38亿台；联接层面，针对工厂柔性生产AGV丢包、工业环境强干扰、高价值产线勒索风险三大挑战，推出星河AI网络，已累计部署超过1000张网络，依托独家Wi-Fi 7 ASFN技术实现AGV漫游零丢包，工业交换机支持-40℃至75℃宽温工作，iMaster NCE加HiSec Insight立体式安全防护有效防御勒索病毒与网络攻击，确保生产安全；算力层面，面向大模型训练、中心推理、边缘计算全场景提供算力支撑。昇腾超节点和超节点集群自发布以来累计部署500套，服务超过50家客户。新发布的Atlas 950/960 SuperPoD超节点分别支持8192/15488张昇腾卡，关键指标行业领先；数据层面，AI数据平台将多模态知识检索精度提升至95%、推理吞吐提升2倍、首Token时延最高降低90%，支持智能体长周期任务记忆，解决行业"知识不准、推理慢、记不住"的共性挑战，截至2026年3月，制造场景华为存储部署容量已超800P，覆盖自动驾驶、AI质检、边缘推理等各类场景需求。
该能力体系已在多个标杆项目中落地应用：江淮尊界超级工厂依托该体系，实现0.5毫米级装配精度、上万种个性化选配的C2M柔性生产，尊界S800上市10个月以来，累计交付量超过16000台；五粮液智慧园区整合安防、交通等5类系统，运营效率提升20%。
为帮助制造企业将突破趋势转化为实际收益，郭振兴在演讲中提出五步转型实操建议，这也是华为服务数千家制造客户的经验总结。
第一，强化战略决心，数智化转型是全业务、全流程、全组织的系统性变革，必须由企业一把手统筹决策、长期投入，在场景、流程、组织、数据、IT全维度协同推进，避免碎片化、补丁式建设。第二，坚持架构引领，摒弃烟囱式信息系统，以智能感知、智能联接、智能底座、智能平台、行业应用五层统一架构为蓝图，统一标准、数据与架构，从源头避免信息孤岛，支撑长期迭代。第三，科学选择价值场景，以"三层五阶八步十二问"为方法，从价值、数据、成本、风险、技术五个维度量化评估场景成熟度，聚焦高价值场景小切口切入、大纵深落地，以快速见效建立转型信心。第四，推动基础设施先行，算力、网络、数据平台等智能化底座需提前布局建设，让业务团队尽早使用磨合，打通数据与业务壁垒，释放系统效率。第五，做实组织保障，实行一把手责任制与专班运作，建立跨部门协同机制，加快复合型人才培养，建议设立预算单列、拥有跨部门决策权的数智化部门，从机制上保障转型高效推进。
截至2025年底，我国规上制造业企业AI技术应用普及率已超30%，智能化已从"选答题"变为"必答题"。2026年作为制造+AI的突破之年，行业唯有紧抓窗口期，战略、架构、场景、底座、组织协同发力，才能真正以AI释放新质生产力，在智能经济时代抢占发展先机。