物美价廉 1769-DPS 环保高效 PLC模块

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智能制造的实质是以AI为代表的新一代数字技术与先进制造技术的深度融合，是推进新型工业化、发展新质生产力的关键部分。在生成式AI引发的新一轮技术变革之下，深化大数据、人工智能等研发应用， 开展“人工智能+”行动，已写入今年的《政府工作报告》并受到业界重点关注。

在华为企业业务新推出的《智无不言-华为行业军团访谈录》期栏目中，华为制造与大企业军团CEO刘超、江汽集团信息化管理部部长刘峰和中国电子技术标准化研究院物联网研究中心主任郭楠就制造行业数字化转型和智能化升级的现存难题展开多维度讨论，助力制造企业在加速数智化的进程中更好地抓住机遇、战胜挑战。

AI技术的发展与应用丰富了智能制造内涵

生成式AI的发展、大模型的应用使得AI这项技术更加贴合行业场景，并渗透到企业有关研发设计、生产制造、销售服务等全流程中，在这种新语境下，“智能制造”内涵再度得到丰富。

郭楠表示，数字化、网络化、智能化制造都属于智能制造的范畴。智能制造体现在设计、生产、物流和销售等端到端的环节中。

华为制造与大企业军团CEO 刘超

刘超认为，制造企业使用数字化和智能化技术，提升效率和竞争力的整个实践过程，就是智能制造。数字化、智能化技术拓展了制造的新边界。而AI这一轮技术浪潮正在以价值驱动着制造业全链路数字化转型和智能化升级。

● 在研发设计环节，比如生物医药行业在AI技术加持下，新药物发现时间可能从数年缩短至数月，成本下降70％以上；

● 在生产调度环节，比如华为在AI技术帮助下，可在1.5个小时内完成未来35天的供应计划分解，这都是AI技术对智能制造各个环节的使能。

制造企业拥抱数智化存在不确定性和挑战

智能制造的概念提出至今已近十年，但制造企业的数字化转型和智能化升级之路始终存在多重挑战。郭楠总结了传统制造业寻求数字化转型和智能化升级时会面临的不确定因素：

● 战略层面：企业一定会遇到零号难题——到底该干什么？做到什么程度？从何入手？

● 人才层面：员工中同时懂IT、工艺、制造、装备等各类知识的复合型人才短缺；

● 投资层面：投资回报比难以计算，而智能制造一旦投资就没有回头路。

目前，大模型加速涌现，各行各业都在关注自己所处领域的大模型应用成效如何。对此，郭楠补充道：“制造行业的作业流程具备极强的确定性，生成式AI和大模型渗透到制造业的核心场景中需要解决的问题非常多，比如需要迭代掉生成结果的不确定性，AI在制造业的应用需要更有针对性。”

江汽集团作为制造业汽车领域的大型企业，自2020年起至今在数字化转型和智能化升级道路上已探索多年，对制造业走向数智化存在的挑战有切身体会。刘峰将江汽集团在升级转型过程中遇到的挑战归结为三点：

首先，智能制造的投资规模动辄达到几十亿甚至上百亿，这需要企业对数智化转型抱有坚定决心；

其次，企业知道自身规划的转型方向是正确的，也要衡量自身能力是否与之匹配，对自身有清晰认知；

后，人才储备是决定公司转型能否走下去的关键，但同时懂IT、应用、场景等的人才是稀缺的。

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