【环球网科技报道 记者 张阳】“AI给我们带来的是一场不折不扣的全面变革。”5月15日，在合肥举办的AI+制造行业峰会2026上，华为中国政企业务副总裁郭振兴抛出了这个观点鲜明的判断。在他眼中，当人工智能从车载终端51%的渗透率、从智能穿戴68%的普及率、从华为南方工厂99.9%的质检精度中“长”出来时，它早已不再是实验室里的技术盆景，而是正在重构制造业战略底座、生产关系与组织形态的核心变量。
华为中国政企业务副总裁 郭振兴
2026成AI+制造跃升之年
“2025年，‘行业+AI’的价值已得到市场验证，不再是概念和试点。”郭振兴列举了四个核心标志：价值能量化、客户愿投资、方案可复制、生态渐成熟。企业已经能够直接算清AI带来的巨大收益，绝大多数央国企对AI追加了专项预算，行业头部企业标杆应用已落地并向全行业辐射推广，超过800家ISV伙伴基于昇腾开发行业应用，这意味着AI在制造业已跨越“概念验证”的浅水区。
正是这些扎实的进展，让郭振兴对2026年充满信心。2026年，我们共同迎来“行业+AI”三大跃升机会：数智化投资占收入比从2.5%跃升至3.5%，对于年收入千亿的企业意味着30亿级投入；AI推理基础设施投资空间突破7000亿元；AI解决方案从“单点创新”转向“系统解决业务问题”。政策层面，“十五五”规划纲要109项重大工程中制造相关占26%，工信部《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出推动3-5个通用大模型深度应用、打造100个工业高质量数据集、推广500个典型应用场景。“到2029年，中国AI总投资规模预计达1114亿美元。”郭振兴援引IDC预测数据表示，“智能经济已成为国家战略级增长引擎。”
但比投资数字更重要的，是AI正在改变企业的“底层操作系统”。郭振兴观察到，AI已全面进入制造企业的生产系统，但大多数企业仍将其视为“效率工具”；而在领先企业中，AI正从“工具赋能”转向“价值创造核心”。“这不是量变，而是质变。”他说，当AI开始驱动业务流程重构、倒逼组织变革、重塑人才结构时，它就已经是一场涉及战略、架构、流程、组织、数据、IT的全面变革。
战略决心：从“一把手工程”到“全业务重构”
这场变革，首先要求企业锚定战略决心，以一把手战略统筹全局。郭振兴认为，数智化转型涉及跨业务、跨组织的流程重构，投入大、周期长、存在不确定性，唯有一把手明确长期战略定力，从场景、流程、组织、数据、IT五大维度系统规划，才能打破部门壁垒、统筹资源投入，避免碎片化建设导致转型低效。
架构引领：告别“烟囱林立”，拥抱统一蓝图
如果说战略是大脑，那么架构就是骨骼。在峰会上，华为展示了一幅清晰的“制造行业智能化架构”蓝图。这与传统制造企业“烟囱式”的信息化架构形成了鲜明对比。
传统的工业现场，设备品牌型号“七国八制”，协议各异，数据像被困在不同孤岛上的宝藏，无法互通。华为提出的架构遵循“统一标准、统一架构、统一数据格式、分层解耦和持续迭代”的原则，自下而上分为五层：智能感知层、智能联接层、智能底座层、智能平台层以及百花齐放的AI场景应用。
以江淮尊界智慧工厂为例，这一架构得到了极致验证。面对超豪华车型的生产挑战，项目组通过IT/OT融合的一张网，替代了传统工厂数张网的割裂局面；利用华为IoT平台，将现场12000多台装备提炼成160个物模型，实现了物理工厂与虚拟工厂的实时映射。这种架构级的变革，让“大规模定制”成为可能，支撑起了上万种个性化选配的复杂需求。
面对AI的浩瀚蓝海，企业往往容易陷入“贪大求全”的焦虑。对此，郭振兴给出了极具实操性的建议：采用“三层五阶八步十二问”的科学方法进行价值场景选择，坚持“小切口、大纵深”的策略。
价值场景：以“小切口”博取“大纵深”
信心来自于速度，价值来源于深度。华为在2025年已经验证了这一逻辑的有效性。在研发领域，某头部家电企业通过构建AI算力平台辅助代码开发，每年AI生成并提交代码库的代码达1000万行，节约成本3000万元；在生产领域，华为南方工厂引入AI CV大模型，将质检准确率提升至99.9%；在供应领域，广西柳药通过智能算法，将路径规划时间从3小时缩短至30分钟。
这些案例证明，企业无需一步到位，而应瞄准那些ROI清晰、数据基础扎实的高价值场景，集中火力攻坚，用实际战果建立全员信心。
基础设施先行，筑牢AI变革的底层根基。
“工欲善其事，必先利其器。”在智能化时代，这个“器”指的就是算力、存力与联接力构成的数字底座。
与机械化时代购买单机设备即可见效不同，AI时代的效率提升是一个复杂的系统工程。郭振兴强调，基础设施必须先行建设，让业务团队尽早熟悉和使用平台。例如华为星河AI网络，通过独家Wi-Fi 7 ASFN零漫游技术，解决了柔性生产中AGV频繁卡顿的行业顽疾，实现了信号无缝覆盖与0丢包。
同时，智能化的可持续首先是算力的可持续。面对大模型快速迭代对算力有效性和时延的严苛要求，华为持续开放模组、标卡、服务器、超节点等系列化硬件。特别是Atlas 950 SuperPoD超节点，在卡规模、总算力等关键指标上全面领先，为行业提供了坚实的算力锚点。此外，华为AI数据平台通过UCM技术，将推理吞吐提升2倍，首Token时延最高降低90%，大幅降低了企业应用AI的门槛。
组织保障：重塑生产关系，构建人才飞轮
生产力的飞跃必然倒逼生产关系的变革。当AI深入制造企业战略，传统的科层制组织已难以适应敏捷的智能决策需求。
工信部在《“人工智能+制造”专项行动》中已明确要求企业压实主体责任，强化组织资源保障。市场反应同样迅速：国内30%以上的规上制造企业已建立AI相关组织，并向专职化、矩阵化、人机协同演进。在人才方面，“懂智能、熟行业”的复合型人才成为抢手货，仅智能驾驶领域，2025年新发岗位量就暴涨28倍。
对此，华为建议企业成立专班运作，实行一把手责任制，并建立跨部门的协同机制。更重要的是，企业要设立独立的“数智化部”，授予其独立预算和跨部门决策权，同时大力发展自己的行业场景专家和AI技术专家，提升组织的AI人才浓度。
面向未来，AI变革浪潮下，制造业转型已无回头路，它已实实在在地走进了工厂的流水线和供应链管理之中。正如郭振兴所言：“AI是一场不折不扣地全面变革。”对于中国制造企业而言，这既是一次前所未有的机遇，也是一场关乎生存的考验，唯有坚定战略、架构引领、精准选景、筑牢底座、夯实组织，才能在AI浪潮中破局突围，让新质生产力真正赋能制造业高质量发展，书写中国智造新篇章。