2026年，中国制造业智能化转型的浪潮正奔涌至深水区。当前，人工智能技术正加速向实体经济渗透，深度嵌入研发、生产、供应、销售与服务全链条，成为驱动生产力质态跃迁的核心引擎。
制造业作为国民经济的主体，是AI深度融合的重点领域。随着国家“人工智能+”行动部署、《十五五规划纲要》及专项政策指引，我国制造业智能化转型已从试点探索、单点应用的浅层阶段，全面迈入规模化落地的深耕阶段。
如何将人工智能技术与制造业的实践紧密结合，已是制造业培育新质生产力、实现提质增效升级的重要课题。
华为中国政企业务副总裁郭振兴
在这个关键窗口期，华为中国政企业务副总裁郭振兴提出：坚持战略定力、坚持架构引领、坚持价值导向、坚持基础设施先行、坚持组织保障与人才培养，是制造企业夯实转型根基、实现“AI+制造”跃升的必由之路。
时代之势
2026将是“AI+制造”深耕之年
过去一年，人工智能与千行百业的融合显著提速，从研发设计到生产制造，从经营管理到服务交付，AI的应用场景不断拓展，呈现出三个跃升态势：
一是数智化投资规模跃升，企业数智化投资占营业收入比例预计从2.5%提升至3%至3.5%；二是数智化基础设施跃升，AI推理应用投资大规模增加，市场空间超过7000亿元；三是AI解决方案价值跃升，AI正从单点创新转向系统解决业务问题，价值可量化、效益可核算。
这种跃升并非偶然，而是政策引力与产业内驱力双重作用的结果。郭振兴认为，在全行业AI整体跃升的宏观背景下，2026年无疑将是“AI+制造”的深耕之年。
首先，政策在推动AI与制造行业深度融合。2026年初工信部等八部委发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确推动3至5个通用大模型在制造业深度应用、打造100个工业高质量数据集、推广500个典型应用场景、选树1000家标杆企业。同时，“十五五”规划纲要中制造强相关重大工程占比达26%。政策的高位推动，为技术落地划定了明确的航道。
其次，更深层的动力来自生产关系的重构，AI从“工具赋能”转向“价值创造核心”。企业数智化投资占收入比从2.5%提升到3.5%，其中AI部分投资更是倍增。同时，随着AI带来生产力的大幅提升，企业内部生产关系正在发生改变。目前，国内30%以上规上制造企业已建立AI相关组织，组织变革正在向专职化、矩阵化、人机协同演进。AI不再是IT部门的独角戏，而是全面渗透进生产系统，直接转化为实打实的效益。
最后，AI已全面进入制造行业的生产系统。华为在2025年制造业的AI实践表明：研发领域的新品研发周期可降低近50%；生产领域的不良品率降低20%，非计划停机减少40%；供应领域的综合排线效率提升15%；销售领域的人效提升3倍；服务领域的故障等待时间降低23%，AI在制造业的应用已具备规模化基础。
这些数据证明，AI+制造已具备了规模化复制的产业价值，深耕细作正当其时。
华为的实践
系统化能力支撑规模化落地
AI在制造行业的深耕落地，核心在于以成熟技术底座支撑场景做实、以规模化实践验证产业价值，真正把AI跃升势能转化为制造业提质增效的发展动能。
但传统制造企业依然面临着信息孤岛多、重复建设多、数据共享难、系统联动难等一系列问题。这需要系统化能力的支撑。而华为不仅是制造企业的一员，同时又是赋能制造业的ICT技术提供商，在实践中已构建了覆盖算力底座、数据平台、行业应用的完整体系，可以作为制造业智能化转型的“同行者”。
在算力底座方面，华为持续投入昇腾AI计算产业，可覆盖全场景需求，已服务超2700家客户；昇腾超节点产品已累计部署超500套，服务超50家客户。在基础软件层面，CANN架构全面开源开放，支持昇腾生态拥有超410万开发者。以繁荣的算力生态，为制造业 AI 大模型训练、高并发推理提供坚实保障。
在网络联接方面，华为打造了星河AI网络，依托自研Wi-Fi 7零漫游技术，解决柔性生产中设备卡顿、数据丢包等问题，适配复杂工业环境，保障生产连续稳定。为工业数据实时传输、设备协同联动筑牢网络根基。
在数据平台方面，华为整合了知识库、KV Cache 库、记忆库三大能力，知识检索精度可达95%，检索时延低于50毫秒。并且，基于华为存储的UCM技术，通过以查代算，大幅减少重复计 算，提升推理效率和体验，推理吞吐提升 2 倍，首Token时延最高降低 90%。高效破解制造业数据处理效率低、推理成本高的痛点。
在行业应用层面，华为的实践覆盖“研产供销服”全流程。深耕制造业全链路场景，打造可复制、可推广的标杆案例。例如，在生产领域，智慧工厂方案已在江淮尊界工厂落地，柔性制造支持上万种个性化选配；在五粮液智慧园区，通过AI多模态大模型实现安防、交通、运营的融合管理，运营效率提升20%以上。这些实践表明，系统化的技术能力和行业深耕相结合，是推动“AI+制造”落地见效的有效路径。
奋楫者进
以五个“坚持”，夯实转型根基
制造业智能化转型是一项系统性工程，牵一发而动全身，郭振兴也提出了推进转型的五项建议。从根本上直面制造企业智能化转型中常见痛点，并立足产业转型规律，可以看做是一套被验证的行动框架。
一是坚持战略定力。智能化转型是一场深刻的变革过程，企业必然面临短期投入压力、技术适配难题、组织变革阻力等多重挑战，唯有保持战略定力，方能行稳致远。
二是坚持架构引领。缺乏顶层架构设计的转型，往往导致系统碎片化、数据孤岛化。而架构为蓝图，以 AI 为核心，方可避免盲目投资、重复建设，确保转型方向不偏、资源投入精准、建设成效显著，为后续规模化应用、持续迭代升级奠定坚实架构基础。
三是坚持价值导向的场景选择。智能化转型的核心目标是创造价值，脱离价值导向的场景选择，只会导致 “为了 AI 而 AI” 的形式主义，造成资源浪费、转型低效。所以要通过三层五阶八步十二问来选定价值场景，从价值、数据、成本、风险、技术等维度评估场景成熟度，优先切入能产生明确商业回报的领域，循序渐进，确保转型每一步都务实有效。
四是坚持基础设施先行。算力、存储、网络等是智能化转型的支撑条件，平台早建设、团队早使用、早磨合，组织能力在实战中积累。实际上，算力、存储、网络等基础设施的早投入，有利于企业搭建适配自身需求的 AI 算力集群、工业网络体系、数据治理平台，避免因基础设施滞后制约转型进程，确保基础设施与业务发展同步。
五是坚持组织保障与人才培养。智能化转型，技术是基础，组织是保障，人才是关键。转型不仅是技术的升级，更是组织模式、管理机制、人才结构的深刻变革。因此郭振兴呼吁：企业应建立专班运作机制，压实一把手责任，打通跨部门协同；预算单列，赋予执行团队决策权；加快培养“懂业务、通技术”的复合型人才。
因此，在“AI+制造”的深耕之年，把握跃升机遇，夯实转型根基，制造企业才能在智能化浪潮中培育新质生产力，迈向高质量发展的新征程。
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