人民日报记者 谷业凯
走进今天的智能工厂，无人搬运车往来穿行，机器视觉系统高速质检，各环节设备互联互通、实时调度，展现柔性、高效、智能等特点。
近日，在由华为与江汽集团联合主办的“AI+制造行业峰会2026”上，来自汽车、医药等领域的数百位企业代表共同探讨AI（人工智能）如何从单点试用迈向全链深耕，带动行业智能化跃升。“我们希望让AI全面赋能研发、生产、销售服务各环节。”华为监事会副主席陶景文说。
落地一线，带来效能提升
江汽集团尊界超级工厂的智能质检车间里，过去分散运行的150余个独立质检小模型，如今已被基于华为盘古CV（计算机视觉）大模型和昇腾算力底座开发的通用大模型整合替代。单工位仅需50至100张样本图片，即可完成针对模型微调训练，整车缺陷拦截率达99.99%。
“过去人工目检，漏检率较高。现在AI替代人工检查，不仅标准统一，还能持续迭代进化。”江汽集团数字化管理中心副总经理丁志海介绍，目前这套方案已在尊界全车1500余项检测场景落地，实现了“一模型多场景通用，全平台化赋能生产”。
当前，“AI+制造”为许多行业带来效能提升。在泸州老窖，过去由于生产、营销、终端数据缺乏连通性，遇上节庆销售高峰，系统容易出现卡顿延迟，运营效率与响应速度受限。近年来，在华为打造的数字架构助力下，泸州老窖完成了数据资产系统的创新。以“应用+云”的联合方案，满足全国400多家门店的管理需求，为消费者提供更好的服务体验。
纺织面辅料领域，福建辅布司纺织公司构筑云端协同的算力底座，云端训练支撑算法模型的训练优化，端侧精准捕捉生产细节，同时结合实际场景开发功能化应用，实现生产品质与效率双提升。
“制造业智能化转型是一项系统性工程，直面转型痛点、立足产业规律，才能让制造质量更优、效率更高。”华为中国政企业务副总裁郭振兴说。
参与研发，助力科学决策
“小分子早期药物的发现，过去要花一两年时间，现在只需3—6个月。”广州医药数智科技有限公司董事长邹彬彬介绍。依托华为昇腾算力底座、工业级精度3D分子生成模型和分子生成及筛选技术，广药集团的药物早期发现成本降低了70%，研发周期也大幅缩短。
药物研发是AI极具前景的应用方向之一。在多肽药物领域，翰宇药业将20余年积累的逾10万条工艺数据与盘古药物分子大模型深度融合，构建起专属私域知识库，进而将经验转化为可调用、可迭代的“数字资产”，让研发与生产决策从“经验驱动”迈向“数据驱动、科学驱动”。
随着融合不断深入，AI应用向上游研发等环节延伸，从“工具赋能”转向“价值创造”。在郭振兴看来，要坚持根据价值选择场景，从价值、数据、成本、风险、技术等维度评估场景成熟度，确保转型务实有效。
更加灵活，推动柔性生产
上汽通用五菱与华为联合打造的“智能岛”制造体系，在汽车总装方式方面带来改变。
不同于传统的线性制造体系，“智能岛”将固定工位变为灵活作业岛。AGV（自动导引车）自主穿梭于各作业岛之间，不再是“车等工位”，而是“车找工位”。依托华为星河AI网络，作业岛内AGV运行能够实现零卡顿，产线可根据订单需求灵活重组，实现柔性生产。
“制造业的AI升级不是简单的技术问题，必须让技术进步和行业流程等深度结合。”陶景文说，“从昇腾提供算力根基，到开源框架释放底层硬件能力，再到操作系统打通不同设备、数据、应用之间的联通壁垒，华为致力于让制造业的数智化转型拥有安全、可靠、可持续的根基。”
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