当今世界正处于百年未有之大变局之中，全球产业竞争格局正在发生深刻重构。工业作为立国之本、强国之基，始终是国家综合实力的核心支撑和关键支柱。历史的实践反复证明，没有强大的工业体系，就没有经济的繁荣与国家的长治久安。在中国从制造大国迈向制造强国的征程中，新型工业化是必由之路，而工业与人工智能(AI)的深度融合，正成为产业转型升级、国际竞争力提升的关键力量，将深刻重塑工业的范式与格局。
工业与AI融合：新时代的必然选择
工业革命的历史，是一部技术赋能产业升级的历史。从机械化、电气化到信息化。每一次技术跃迁都重塑了工业生产的范式。今天，以A为代表的智能技术，正在开启第四次工业革命的新篇章。AI不仅是一种工具，更是一种全新的生产力，它通过数据驱动、知识沉淀和智能决策，为工业赋予“感知、认知、决策”的能力，推动工业体系从“自动化”向“智能化”跃升。
在中国推进新型工业化的关键阶段，工业与A的深度融合意义尤为深远。当前，中国工业发展正面临多重挑战，包括资源环境约柬持续加题、劳动力成本不断上升、全球产业链竞争压力日盐增大。而A啦术的离速发展为破解这些难题及实现产业转型升级提供了全新路径。通过A忧化生产流程、提升能源效率、推动产品与服务创新，我们能够有效推动工业发展由依赖“规模红利”转向“效率红利”和“创新红利”,为工业离质量发展注入强劲新动能。
工业与AI融合的实践：从场景突破到生态繁荣
《工业与A融合应用指南》系统梳理了AI在工业领域的落地路径与实践经验。我们欣喜地看到，A肢术已在汽车，电子信息、石化、钢铁、矿山、制药等七大行业展现出显著价值：在汽车制造中，A驱动的柔性生产线实现个性化定制：在半导体领域，A辅助的缺陷检测将良品率提升至新离度；在矿山和钢铁行业。A赋能的智能调度与能效优化大幅降低碳排放……这些实践充分证明，AI不仅是技术创新的标志，更是工业提质增效的核心引擎。
然而，AI在工业的规模化落地仍面临诸多挑战。数据孤鸟严重、算力成本离昂、知识沉淀不足、生态协同薄弱等问题制约着A潜力的释放。为此，本指南提出“三层五阶八步”的转型方法论，从战略规划到执行落地，为企业提供系统化的智能升级路径。更重要的是，提出“工业智能普惠化”的愿景，呼吁产业界一起推动“算力底座平权、工业数据就绪、工业知识升华、行业生态成熟”,推动A术从大行业、大场景、大企业的先行先试，逐步普惠至全工业领域。让所有企业共享智能化的红利。
共筑工业智能普惠化的中国方案
中国工业体系规模庞大，场景丰富，为A技术提供了广阔的应用舞台。与此同时，中国在5G、云计算、大数据等新型基础设施上的领先优势，为工业与A的融合与落地奠定了坚实基础，为A赋能工业探索有效路径。我们相信，遇过产学研用协同创新，中国完全有能力走出一条具有特色的工业智能普惠化之路，为全球工业转型提供“中国方案。
在这一进程中，需要政府、企业、科研机构与生态伙伴的共同努力。政府需加强政策引导与标准建设，企业需以开放心态积极拥抱技术变革，科研机构需深耕核心技术突破，生态伙伴则需协同构建共享共赢的行业生态及平台。唯有如此，才能实现从单点创新到全局智能的跨越。本指南将为行业提供一盖明灯，帮助企业在智能化腺潮中找准方向、少走弯路。我们期待，通过全行业的共同努力，推动中国工业迈向更高效、更绿色、更创新的未来，为全面建设社会主文现代化强国责献力量。
工业与AI融合是中国人工智能的领先之路
人工智能的时代才刚刚开始，但却以前所未有的广度、深度和速度，深刻影响着全球科技、经济和社会格局。工业乃国之根基，中国的人工智能发展道路尤其应当重视工业领域，迫求的应该是在行业领域构筑大模型的全球领先地位，我们要敢于开放工业场景，让中国人工智能在工业应用上领跑世界；同时，中国的大模型更应注重多模态，智能决策、科学计算，从而棉中国丰富的工业场景利用起来，也招中国数干万软件工程师的力量运用起来。
工业与AI融合是企业的时代机遇，关键是构建Al原生思维
作为全球领先的ICT(信息与通信)基础设施、云和智能终端提供商，华为提出了全面智能化战略。依托20多年来数字化转型的经验，在研发、制造、供应、销售、服务，财经、人力资源等领域，我们基于业务流程梳理智能化场景，围绳客户体验提升、生产效率提升、产品竞争力提升、防控关键风险，以及业务模式创新等业务目标引入智能化技术，通过云原生的新型IT基础设施，支持企业44智能架构选代落地。
企业要在智能时代抓住机遇，用A构筑自身的领先优势，最核心的是要构筑起A原生的思维，将A技术和工具作为核心要素，来重新思考和设计企业流程、IⅡT、业务创新，充分发挥AG潜力、提高效率、创新业务模式，解决复杂问题。
AL原生的思维可以总结为“三个构建”:
第一，构建多元算力、弹性、离效的A原生云基础设施：很快，企业对A算力的需求超过
对通用算力的需求，构建多元、弹性、高效的A1算力基础设施成为人工智能发展的关键。华为云CloudMatic通过将CPU,NPU,DPU,存储和内存等资源全部互联和池化。构建起一切可池化一切皆对等，一切可组合的A原生云基础设施。
第二，构建以知识为中心的数据底座：在企业场景下，人工智能的发展取决于算法、算
力，更依赖在企业应用场景中积累出来的实践知识和数据。华为云DataArts,打造了大数据与Al、数据开发与治理、以及知识服务融为一体的数据底座，为企业构筑起面向A时代、以知识为中心的企业级数据底座。第三，构建多模态，多尺寸的模型：企业应用场景的多样性，决定了必须构建系列模型来
实现场景和模型匹配，华为云盘古大模型核心定位是“为行业解难题”,本书中详细解读了盘古大模型在钢铁，矿业、电力、建材、能源、汽车，半导体等领域落地的实际案例。
人工智能发展迈向第四阶段，2025成为工业与AI融合的元年，产业实现智能跃迁
从人工智能发展的阶段看，首先是Tak,以OpenAI发布的ChatGPT为标志，实现了自然语言交互：其次是Think,以DeepSek发布为标志，实现了深度思考；接下来是Agent,可以执行具体任务；第四阶段，棉进入一个更加颠覆的创新阶段，人工智能将引发生物、科学领域的革命，帮助人类发现尚未发现的物理规律、解开数学谜题，最终实现遇用人工智能，这个阶段，也棉是工业和A深度融合的阶段，具身智能在工业领域也会实现规模应用，必将为工业制造的无人化和智能化开辟新范式，重塑干行万业。
中国的人工智能发展，工业与AI的融合，生态构建是关键所在
华为数力于将OpenPangu,Mind系列应用使能套件及工具链、CANN算法、灵衡基础协议的开源开放，并通过开发者培养计划，培养全球百万昇腾开发者和A原生软件开发者，促进企业场景所需的模型算法干模百态，A原生软件百花齐放，让企业能够聚焦于模型与场景优化，为工业铺就行业智能化之路。
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