华为智能制造实践 目录 01 为什么推行智能制造 02 华为智能制造实践 提升效率 缩短产品上市周期 提升产品竞争力 • 产品质量提升 • 大规模个性化生产 • 快速响应市场需求的变 化 为什么要推行智能制造 • 产品上市周期更 短 • 产品更加复杂 • 人力成本上 升 • 资源利用效 率 Time 华为智能工厂六大设计准则 装配 产品开发及试制周期 20% 可制造性 问题数 设计与制造数字化融 合平台（ MPM ） 产品研发 PDM/MDA 30% 产品制造 MES+ 开发 大规模定制 需求自动下达 供应商 EMS 自制工厂 客户 GTS 进度精准管理 智能均衡排产 ERP 自动计划 MES+ 智能排产 Algorithm Service 商业信 息 流：客户订单信 作业动作进行防错预警、产 品质量进行 AI 视觉检测 • 订单信 息 自动推 送到工 位 • 定制参数自动灌入设备 • 装配工位动态智能指引 • 定制异常拦截预警 智能自动化 全流程拉式自动配送 大规模客户化定制 生产过程数字化 JIT/DUN MilkRun 供应商 客户 华为制造数字化运营，全流程可视管理，智能决策 定位精度： 3~5 米 定位对象： 资源 场景 1 ：资源盘点 场景

根据智次方研究院的调研，5G Redcap 出货量在 2025 年突破 1000 万，可穿戴、车 载、MiFi、CPE 等多个领域规模上量，AI 陪伴类的新终端正在孵化。RedCap 技术的 大规模商用，使得原本因成本和功耗限制无法接入 5G 网络的海量中低速物联网设备， 也能够享受到低时延、高可靠的网络服务，极大扩展了端侧 AI 的应用范围。 在产业实践中，端侧 AI 优先策略已经在多个垂直领域展现出巨大价值。智能制造领域， 隐患。相比单一 传感器方案，多模态系统的误报率降低了 95%，漏报率降低了 99%，真正实现了"防 患于未然"。 生成式 AI 在感知领域的应用在 2025~2026 年形成了持续亮点。通过大规模预训练和 少样本学习，生成式 AI 模型能够理解和生成各种模态的感知数据。在感知增强方面， 生成式 AI 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是 通、智慧医疗等高可靠性要求场景的系统性创新。确定性网络提供了可预测、可保障 的通信基础，垂类 AI 模型则提供了可解释、可审计的智能决策能力，两者的结合构建 了新一代的可信智能系统。 确定性网络在 2025 年已经从概念验证进入大规模商用部署阶段。通过时间敏感网络 （TSN）、确定性 IP（DetNet）、5G URLLC 等技术的融合应用，网络能够提供微秒 级的确定性时延、99.9999%的可靠性保证，以及纳秒级的时间同步精度。

12000 件左右的货物。 为什么读它？ 组织微粒化 组织 " 微粒化 " 将臃肿的大组织微粒化分解成单个个体 , 小前端探知市场脉络 , 新业务聚合新团队 , 可迅速 复 制和大规模扩张 , 完成 " 裂变 " 在高维度预测整个商业社会发展的大方向 寻找在低维空间里绝对隐身的战略选择 寻找跃迁的 " 虫洞 " 和破 局点 整合内部和外部资源 , 全力投入 , 实 物质 微粒与重构 子 , 分子再形成物质。 解构 解构 重组 重组 原 子 原子裂变 可迅速复制和大规模扩张的机制。 " 裂变 " 以一个 ( 或几个 ) 点为基础 , 成功突破了一个 ( 或几 个 ) 点 后 , 再进入严格复制 , 由一个成功的点复制出另一个点 , 两个点再分解为四个 四个变 八个。 以 此类推 , 先慢后快 , 逐步推进 , 最终步步为营 , 快速高效地实现全覆盖 , 快速 迭代与不断创新 ; . 原子裂变还可通过数字技术进行大规模扩散 , 将个体智慧和思想融入数字技术中快速复制 , 通过 平台的力量影响更多个体 ; 分子分解 市场前沿探知市场脉络走向 ; . 平台化组织的使命是保护个体的内心自由 ,

还有人建议更换品牌代言人，在终 端重塑一个 新 深耕渠道 也有人说应该深耕渠道，在消费者聚集的地方， 模仿当年携程的做法，在终端拓客。 应实施“定位战略”，通过定位占领消费者的心 智， 配合大规模的线上线 下广告，提升市场份额 云 抛弃碎片化增长思维，形成企业的增长地图 n 增长地图，就是要穷尽企业所有可能增长的 方向，且设计出这些路径相互的逻辑关系。 n 当企业高层按照增长地图实施分解方案时， 云 的饿了么品牌形象。 深耕渠道 也有人说应该深耕渠道，在消费者聚集的地方， 模仿当年携程的做法，在终端拓客。 应实施“定位战略”，通过定位占领消费者的心 智， 配合大规模的线上线下广告，提升市场份额 还有人建议更换品牌代言人，在终 端重塑一个 新 ARPU ，即 Average Revenue Per User ，每个用户的平均收入。 ARPU 值注重的是一个 时 如果你觉得优步可以替代你自己的车，那它的意义更大了； n 如果你会使用优步的无人驾驶车系列，这个团队会进一步发展； n 如果你觉得优步是一台巨大的计算机，指挥着几百万人或物品在全球流动， 那你面对的就是世界上最大规模的企业之 一。 要做到 天际线，首先要想清楚业务的本质是什么，因 为你的认知决定了 你 跳跃天际线的姿势。 对公司本质定义的不同，会形成公司不同的价值，好的增长逻辑所勾勒 出 来的业务可以让企业的价值突破天际线。

和统计分析。目前在云上的项目包括智能体重秤、血压计、手环等产品，数据都会实时同步到服务端，并且 为用户建立个人及家庭健康档案，实时掌握家庭成员的健康趋势。 面对的挑战 初期的系统规划，跟不上大规模业务增长带来的压力，比如：海量数据的统计， 分析，实时反馈；针对数据的隔离；基础 IT 的支持能力不足等。 共同的应对 2018 年整体搬迁上云，我们共同分析并提供合理的改进意见和技术支持。比如：

24*7 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 联网、油气生产物联网、智 能电网、车联网、地质勘探 等），每天产生的数据量是 淘宝交易的 100 倍，且要在 这些数据上实时做复杂的领 域相关分析

常应用于食品、化工及能源等多种产业. Honeywell Forge APC (霍尼韦尔) [22]: Forge APC 针对炼油与化工领域, 提供实时回馈与扰动抑 制功能, 能有效提升过程稳定性, 并支持大规模部署与统一管理, 适合大型企业进行数字化升级. SIMATIC PCS 7 APC (西门子) [23]: PCS 7 APC 作为西门子过程自动化平台的一部分, 针对食品 加工、化工等行业设计, https://www.sciengine.com/doi/10.1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 期 1791 发布的超大规模开源语言模型, 拥有 1800 亿参数, 支持多语言处理. 该模型生成能力强, 常用于跨语 言问答、长文本生成与知识抽取等应用. Mixtral 8x22B (Mistral AI) [46]: Mixtral

荐；Knewton等教育技术公司使用机器学习来个性化设计学生的学习路径，通过分 析学生的学习数据和表现，其系统能够提供定制化的学习资源和反馈。 （3）深度学习革命 21世纪10年代至今，随着算力的提升，深度神经网络和大规模数据集的结合使AI在 图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了突破性进展。特斯拉 7 的Autopilot和谷歌的Waymo都是自动驾驶技术的代表，这些系统利用机器学习算法 识别道 31 图3-3 由Transformer架构发展而来的各种AI系谱图 2. ChatGPT的快速发展 如前所述，ChatGPT由OpenAI开发，是生成式AI技术的一个杰出代表。它是一个基 于大规模语言模型（如GPT-3和GPT-4）的聊天机器人，能够理解和生成人类语言， 提供流畅且具有逻辑性的对话体验。ChatGPT的开发标志着生成式AI在理解和生成 自然语言方面取得了重大突破。 基于Tr 活，仿佛一个安静的助 理默默跟随在每个人身边。许多人都有这样的感受，虽然知道AI的存在，但经常感 觉到无法与之交流，也无法最大限度地发挥其作用。在本章中，我们将探讨与AI交 流的独特艺术，特别是与大规模语言模型（如ChatGPT）的互动。首先，我们将定 义什么是大模型，并解释它们如何在现代技术生态中发挥作用。随后，我们将详细 讨论与这些高级AI系统有效沟通的技巧，包括如何提出问题、解释复杂的概念以及

过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 式化和语义规则，通过本体、语义协调策略和连接接 口来管理信息和知识，并识别制造系统中的不一致 性。为了实现大规模定制生产，HALLDOR 等 ［14］将 智能技术引入可重构制造系统中以解决工厂中劳动 力 、成 本 、时 间 等 多 个 因 素 之 间 平 衡 的 复 杂 挑 战 。 JEFFERSON

Identification, IMSI)码进行鉴别,仅允许在 MEC 中被写入相应信息 的终端登录。 5 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 技术创新成果 以 5G 为核心切入制造行业,以大规模数据采集、 视频监控、机器视觉、AR 点检及培训等集成应用与工 业软件构建智能工厂产品体系和解决方案能力数字化 转型是制造业未来发展的必由之路 [5]。 5G 全连接工 厂现已实现生产制造过程的数字化