上海羊羽卓进出口贸易有限公司智能制造2025：中国制造业转型升级的战略规划与实施路径
【数字化转型网灯塔智造专题文章】
智能制造2025是中国实施制造强国战略的第一个十年行动纲领，旨在通过加快新一代信息技术与制造业的深度融合，推动制造业向数字化、网络化、智能化发展，实现制造业由大变强的历史跨越。该战略强调了智能制造的重要性，并将其作为两化深度融合的主攻方向。
数字化转型网灯塔智造专题
一、智能制造2025的核心目标是什么？
智能制造2025的核心目标是提高制造业的创新能力，加强关键核心技术研发，推动信息化与工业化的深度融合，发展智能装备和产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，并全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。
为实现这些目标，中国政府在“十四五”期间发布了《“十四五”智能制造发展规划》，具体部署了智能制造技术攻关、智能制造示范工厂建设、行业智能化改造升级等六个专项行动。
此外，智能制造被视为新一代科技革命和产业变革与中国经济转型的历史性交汇点，将引领新一代产业变革。
二、智能制造2025的实施路径包括哪些？
智能制造2025的实施路径包括深入了解智能制造的发展潜力和问题，明确发展思路和重点方向，开展智能制造示范城市试点建设和重点行业智能制造示范工程建设。同时，加强新一代信息技术在制造业中的集成应用，研究云计算、物联网、大数据等技术对制造模式的影响，积极培育新技术、新业态、新模式。
智能制造2025的长远目标是到2025年，制造业整体素质大幅提升，创新能力显著增强，全员劳动生产率明显提高，两化融合迈上新台阶，重点行业单位工业增加值能耗、物耗及污染物排放达到世界先进水平，形成一批具有较强国际竞争力的跨国公司和产业集群。
本文为科普类文章，不作为选择建议或投资建议。根据数字化转型网（搜索栏输入：中国数字化转型网，即可了解详情）的资料，灯塔智造专题数字化转型网全新推出的专题栏目。数字化转型网有大量关于灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能制造的资料和方案，比如介绍灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能制造的定义、功能、价值、优秀案例等等知识，找数字化转型资料上数字化转型网。若您对灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能制造感兴趣，想和更多对灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能制造的感兴趣的同道者们进行交流，也可关注数字化转型网灯塔智造专题栏目，搜索栏输入：数字化转型网灯塔智造专题，即可了解更多详情！
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7张PPT，揭秘华为的“人工智能路线图”
i黑马导语
7页PPT，看清楚，华为在人工智能领域，最新的探索和思考！
提到人工智能产业发展，会有一个思考范式：基础层、模型层、应用层。
华为，这家在三个层面都有布局的企业，是如何思考的？华为云，在基础层是如何协同创新的？华为盘古大模型，又是如何应用在千行百业的？
近日，华为常务董事、华为云首席执行官张平安在2024世界人工智能大会上进行了分享。i黑马作为官方合作媒体，现场进行了记录，现将核心内容分享大家。
1、当前我们算力是受限的，中国AI创新道路到底该怎么走？我们是不是有最先进支撑的AI芯片，如果没有就没有办法在AI上领先，这个观点我们必须要在中国摒弃掉。
2、我想在这里分享一个简单例子：华为手机有不同镜头，每一次按快门，都会拍下来至少六张照片。在端侧受限的时候把这些六张原图，传到云端来做算力呈现是什么样子？
3、丰富的光纤网络，先进的5G网络，都是中国独有的优势，我们应该基于此优势面向AI时代。
4、AI算力来了以后，原来以CPU为中心的计算架构，需要发生转变。Cloud Matrix架构，一切基础设施资源都被“池化”。
5、我认为，在中国发展AI道路，更应该在行业领域，在行业场景，构建起ToB领域的全球领先优势。
6、最后我想分享一个应用案例：我前天去参观的宝武钢铁。通过华为盘古大模型，调优时间，从原来的5天，到现在的4个小时。预测精度，提高5%，每年有望多生产2万吨钢板，单条产线年收益增加9000多万元！
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第一张PPT
毋庸置疑，人工智能正对我们生活和工作产生非常深刻的影响。
我们正在加速地从数字化走向智能化，AI正在重塑着千行万业。
AI的发展需要依靠算法和算力。但是，当前我们算力是受限的，中国AI创新道路到底该怎么走？
华为认为，在算力基础设施上，我们需要考虑“芯-端-云-网”融合，在架构上进行协同创新。
不能盲目追求我们对端侧芯片制成的期望。或者说，我们不能把AI基础设施只依赖，我们是不是有最先进支撑的AI芯片。如果没有，就没有办法在AI上领先。这个观点，我们必须要在中国摒弃掉。
更多是要思考，怎么把芯片，还有端侧上的AI需求，释放到云端。在云端，可以构筑起我们中国的优势。在云端构筑中国优势，就要构建我们网络带宽，我们现在网络下行做的非常好，但是上行做的就不够。
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第二张PPT
华为能够把端侧算力释放到云端，就依靠这张网络。我们在网络创新方向，就应该沿着这个方向。
在云上我们要构筑基础设施，需要通过数据中心的空间、带宽、能源构建可持续发展的AI算力底座。
百度李彦宏、中国电信柯瑞文、中国移动杨杰等前面的演讲者也提到，中国在基础大模型上做了很多，但在B端还有C端的创新是不够的。下一个创新方向，是要开放行业场景， 让AI快速构建起我们的领先优势。
智能时代加速而来，未来所有连网终端都会是智能设备。
这将对AI算力有很高的需求。我们不能把AI算力都放在终端上面来解决， 因为终端必然受到芯片的供应制约，必然受到能耗制约，必然受到体积制约，尤其是手机、PC还有各种工业的智能端。
现在在手机端侧上，我们跑一个7亿的大模型，基于对功耗的考虑，都在思考怎么把7亿模型缩减到3亿，缩减到1.5亿，更不要说在端侧跑百亿的模型。所以，端侧上算力受限，我们应该思考把端侧算力释放到云端。
这个方面我们已经开始了一些创新，比如说云办公、云拍照、云手机、云游戏、云设计。 把端侧算力需求，放在云侧来解决。通过云侧丰富算力，既保持功能丰富，又极大降低功耗，还能减少对芯片的依赖。
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第三张PPT
我想在这里分享一个简单例子：
这是大家都可以理解的例子，我们来看华为手机的“云拍照”。
华为手机里面有不同镜头，每一次按快门，手机都给大家拍下来至少六张照片，六张照片都是原图，占很大的空间。我们是通过手机侧的算法，手机算力来给大家呈现的。所以大家可以在手机上看到一个非常真实、细节丰富的景物。
但是我们思考，在端侧受限的时候把这些六张原图，每张在8-12兆原图传到云端来做算力呈现是什么样子？
大家可以看到，上面手机照片已经很清晰了，但是把同样手机拍的六张原图传到云端，让云端算力做呈现，大家可以看到这两张照片有很大差异。云照片已经接近单反效果了，图像更清晰更立体，蚂蚁绒毛也清晰可见。
对我们来说，思考方向是不要把端侧做的太复杂，而是要把端侧算力释放到云侧，利用云算力让AI发挥更好的价值。
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第四张PPT
刚才谈到端侧算力上云。端云要进行无缝协同，必须依靠很好的网络，网络需要更大带宽，低时延。电信、移动还有联通，都有非常丰富的光纤网络，丰富的光纤资源也是中国独有优势，我们应该在中国独有优势上思考网络的方向。
另外，中国在5G网络建设上是全球领先。今年开启5G-A网络创新，是5G网络带宽的10倍，不仅上行是10倍，下行也是10倍。更关键的是将传输时延从原来10毫秒降低到1毫秒。
这样，通过无线5G-A网络以及丰富光纤传输带宽资源，让端侧数据上云。
中国有这样的优势，是面向AI时代的网络保障。
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第五张PPT
AI算力来了以后，我们发现原来以CPU为中心的计算架构，需要发生转变。
我们最新发布的，叫Cloud Matrix架构，一切基础设施资源都被“池化”。
基于这个逻辑，数据规模可以匹配未来大规模算力需求。同时在云团队里面，对AI集群、CPU、NPU、DPU、存储网络，这些所有的都进行了端到端的优化， 不再是简单的每个人只完成自己工作，而是每个人都在协同，来完成我们的AI算力工作。
所以，我们可以在云上做到千亿参数模型训练。云上可以做到40天不中断，这是线下效率6到10倍！
大模型训练，担心出故障。现10分钟就可以把所有数据都保存起来，可以快速恢复起来。
另一方面在云基础设施， 很多人都在谈能源。
我认为，中国仍然是有能源优势的。中国的绿电，中国的水电，还有云上来解决算力问题。通过构建云数据中心优势，来为我们AI构建坚实的算力底座。这是我们中国可以坚持依赖的一个方向。
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第六张PPT
中国在互联网创新做得非常好，我相信，假以时日中国在toC方向创新一定会迎头赶上。
但同时，在中国发展AI道路，更应该在行业领域，在更多行业场景，构建起ToB领域的全球领先优势。
大家可以看到，华为盘古大模型坚定为行业解难题、做难事。也希望通过盘古扎根行业里面，为行业做智能升级。
盘古大模型5.0在全系列、多模态、强思维等方面做了升级，帮助更多行业，做业务创新和提高效率。
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第七张PPT
最后一页PPT，我想分享一下，我前几天去参观的宝武钢铁。
在宝武钢铁一条热轧生产线上，通过盘古大模型训练了一个模型，精准预测生产中每一块钢板的尺寸。原来5天时间，才能有一个调优。现在工厂的负责人，自豪地告诉我，可以做到4个小时。
调优时间，从原来的5天，到现在的4个小时。预测精度，提高了5%，每年有望多生产2万吨钢板，单条产线年收益增加9000多万元！
我们接下来还会解决“高炉反应场景” 难题。我们希望跟宝钢一起，把这个最难的难题解决掉。我们也希望跟更多的客户一起，在AI行业应用实践创新，持续解决难题。
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