華為云是華為的云服務品牌，通過彈性云服務器、對象存儲服務、軟件開發云等云計算服務，以“可信、開放、全球服務”三大核心優勢服務全球用戶。旗艦客戶包括：中國一汽、華新水泥、廣汽蔚來、東風本田等一系列制造業明星企業?；谪S富的B2B經驗、華為云集成技術協同創新、數字化轉型踐行者、中立安全可信、共創共享共贏等多重優勢，為客戶提供全棧、平滑演進的上云體驗、打造企業智能轉型的堅實工業底座。

康寧，華為云全球生態部總裁。企業數字化轉型領域行業專家，1999年加入華為公司，歷任軟件西非業務部部長、業務分發平臺（SDP）領域總經理、運營支撐子產品線總裁、聚合運營部部長等工作。具備成功的產業管理經驗，同時在軟件架構、產品定義、開發管理、集成服務等領域具有深入的理解和研究。

華為于2007年正式開啟“云”業務，迄今經歷了較為快速的發展，行業地位攀升至國內第二、全球第五。在這個節點下，華為也積極且審慎思考下一個努力的方向，于是堅定選擇了“公有云”作為華為真正服務好行業、對中國經濟乃至全球經濟做出貢獻的選擇。華為本身就是一個電子制造企業，對行業有著深入理解及深厚感情。

一

技術演進下工業數字化的無限可能

  鼎捷軟件自成立至今，也走過了近40年。將時間回溯到1989年，彼時PC還是非常先進的技術，至今，算力、計算能力等作為基礎設施都已發生了天翻地覆的變化，我們現在討論人工智能的計算、討論浮點的計算，這些都深刻影響到軟件行業乃至所有行業。在數字化轉型的浪潮下，以云、AI、大數據為代表的技術在持續演進過程中，我們可以明顯感受到三大變化，為整個工業數字化進程帶來了無限可能。

（1）算力的變化。從PC機、到互聯網、到云技術的不斷演進，算力也從通用算力演變到了AI、高性能、浮點等算力，使得企業的AI訓練、工業仿真、三維設計等業務的效率大幅提高；

（2）能力的變化。在單機時代，由于算力的限制，一臺機器只能提供有限的服務，而在全面上云之后，云上有大量的服務可被調用，如各類AI服務、數字孿生服務，以及可以快速開發應用的低代碼開發服務等；

（3）場景的變化。在云上，算力的多樣成百倍增長，豐富的服務能力也讓更多業務場景有了新變化。以華為南方工廠為例，以前的工廠排班排產，更多依靠人工經驗，最多在一個工廠內安排，效率較低，更不用提多個工廠之間的協同了。而現在我們可以使用AI求解器，幾十個工廠、上億種可能計劃，只需一個半小時便能給出排產方案，每年可為華為節省一億多資金。

二

工業云平臺深耕數字化，一切皆服務

  從華為云的視角來說，我們堅定認為，要用新的理念、新的思路，重新思考工業數字化要怎么做。

首先，華為提供的遍布全球的云原生基礎設施，使能企業應用，生于云、長于云，靈活部署（公有云、混合云、邊云協同等），安全運營。

第二，我們提到大量技術在不斷演進，如何更好地調用這些技術為企業提供方更好的服務，尤其是工業領域，IT與OT如何融合等，都在持續不斷向我們提出挑戰，但這些挑戰有時候反而也形成了我們的優勢。這種時候，如何真正利用好新的技術，使產業數字化進步，也是我們一定要做到的地方。

第三，華為攜手工業軟件生態伙伴，共同制定行業標準（工業數據模型標準、接口協議標準、格式標準、設計規范等），將工業經驗Know How轉換為數據資產（電子元器件庫、符號庫、漏洞庫等），實現業界優質實踐的開放和共享。

此外，針對電子信息、汽車、先進裝備、家電等行業的重點應用場景，華為助力伙伴應用云化，實現多學科跨領域的應用協同，提供行業工業軟件云服務，加速企業數字化轉型。我們認為通過這4層服務的孵化，能夠真正使云技術服務好工業的進步。

三

基礎設施即服務讓應用按需部署

下面我簡單給大家做一個分享，第一個是基礎設施即服務，我們做工業常常談到為什么要用云？數據這么寶貴，為什么要放到云上？

隨著工業企業數字化轉型的深入，企業云化從“ON CLOUD”走向“IN CLOUD”，從“以資源為中心”轉為“以應用為中心”，工業業務生于云、長于云。不同類型的業務部署在公有云、自建IDC、混合云、邊緣云等不同的云基礎設施之上，跨云跨地域統一協同治理，保證一致應用體驗等新需求不斷涌現。

但是分布在不同云環境中的算力、流量、數據等通常是割裂的，無法充分利用企業的算力資源，無法支持靈活的業務部署、流量分配。而通過分布式云原生基礎設施，以應用為中心，采用云服務的方式將算力供給、流量治理、數據協同拉通，為企業數字化提供一致性的、緊密協同的分布式云原生底座，讓云原生能力無處不在，賦能每個企業都能成為新云原生企業。

四

技術即服務讓企業持續創新

  一直以來，工業企業在實現工廠數字化管理或針對關鍵設備智能優化/產線協同優化過程中均缺少供應鏈，導致創新速度慢及創新成本高等問題。在此情勢下，華為云提供的數據使能、AI使能、應用使能引擎提供了創新的新選擇。

今天波總反復在講，數據是我們新的生產要素，真正要處理好數據其實非常困難，需要大量的新技術。簡單來看，從工廠每個節點都會產生大量的數據，從數據的產生、到進一步的認知和分析、到建模、到數據的決策，這一系列過程，通過人工智能也好，通過人的主動分析也好，提出相對應的建議，再到最后數據指導我們的行動。從這個層面來講，如果不基于這些新的技術去談數據則實為困難。

第一，從數據使能來看，工業領域持續維護是非常重要的基礎設施。如何把工業數據資源融合打通，轉化成有直接使用價值的數據資產和工業模型，是當前工業數字化面臨的首要挑戰。

第二個就是AI使能。工業4.0相對于工業3.0最重要的一個使能技術就是人工智能。在工業領域，我們常?？吹接泻芏嗵魬穑汗I領域缺少數據，沒有海量數據對產線進行優化，如何解決各類問題？我們在云上有很好的解決方案，很多數據云上面可以做場景，實現大量級、多模態，通過云上持續的訓練，降低場景優化成本，把人工智能的能力通過華為云上的預先訓練進行服務化。

第三個，應用使能。在擁有數據和人工智能之后，最后人機界面，工業的開發、部署、運維、升級、優化也需要工具，需要軟件對其進行服務，所以工業軟件的服務，包括其應用的基建開發、企業運作過程中產生的數據資產等，都需要以全面服務化的能力對每個研發人員、每個項目進行相關管理。

五

經驗即服務打造工業aPaaS，開放共享API服務

  在行業專家經驗和工業數據的基礎上，通過數據中蘊含的洞察沉淀出工業機理模型?；诓粩喾e累的知識，形成可持續傳承、迭代的模型和資源庫。通過知識計算，讓工業經驗模板化，產生更大的價值，經驗模板被應用到不同的工業場景中，持續為業務流的創新注入知識的力量。

以日產5000噸水泥的產線為例，傳統的生產控制系統參數多達124個，包括閥門控制、溫度控制、水流控制、堆料控制等，需要32名工人每30分鐘動態調整一次?，F在，引入華為云AI服務，實現參數自動預判，只需要4名工人，效率提升了8倍；并且可實現更精確的參數調整，能耗節省6%，全年成本節省1千萬美元。

六

軟件即服務聯合工業軟件生態，共建工業軟件云

  工業市場競爭關系已從企業轉向產業鏈，企業數字化轉向產業鏈數字化，數字化轉型的核心是工業范式的變革，工業范式改變的根本是基于模型的數字化轉型，華為率先踐行數據模型驅動的產品數字化變革，其成果將溢出到華為云，通過聯合工業軟件生態，共建工業軟件云服務，加速工業企業數字化轉型。

2021年9月，華為提出了開天計劃，希望把行業能力真正聚合起來，以期打破既有邊界，使能行業場景化創新。從行業、方案和市場三個層面持續投入，繁榮生態。積極打造與生態伙伴共建、共享的開放平臺，在工業互聯網和工業軟件上聚焦投入，打造堅實的工業數字化底座。

總的來說，要解決客戶的問題，不只是靠單點的技術，也不只是依靠“一朵云”，而應該是各方伙伴串聯在一起。所以就需要聯合我們的生態，來共同打造工業軟件。我們需要一個開放的平臺，希望各個行業各個領域的伙伴都可以和華為共同建設，將各類知識服務、人工智能算法、數據模型、行業應用都匯集到一起，在解決客戶問題的同時，同步探索哪些東西可以復用，而不是每次都耗費大量精力自主開發。我們需要做的是根據客戶的問題創造價值，促使行業快速升級。

最后做一個小的倡議，首先我們認為在國內市場上，政府必然要在產業發展的過程中充分發揮其引導效應。華為也在逐步探索與實踐，期望通過1平臺+3中心模式，形成“地方政府產業牽引+供需方深度合作+ 統一工業云平臺+開放知識生態”的產業創新綜合服務體，牽引供給側的產業創新與升級。我們希望通過這樣的努力，告別單打獨斗，走向合作眾創，加快產業數字化！