在今天召開的2022中國5G+工業互聯網大會上，華為輪值董事長胡厚崑發表了題為“融合創新，加速工業數字化發展”的主題演講。他認為，以5G、云、大數據、人工智能為代表的聯接技術和計算技術正推動工業數字化持續“走深做實”。為實現數字技術與工業的深度融合，胡厚崑提出三點發展舉措：升級數字基礎設施，打造智能裝備，發展工業軟件云。

發言全文： 很高興再次來到武漢參加“5G+工業互聯網”大會，我想利用這個機會，與大家一起探討我國工業數字化的發展趨勢，并分享華為的一些建議。

走深做實：工業數字化+聯接

?過去幾年，我國積極利用5G、F5G、IPv6+等新興的聯接技術，已建成了全球規模最大、技術領先的網絡基礎設施。5G專網已經超過1萬張，移動物聯網連接數接近17億，已超過移動電話用戶數。良好的網絡基礎，為工業數字化轉型提供了強有力的支撐。同時，以5G為代表的聯接技術與行業應用更充分地融合，我認為當前有三個可喜的特點： 第一，從單工廠的試點走向全集團的規模商用，如美的集團的智慧工廠，已經從廣東順德廠區拓展到了包括湖北荊州在內的5個主要廠區。 第二，從單企業的試點走向全行業的普及，如智慧港口的建設，已從寧波港、天津港擴展到了全國60多個大中型港口； 第三，從龍頭企業的實踐擴展到整個產業集群的推廣，如廠區智能物流、機器視覺質檢等應用，已規模在智能家電制造、汽車汽配等產業集群應用。 這說明，技術創新的應用正在走過從“樣板房”到“商品房”的拐點，商業價值越來越清晰，形成“星星之火可以燎原”的態勢。

走深做實：工業數字化+計算

?云、大數據和人工智能等計算技術，也正在推動數字化轉型深入到工業生產的核心領域。我國近幾年在云計算、人工智能計算中心、超算中心的大力投資，使中國算力規模達到了全球第二。 一方面，由通用算力走向多樣性算力，特別是AI算力，已更高效地服務于越來越多的行業場景。目前，全國眾多的城市都在加速建設公共的人工智能計算中心，武漢、深圳、西安等10多個城市都已上線，為1200多家企業、120多所高校、70多個科研單位提供普惠AI算力。特別地，武漢在人工智能計算中心的建設和使用上，走在了全國前列。該項目立項后不到半年，即于2021年5月投入使用，上線即飽和，并已擴容。當前，計算中心的算力使用率超過90%，100多家企業基于充沛的算力進行AI應用的創新。 另一方面，算力供給由單點數據中心走向網絡化，為工業數字化提供泛在的算力支撐。隨著“東數西算”戰略的啟動，國家發布了一體化大數據中心體系的規劃，以算力為中心、算網融合的基礎設施架構將逐步成型，為數字經濟發展提供強大支撐。

三點舉措，推進工業數字化

?面向未來，為進一步推動工業數字化，我想圍繞數字基礎設施建設、工業裝備和工業軟件發展，提出幾點建議。

持續升級數字基礎設施，

滿足工業大聯接，大計算的需求

?首先，持續升級數字基礎設施，滿足工業領域大聯接、大計算的需求。 隨著工業數字化的深入和產業的創新升級，將涌現出更豐富的需求，這包括更多種類、更高頻次的數據采集，更低時延、更高可靠性的數據通信，及海量的實時數據分析與應用，這些必然會對工業領域的聯接和計算能力提出新的要求。 比如，煤礦遠程視頻監控及控制需要1Gbps上行帶寬，工業機器人實時控制的網絡時延要求在20微秒以內，電網調度要求網絡的可靠性達到6個9。這意味著，我們需要在上行帶寬、時延及可靠性方面，持續大幅提升網絡的能力。 為此，華為聯合伙伴持續推進產業創新。在無線領域，我們在兩年前提出了5.5G的愿景，目前已聯合伙伴完成了多項關鍵技術創新和驗證。今年，我們又在固網領域提出了F5.5G和Net5.5G的產業愿景。我們希望通過推動聯接技術的持續演進，將帶寬、覆蓋和體驗都提升10倍以上，為工業數字化提供更強大的支撐。 除了聯接，我們需要進一步加強融合計算基礎設施的建設。當前，在一些關鍵的工業活動，如大飛機設計、蛋白質結構預測，過去單一的、煙囪式的計算體系，難以滿足需要。為此，華為基于鯤鵬和昇騰，面向流體力學、空氣動力學等科學智能場景，提供了融合型基礎軟硬件平臺，來滿足工業場景下多樣性計算的需求。 基于這個平臺，華為聯合中國商飛上海飛機設計研究院，面向大型客機設計，打造了"東方.御風"大模型，對飛機機翼流場進行模擬仿真，滿足工業級精度需求，仿真耗時僅為傳統軟件的1/24，這是工業制造與AI結合的一次有意義的嘗試。 工業大模型還可以匹配跨行業場景的需求，結合海量數據進行預訓練，可以降低人工智能的使用門檻。如華為云盤古大模型，已經在制造、能源等100多個AI場景中實際應用，讓更多的企業享受到了普惠式的AI服務。

打造智能裝備，

推動工業數字化走入核心領域

?我的第二個建議是，打造智能裝備，推動工業數字化走入核心環節。 裝備的智能化，是工業數字化的基礎。當前，我們可以從兩方面著手：一方面，要持續提升現有裝備的聯網率，讓設備與設備間、設備和系統間能更高效協同作業；另一方面，我們還需要打造具有感知、分析、決策和控制功能的新型智能裝備。 實現這兩方面的目標，都有賴于數字技術與裝備的集成和融合，這是個復雜的工程，涉及到芯片、操作系統、通信等關鍵技術。目前，華為已開源兩個操作系統：面向端側的鴻蒙，和面向數字基礎設施側的歐拉。今天，我想重點就這兩個操作系統在工業領域的應用，分享一下華為與合作伙伴的實踐和進展。 在工業領域，鴻蒙可以發揮萬物互聯、多設備協同的優勢，打造工業領域的人機交互操作系統。2021年，華為和國家能源集團聯合，基于鴻蒙開發了礦鴻操作系統，這是礦山領域首個物聯網操作系統。目前，該系統已穩定運行超過一年，讓原來跑在10多個操作系統上的上千套設備說“同一種語言”，具備了互相感知、組網，并協同工作的基礎，推動煤礦智能化的發展邁出了一大步。 同時，針對工業裝備所需的高實時、高可靠和高安全的要求，我們正與裝備制造商、行業集成商及行業組織等，在歐拉操作系統的基礎之上，探索面向智能裝備的嵌入式操作系統。進一步，我們還將通過分布式軟總線能力，實現歐拉和鴻蒙設備的自發現、自聯通，為工業裝備的端云協同提供更好的支撐。 我們希望更多的伙伴加入歐拉和鴻蒙的開源生態，華為也將從技術創新、生態構建等多個方面持續投入，支持生態伙伴開發適用于行業智能裝備的商業版本，助力工業裝備智能化。

用好云底座，加速發展工業領域專業軟件

?第三個建議，基于云底座，加速發展工業領域專業軟件。 工業軟件是智能制造的大腦，更是工業升級不可或缺的基礎性工具。同時，工業數字化又帶來了如在線協同設計、數字孿生等新的工業軟件要求。但是，我國工業軟件的底子比較薄，生態比較弱。這些是挑戰，更是機遇。
我認為，我們應該充分發揮中國市場規模的優勢，通過生態中各方的協作、應用的快速迭代，構建讓工業軟件更快發展的新模式。在這個過程中，云是不可或缺的底座，可以把最新的技術和經驗沉淀在云上，避免重復造輪子。當前，華為基于AI、圖形加速等核心技術，已在云上構建了幾何建模、數據模型驅動等工業軟件內核，并提供了仿真模板庫、材料特性庫等基礎資源庫。有了這些云上資源，工業軟件企業可以少走彎路，快速地構建面向不同工業領域應用的專業軟件。 華為正結合自身實踐，以華為云為底座，聯合超過1000家工業企業、150家工業軟件開發企業，面向汽車、裝備、家電、建筑等行業打造工業軟件云。這項工作正在快速推進中，部分成果已在越來越多的工業企業中進行試點。我們也期待更多企業和單位加入這項工作，開放更多的業務場景，幫助國產工業軟件快速成長。 我認為，面向未來，數字化轉型是工業升級的必由之路，也是關鍵措施，我們必須抓住這個機遇。我們認為，實現工業網絡的標準化、生產裝備的智能化、工業軟件的現代化，才能真正推動數字技術與工業行業的深度融合，這是個長期的過程。華為將不遺余力地進行技術創新，我們也愿意秉承開放合作的態度，與各方伙伴攜手，為加速我國的工業化數字轉型添磚加瓦。