制造|数据成为关键要素，华为为智能制造注入“动能” 智能

智能化的基础是数字化，而数字化的前提是数据化。所以，实现智能制造的核心问题，本质上还是解决数据驱动的问题。
以汽车制造业为例，流体力学的空气动力研究需要大规模仿真计算，因此需要处理大量的实时数据，且对数据吞吐能力有极高的要求，数据要素成为了创新升级的关键。再以钢铁制造业为例，要打破炼钢、炼铁、炼钢、热轧、冷轧等复杂工序的数据孤岛，实现自动化，也需要一个坚实的数据底座。

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华为早在今年初就提出通过构建全闪存数据中心加速智能制造的理念。7月7日，在上海召开的2021华为智能制造数据基础设施高峰论坛上，华为发布“全栈一体化仿真平台”解决方案，暨上汽大众高性能流体力学仿真新平台上线，此为同类方案在中国汽车行业的首个规模应用，并可应用于汽车、航空航天等制造行业场景。

数据成为智能制造关键要素
中国是制造业大国，有数据显示，中国制造了全球70%的手机、80%的空调、91%的个人电脑，是典型的制造大国。数据显示：2020年我国的工业增加值达到了31.31万亿元，已经连续11年位居世界第一制造大国，但由于传统制造业自主创新能力相对薄弱，明显的大而不强。

智能制造，则是利用新一代信息技术对传统制造业生产方式和组织模式的创新，是我国从制造业大国迈向制造业强国的一种必然选择。

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华为公司副总裁、数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰提出，“如何挖掘数据资产的价值，并且为生产过程提升效率，增加更多的附加价值，将是制造业在数字化转型过程当中非常重要的一环。”

诚如所言，数据正成为智能制造发展的关键要素，同时也是制造业智能化升级过程中遭遇的最大的难题。

具体到细节，很多制造企业使用的软件的接口格式差异巨大，各种类型的生产设备和IT设备规格不一，如何将这些复杂的物理设备产生的数据有效汇集，就已经是制造业不可承受之重。当然也有部分企业数字化的程度较高，已经完成了数据的汇聚，但数据的关联，数据的挖掘，以及数据辅助企业的管理和决策，都还没有做好。

换言之，大部分的制造企业，无论是数据的技术能力，还是数据的管理效率都处在较低水平。正是看到了这一系列的问题，华为创新数据基础设施，将围绕数据的“采集-存储-计算-管理-使用”进行全生命周期、端到端的整合和优化，带动产业链各环节的数字化转型，实现制造业的提质增效。

特别是汽车制造业，目前正处于传统汽车向新能源汽车跳跃式发展的转型期。车企需要提高效率，快速的将高质量有竞争力的产品推向市场，背后必然有高效的研发作为支撑。在研发阶段会产生大量的数据，这就需要统一的数据底座，满足所有研发场景的需求。

数据底座背后的价值闭环

这其实也是华为向制造行业推出一体化全栈仿真平台的初衷。

华为数据存储与机器视觉产品线营销运作部部长张福鹏说，“其实从仿真场景的角度，国内有很多优秀的软件公司，打造了不少优秀的仿真软件。但是软件能否发挥最大的效力，就要看基础设施平台的能力。让计算的速度快一点、数据处理的效率高一点，数据进行网络的传输共享快一点。”

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这些“一点点”的微小胜利，最后反馈到仿真场景支持的研发环节，就是积小胜为大胜的道理。