每万名制造业员工将与1000个机器人共同工作
新质生产力重塑生产模式，增强企业韧性
2030年，协作机器人、AMR自动移动机器人、数字员工等新质生产力将进入千行万业，工业版人形机器人等新质生产力在工厂广泛使用将在提质增效方面带来显著成效。
华为预测，到2030年：
每万名制造业员工将与1000个机器人共同工作
有100万家企业会建设自己的5G专用网络（含虚拟专网）
云服务占企业应用支出比例达87%
AI计算占企业IT投资比例达7%
探索方向
无人化生产和服务，弥补劳动力缺口
未来场景：（动手）协作机器人
协作机器人是工业机器人的一种，最初目的是满足中小企业的定制化和柔性制造需求，符合未来制造业的发展趋势。相比传统的工业机器人，协作机器人更适合干人不想干的工作，比如分类，包装，挑拣等高重复性的工作。而且协作机器人有几个优势：
更安全：协作机器人更加轻巧智能，携带的传感器可以确保它一触即停。
更快速灵活地部署：传统工业机器人的移动路径和作业动作，需要专业人员通过特殊的编程器，用专有的编程语言，进行规划和编程，从而导致它的部署时间长，成本居高不下。而协作机器人通过人性化的编程，如拖动示教，自然语言和视觉指导，可以随时投放在新的岗位上，快速完成编程和调试，迅速执行任务。
更低的TCO，更短的ROI：协作机器人的售价和每年的维修成本远低于传统工业机器人，在过去几年，协作机器人的平均售价下降了一半。
未来场景: （跑腿）自主移动机器人
自主移动机器人（AMR）是制造业向柔性化、智能化发展的关键使能要素，改变企业的生产流程、仓储物流等重要环节。
在生产线，自主移动机器人实现产线物流的自动化与无人化，比如生产任务下达的无人化；下料、取料和上料过程中，自主移动机器人与各类机台和设备的无人化对接；物料搬运的无人化。
在仓储领域，自主移动机器人主要用于货物的智能拣选、位移以及出入库，实现“货架到人”的拣选模式。管理控制系统根据订单信息指派的自主移动机器人，顶起订单货品所在货架自动搬运到操作台；根据订单信息将指定货位的货品取下，完成拣选后，机器人再将货架送回原来的位置。
此外，物料的配送和调度也不仅仅在厂房内部，也可以扩展到园区内的范围，比如在货物卸载之后，机器人就可以将货物自主入库；在厂房与厂房，仓库与仓库之间进行货物的搬运和出入库自动登记。在这种情况下，我们需要赋予机器人室外自主导航的能力，如激光导航，视觉导航以及卫星定位。
未来场景: 工业版人形机器人
人形机器人指具有人的形态、能够完成人类肢体可完成的动作和作业、具有类人的感知学习和认知能力的新型机器人。人形机器人将是“具身智能”最有价值载体，与快速发展的通用人工智能、AI大模型能力结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行互操作和互动、完成类人的各种复杂任务。
工业版人形机器人既能灵活操作、又能敏捷移动、还能自主学习决策。与传统工业机器人相比，人形机器人不再需要事先规划来完成特定任务，而是可以自主感知、理解、学习和决策在工厂产线的操作任务，拥有强大自主决策、操作交互能力。在制造工厂里可以胜任各种岗位需求，如更高效、更安全地完成物品搬运放置、质量检测、贴标装配和高危作业等。
随着新一代7*24无休“打工人”进厂，产线效益、产品质量都将得到大幅提升，劳动力短缺这一世纪难题也将迎刃瓦解，必将翻开智能制造新篇章。
未来场景：AI教员，实现因材施教
AI教员，通过观察分析学生学习模式以及个体差异，突破过往千篇一律的教学内容和方式，提升教学质量，让因材施教成为可能。比如随着大数据、云计算、物联网、虚拟和增强现实等技术进一步发展，AI辅助教育将能够更精化地分解学习行为和教学行为，建立更完善、更精细化的教育模型；还能更有效地调用虚拟和增强现实技术，根据学生的个性喜好，打造能提升注意力的知识点的呈现和互动方式，让知识更有效地被学生接受。
对老师而言，AI教员可将教师从重复枯燥的试卷批改、日常管理工作中解放出来，让他们专注于创造教学研究、有更多的时间投入到与学生一对一交流中；通过基于教学活动产生的大数据，辅助教师更好地把握教学情况，从而对教学方式、课程内容的组织给出关键性建议。
对学校而言，AI教员可部署在任何地方，化身各个学科的特级教师，将优质的教育理念和内容，带入偏远地区。AI教员可通过视觉、语音等多维方式与当地学生进行互动，避免由于师资不足，一个老师跨学科教四五门课的现象，弥补教学资源的匮乏，促进教育公平。
新生产模式满足个性化需求
未来场景：ICT使能柔性生产
为了能够适应多变的市场需求，以在激烈的竞争中取得优势地位，企业必须更为积极地拥抱新的生产模式。因此，柔性生产、柔性制造系统等概念正越来越受更多企业的青睐。这种按需生产的先进生产方式，能够帮助提高企业的灵活性，提升他们在瞬息万变的市场需求面前的快速响应能力；帮助缩短产品的研发周期，降低研发成本；提高设备利用率、降低库存风险、提升资金周转率。以此，企业将更有能力把握市场机会，获得持续发展的生命力。
产品设计和产线规划的柔性化：当企业接到一个新品类的生产订单时，需要快速地进行产品的研发和设计，并对生产线所需的设备、工序、流程、规模等一系列要素进行快速调整，这里就需要通过ICT技术进行拟实生产，包括运用仿真、建模、虚拟现实等技术，对新的生产制造全过程进行模拟，降低新品开发和设计的成本，更精准地规划生产线的调整成本和生产能力。
任务分配的柔性化：不管是企业按照客户的个性化需求完成对产品的设计，还是客户直接参与产品的设计（如通过模块化让客户自发定义产品的最终形态），都需要一个智能的任务调度系统。该系统会根据工厂的生产能力、订单复杂度和交付时间需求，自动调整并给出一个最优的生产任务分配方案。当企业收到订单后，该系统会自动分析出订单中的所有可通用的模块部件以及需要定制的模块部件，并识别生产这些部件所需的全部工序和物料。通过统筹安排生产任务的发放、生产物料和工具的及时到位，确保充分发挥出工厂中所有设备和人员的最大生产效率，不让任何一个部件的生产成为订单交付的瓶颈。
设备生产能力的柔性化：随着定制化需求和小批量订单越来越多，工厂需要实时切换各个设备生产工序。传统的生产设备往往因为需要专业人员通过特定的编程设备和语言来重新编码，导致调整耗时长，而无法满足企业的快速响应的需求。未来，随着视觉编程、自然语言交互、行动捕获等ICT技术的渗透，工厂能快速实现对生产设备功能的重新编程和定义，以及时满足企业柔性化生产的需求。
物流管理的柔性化：模块化是实现柔性生产的重要可行路径之一，通过模块化生产出大量的成品组件，这就需要自动化的ICT手段来有效地进行仓储和物流管理，避免漏发、发错、发混。以家具企业为例，大规模的定制化下，所产生的每一块板，装饰条，把手等都可能需要有一个属于它自己的识别码或RFID，来协助自动化的打包和装车规划，以及运输和配送环节的全流程跟踪。
打造有韧性的智能供应系统，帮助企业应对突发性危机
未来场景：数字化技术让供应链可视化
供应链可视化就是利用ICT技术，采集、传递、存储、分析供应链中的上下游订单、物流以及库存等相关指标信息，以图形化的方式展现出来。供应链可视化可以有效提高整条供应链的透明度和可控性，从而大大降低供应链风险。
对于上游供货，通过对物料、设备等的追踪，实时显示其整体交付的程度。
对接物流系统中各种交通工具的运营数据，实时了解其运作状态，利用全球定位系统、人工智能、5G-A、IoT等技术，在移动过程中有效的监控运输过程和货物状态。通过可视化调度中心，可随时整合或分拆订单，并优化运输资源和路线。由此，帮助企业针对物流中可能出现突发事件，及时调整物流路线，确保物资的准时、安全地到达目的地。
对仓库运营环境信息的实时监控，建立远程监控系统，通过各类传感器，用图像化呈现仓库的温度、湿气、灰尘、烟雾浓度等运维信息，一旦发生如火灾、漏水等前期征兆，可及时介入，避免物资的损失。对货物出入库信息的实时追踪，随着货物的流通，通过IoT、RFID、二维码等技术，自动识别并登记物品的信息，可在远端实时调取货物仓储的状态数据。
未来场景：由“供应链”向“供应网”转型
在传统供应链的模式下，链条上的每一个环节都是下个环节正常运营的先决条件，但也会成为瓶颈。比如，当上游的原材料商的供应出现问题，下游厂商的生产必定受到影响，进而导致整个链条的低效运作，甚至瘫痪 。未来，随着云计算、物联网、大数据、人工智能等ICT技术的引入，供应链将向供应网转型，让每个环节所需的上游物资都有多重的供货备份，并可以通过多路径送达。通过加强企业内外部的互联互通，打造多触点的协同供应生态系统，杜绝链条中“最弱一环”效应。
