"让天下没有难做的产品，让一切创意皆可造"。
当泊松PLM产品线总裁刘清华发布了该公司基于华为云工业数字模型驱动引擎iDME打造的新一代产品全生命周期管理系统IntePLM后，华为集团工业软件与工业云CTO、华为云工业AI平台总经理丘水平难掩喜悦之情："三年前，刘清华还不能接受我们关于元模型驱动替代的想法，因为他觉得工作量实在太大了。但是今天，IntePLM最新发布的版本是完全基于iDME'面向对象、元模型驱动'的。这让我非常开心。"
一场持续三年的技术理念博弈终有定论。这不仅仅是产品层面的突破，更印证了华为在工业数智化领域一条核心路径的正确性------以iDME工业数据管理底座为根基，融合演进至工业AI平台，由此推动工业软件范式变革，并最终迈向全场景工业AI赋能的变革之路。
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7亿元背后的范式之问
数据海量却异构，系统繁杂却割裂，这一直是工业企业最大的困扰之一。工业数据治理的核心究竟是技术层面的集成，还是底层逻辑的重构？
在华为，关于这一命题的思考早在2016年便已开始。当初，华为内部为打通工业数据而规划的四五百万元的数据清洗项目，最终立项时变成了7亿元的"产品数字化变革"项目，而这也直接促成了后来华为工业数字模型驱动引擎iDME的诞生，并开启了工业数智化转型的演进之路。
华为集团工业软件与工业云CTO、华为云工业AI平台总经理 丘水平
从信息化到数字化再到智能化，工业企业在不断演进的过程中面临的"痛"是什么？"盼"又是什么？
先来看个实际案例。随着光器件应用的新场景不断涌现，作为国内LED行业龙头企业的国星光电面临着更大的竞争压力：行业内"红海"竞争成为常态，企业需要应对市场响应速度不足、产品交付周期较长、成本控制压力大等问题，亟需通过数智化转型实现降本增效。
国星光电基于华为云工业数字模型驱动引擎iDME实现了效率与体验的双提升。借助华为云iDME，国星光电通过多组件协同实现设计模型向服务的智能转化，并构建网络图谱，可访问全维度数据。国星光电在五大事业部全面应用了基于iDME打造的华为智能制造平台MBMCenter，实现了集团对质量和工艺标准的统一管理，不仅推动生产制造全流程的精细化管控和质量追溯，而且满足了国星光电全球大客户数字化制造验厂要求。在AI创新方面，基于华为云iDME提供的统一数据管理底座及MBMCenter提供的智能制造能力，国星光电打造了集智能问数、智能预警与AI辅助指挥决策于一体的数智运营中心，逐步推动企业管理向数据驱动和智能指挥升级。
得益于华为云iDME和智能制造平台MBMCenter，国星光电定制化产品研发周期缩短25%，研发成本下降10%，办公效率提升30%，对于有集团化管理需求的制造企业具有重要的借鉴意义。
经过深入研究发现，工业企业在研发数字化过程中面临着共性的痛点问题：第一，系统整合不足，现有的数字化系统分散独立，缺乏有效整合，导致需频繁切换系统、账户，且信息割裂，严重影响工作效率；第二，工具与平台集成深度不够，表现为设计工具的图纸与平台之间集成程度浅，未能实现高效联动；第三，数据闭环缺失，研发环节的变更信息传递至制造领域时，数据未能形成完整闭环，影响跨环节协同；第四，数据链路隔离，从需求调研到最终落地的全流程中，数据存在隔离现象，未能实现贯通流转。
数据之痛、研发之困、落地之难、协同之盼，呼唤用AI破局工业困局，支撑技术与实践转型升级，共筑新范式。
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企业数智化转型的智能神经中枢
AI时代，工业企业的竞争内核已转向基于数据与智能的持续创新能力。打造一个能融合数据驱动与AI赋能的组件化、可演进的数智化平台，已成为支撑这种创新的基础设施。而比技术平台更关键的，是找到一个能真正懂工业、深度理解业务、能共担挑战、共创价值的长期伙伴------他既是赋能专家，也是生态的共建者。
随着AI技术的爆发，华为在工业领域适时地做了战略重心调整：从"补短板"转向"锻长板"，在"ALL IN AI"战略牵引下，全力聚焦于让工业数据通过AI释放最大价值。这一目标的实现，根植于一条清晰的演进路径------华为以iDME作为统一的工业数据管理底座，遵循"数据统一→知识沉淀→平台整合"的三层演进逻辑，深度融合华为内部数智化转型经验与行业实践Know-How，系统性集成iDME、iDEE、AIoT等产品能力，升级打造了工业数据图谱平台。其中，iDME解决了"数据统一"问题，iDEE+AIoT促进了"数据采集与流转"，再通过工业数据图谱平台实现"全场景（IT/OT/ET/KT）数据全联接全融合"与知识抽取，完成"数据到知识的沉淀"，从而构建起支撑工业智能的核心数据底座。
华为工业数据图谱平台，不仅为工业AI提供高质量数据和增强工业知识图谱，更是构成了华为工业AI平台的统一底座支撑，驱动工业智能从散点能力到体系化智能的演进。
华为工业智能平台
华为工业数据图谱平台聚焦工业本体构建和智能体开发，通过面向多模态的工业知识抽取工具集和流水线，实现ET/IT/OT/KT全场景数据全联接全融合，同时聚合了"开箱即用"的物模型库和工业智能组件，支持客户及生态伙伴围绕价值场景高效打造工业智能应用，加速工业AI落地。
华为工业数据图谱平台强大的支撑和赋能作用得益于其七大核心能力。
华为工业数据图谱平台核心能力
核心能力一：iDME.xDM-F（全域数据建模引擎）
"面向对象、元模型"驱动工业领域数据建模规范化和标准化。面向复杂产品研发与制造场景，支持从产品设计、仿真到制造的全生命周期数据建模，打通机械、电子等多工程领域数据壁垒，并兼容工业软件（如CAD/CAE/PLM等）的多源异构数据，构建"研-营-销-制-供-服"全域数据统一的语义表达，助力企业实现产品全生命周期数据驱动的高效协同与智能决策，释放数据资产价值。
核心能力二：iDME.Ontology-F（本体引擎）
围绕Data（数据）、Logic（逻辑）、Action（行动）三要素，提供本体模型图谱、本体实例图谱构建能力。整合多模态、非实时/实时的数据源，构建AI时代的企业"数字孪生"，使人和AI驱动的行动能够在"数字孪生"作业场景中高效、可控进行，赋能工业AI智能决策。
核心能力三：iDME. LinkX-F（全域数字主线）
基于iDME.LinkX-F支撑快速构建跨领域AI时代数字主线，实现产品全生命周期数据端到端聚合、智能路由和精准追溯，使能跨业务域的数字化运营和协同。基于自身和iDEE（华为云工业数据转换引擎）、AIoT（智能物联）等能力实现IT/ET/OT/KT全场景数据全联接全融合，打造编排灵活、AI赋能、扩展性强的数据加工流水线，为工业AI供应高质量数据。
在华为全球200多个数据中心故障硬盘质量追溯场景中，借助iDME.LinkX-F数字主线技术，通过多种物料编码查询硬盘去向，支撑百亿级数据进行筛选、关联，高效接入硬盘追溯相关的3亿+条数据，高效编排数据服务并提供13个追溯类API，实现了硬盘产品百亿级数据7天->分钟级追溯，快速精准地进行硬盘质量问题排查和风险评估。
核心能力四：iDME.ThingBox（工业物模型库）
沉淀了华为自身在产品数字化与AIoT领域的多年工程及数据管理实践经验，广泛聚合了行业数据模型领先实践，最终封装成"开箱即用"的高价值物模型库（BoM模型模板库、BoP工艺模型库、BoE设备物模型库等）。这些预置的工业知识资产，赋能企业/伙伴快速构建业务本体和智能应用，缩短从数据到价值的转化路径。
核心能力五：iDME.GeneratorX（工业智能生成器）
iDME.GeneratorX基于工业增强知识图谱提供几何智能生成器、3D造型智能生成器、电子电路智能生成器、系统设计智能生成器等工业智能生成能力，使能伙伴打造垂域多智能体应用，助力工业企业降本增效。
核心能力六：iDME.iDEE（工业数据转换引擎）
华为云工业数据转换引擎（Industrial Data Exchange Engine Service, iDEE）是工业异构工具与数据的翻译器，通过iDME.iDEE对各种三维工业软件产生的文件进行解析、读取并将这些原本封闭的数据转换为标准格式；经过转换后的数据可以被集成/导入到华为工业数据图谱平台系统中，实现多源异构数据的互联互通，形成统一的数据图谱/知识图谱等，进而促进不同工具间的无缝协作。
举例来说，对汽车行业圈功能、性能、成本、周期、价格的各种"卷"，广汽集团的应对之策就是通过提升发展质量打赢用户需求战、产品价值战、服务体验战。华为工业数据图谱平台为广汽集团向AI驱动的研发数智化、工程自动化迈进提供了关键支撑：华为云工业数据转换引擎iDEE，智能解析MCAD BOM及MCAD模型带参特征等，支撑广汽集团构建汽车领域增强知识图谱，为后续产品失效分析与整车追溯等场景提供精准数据支撑，在提升研发效率的同时，有效保障产品质量；同时，探索MCAD异构软件解析在各业务领域间的协同效率提升解决方案，支撑未来在线虚拟评审业务方案，缩短产品设计迭代周期。
核心能力七：iDME.AIoT（智能物联）
通过iDME.AIoT实现工业现场各类异构数据源统一汇聚，结合IoT物模型能力，构建IoT设备标准化数字模型；支持无缝衔接iDME.LinkX进行数据抽取和整合，实现OT/IT数据融合与连接，驱动工业优化，设备预测性维护等智能应用。
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深化AI赋能的"三角支撑"
俗话说，一个篱笆三个桩。华为工业数据图谱平台联动工业智能应用开发中心、工业智能硬件开发中心、工业人才孵化中心，形成"一平台三中心"的协同体系，构筑连接工业场景需求与AI技术能力的桥梁，既能解决工业AI"开发门槛高、落地周期长、适配性差"等问题，又为多元化的企业客户群体提供了定制智能应用的支撑。
工业智能应用开发中心是华为面向工业领域智能化转型打造的核心技术赋能与应用孵化载体，它聚焦"降低AI应用开发门槛、打通工业数据与场景链路、构建协同生态"，为企业提供从数据治理到智能应用落地的全流程支撑。
华为云工业智能应用开发中心涵盖"本体工程、数据工程、知识工程和智能体工程"四大核心模块，旨在通过工业知识图谱和AI技术推动工业企业智能化转型。
1.本体工程：基于iDME.xDM、iDME.Ontology-F等能力，围绕Data、Logic、Action构建工业本体，形成企业业务的"数字孪生"，让工业从"流程驱动"迈向"知识驱动"和"智能体驱动"，使AI不仅能读懂数据与业务规则，还能支持智能体在复杂工业场景中的自主决策。
举个例子：伙伴基于汽车造型设计场景，通过工业智能应用平台本体工程进行本体建模，为大模型提供汽车造型模型图谱，帮助大模型理解汽车造型设计业务，减少大模型幻觉。
2.数据工程：基于iDME.LinkX-F（全域数字主线）、iDME.iDEE（工业数据转换引擎）、iDME.AIoT（智能物联）等能力，联接ET/IT/OT/KT全场景数据，构建企业数字主线，为工业AI高效、高质量供数。
3.知识工程：通过面向多模态的工业知识抽取工具集和流水线，构建全场景（IT/OT/ET/KT）数据全联接全融合的工业增强型知识图谱，沉淀行业Know-How，通过智能体实现电子电路领域设计规则审查、汽车系统架构智能生成等应用，缩短研发周期并提升准确性。
4.智能体工程：基于"工业智能应用开发中心"提供的一站式AI Agent开发能力，支持汽车造型智能设计、电子电路Symbol库智能生成等场景，推动AI在工业领域的场景化应用落地。
华为云工业智能应用开发中心如何使能工业企业的智能化研发与运营？听听客户们的心声。在数智化转型过程中，海尔面临的挑战主要集中在"数据管理、业务协同、传统模式局限"三大维度，具体表现在：数据基础薄弱，存在"数据孤岛"与"不一致"的问题；跨业务的协同效率低，变革落地难度大；传统研发与运营模式滞后，依赖人工操作易出错。依托华为工业数据模型驱动引擎iDME构建主数据管理IPDCenter能力，海尔以AI赋能BOM管理，如基于大语言模型自动提取图纸关键信息，结合规则校验生成BOM，解决人工维护BOM效率低、一致性差的问题，确保BOM数据一致性达到100%，提升BOM生成与维护效率，降低人工成本。
再来看江淮汽车，他们曾经面临乘用车产品生命周期短、研发周期长、部门协同效率低等问题，且传统硬件开发存在数据孤岛，研发、工艺、供应链、制造等环节数据难以贯通。江淮汽车以与华为合作的高端新能源车"尊界S800"为核心载体，将华为工业数据图谱平台的相关能力（iDME/IPDCenter等）深度融入该车型的研发与制造全流程，打通硬件开发环节的数据，实现流程优化，既保障了旗舰车型的研发质量与交付效率，又为后续将能力复用到全产品线积累了实战经验。
整合华为自身30余年硬件开发经验，同时联动生态伙伴提供场景化解决方案，工业智能硬件开发中心面向工业领域硬件研发与制造场景，致力于打造一体化硬件开发赋能体系，为企业提供从硬件设计到生产制造的全流程技术支撑与工具链保障。硬件开发工具链平台IPDCenter是华为"内生外溢"，面向工业硬件研发场景打造的全流程协同开发支撑平台，主要解决硬件开发中存在的"工具孤立、数据孤岛、协同低效、资源浪费"等问题，为企业提供从硬件设计到生产制造的一体化工具链保障。
工业AI的落地与生态繁荣，离不开"懂工业、懂软件、懂AI"的复合型人才。华为工业人才孵化中心致力于为新一代AI工业软件发展提供从学到证到训再到业的全链条人才支撑，避免因人才不足导致技术落地"最后一公里"受阻。为此，伙伴联合华为打造了超过15门专属课程，覆盖"工业+AI"关键领域；推行"入门级-工作级-专业级"阶梯式认证体系；同时通过"以赛促训"模式遴选应用技能人才，为企业数智化变革注入人才"活水"。
总之，"三中心"构成了最稳定的"三角支撑"，让华为工业AI平台成为工业级数字化研发的核心赋能者、异构场景协同的关键连接器、产业生态共赢的深度共建平台。
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让天下没有难做的产品
工业智能体是工业AI的终极落地形态，也是工业企业AI价值变现的关键。无论是智能硬件创新，还是智能软件的应用，都要依靠工业智能体落地到具体场景，形成从技术到价值的闭环。
华为工业AI平台为工业智能体的构建提供了"数据+知识+工具"的全链路支撑。打造工业智能体，华为的核心逻辑是先解决工业场景"数据不通、知识分散、开发复杂"的底层问题，然后通过工具链与生态协同降低开发难度。丘水平将其概括为从面向过程到面向对象，再到智能体协同的演进路径。
工业数据异构是智能体开发的核心障碍。华为工业AI平台以iDME为核心构建了工业数据管理底座，避免智能体因数据孤岛而成为"无米之炊"。工业智能体需要的是知识，而非简单的数据。基于华为工业数据图谱平台形成的工业增强知识图谱，如同工业智能体的"智慧大脑"，让智能体具备"理解工业场景、精准决策"的能力，而非盲目推理。另外，华为工业AI平台还通过"工具简化+能力集成"，让企业无需复杂编码即可构建工业智能体，成为"工业智能应用的孵化工厂"。
丘水平指出，今天我们谈产业携手华为工业AI平台，打造工业智能体，其意义早已超越单纯的技术升级。这本质上，是一场关于工业AI未来范式的共同定义。最终目标是实现从研发、制造到运营及运维全链条的"自主协同"，通过多智能体协同，替代人工完成研发设计、生产制造、运营运维等重复性、高复杂度的工作，将人解放出来，聚焦于创新与创意。同时，这场变革必将推动工业软件从传统"卖工具"向"卖服务/结果"转型，重构工业软件的商业模式与产业形态，重塑整个产业的价值分配与协作形态，最终实现"让天下没有难做的产品，让一切创意皆可造"。
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