ChatGPT带火了算力行业，这一趋势的背后，有一家A股公司一贯在对AI做事器默默下注，并成为环球AI算力培植主要的推动者，这家公司正是工业富联。

“2024年估量AI贡献占该公司云打算总收入40%，AI做事器占环球市场份额的40%。
”工业富联董事长郑弘孟在近期举行的股东大会上表示，工业富联是行业内少有的可以供应完全办理方案的厂商，同时公司拥有环球多元产能布局，未来公司在AI供应链中的上风会进一步凸显。

拆解工业富联近年来的财报会创造，近两年随着AI算力需求的增长，云打算业务对工业富联营收的贡献比例逐年扩大，并带动公司整体毛利率持续提升，而随着环球算力举动步伐培植的持续推进，市场也普遍看好工业富联AI做事器的增长势头。

如何快速捉住机遇，奠定在AI算力领域的领先地位？又是如何将环球顶尖云做事商都变成客户，且不断提升互助关系的？ 带着这些疑问，钛媒体App与工业富联首席数据官刘宗上进行了一次深入的对话。

在与刘宗长的互换中，钛媒体App理解到，近年来，工业富联在数字化转型方面持续发力，已参与打造9座天下级灯塔工厂，包括环球首座AI做事器灯塔工厂。
而目前，随着AI技能的快速发展，工业富联也正在借助AI大模型实现工厂数据代价链路的更长周期闭环。

作为工业富联首席数据官，在如何推动自动化转型，如何看待AI对制造业的改变等问题上，他表达了以下不雅观点：

1、工业富联在新工厂、新产线培植时，自动化都是最主要的方案要素之一，以实现更加智能、高效、绿色的智造为培植目标。

2、大模型为智能制造打破此前认为无法打破的瓶颈供应了可能，大模型在帮助演习机器人方面，经由了几亿次、几千万次仿真演习之后，可极大减少自动化开拓周期和工程师业务量。

3、工业富联会基于私有化支配的大模型，提炼出私域知识，达成某种目标。
在运用处景上可以多点着花，比如产线助手、安全质量检测、生产效率剖析、ESG剖析等等。

4、AI将加速制造业走向数字孪生。

5、中国企业出海在不断地提质增速，这是中国制造竞争力持续提升的结果。
在以前，中国是全天下的工厂，而现在，中国企业正在把工厂开到全天下，这对更多中国企业走上国际舞台是一个难得的机遇。

钛媒体：前段韶光，公司提到目标，估量今年AI做事器占环球市场份额40%，这种信心来自哪里？

刘宗长：这种信心一方面来源于环球算力需求的强势增长。
据市场研究机构MIC及Trendforce测算，2023年环球AI做事器出货量逾125万台，同比增长超过47%，2024年增长至194万台。
同时，2024年云做事商的成本支出相称强劲，环球前四大云做事商成本支出调升，估量将从2023年的1400亿美元提升至2024年的超过2000亿美元。

另一方面，工业富联是行业少有的可以供应从模组、基板、做事器、高速交流机、液冷系统、整机到数据中央的全供应链做事的厂商。
这一上风随着公司在自动化等领域的持续投入，以及环球化布局的不断推进，也势必将进一步扩大。

钛媒体：不少环球顶级云做事商都是你们的客户，工业富联是如何实现与这些环球巨子长期保持紧密互助关系的？

刘宗长：对付这些环球顶级客户来说，技能、效率、产能、家当链整合能力一定是选择互助伙伴时最主要的考量成分，而这些正是工业富联的上风所在。

工业富联具有一站式的做事能力以及大跨度从基板到数据中央的设计视野，这是我们的一个上风。
从研发、有工程能力给客户供应很好的设计办理方案，从散热到能源花费等等，我们有比较独到的履历。
尤其是现在讲，未来AI的技能取决于能源能耗，AI数据中央的能量密度是很高的，未来能源花费很大，如果能有1% 、2%的能源的节省，对客户数据中央而言便是一个非常大的数字，而工业富联在浸没式液冷等前辈散热领域有着深厚的技能积累。

其余，制造过程当中，如何实现快速的产能爬坡，保持制造的灵巧性非常主要。
做事器是高代价产品，也要把稳质量管控，以及交货的敏捷性、及时性等。
当然由于工业富联在推动全体制造的自动化，做事器制造效率变高，不愿定性、质量风险减少，灵巧性提升。

钛媒体：谈到了制造业这块的自动化，工业富联是如何推进自动化转型的？AI的快速发展对推进自动化带来了哪些新的可能？

刘宗长：首先，每年工业富联在自动化上投资非常巨大的，其次公司在新工厂、新产线培植时，自动化都是最主要的方案要素之一，以实现更加智能、高效、绿色的智造为培植目标。
自动化的好处，从环球运营来看，可以使生产更具韧性，这是一种在本钱考虑之外的能力。

就像iPhone横空出世对手机行业带来颠覆性变革一样，AI对制造业带来的影响也一定是前所未有的。
我们认为AI在自动化上的运用正处于爆发前夜。

在这个时候，我们已经看到很多很主要的可能性。
过去在自动化运用方面，我们经历了红外定位到目前的视觉定位，定位精度、速率有了一个比较大的提升。
视觉实在也是大模型之后AI运用的一个范例场景，比如大模型可以帮助演习机器人。
实际上自动化开拓也须要演习，并且要把任务变成编程措辞，变成机器可理解的履行路径。
然后中间的多少传感器进行反馈掌握，我们可以把一个机器臂或者机器人的物理模型放到这样的演习仿真平台中。
只须要见告大模型任务要如何实现，它就可以自己迭代。

经由了几亿次、几千万次仿真演习之后，找出实现这一任务的最优路径。
这个对付自动化开拓会有很大的帮助，减少开拓周期和工程师业务量，且打破了很多人为无法打破的瓶颈。

以AGV为例，最原始靠人工向设备下达任务，呼叫AGV 送货。
现在AGV要比以前厉害，激光雷达导航，路线自主方案、自动避障，任务自动分配。
工厂在运营和自动化系统开拓方面都节省不少本钱，实现从automation（自动化，重复实行一个路径），到autonomous（自主的，给一个目标可以自主实现）。

钛媒体：在天生式AI方面，工业富联有在演习自己的大模型吗？

刘宗长：我们会基于私有化支配的大模型，提炼出私域知识，达成某种目的。
在场景上可以多点着花，比如产线助手，可以帮助产线剖析问题并改进。
以及安全质量检测、生产效率剖析、ESG剖析等等。

钛媒体： 总结一下，你认为AI对制造业会带来什么样的根本性的改变？效率、产能等的提升，还是无人工厂、数字孪生等的落地打破。

刘宗长：有几个方向，首先数字孪生的方向是很对的，工厂的仿真优化。
第二点，自动化开拓上面，用AI去对设备做演习，给它一个task，它可以基于simulation迭代优化。
第三，基于大模型和数据演习出的数字员工、数字专家，我们认为这个方向也非常现实。

这个中，数字孪生可能更靠近未来工厂的观点。
原来AI对物理模型的建模，只是可视化，但现在不一样，物理模型和设计参数进行高精度的还原和仿真。

钛媒体：实际上，工业富联一贯走在打造未来工厂的最前沿，最具代表性的便是灯塔工厂，请先容一下搭建灯塔工厂核心关注的问题有哪些？

刘宗长：首先要清楚到底要办理什么问题，理解公司碰着的行业寻衅是什么，未来转型方向和转型计策是什么。
然后解码计策，把他们分成多少个详细的竞争力模型。
要从运营指标、财务指标等方面量化问题，比如提升多大空间、做到什么程度，才能知足现在的计策方向等等。

其次，判断剖析哪些是用传统方法可以办理，很多企业从自己的精益运营、管理提升上面已经可以将问题办理到百分之四五十的问题。
其他的用数字化AI的办法去办理，拆解蓝图，把它分身分歧的比例，然后是详细方案设计，制订投资策略，选择相应的技能互助伙伴。

这些举措都完成往后，判断指标到底有没有达到预期，再去做指标的爬坡，用一些新的系统工具，让关键指标达到当初蓝图中的预期，就形成了一个比较完全的转型的过程。

末了，这些能力要形成内生力量向其他工厂复制，就会磨练公司怎么样能够真的从灯塔工厂变成灯塔企业。
这个过程实在便是内生性能力的建立，即内部有没有建立一个灯塔工厂的真正运营系统。

钛媒体：数据是灯塔工厂的核心要素之一，工业富联的数据代价挖掘目前进度如何，完成度达到什么样的比例，未来在数据挖掘上还有哪些操持？

刘宗长：数据代价挖掘没有办法讲百分比，数据会一贯产生代价。
这个问题有两个方面：

第一点是数据的及时消费和利用。
现场设备非常，数据立时发出提示，快速处理问题。
这个环节关注的是数据的自动化，数据和人之间怎么样能够产生一些判断性代价。
工业富联的工厂无时无刻不在发生这样的闭环。

第二点是知识代价得挖掘，让数据形成更长链路的闭环。
比如数据被及时利用完之后，一个月后重新反省数据，把所有数据拿出来挖掘共性问题的根因，从根源上把集中性较高的问题彻底办理掉。
知识代价被挖掘之后，根据传感器数据表征，直接诊断，减少检讨和人工处理韶光，形成数据更长周期闭环。

制造业有一个词叫“PDCA”闭环， plan do check action，分为短闭环、长闭环等。
工业富联目前在利用数据的中小闭环方面，做得还是比较不错的。
一线数字化系统的数据闭环已经非常完善。

我们目前在做的、认为有更大机会的，实在是跟知识挖掘干系的长闭环项目。
有了通用大模型加持，长周期的闭环达成效率提升。

钛媒体：作为首席数据官，最头疼的问题是什么？

刘宗长：数据管理该当是所有CDO面临的共同难题。
数据管理是一个很系统化的事情，每个行业不同，也没有所谓的标准。

做好数据管理，首先要理解业务对数据的利用需求，要对数据资产进行方案和识别。
理解了数据的利用场景之后，用什么样的技能手段实现，也是一个令人苦恼的系统化工程；然后还有数据安全问题、数据跨境的问题等等。
以是数据管理是一个很综合性的问题，不是一个技能可以办理的。

钛媒体：末了，想问一个关于环球化的问题，您怎么看企业环球化以及中国企业出海？

刘宗长：工业富联是一家环球化的企业。
公司在上市之初便提出了扎根中国 布局环球的计策，并一贯在持续优化环球化布局。
比如持续强化对环球家当链的整合，加大自动化及机器人化的投资，提高产能的配置和效率,以确保客户在各地区需求的及时供应。

我们也看到，中国企业出海在不断地提质增速，这是中国制造竞争力持续提升的结果。
在以前，中国是全天下的工厂，而现在，中国企业正在把工厂开到全天下。
实际上，当前外洋的产能较为欠缺，而中国产能恰好可以补充这一空缺，这对更多中国企业走上国际舞台是一个难得的机遇。

（本文首发钛媒体APP，采访 | 张华楠、秦聪慧，作者 | 秦聪慧）