想象一个高度复杂且离散的制造场景：横跨多个产业领域，贯通数百个IT系统，年调用量逾百亿次的庞大交互网络，叠加极端外部环境下对业务连续性（BCM）的严苛要求——该如何破局？

华为沉淀出一套独创的实践范式：历经十年磨一剑的系统性数字化变革，打造工业数据图谱平台（iDME.X），开创了“面向对象、元模型驱动”的数据管理新范式。

这一突破，不仅支撑华为在极限压力下实现研发周期大幅压缩与运营效率倍增，更将这套“内生外溢”的核心能力赋能汽车、模具、机床和电子等千行百业，为中国工业的数字化、智能化转型注入一份厚重而精准的战略动能。

面向对象：以统一语义连接数据孤岛

在2017年之前，华为同样深陷全球大型制造企业共有的结构性困境——“千岛湖”信息架构：内部IT系统多达2856个，多为“面向结果”或“面向过程”而建。为解决单一业务问题，IT部门常需切分流程、新建系统，形成“数据在岛，各管一片”的窘态，数据被封闭于彼此孤立的“孤岛”之中。各数据岛互不连通，“数据之水”难以汇聚成海，形成聚合效应，致使核心产品数据无法满足“研、营、销、制、供、服”全链路数字化需求，最终使业务决策缺乏有效数据与系统支撑。

当业务部门需跨系统调用数据时，往往依赖点对点接口开发，临时架设孤岛之间的数据管道——华为集团工业软件与工业云CTO、工业AI平台总经理丘水平将此称为“乱而后治”模式，即“先割裂，后打通”。

据统计，仅与产品数字化强相关的孤岛系统在华为就有170个。若采用传统接口集成方式打通，预计需投入万人级团队，耗时三年。这种“乱而后治”模式不仅成本高昂，更使数据集成成为企业长久的“切肤之痛”。

丘水平指出，面对根深蒂固的数据孤岛，华为没有修补旧系统，而是基于十余年数字化实践的深层洞察，发起一场近乎“哲学级”的范式跃迁——从“面向过程”转向“面向对象、元模型驱动”。其核心发现是：无论是产品、单板、设备，还是合同、订单、产线，只要承载核心业务语义、可被唯一标识与操作，皆可抽象为“业务对象”（即本体）。

由此，华为系统提炼出了234个关键业务对象、555个逻辑实体、18000项属性及24种典型结构，并凝练为“2类元模型+6类元关系”的极简本体架构：独立实体（如物料编码）与多版本实体（如迭代图纸）构成元模型；主从、M:N、树形等六类关系精准刻画对象间连接。先建模，后实例，数据天生内聚。

这不仅是技术升级，更是一场数据“世界观”的重构——如同为企业数字世界建立统一“语法”与“辞典”，将各系统“方言”转化为标准语言。“2+6”架构成为企业级数据本体的实践基石，确保数据自诞生起即具备一致、可理解、可关联的语义。

基于此，华为打造iDME（工业数字模型驱动引擎）,支持面向对象正向建模，自动生成增删改查API，iDME内置24类工业经典结构（如BOM）、80余项数据功能（血缘、密级、版本、权限等）及轻量化可视化引擎，快速打造工业软件，开发效率较传统高代码模式提升9倍；亦支持老系统反向建模。数据模型自动入图、自动关联、自动追溯，亿级10跳查询可在亚秒级完成。大幅提升工业软件开发效率与标准一致性。

极限压力：以数字主线贯穿全业务链

真正的转折点出现在2019年“5.16”事件之后。美国制裁迫使华为从“求发展”瞬间转向“求生存”，组织本体迸发出原力觉醒。在制裁导致的供应链剧烈波动下，企业必须在极短时间内厘清：某一元器件断供，将影响哪些合同？波及哪些订单？牵连哪些在研项目？哪些在制品滞留于哪些工厂中？

在旧有系统中，这些关键数据分散于PDM（产品数据管理）、ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）等数十个异构系统，常需人工逐一对接确认，效率低下且极易出错。

这一极端压力场景，倒逼华为必须在极短的时间内重构其数据底座。华为深刻意识到：必须构建一条贯穿“研、营、销、制、供、服”全价值链的“数字主线”，实现产品全生命周期数据的透明可视与精准追溯。于是，华为基于iDME，以产品为核心锚点，将分散在研发、制造、供应、服务等环节的碎片化数据，转化为结构化、可追溯、可推理的知识图谱，从而支撑端到端的协同、决策与优化，建立一个基于图模型+语义推理的“产品数字主线”。它能够应对极端场景的业务压力：2021年苏伊士运河堵塞期间，华为依托iDME.LinkX构建的数字主线，快速锁定4000余份受影响订单，通过模拟数万条路径启用中欧班列等替代方案，将80%订单延误控制在两周内；同时优化物流调度，使欧洲工厂收货与产能提升30%以上，有力保障全球交付。

由于A国限制，不仅硬件供应受到断供影响；在软件领域，华为的PDM/PBI（产品基本信息）系统也无法升级/使用。作为产品主数据的唯一可信源，PBI统一全链路信息语言，承载所有产品、版本、项目，下游集成500多个系统。依托iDME的图形化建模、28类模板及80余项功能，90%的API自动生成，系统建设工作量从2185人天降至240人天，效率提升9倍，并在业务零中断下完成20年数据无损迁移。如今，PBI年调用量超60亿次，支撑七大业务域上百项关键作业，高性能运行多年。

鸿图大展：让企业数据能够无缝流转

2021年，广东发起核心工业软件攻关工程，构建自主工业软件体系。企业常用工业软件（CAD、CAE、EDA等）犹如一座座孤岛，厂商及数据格式各异，导致上下游软件无法直接传递和共享数据，大量工程数据、历史数据资产无法转换到国产工业软件体系。为了解决这一难题，华为推出了iDEE（工业数据转换引擎），作为工业异构数据的“翻译器”，对不同类型工业软件之间的模型数据进行转换，在不同孤岛之间架设起数据管道，实现从设计到仿真再到生产制造全生命周期的数据无缝流转，以及历史存量模型数据的迁移。

不仅上述工业IT数据封闭在各自系统之中，来自各种标注化设备的OT数据也是偏居一隅，各自为政，亟需联接集成。此时，华为AIoT（智能物联网）大展身手。通过人工智能、边缘计算与物联网技术的深度融合，AIoT赋能感知、通信、计算与应用路径，实现了万物智联，带来了人、机、物融合泛在计算、云边端协同计算、泛在智能感知、分布式机器学习等新特征，构建了一个具备自适应性和持续演化的物联网生态系统。

iDME、iDEE、AIoT等技术手段的联合应用，为企业级的异构数据拉通提供了有效解决方案。“面向对象、模型驱动”的方式为整个业务领域构建面向对象的“数据本体”模型图谱与实例图谱，自动生成API接口供上层应用调用。当业务人员使用这些应用时，产生的数据会自动流入预定义的对象模型中，数据间的逻辑关系在生成瞬间即被确立并固化于底层图谱，真正实现“数据自动入图、自动关联”。

基模祛幻：工业智能体担纲高效实用

近两年，AI大模型风起云涌，智能化时代来临。华为在实践中发现，直接调用通用基础大模型（基模）进行工业设计潜藏巨大风险。例如，在汽车造型设计中，仅凭自然语言提示生成车辆，虽外观炫酷，但输出的3D模型常因结构失稳而坍塌，“如同融化的雪糕”，无法用于工程研发与制造——这正是“AI幻觉”在工业场景中的典型显现。而工业对精度与可靠性的要求，是容不得有丝毫偏差。

为此，华为提出用“工业多智能体”来破解数据在应用与创造维度的深层挑战：工业多智能体系统 ≈ 通用大模型 + 工业增强知识图谱 + 工业物理引擎 + 工业智能应用组件。

其中，“工业增强知识图谱”扮演关键约束角色——它为能力强大却缺乏专业边界的通用大模型注入“工业规则”。用户输入提示词后，知识图谱融合行业规范与领域知识，对意图进行补全与校准；大模型生成初稿后，图谱又依工程准则校验修正，自动抹平不合理结构凹凸，确保输出符合可制造性标准。

华为以成熟的iDME+iDEE+AIoT技术为核心，以本体论为指导思想，打造工业数据图谱平台iDME.X，构建了从本体元模型，到工业模型图谱，到IT（信息）/ET（工程）/OT（工控）/KT（知识）四类数据融合的强大能力。

以汽车业务为例，通过大模型负责创意泛化，知识图谱保障工程严谨的协同机制，华为iDME.X实现概念设计从手绘草图到可编辑3D几何模型的分钟级生成，并支持设计师在Blender等专业工具中二次创作，真正迈向人机协同的智能设计新范式。

在江淮汽车“尊界数字超级工厂”，基于iDME.X的统一平台每秒处理30万条实时数据，彻底打通长期割裂的研发、工艺与制造链路，实现跨域高效协同，不仅保障“尊界S800”高端车型快速高质量交付，更沉淀出一套可复用于全产品线的数据驱动智能研发体系。

针对重型装备行业流程复杂、追溯难、协同弱等痛点，华为为中海福陆交付“数字主线1.0”，依托iDME.X平台，链接元模型图谱与实例数据，横向贯通“研产销供服”，纵向集成MES、APS、QMS等系统，构建统一本体关系图谱，助力其大幅提升协同效率、缩短交付周期、降低运营成本。

组织变革：从“一支队伍”到“一个生态”

技术的跃迁往往清晰可见，而支撑其落地的组织进化却静水流深、进化缓慢。要打造世界级的工业数字底座，仅靠代码与算法远远不够——华为深知，必须同步推进一场深刻的组织变革。

在总结产品数字化转型经验时，华为提炼出著名的“5个1”工程：一个战略、一个目标、一支队伍、一个平台、一个范式。其中，“一支队伍”被视为变革落地的核心战术支点。传统架构中，业务、IT、数据这三个部门常常各自为政：业务难懂技术逻辑，IT不谙真实场景，数据沦为事后报表。

为打破三部门之间的无形之墙，华为组建了“BET（Business Enable Team）”全功能混编团队：业务架构师锚定高价值场景，应用与技术架构师将其转化为可执行方案，数据治理专家贯通端到端链路。BET既是资源中心，也是能力中心，统一为各业务单元提供IT应用、基础设施、安全、数据与运营的一站式服务，显著提升响应速度与满意度。

这一模式并非临时协同，而是实体化的深度融合，确保从需求提出到系统上线全程实现业务懂数据，数据懂业务。同时，华为强化投资管理委员会（IRB/IPMT）的“战略指挥中枢”职能，对“研、营、销、制、供、服”六大业务域的系统竞争力负总责，从顶层设计保障资源聚焦与战略一致。

随着工业AI迈入深水区，单打独斗难以为继，工业知识愈发重要。华为未选择闭门造车，而是发起工业知识联盟，将其定位为国家级“工业+AI”知识创新平台，设立专业委员会与行业工作组，汇聚龙头企业、高校学者与科研机构，共同贡献领域知识。基于工业数据图谱平台（iDME.X），合作伙伴可如开源社区贡献代码般共建知识图谱。

正如丘水平所言：“华为不是万能的……谁去构建不同领域的知识图谱？我认为应汇众智，聚众力，由大家共同完成。”这一“平台+生态”模式，不仅破解了工业AI高质量知识来源瓶颈，更推动产业创新从“单打独斗”迈向“生态共荣”。原始数据由此转化为结构化、可复用、可共享的工业知识资产，持续赋能全社会创新创业。

终结混沌：贡献工业数据管理的最佳实践

当通用大语言模型（LLM）浪潮席卷全球，工业界却在“幻觉”与“精准”的张力中谨慎前行。与互联网行业不同，制造业容错率极低——一行生成的错误代码可能导致整条产线停机，一张失真的设计图纸可能引发价值百万的模具报废。

面对外部极限施压与内部数字化转型的双重挑战，华为并未盲目追逐技术风口，而是回归工业本质，夯实数字底座，探索出一条基于工业数据图谱平台（iDME.X）的“本体工程-数据工程-知识工程-智能体工程”的稳健路径。未来企业核心竞争力的评判标准，将不再局限于经验与数据的简单堆砌，而在于基于模型与AI平台的系统工程能力。

调研专家、南方科技大学商学院创院院长黄伟讲席教授评价道：“华为在数据元模型与血缘关系图谱方面的技术实力，已达到国际领先的ToB水平。在人工智能时代，企业系统将演化为一个由人、AI智能体与业务流程深度融合的EBC敏捷生态。华为已经建成的底座将为其未来发展奠定坚实基础。”

华为工业数据管理的实践，是一场关于“确定性”的深刻革命。在高度不确定的外部环境与极度复杂的工业系统中，华为以“面向对象、元模型驱动”为指引，通过构建工业数据图谱平台（iDME.X），为数据披上“标准化外衣”，使其自诞生即具备确定结构与本体关系；同时，融合工业知识图谱与行业专属模型，为AI注入“工业大脑”，赋予其清晰的工程逻辑与可靠决策能力，加速AI深度融入工业核心流程。这种由本体定义的结构性确定性，不仅终结了数据混沌，更成为驾驭复杂系统与工业AI挑战的基石——它正重塑工业智能时代的底层规则，为中国乃至全球制造业提供可信赖的数字文明基础设施。

*注：

• iDME，是一种云化的基于数字化变革和数据管理优秀实践开发的创新型工业软件开发与运营基础平台。iDME.X指iDME包含所有解决方案形成的工业数据图谱平台。

• iDEE，即工业数据转换引擎（Industrial Data Exchange EngineService）是工业异构工具与数据的翻译器。

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邓勇兵｜文

曹仰锋、陈德智、黄伟｜学术指导