根據銀創產業通最新發布的《2025 AI行業全景圖》預測,到2030年,全球AI技術驅動的GDP增長規模將突破2.6萬億美元。其中,AI作為通用技術與傳統產業的深度融合,將成為創造經濟價值的核心引擎。當前,大模型技術趨于成熟,智能體應用加速興起,企業普遍認同AI的技術價值,但在將AI深度融入核心業務、構建差異化競爭力時,仍面臨方向模糊、路徑不明的挑戰。
華為公司高級副總裁陳雷在華為全聯接大會2025期間提出,企業智能化轉型需突破“技術迷霧”,關鍵在于構建從場景選擇到價值落地的完整路徑。他指出,當前全球70%的企業智能化項目未達預期,35%的失敗案例源于技術選型偏差或實施復雜度過高。企業需直面三大核心問題:如何將AI投入轉化為商業回報?如何基于行業特性構建差異化優勢?如何推動AI從試點走向規模化應用?
華為通過實踐沉淀的“ACT三步走”路徑,為行業提供了可復制的轉型框架。該路徑涵蓋三大環節:第一步,通過“AI場景選擇評估框架”精準定位高價值場景,聚焦投資回報率最高的業務節點;第二步,依托垂直行業數據對模型進行校準,將原始數據轉化為可用的知識資產;第三步,規模化部署智能體,實現業務流程的智能化重塑。這一路徑整合了華為服務金融、制造、能源等行業的實踐經驗,覆蓋從硬件到軟件、從場景方案到生態協同的全棧能力。
在金融領域,華為首創的主從動態智能體架構已助力某銀行實現交互、交易、風控等場景的智能化升級。通過滿足高并發、低時延等苛刻條件,智能體應用顯著提升了理財產品推薦與交易的效率。電力行業實踐中,南方電網基于昇騰算力平臺開發的“大瓦特”大模型,成功將PB級電力知識數據應用于電網巡檢,缺陷識別效率提升5倍,準確率突破90%。醫療領域,潤達醫療與華為合作的AI病歷一體機方案,在華西醫院實現1秒生成病歷的突破,大幅優化了問診流程。
這些案例印證了場景、數據、智能體三大要素的協同價值。華為行業軍團通過深入行業場景,將ICT解決方案與典型業務需求結合,打通了技術落地最后一公里。例如,在電力行業,華為協助南方電網將數千萬張圖片、上千小時視頻數據轉化為模型訓練資源;在醫療領域,昇騰推理服務器支撐的AI生成式病歷系統,直接解決了病歷書寫效率低的痛點。
為支撐“ACT三步走”落地,華為推出了覆蓋數據準備、模型訓練、推理開發全流程的ICT基礎設施,并聯合伙伴發布9大行業智能化解決方案。其中,一站式Versatile平臺可自動生成包含100多個步驟的智能體與業務流程,將智能體開發周期縮短60%。陳雷強調,企業需構建面向AI的基礎設施能力,包括數據傳輸、模型訓練、開發部署等環節的協同優化。
當前,企業智能化轉型已進入深水區。麥肯錫調研顯示,規模化部署AI的企業,其生產效率平均提升35%,運營成本降低28%。華為的實踐表明,通過精準場景選擇、數據價值挖掘、智能體規模化應用,企業可突破“試點困境”,實現AI技術的產業級落地。隨著“ACT三步走”框架在更多行業的推廣,AI驅動的產業變革正從概念走向現實。
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