在全球智能化浪潮的推動下，企業紛紛將人工智能視為創新發展的核心動力，但真正實現AI技術落地并創造商業價值的企業卻寥寥無幾。當行業還在聚焦模型參數與算法創新時，如何讓AI技術真正融入業務場景、驅動業務增長，已成為企業智能化轉型的關鍵命題。華為公司高級副總裁、企業銷售總裁陳雷在華為全聯接大會上分享了華為在智能化轉型中的實踐與思考，提出了一套可復制的“三步走”路徑，為行業提供了轉型參考。
華為聯合合作伙伴發布了覆蓋政務、教育、醫療、金融、制造等9大行業的解決方案，這些方案基于華為自身實踐沉淀而成，旨在幫助企業找到適合自身的智能化升級路徑。知名市場研究機構Gartner預測，到2027年，80%的中國企業將部署本地多模型AGI；到2029年，60%的企業將AI融入生產系統和產品服務，使其成為收入增長的主要驅動力。然而，技術供給與業務價值之間仍存在巨大鴻溝，這是當前企業智能化轉型面臨的核心挑戰。
結合華為與合作伙伴的實踐經驗，陳雷總結了智能化轉型的五個關鍵發現：首先，場景選擇至關重要，AI的價值在于與核心生產場景深度融合，從而重塑業務流程；其次，垂域數據質量決定行業模型能力，企業需基于自身及行業積累的高質量數據對通用模型進行訓練和調優；第三，智能體（AI Agents）的規模化應用推動了對大規模推理的需求；第四，人機協作成為新的組織范式；第五，系統化治理與風險管理是AI應用的底線，必須建立有效的治理機制確保安全、可持續和可信賴的AI應用。
以場景選擇為例，華為強調技術必須服務于業務本質，而非零散的技術點綴。垂域數據的重要性則提醒行業，通用模型如同“毛坯房”，而深厚的行業數據積累才是打造專屬模型的最佳建材。智能體作為應用落地的核心載體，其規模化應用正在加速。這些發現反映了華為對智能化轉型的深刻洞察：不同行業、不同企業的業務流程痛點各異，幾乎不存在放之四海而皆準的標準化解決方案，堅實的技術底座和深入的行業知識才是成功的關鍵。
華為提出的“三步走”路徑，將AI從技術概念轉化為業務價值的系統性工程：第一步是評估高價值場景，第二步是結合垂直行業數據對模型進行校準，第三步是規模化部署AI智能體以重塑關鍵業務。實現這一路徑離不開面向AI的ICT基礎設施，包括數據準備、傳輸、模型訓練和推理、模型開發的全流程支持。華為的優勢在于能夠提供完整的工具鏈，如ModelArts一站式AI開發平臺、DataArts數據治理與集成平臺等，幫助企業將原始數據轉化為知識，再將知識轉化為模型。
在能源行業，華為與南方電網合作開發了電力行業首個自主可控大模型“大瓦特”，基于昇騰算力平臺與MindSpore AI框架，融合計算機視覺與自然語言處理技術，部署在昇騰大規模專家并行集群上。該模型每分鐘可處理100張問題圖片，效率是傳統算法的10倍，并能針對電網異常情況秒級生成處置預案，滿足15分鐘的電力市場調節需求。在醫療行業，潤達醫療基于昇騰推理服務器打造的AI病歷一體機方案，在四川大學華西醫院的實際部署中，最快1秒即可生成一份病歷，支持醫生個性化配置調優，審核階段平均修改不超過4處，并可一鍵回寫到HIS系統，極大提升了診療效率。
華為之所以成為企業智能化轉型的首選，源于其自身數字化轉型的深厚積累。華為的AI能力首先在自身的生產、物流、研發、營銷等場景中得到大規模應用和驗證，沉淀了寶貴的技術和行業知識。作為業界少有能夠提供從底層算力、操作系統、開發平臺到行業應用的端到端解決方案的廠商，華為在數據存儲、計算和網絡領域提供了一系列集成產品，如AI存儲和UCM插件、800GE高速數據中心網絡方案、高可靠星聯光模塊、昇騰384超節點集群等。這種全棧技術布局確保了技術棧各層間的深度協同與優化，降低了系統集成的復雜度和不確定性。
然而，部署AI是一項復雜的系統工程，千行萬業的需求復雜不一，全球范圍內沒有任何一家企業能夠獨立完成智能化轉型。因此，合作伙伴的角色至關重要。華為的AI平臺、算力和框架如同頂級手術刀，而合作伙伴則像技藝熟練的外科醫生，更了解特定行業的流程、痛點與合規要求，能夠將通用AI技術轉化為解決實際問題的定制化方案。華為擁有豐富的合作伙伴體系，截至目前，其生態體系已匯聚6300多家鯤鵬伙伴、2700多家昇騰伙伴、70多家行業咨詢公司及750家獨立軟件開發商（ISV）。合作伙伴的持續投入，反映了他們對華為技術能力和利益共享理念的信任。
從To C到To B，華為多次驗證了這樣一套模式：用技術和品牌力吸引合作伙伴，當生態盤子越來越大、觸角延伸得越來越廣時，能夠快速吸收最新的需求與經驗，反哺自身能力，再將更扎實的技術輸入全行業，形成正向增長飛輪。在AI產業落地的過程中，這套邏輯依然奏效。華為的實踐為全行業樹立了標桿：人工智能的終極命題不在于技術是否實現，而在于如何造福于人、如何與產業和社會共榮共生。華為正以技術為肥、以開放生態為壤，與萬千伙伴共同培育一片孕育智能創新的繁茂森林。
