當人工智能浪潮席卷全球，大模型迭代速度日新月異，絕大多數尋求智能化轉型的行業卻面臨一個現實困境：如何跨越從實驗室技術到生產線應用的“最后一公里”？尤其是在核心生產場景中，AI的深度落地仍需破解多重難題——企業投入巨資搭建的AI系統如何轉化為商業價值？沉睡的專有數據如何轉化為競爭優勢？AI應用如何突破“試點示范”階段實現規?；窟@些問題的存在，讓行業智能化始終停留在“空中樓閣”階段。

“在當前的變革浪潮中，企業已不再糾結‘為何要用AI’，而是更關注‘如何用AI創造實際價值’?！比A為企業銷售總裁陳雷在全聯接大會上指出。面對行業智能化轉型的復雜挑戰，華為沒有止步于理論探討，而是基于與全球客戶的實踐探索，構建了系統性解決方案：通過“五大關鍵發現”厘清轉型迷思，以“ACT三步走”路徑提供可操作方法論，并依托領先的ICT基礎設施與開放生態提供支撐。

華為的轉型邏輯是“化繁為簡”——將復雜的智能化轉型轉化為清晰的“施工圖”。通過與銀行、電力、醫療等行業的深度合作，華為發現行業智能化并非單一技術突破，而是涉及場景、數據、智能體、人機協作與治理的系統工程?；诖耍A為總結出推動行業智能化的五大核心發現：

其一，場景選擇決定轉型成敗。AI的價值在于與核心生產場景深度融合，從而重塑業務流程與產品服務交付方式。其二，垂域數據質量是行業模型能力的基石。僅依賴通用模型難以落地，企業需基于自身高質量數據訓練專屬模型，形成差異化競爭力。其三，智能體（AI Agents）的規模化應用催生大規模推理需求。其四，人機協作成為新組織范式。其五，系統化治理與風險管理是底線，需建立有效機制確保AI應用的安全、可持續與可信賴。

這些發現揭示了一個關鍵：行業智能化的成功依賴于技術架構、業務場景與治理體系的深度融合。華為的實踐本質是將“價值驅動”轉化為可落地的行動框架，幫助企業明確轉型方向。

在“五大發現”基礎上，華為提出“ACT三步走”路徑，為企業提供可復制的轉型方法論：

第一步是“評估高價值場景”。華為開發的“AI場景選擇評估框架”從商業價值、場景成熟度、業務與技術融合度三個維度進行綜合評估，幫助企業篩選核心場景。目前，該框架已助力客戶落地超1000個AI生產場景。

第二步是“結合垂直數據校準模型”。企業需將積累的高質量數據轉化為可用模型。華為的ModelArts AI開發平臺與DataArts數據治理平臺提供完整工具鏈，支持數據到知識的轉化，再通過AI立體安全防護體系確保應用安全可信。

第三步是“規?；渴餉I智能體重塑業務”。華為“一站式Versatile平臺”可自動生成包含百余步驟的智能體與業務流程，大幅縮短部署周期。同時，華為通過系統化AI人才發展體系，打破“技術人員不懂業務、業務人員不懂AI”的壁壘，推動人機協同深化。

實施“ACT三步走”需以強大的ICT基礎設施為支撐。華為在數據存儲、計算與網絡領域的全棧能力，包括AI存儲、800GE高速網絡、高可靠光模塊與昇騰集群等，構成了行業智能化的“基座”。這些能力覆蓋數據準備、傳輸、模型訓練與推理全流程，確保轉型過程“不掉鏈、不卡殼”。

行業場景的多樣性決定了單一企業難以精通所有領域。華為通過“開放、合作”策略破解行業知識壁壘：除自研工具套件外，華為全面支持主流AI框架，并將訓推框架、Agent框架等平臺開放給伙伴調用。通過聯合研發與市場推廣，華為已與伙伴打造200余個行業解決方案，匯聚6300余家鯤鵬伙伴、2700余家昇騰伙伴及750家獨立軟件開發商。

在近期發布的九大行業智能化解決方案中，華為展示了從技術能力到解決方案的完整閉環，涵蓋城市智能中樞、醫技數字化、銀行AI、制造研發、智慧物流等領域。這些方案標志著華為已具備打通AI落地“最后一公里”的完整能力。

AI正從技術革命演變為產業革命。華為的實踐表明，智能化轉型需集成方法論、基礎設施與開放生態的完整框架，將轉型從“高風險嘗試”轉化為“科學體系”。這一框架的價值在于幫助企業避免重復試錯，直接站在更高起點推進轉型，而這正是華為破解AI落地難題的關鍵。