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      在廣東,華為云讓“AI+”跑進(jìn)了千行萬業(yè)

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      “AI+”連續(xù)兩年被寫入政府工作報(bào)告后,大模型相關(guān)的新技術(shù)正在快速蛻變,加速走出實(shí)驗(yàn)室,融入企業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng),衍生出了AI+教育、AI+醫(yī)療、AI+金融、AI+能源、AI+制造等新概念。

      新的問題也隨之而來:AI+不是簡單的“技術(shù)嫁接”,而是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,涉及到算力、模型、數(shù)據(jù)等等,怎么才能讓AI像水煤電一樣成為一種通用能力,讓每個(gè)企業(yè)都能用好AI呢?

      站在AI和經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能的交匯點(diǎn),能否回答這個(gè)問題,直接關(guān)系到一個(gè)區(qū)域未來十年的經(jīng)濟(jì)活力。

      剛剛結(jié)束的2025華為開發(fā)者大會(huì)上,金山辦公、美宜佳、廣汽集團(tuán)等企業(yè)作為廣東代表,分享了它們的數(shù)智化經(jīng)驗(yàn)和成果,集中展示了廣東AI+賦能千行萬業(yè)的廣度與深度。在“藍(lán)圖”一步步變成現(xiàn)實(shí)的敘事中,為業(yè)界提供了可借鑒的“廣東解法”。

      01 AI+浪潮興起,離不開一朵云底座

      時(shí)間回到兩年前,AI+還是一件“奢侈”的事兒,需要先采購GPU算力,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)治理,再從0開始訓(xùn)練大模型。單單是軟硬件成本,就將90%以上的企業(yè)拒之門外。

      AI+浪潮的興起,和華為云等云廠商的進(jìn)化不無關(guān)系。相較于傳統(tǒng)的算力供給,全棧系統(tǒng)性創(chuàng)新的華為云,通過構(gòu)建AI時(shí)代的云底座,打破了AI落地應(yīng)用過程中的兩個(gè)核心癥結(jié)。

      一是降低應(yīng)用的門檻。

      阻礙大模型落地的因素,可以總結(jié)為三座大山,即推理成本高、模型與業(yè)務(wù)難對(duì)接、開發(fā)周期長。

      為了解決這些問題,華為云進(jìn)行了一系列的技術(shù)創(chuàng)新:比如基于CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)的新一代昇騰AI云服務(wù),將算力有效使用率提升了50%以上;引入“自適應(yīng)快慢合一”機(jī)制的盤古大模型5.5,實(shí)現(xiàn)了8倍整體推理效率提升;以及提供工具和行業(yè)集成套件的一站式大模型工具鏈ModelArts Studio.....從算力、模型、工程能力等多個(gè)維度降低了大模型的應(yīng)用門檻。



      二是讓技術(shù)服務(wù)場景。

      新技術(shù)無法落地的原因,最大的痛點(diǎn)在于脫離業(yè)務(wù)場景,只能停留在PPT上,無法轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力。

      直接的例子就是具身智能:不少企業(yè)的出發(fā)點(diǎn)是“機(jī)器人能干什么”,而非“我的業(yè)務(wù)怎么和機(jī)器人結(jié)合”。華為云推出的CloudRobo具身智能平臺(tái),整合了數(shù)據(jù)合成、模型開發(fā)、仿真驗(yàn)證、云邊協(xié)同部署等端到端能力,并提供了覆蓋感知、決策、執(zhí)行全鏈條的大模型體系,讓企業(yè)專注于機(jī)器人和業(yè)務(wù)場景的融合,加速具身智能在實(shí)際應(yīng)用中的落地。

      確切的說,華為云構(gòu)建了一種新的創(chuàng)新機(jī)制,在AI原生的云底座賦能下,企業(yè)不需要在算力、模型訓(xùn)練、開發(fā)框架等底層環(huán)節(jié)上重復(fù)造輪子,將更多精力投入到AI在具體場景中的融合與滲透。

      技術(shù)能力不斷刷新的同時(shí),另一個(gè)關(guān)鍵變量也在悄然變化——越來越多省市開始推進(jìn)AI+行動(dòng)。

      比如作為國內(nèi)科技創(chuàng)新和工業(yè)制造主陣地的廣東,在2025年4月公布的《廣東省“人工智能+”行動(dòng)方案》中,明確表示將全力構(gòu)建全鏈條AI應(yīng)用生態(tài)體系,聚焦教育、醫(yī)療、交通、民政、金融、安全等重點(diǎn)領(lǐng)域,計(jì)劃培育100個(gè)示范應(yīng)用場景與500個(gè)示范案例,形成比較成熟且可大規(guī)模推廣的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn),為AI在各領(lǐng)域的落地提供明確方向。

      技術(shù)與政策,兩條原本各自推進(jìn)的路徑,在廣東實(shí)現(xiàn)了高頻共振:一端在頂層設(shè)計(jì)上“畫藍(lán)圖”,為AI+定了方向和目標(biāo);另一端在底層技術(shù)上“搭橋梁”,讓技術(shù)從可能走向可用。正是在這種雙向共振中,華為云在廣東釋放出強(qiáng)大動(dòng)能,讓AI+在產(chǎn)業(yè)場景中找到了落腳點(diǎn)。

      02 在產(chǎn)業(yè)一線,AI+激活行業(yè)新增長

      正如2025華為開發(fā)者大會(huì)上所呈現(xiàn)的,來自不同領(lǐng)域案例分享,向外界講述了華為云在廣東鍛造的新質(zhì)生產(chǎn)力。



      在政企領(lǐng)域,廣州市花都區(qū)拉近了中小企業(yè)和AI的距離,和華為云一起打造了新型工業(yè)化的“花都樣板”。

      針對(duì)中小企業(yè)普遍存在的“不想轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)、不會(huì)轉(zhuǎn)”問題,廣州花都區(qū)聯(lián)合華為云等多方打造了花都區(qū)新型工業(yè)化數(shù)字服務(wù)平臺(tái),大大降低了中小企業(yè)的數(shù)字化門檻。

      比如芬豪香精的研發(fā),過去過度依賴調(diào)香師的經(jīng)驗(yàn),有了企業(yè)配方數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI智能調(diào)香助手后,香料分析環(huán)節(jié)工作量從數(shù)天降低至秒級(jí),產(chǎn)品研發(fā)周期從數(shù)周縮短到數(shù)天。

      在汽車領(lǐng)域,廣汽集團(tuán)基于華為云全棧AI能力打造的AI中臺(tái),有效提升了研發(fā)效率,降低了運(yùn)營成本。

      目前廣汽AI中臺(tái)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成、智能體、測試工程數(shù)字人、維修智能診斷等場景。

      其中在訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方面,用模型生成代替車輛訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集,降低了車輛訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn)成本,大幅度節(jié)約了硬件、車輛行駛、人工成本,還能隨心所欲設(shè)定特殊場景,混合數(shù)據(jù)提升樣本空間。同時(shí)用模型生成代替人工輸出圖片對(duì)應(yīng)文本,工作效率也提升了70%。

      在零售領(lǐng)域,美宜佳聯(lián)合華為云、中科院軟件所,為中國便利店的數(shù)智化突圍提供了實(shí)踐樣本。

      2022年的時(shí)候,美宜佳就開啟了全面啟動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。后續(xù),美宜佳聯(lián)合華為云盤古大模型打造了AI+IoT+美宜佳業(yè)務(wù)平臺(tái)的零售智能體,并將其逐步應(yīng)用到3.8萬家門店管理中。

      2025華為開發(fā)者大會(huì)上,美宜佳聯(lián)合華為云成立了“鴻蒙聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室”,并與中科院軟件所簽署了鴻蒙生態(tài)聯(lián)合創(chuàng)新合作協(xié)議,將聚焦“鴻蒙+零售”場景打造智慧零售行業(yè)標(biāo)桿解決方案,推動(dòng)整個(gè)零售行業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      廣汽、美宜佳與花都區(qū)的案例,不過是華為云在廣東落地的“冰山一角”,卻也不難發(fā)現(xiàn):在華為云的使能下,“以云為引擎、以場景為抓手”的創(chuàng)新范式已經(jīng)被驗(yàn)證,廣東的AI+實(shí)踐跳出了“點(diǎn)狀試驗(yàn)”的初級(jí)階段,正在形成可復(fù)制、可推廣的系統(tǒng)化路徑,持續(xù)將算力變成看得見的生產(chǎn)力。

      同時(shí)也印證了一個(gè)核心命題:只有讓AI在業(yè)務(wù)一線真正“跑起來”,在場景中“用起來”,才有可能沉淀為結(jié)構(gòu)性的競爭優(yōu)勢(shì)。正如華為云在廣東的全面開花,AI+不再是政策口號(hào),而是賦能千行萬業(yè)的真實(shí)寫照。

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