行业智能化核心痛点 - 企业在智能化转型中普遍面临投资难见回报、数据难转价值、应用难规模化三大痛点 [1] - AI产业发展的关键瓶颈从“为什么使用AI”转变为“如何创造实实在在的商业价值” [3] - 企业推进智能化转型必须跨越确保AI投资产生可衡量回报、将专有数据转化为核心竞争力、使AI应用从实验室试点成长为支撑核心业务三大障碍 [3] 行业实践案例与价值验证 - 在电力行业，南方电网基于华为昇腾算力平台与MindSpore AI框架开发“大瓦特”行业大模型，将缺陷识别效率提升5倍，图片识别准确率提高至90%以上 [4] - 在医疗领域，AI病历一体机方案在华西医院实现最快1秒生成病历，医生审核阶段平均修改不超过4处，大幅压缩问诊时间并提升病历质量 [5] - 案例证明AI价值落地需与行业核心业务深度绑定，以技术突破解决真实业务痛点，而非追求“炫技式”试点 [5] 行业智能化五大关键发现 - 场景选择至关重要，AI价值在于与核心生产场景深度融合以重塑流程和交付方式 [6] - 垂域数据质量决定行业模型能力，企业需基于自身高质量数据对通用模型训练调优以构筑差异化竞争力 [6] - 智能体正在快速规模化，驱动对大规模推理的旺盛需求，人机协作成为新的组织范式，系统化治理与风险管理是必须守护的底线 [6] ACT三步走实施方法论 - 评估高价值场景阶段，华为提出AI场景选择评估框架，从商业价值、场景成熟度、业务与技术融合度三个维度量化评估，已帮助客户落地1000多个AI核心生产场景 [7] - 结合垂直行业数据校准模型阶段，华为提供完整工具链，通过Model Arts开发平台和Data Arts数据治理平台支持多模态数据处理与知识图谱集成，并利用“湖仓一体”平台MRS将原始数据转化为可用资产 [8] - 规模化部署AI智能体重塑业务阶段，华为一站式Versatile平台可自动生成100多个步骤的智能体与业务流程，并建立系统化AI人才发展体系让业务人员深度参与 [8] 生态合作与行业解决方案 - 华为已汇聚6300多家鲲鹏伙伴、2700多家昇腾伙伴、70多家行业咨询公司及750家独立软件开发商，形成覆盖技术研发、方案落地、咨询服务的完整生态链 [11] - 联合伙伴发布9大行业智能化解决方案，覆盖城市、科技、医疗、银行等关键领域，例如钢铁高炉炉温预测解决方案通过AI模型实时预测炉温，油气智慧勘探开发解决方案结合地质数据与AI算法提升勘探准确率 [11] 行业智能化发展趋势 - 华为提出的路径与发现将智能化拉回“价值驱动”，以高价值场景为起点，垂域数据为核心，规模化落地为目标 [13] - 随着路径落地与解决方案推广，行业智能化或将告别碎片化试点阶段，进入规模化复制的新阶段，推动数字经济与实体经济深度融合 [13]