文 观察者网 吕栋 但在技术热潮中，企业发现，真正让AI在业务中扎根、生长并结果，远比想象中艰难。归根结底，AI深入核心生产场景，须直面三大关键问 题：商业价值如何体现？专业数据的竞争力如何构建？应用规模化落地如何实现？ 实践出真知。华为通过与银行、电力、医疗等行业伙伴的共同探索发现，行业智能化并非单一技术突破，而是一个包含场景、数据、智能体、 人机协作与治理的系统工程。结合更广泛的实践，华为归纳出了能够帮助行业智能化进一步推进的"五大关键发现"。 第一，场景选择至关重要。 AI的价值更在于与核心生产场景深度融合，从而重塑流程，推动智能产品与服务的交付方式。 第二，垂域数据的 质量，决定行业模型的能力。 行业智能化的落地，仅依赖开箱即用的通用模型是不够的。企业必须基于自身及所在行业积累的大量高质量数 据，对通用模型进行训练和调优，才能形成专属的行业模型，构筑差异化竞争力。 第三，智能体（AI Agents）正在快速规模化，驱动对大规 模推理的旺盛需求。第四，人机协作正在成为新的组织范式。第五，系统化治理与风险管理是必须守护的底线，必须建立有效的治理机制，确 保AI的应用安全、可持续、可信赖。 人工智能的浪潮奔 ...

产业 AI 如何落地？华为"三步走"路径为企业解题。 在智能化浪潮席卷全球的时代，没有一家企业不在拥抱AI，但真正能够将其转化为核心竞争力的仍然 凤毛麟角。当众多厂商仍在比拼模型参数之多、算法之新时，更亟待解决的问题是，如何让AI在真实 的业务场景中跑起来，并创造出真金白银的商业价值。 这也是华为试图解答的核心命题。9月19日，在华为全联接大会2025期间，华为公司高级副总裁、企业 销售总裁陈雷分享了华为在智能化转型过程中的实践与思考——当AI成为业务创新的核心驱动力，企 业应该如何找到最适合自己的智能化升级路径。 于是，华为将自身的实践经验输出，联合伙伴发布了涵盖政务、教育、医疗、金融、制造等在内的9大 行业解决方案。 华为的实践，正在成为一套可复制、可落地的行业标准范式，帮助千行万业找到最适合自己的转型路 径。 智能化转型的五个关键发现 知名市场调查机构Gartner预测，2027年80%的中国企业，将会部署本地多模型的AGI；到2029年60%的 企业将把AI融入生产系统和产品服务，并成为收入增长主要驱动力。 但有了现成的技术，企业就能拿来用吗？现实是，技术供给和业务价值之间，仍然存在着一道巨大的鸿 沟 ...

华为云Stack战略定位 - 公司以"做智能时代更懂政企的云"为核心定位，聚焦政企客户在AI时代的数智化转型需求[1] - 混合云产品战略覆盖云平台、数智融合、AI和应用现代化四大竞争力维度[1] - 下半年将率先适配CloudMatrix 384超节点，为政企提供本地化AI算力支持[3] 市场表现与产品能力 - 当前提供120多个云服务和50多个场景化解决方案[3] - 在亚太与中国混合云市场保持领导地位，政务、金融、制造领域份额持续第一[3] - 产品矩阵覆盖"建云、上云、用云、管云"全业务流程[4] 行业应用案例 金融领域 - 为国有大行搭建算力平台，实现106个DeepSeek R1实例2天快速部署，效率较传统方式提升70%[4] 制造业 - 徐工集团案例显示：大数据平台实现车联网设备360画像，数据指标可视化提升分析效率[4] 钢铁行业 - 湘钢通过ModelArts平台整合十余个架构，发布首个钢铁大模型并在30+场景落地[5] 能源行业 - 中海油采用CodeArts后研发工时节省30%，系统部署时间从1周压缩至1天[5] 用户分层运营策略 - 将政企用户细分为数据中心工程师、数据工程师、AI算法工程师、应用开发工程师四类角色[3] - 针对不同角色提供定制化软件与AI能力支持[3] 生态赋能体系 - 通过培训体系、开发环境、技术沙龙、经验共享四维支撑政企智能化转型[5] - 强调"技术为根，人才为本"的发展理念[5]