華為打通“能力轉換”通道，激活千行百業的AI生產力

從政務服務的智能審批到金融風控的實時決策，從電力調度的精準預測到醫療影像的輔助診斷，行業AI應用已逐漸進入到千行百業的生產系統，真正成為推動政企數智化轉型的核心引擎。

當AI的行業落地進入到規模化部署的新階段，決定政企數智化深度的關鍵不再是算力的規模，而是將算力轉化為場景解決方案的工程化能力，是將運維數據轉化為預防性決策的洞察能力，是將人才技能轉化為業務創新的組織能力。

而華為正通過一系列實踐，打通這些能力轉化的“通道”，為政企客戶的數智化轉型賦能。

01

智算集成服務

破解AI落地“最后一公里”

如何通過智算集成服務，助力行業客戶真正實現建好算力，用好AI？

我們先來關注一組數據：2025年國內的高端算力卡需求量在兩百萬張以上，并且推理卡需求今年首次超過訓練。以華為在上半年的項目為例，800多個基于Deekseep部署和應用的項目當中，有超過30%企業將大模型部署后應用到公司的生產環境中。

眾所周知，算力需求在訓練階段是模型研發，而在推理階段則是落地部署，這個變化說明AI應用已開始在千行百業中“遍地開花”。同時也反映出當前AI產業的三大變化：

首先，在算力建設上，預訓練算力需求放緩，推理算力持續高速增長；

其次，在大模型使用上，行業用戶從年初Deekseep部署嘗鮮到今天廣泛構建知識庫，結合場景化的私域數據，使用大模型進一步追求好用，在智能搜索，行業精準問答等場景尤為明顯；

最后，推理需求爆發，并發量增多，低時延要求，讓推理部署從單機邁向集群。

基于這些變化，華為也將智算集成數據，模型，場景，聯合伙伴打造全棧專業服務。比如，醫療領域模型訓練所需數據預處理耗時長，數據收集，清洗，標注環節占模型開發一半時長。在瑞金醫院，華為提供了AI數據工程服務，在實現了訓練數據的質量提升同時，預處理時間縮短了80%，大幅提升了病理大模型訓練效率。

同時，在深圳機場，客戶為幫助安全管理員快速學習安全的規章制度，基于開源平臺建立知識庫，但遇到召回記錄差等問題，基于華為與伙伴共同打造的智能問答場景化方案，將問答準確率提升到90%以上，實現業務快速上線。

截止目前，華為攜手伙伴，已經為數智政府，金融，電力，教育，醫療等多行業成功交付上千智算項目，沉淀豐富行業經驗。

華為IT咨詢與系統集成營銷工程部部長宋昂表示，AI 技術創新極速更迭，華為智算集成錨定“算力、數據、模型與場景”四大關鍵坐標，攜手伙伴打造智算全棧服務解決方案，從數據中心基礎設施新建與改造、算力集群集成、AI數據工程、AI 計算使能與優化到通用服務范式套件，支撐行業建好算力、用好 Al。

02

智能運維

破解數智化時代的“復雜性”難題

隨著行業數字化轉型的長期演進，越來越多的業務上云，云網融合架構和分布式解耦架構的出現，ICT基礎設施的系統架構正變得日益復雜。而智能化的演進又加劇了這種“復雜性”，隨著AI技術的應用，帶來了越來越多的超大規模算力集群。這些系統與架構的復雜化，給維護的對象與運維的難度帶來了指數級增長。

解鈴還須系鈴人，數智化帶來的復雜性難題，解題的思路應該從數智化當中去尋找答案。所以，很多行業都在通過AI技術重構運維體系。與此同時，維護與運維的技術與場景，也發生了很多變化。

首先，在維護領域，隨著各個行業數智化的演進，最大的挑戰是解決整體維護的復雜度。華為希望將過去幾十年積累的問題和風險的知識、案例、經驗，總結成預案模型，并結合仿真算法，主動識別風險，把問題發生的可能性降到最低。在復雜的場景，華為在原有的專家體系與備件體系的基礎上，賦予專家智能平臺，通過專家和智能體的協同，更快地響應客戶需求。

其次，在運維領域，隨著客戶業務上云，最大的挑戰是網絡的架構越來越復雜，業務的鏈路越來越復雜。解決問題的關鍵在于，能夠面向網絡到云、到業務實現可感知、可管理，發生問題之后，能夠快速定位故障的問題和位置。

為了解決這些問題，華為結合數字孿生技術，以及自研的從網絡到業務的算法EDNS和仿真算法，實現了在云網融合架構下的全棧可觀測、可視、可管。同時，面向復雜問題，結合華為數字孿生DTN技術，以及網絡診斷智能體能力，能夠實現跨域、跨界、跨廠家的問題的高效定位，把問題處理的時長從小時級縮短到分鐘級。

針對不同行業用戶痛點，華為也形成一系列解決方案組合。比如，金融領域的金融卓悅服務，政府領域的政享服務，電力領域的專享和交通專享服務。

華為ICT網絡保障與運維服務部部長盧煜表示，“針對行業運維面臨的維護難度與維護訴求提升的雙重壓力，華為基于數十年構建的覆蓋全球的維護與運維服務體系，打造了覆蓋客戶支持、提升服務、行業運維、輔助運營的全場景解決方案，同時充分吸納行業客戶需求和業界趨勢通過將 AI 技術創新與場景化實踐結合構建主動預防、自主自助與快速響應的運維體系，加速智能運維轉型，為基礎設施穩健運行保駕護航。”

03

構建AI時代

企業 “人機協同”競爭力

相關數據顯示：2027年80%的中國企業，將會部署本地多模型的AGI；到2029年60%的企業將把AI融入生產系統和產品服務，并成為收入增長主要驅動力。當全行業都在積極擁抱AI，從人才培養的角度，要如何去匹配時代發展的需要？

第一，AI會放大人的能力，也進一步拉開企業之間的績效差距。

AI會讓以人為中心勞動力的生產力線性關系被打破，人機協同將會大幅提升人的效能，同時業務流程重塑 ，在流程節點里的每一個角色都離不開AI。基于此，華為面向企業的不同層次的人才提供體系化的人才培養方案，比如面向管理者，能夠支撐其做出更正確的決策；面向業務人才，能夠更加精準選擇價值場景；面向技術人才，做好能力轉換，支撐數智化轉型的落地和運營等等。

第二，每一個員工都要成為復合型人才。

我們知道，員工一定要懂技術，才能把數據真正搬到流程上，實現價值化。所以華為提出新時代復合型人才模型：一條腿是面向行業認知的業務的能力，另外一條腿是新技術。只有這兩條腿都結實，業務人才懂技術，技術人才懂業務。華為也通過行業燈塔萃取，面向行業50多個典型場景，面向業務人才懂技術形成100多個數字化素養提升課程，讓業務真正融入場景。

第三，每一個企業都將擁有個性化信息體驗。

知識半衰期從過去幾十年到最近幾年，再到現在AI出現，每天都在變化。基于此，華為面向企業客戶提供AI加持的個性化學習專區，對企業員工進行個性化學習規劃。未來會跟作業系統進行對接，作業過程遇到的問題，主動通過“知識找人”推薦相應信息內容，讓員工學習到想學習的內容，快速提升個人技能。

第四，學習力就是企業生產力。

AI把各個行業流程進行了重塑。流程里每個崗位和角色技能都要重構，企業要思考如何升級人才培養體系、構建造血機制以及夯實人才造血機制。基于此，首先要對準業務戰略，基于業務戰略看人員能力需求，基于人員需求夯實崗位角色。同時迭代人才標準，形成基于崗位標準的學習地圖和培訓認證方案。

華為培訓與認證業務部部長劉檢生表示，“在智能世界快速發展的當下，數智人才是企業數智轉型戰略落地的關鍵，華為將在企業 A1 人才，業技融合的復合型人才，以及人才培養體系構建等方面與客戶、伙伴合作，共同培養與時代同頻的數智人才，助力行業智能化升級。”

可以預見，AI規模化落地正推動千行百業進入數智化深水區，華為通過智算集成、智能運維和人才賦能等能力建設，為政企客戶打通從算力到場景、從數據到決策、從技術到業務的價值閉環。