華為提出行業(yè)智能化“ACT三步走”實(shí)施路徑，并發(fā)布9大行業(yè)智能化解決方案

　　——躍升行業(yè)智能化，千行萬業(yè)啟新程

　　[中國，上海，2025年9月19日] 在華為全聯(lián)接大會(huì)2025期間，華為公司高級(jí)副總裁、企業(yè)銷售總裁陳雷發(fā)表了“躍升行業(yè)智能化，千行萬業(yè)啟新程”的主題演講，分享了華為關(guān)于行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的最新思考與實(shí)踐，并提出進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)智能化落地的 “ACT三步走”實(shí)施路徑。在現(xiàn)場，華為還聯(lián)合伙伴發(fā)布9大最新的行業(yè)智能化解決方案。

　　進(jìn)一步推進(jìn)行業(yè)智能化的“五大關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)”

　　陳雷表示，當(dāng)前，AI技術(shù)正以前所未有的速度發(fā)展；企業(yè)在擁抱AI的過程中，需要回答3大問題：第一，如何讓企業(yè)面向AI的投資，產(chǎn)生真正的商業(yè)價(jià)值；第二，如何將企業(yè)的專有數(shù)據(jù)資源，轉(zhuǎn)化為競爭力；第三，如何讓AI行業(yè)應(yīng)用，從試點(diǎn)走向規(guī)?；涞?。面向這3大問題，華為分享了3個(gè)案例。

　　在銀行行業(yè)，華為首創(chuàng)主從動(dòng)態(tài)智能體（Agent）架構(gòu)，并通過系統(tǒng)工程化能力，深入客戶各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，助力某銀行客戶在交互、交易、風(fēng)控等場景AI應(yīng)用的加速落地，實(shí)現(xiàn)增收、提效、控風(fēng)險(xiǎn)。

　　在電力行業(yè)，南方電網(wǎng)自主研發(fā)了電力行業(yè)大模型“大瓦特（MegaWatt）”，基于昇騰算力平臺(tái)與 MindSpore AI 框架開發(fā)，融合計(jì)算機(jī)視覺（CV）與自然語言處理技術(shù)（NLP），部署在昇騰大規(guī)模專家并行集群上，使得電網(wǎng)智能巡檢缺陷隱患識(shí)別效率提升5倍，圖片準(zhǔn)確率提高至90%以上。

　　在醫(yī)療行業(yè)，潤達(dá)醫(yī)療基于昇騰推理服務(wù)器，打造了AI病歷一體機(jī)方案，提升病歷書寫質(zhì)量與效率；AI生成式病歷在華西醫(yī)院的實(shí)際部署顯示，最快僅需1秒就能生成一份病歷，大大提高了問診效率。

　　基于與客戶、伙伴的創(chuàng)新實(shí)踐與探索，華為提出了進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)智能化的五大關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：第一，場景選擇至關(guān)重要。AI的價(jià)值更在于與核心生產(chǎn)場景深度融合，從而重塑流程，推動(dòng)智能產(chǎn)品與服務(wù)的交付。第二，垂域數(shù)據(jù)的質(zhì)量，決定行業(yè)模型的能力。行業(yè)智能化的落地，僅依賴開箱即用的通用模型是不夠的。企業(yè)必須基于自身及所在行業(yè)積累的大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，對通用模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，才能形成專屬的行業(yè)模型，構(gòu)筑差異化競爭力。第三，智能體（AI Agents）正在快速規(guī)模化，驅(qū)動(dòng)對大規(guī)模推理的旺盛需求。第四，人機(jī)協(xié)作正在成為新的組織范式。第五，系統(tǒng)化治理與風(fēng)險(xiǎn)管理是必須守護(hù)的底線，必須建立有效的治理機(jī)制，確保AI的應(yīng)用安全、可持續(xù)、可信賴。

　　助力行業(yè)智能化落地的“ACT三步走”實(shí)施路徑

華為公司高級(jí)副總裁、企業(yè)銷售總裁 陳雷

　　在上述五個(gè)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合廣泛的行業(yè)實(shí)踐，華為提出進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)智能化的“ACT三步走”路徑，即：評(píng)估高價(jià)值場景（Assess high-value scenarios）, 結(jié)合垂直行業(yè)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行校準(zhǔn)（Calibrate AI models using vertical data）, 規(guī)?；渴?/strong>AI 智能體以重塑關(guān)鍵業(yè)務(wù)（Transform business operations with scaled AI agents）.