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從數字中國建設峰會,看華為如何使能行業智能化躍升

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當“人工智能+”與“數據要素×”的雙輪驅動成為“十五五”開局之年的主旋律,數字中國建設已悄然從立柱架梁的規劃期,進入了全面深化的實戰期。概念與藍圖已不再是會議桌上的主角,取而代之的是一個個可落地、可復制、可量化的場景方案。

那么,如何在每一個細微的行業切口里注入智能,如何讓算力、算法、數據像水、電、網一樣成為千行百業的基礎生產要素,是整個ICT產業面臨的共同命題。

在剛剛落幕的第九屆數字中國建設峰會上,華為以“萬智互聯,躍升行業智能化”為主題,用一場全景式的亮相,為這一命題提供了一份極具參考價值的答卷。

不同于單一產品或技術的發布,華為此次以四大主題論壇、九場行業分論壇和兩大核心展區為載體,系統性展示了其在根技術突破、數智基礎設施夯實以及生態共建上的深度思考。

筆者全程參與了華為組織的論壇與探展活動,最深的感觸是:華為正跳出傳統IT廠商的技術語言窠臼,轉而以一種產業全域使能者的姿態,去拆解和重構千行百業的智能化邏輯,推動前沿技術與千行百業深度融合,全方位助力數字中國各領域的建設與發展。


筑牢城市“智能體”:AI架構2.0與治理范式的躍遷

城市是數字中國建設的核心載體,也是華為此次峰會的重點落筆之處。在數字中國AI City分論壇上,華為政務一網通軍團提出的“AI CITY架構2.0”,為我們描摹了一個更加清晰的未來城市治理圖景。

華為提出的邏輯鏈條非常明確:城市治理不應是人工驅動的被動應對,而應走向智能體自主驅動的主動治理。要實現這一點,單純堆積傳感器和攝像頭遠遠不夠。AI CITY架構2.0的核心,在于基于華為“算、網、存、云、模”的底座能力,構建起一個能思考、能決策的城市智能體。

從廣州依托昇騰算力構建的人工智能融合賦能中心,到武漢城市運行管理中心的“全域感知、智能研判”,我們看到的不再是零散的智慧應用,而是一個從政務服務智能體到城市治理智能體再到可信數據空間的完整矩陣。

尤其是可信數據空間的提出,直擊了當前數據要素流通中“供不出、流不動、用不好”的核心痛點。華為的思考在于,只有掃清了數據價值安全釋放的制度與技術障礙,AI的聰明才智才能擁有真正的用武之地。這種“平臺+生態”的加速模式,讓城市從簡單的數字化躍遷至全面的智能化,高質量發展由此獲得了堅實的數智底座。

構建智聯“底座”:根技術突破與生態開源的雙輪驅動

縱觀歷次產業革命,基礎技術的突破往往決定了上層應用的高度。在此次峰會的數智基礎設施展區,華為清晰地傳達了一個信號:無論上層應用如何千變萬化,對根技術的掌控和對數智底座的夯實,才是支撐行業智能化這棵大樹常青的“底座”。

從硬件層面看,昇騰384超節點、鯤鵬950超節點等旗艦產品的亮相,無疑是對破解算力自研難題的強力回應。在AI大模型飛速狂奔的今天,算力集群的規模和互聯帶寬已成為制約創新的瓶頸。

華為展示的超節點集群,不僅在總算力、內存容量等關鍵指標上實現對業界主流水平的全面領先,更直指大規模集群訓練的效率痛點,意圖通過算力底座的重構,為大模型訓練提供更強勁、更高效的動力引擎。

但更令筆者關注的是其在軟件生態上的“開源開放”意志。華為反復強調的“軟件開源、硬件開放”理念,并非一句簡單的口號。鴻蒙(OpenHarmony)與歐拉(openEuler)的雙線并舉,展現了一種獨特的生態構建思路。

鴻蒙扎根于萬物智聯的終端場景,旨在以安全可靠的統一操作系統打通從手機、平板到礦山、交通等各類行業終端的壁壘,這在“電鴻”“礦鴻”“交鴻”等頻頻落地的行業發行版中已得到充分驗證。

而歐拉則全面向AI與超節點時代演進,成為服務器側的數智基礎設施根技術底座。這種從端到云、從硬件到操作系統的全棧自研與開源開放并舉的策略,使得華為有能力成為產業的全域使能者,這正是其敢于喊出躍升行業智能化的底氣所在。


解構行業“濃度”:用AI尋找智能化的真金

如果說根技術是“內力”,那么千行百業的實戰場景就是檢驗內力的“試金石”。本屆峰會上,華為設置了囊括政務、經濟、文化、社會、生態文明五大維度的行業智能化展區,其核心邏輯就是讓數字技術從輔助工具轉變為核心生產系統的一部分。

在智能制造論壇上,筆者注意到,華為對自身的定位是“源于制造,服務制造”。作為一家制造基因深厚的科技公司,華為提出的“四化”框架,基礎設施數智化、行業場景智能化、企業產品智能化和企業全球化,并非紙上談兵。

在生產線上利用AI質檢、在綜采面利用礦鴻三級聯動實現降本增效,這些微觀層面的數字化重塑,正是產業升級的毛細血管。

同樣,在電力和油氣領域,從南網的“電鴻”操作系統實現設備即插即用,到智慧油田的HSEAI輔助決策,我們可以看到,華為正將云管邊端的協同能力、F5G全光通信的確定性體驗以及AI大模型的預測能力,深度植入到工業生產的每一個脈動周期中。

在醫療行業,華為針對“煙囪式”建設導致的AI應用碎片化問題,提出了構建通用人工智能平臺的方向。而在教育行業,則瞄準了“AI+科研”與人才培養的深度結合。

這些舉措透露出一個共同的趨勢:行業的智能化,不再滿足于單點的算法突破,而是需要系統級的架構變革,從數據的采、傳、存、算、用全生命周期去解決實際問題。

華為展區里那些關于氣象預報精度提升、鐵路檢修效率激增的鮮活案例,恰恰證明了當數字技術與業務場景深度融合、發生化學反應時,所帶來的生產力躍升是真實可感的。

筆者觀察:智能化下半場,從“獨奏”到“交響”

本屆數字中國建設峰會,華為展露了其在根技術、操作系統、算力等硬核領域的“肌肉”,更通過分布式的行業深耕,編織了一張巨大的智能化賦能網絡。華為反復強調的萬智互聯,本質上是連接的兩層含義:一是物理世界的萬物通過鴻蒙等操作系統實現數據層面的互聯互通;二是AI推理、預測、決策能力與千行百業業務邏輯的深度協同。

如果說過去十年,數字化的主題是萬物互聯的基礎建設,那么面向“十五五”,主題已經全面轉向萬智互聯的效能釋放。

在這個過程中,華為已不再僅僅是技術的輸出者,更像是產業數智化轉型的聯合創新合伙人。當數智化的浪潮駛入深水區,這種從“獨奏”到帶領上下游、客戶、開發者共同“交響”的姿態轉變,或許才是數字中國建設最需要的強勁動力。

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