行业智能化核心挑战 - 人工智能技术从实验室到生产线的“最后一公里”存在难以逾越的鸿沟 [1] - AI深入核心生产场景面临商业价值体现、专有数据竞争力转化、应用规模化落地三大现实难题 [1][4] - 行业智能化已从“为什么用AI”转向“如何用AI创造实际价值”的关键阶段 [1] 华为提出的系统性解题之道 - 基于全球客户实践提出“五大关键发现”厘清行业迷思 [3][4] - 提供“ACT”三步走实施路径作为可操作的方法论 [3][6] - 以领先的ICT基础设施和开源开放的生态合作为行业提供支撑 [3] - 将行业智能化从复杂的“多选题”转变为清晰的“施工图” [3] 行业智能化五大关键发现 - 第一，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 [5] - 第二，垂直领域数据质量决定行业模型能力，需用高质量行业数据训练通用模型以构建差异化竞争力 [5] - 第三，智能体（AI Agents）正快速规模化，驱动大规模推理需求 [5] - 第四，人机协作成为新的组织范式 [5] - 第五，系统化治理与风险管理是必须守护的底线 [5] - 行业智能化成功关键在于技术架构、业务场景与治理体系的全面融合 [5] ACT三步走实施路径 - 评估高价值场景（Assess）：通过“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维度评估，已帮助客户识别落地1000多个AI核心生产场景 [6] - 结合垂直行业数据对模型进行校准（Calibrate）：通过ModelArts AI开发平台和DataArts数据治理平台提供完整工具链，将数据转化为知识再转化为模型，并配备AI立体安全防护体系 [7] - 规模化部署AI智能体以重塑关键业务（Transform）：通过“一站式Versatile平台”自动生成包含100多个步骤的智能体与业务流程，并建立AI人才发展体系赋能业务人员参与AI应用 [7]