文章核心观点 - 人工智能正从提供情绪价值转向为千行百业创造真实业务价值，产业智能化已成为国家战略[1] - 华为云凭借其CloudMatrix AI Infra智算云服务入选“人工智能基础与产业融合”示范案例，其核心路径是通过深耕根技术、软硬协同与架构创新，将AI技术能力转化为解决行业实际难题的价值产出，助力新质生产力规模化落地[1][3] 行业趋势与政策背景 - “AI+千行百业”已成为共识，产业智能化被提升至国家战略高度[1] - 人工智能技术正在系统性重塑千行万业，其发展路径的核心在于将算力基础与行业场景深度结合[3] 华为云的AI战略与定位 - 公司坚持“做难而正确的事”，深入产业现场，聚焦破解行业发展难题，以此作为推动社会进步的根本价值[7] - 公司定位为千行百业的“技术合伙人”，提供包含开发框架、工具链和行业解决方案在内的全栈AI云服务，而不仅仅是算力[8] - 公司的破局方法论是与客户深度共创，将通用AI能力与行业Know-How结合[8] - 公司从底层的鲲鹏、昇腾芯片到全栈软件系统持续投入，目标是构建面向未来的领先AI基础设施[8] - 公司已构建30多个行业大模型，服务超500个场景和2600余家企业，覆盖交通、港口、科研教育、医药等多个领域[9] 具体行业应用案例与成效 - 钢铁行业：在南京钢铁，联合研发的“元冶·钢铁大模型”已上线20个智能场景应用，实现从“经验炼钢”到“科技炼钢”[4]；在宝武钢铁，通过AI对高炉炉况进行实时预测，使高炉温度命中率提升至80%，单座高炉年节省燃料约7800吨[5] - 矿业：在内蒙古伊敏露天矿，联合打造的全球首个百台无人电动矿卡集群“华能睿驰”载重90吨，单车综合运输效能达到人工的120%，并可在零下40℃连续作业[4]；在鄂尔多斯，与当地构建了全国首个以“AI大模型+矿鸿”架构为核心的工业互联网平台，服务于全市300多座煤矿、近10亿吨年产能的产业集群[4] - 工业：为北铁所实现智能巡检，将人工6小时的巡检任务缩短至20分钟，复杂故障识别准确率超过98%[5] - 能源：为中国石油实现油气输送管亚毫米级缺陷识别效率提升40%[5] - 港口：天津港PortGPT推动港口管理综合效能提升40%[5]；拉丁美洲首座全自动码头钱凯港实现40辆无人集卡规模化作业，视频分析与存储算力达业界平均水平的1.6倍[5] - 生态保护：在毛里求斯，基于AI的珊瑚礁修复辅助系统已完成超3.7万株珊瑚移植、200多个物种鉴定，并协助发现10余种新珊瑚物种[5] 实现产业落地的关键挑战与方法 - 场景关：需深入矿山井下、钢铁高炉等恶劣工业现场，让AI理解并应对物理世界的复杂规律[8] - 数据关：需具备从封闭、稀少、专业的“少数据、脏数据中炼出真知”的能力[8] - 落地关：需与客户深度共创，穿越从技术验证到真正融入生产流程、产生经济效益的漫长闭环[8] - 技术平台：华为云CloudMatrix AI Infra智算云服务通过深度整合与智能化调度算力、存储、网络资源，为AI大模型的开发、训练、部署和推理提供高效、稳定、易用的一体化平台[8] 未来展望 - 面对AI规模化应用的广阔前景与现实挑战，公司将持续聚焦根技术突破、软硬协同与架构创新，构筑领先的AI算力平台[9] - 公司将与合作伙伴及行业客户一道，将AI技术深度融入千行万业的核心场景，破解行业真难题、创造产业新价值，让AI成为锻造新质生产力的强大引擎[9]