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華為提出“ACT三步走”路徑為企業智能化轉型解題

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華為提出“ACT三步走”路徑為企業智能化轉型解題

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【環球網科技報道 記者 張陽】在數字經濟深度與實體經濟相融合的當下 ， AI技術已從實驗室走向產業一線 ， 成為驅動千行萬業變革的核心力量 。 然而 ， 企業在智能化轉型中普遍面臨“投資難見回報”“數據難轉價值”“應用難規?；比笸袋c 。 在華為全聯接大會2025上 ， 華為公司高級副總裁、企業銷售總裁陳雷發表“躍升行業智能化 ， 千行萬業啟新程”主題演講 。 演講不僅通過真實案例拆解了行業智能化的實踐密碼 ， 更提出“ACT三步走”實施路徑 ， 為企業破解轉型困境提供了系統性解決方案 ， 其觀點背后折射出的行業趨勢與實踐邏輯 ， 值得深入解讀 。

華為公司高級副總裁、企業銷售總裁 陳雷
從案例到規律：五大關鍵發現錨定行業智能化核心痛點
陳雷在演講中提出 ， “人們已不再問“為什么（Why）”要用AI來賦能千行萬業；現在 ， 更多人關心的是 ， AI技術要如何（How）才能真正為千行萬業創造實實在在的價值 。 ”這一轉變 ， 精準地捕捉到了當前AI產業發展的關鍵瓶頸 ， 即技術能力與商業價值之間的鴻溝 。
圍繞“How” ， 陳雷提煉出三個直擊企業痛點的核心問題：第一 ， 如何確保AI投資能產生可衡量的商業回報？第二 ， 如何將企業獨有的、寶貴的專有數據 ， 轉化為真正的核心競爭力？第三 ， 如何讓AI應用從實驗室的“盆景”成長為支撐核心業務的“森林”？筆者認為 ， 這三個問題 ， 構成了企業推進智能化轉型必須跨越的“三座大山” 。
華為并未空談理論 ， 而是實踐出真知 。 通過電力、醫療等垂直行業的實踐案例 ， 直觀展現華為的解決方案 ， 通過具象化的成果驗證AI的價值 。
電力行業的實踐聚焦“數據價值轉化” 。 南方電網基于華為昇騰算力平臺與MindSpore AI框架 ， 開發出“大瓦特”行業大模型 ， 通過數據治理與模型調優 ， 將缺陷識別效率提升5倍 ， 圖片識別準確率提高至90%以上 。 這印證了“通用模型無法直接解決垂直行業問題”的觀點 ， 也證明企業只有將高質量專有數據與技術結合 ， 才能構建差異化競爭力 。
醫療領域的AI病歷一體機方案 ， 則體現了AI的“普惠價值” 。 華為支持伙伴潤達開發的方案 ， 在華西醫院實現最快“1秒生成病歷” ，在醫生審核階段平均不超過4處修改 ， 大幅壓縮問診時間、提升病歷質量 。 這一案例打破了“AI智能化只服務大企業”的誤區 ， 讓技術沉淀至基層診療場景 ， 惠及普通民眾 。
以上案例雖分屬不同行業 ， 但共同指向一個結論：AI的價值落地 ， 必須與行業核心業務深度綁定 ， 以技術突破解決真實業務痛點 ， 而非追求“炫技式”的試點 。
基于大量實踐 ， 華為總結出推動行業智能化的五大關鍵發現：第一、場景選擇至關重要 。 AI的價值更在于與核心生產場景深度融合 ， 從而重塑流程 ， 推動智能產品與服務的交付方式 。 第二 ， 垂域數據的質量 ， 決定行業模型的能力 。 行業智能化的落地 ， 僅依賴開箱即用的通用模型是不夠的 。 企業必須基于自身及所在行業積累的大量高質量數據 ， 對通用模型進行訓練和調優 ， 才能形成專屬的行業模型 ， 構筑差異化競爭力 。 第三 ， 智能體（AI Agents）正在快速規?；?， 驅動對大規模推理的旺盛需求 。 第四 ， 人機協作正在成為新的組織范式 。 第五 ， 系統化治理與風險管理是必須守護的底線 ， 必須建立有效的治理機制 ， 確保AI的應用安全、可持續、可信賴 。
這五大發現環環相扣 ， 從“選場景”“用數據”到“建體系”“防風險” ， 構成了行業智能化落地的完整邏輯閉環 ， 實則也是華為對行業智能化規律的深度總結 ， 這也為后續“ACT三步走”路徑的提出埋下伏筆 。
ACT三步走路徑 ， 一套可落地的行業智能化實施方法論
如果說五大關鍵發現是對行業趨勢的“把脈” ， 那么陳雷提出的“ACT三步走”實施路徑 ， 則是華為為企業量身打造的“治病良方” 。 這套路徑以：評估高價值場景（Assess high-value scenarios）結合垂直行業數據對模型進行校準（Calibrate AI models using vertical data）規?；渴餉I智能體以重塑關鍵業務（Transform business operations with scaled AI agents）為核心 ， 層層遞進、環環相扣 ， 解決了企業的核心困惑 。
陳雷進一步闡釋：在“評估高價值場景”階段 ， 華為的創新之處在于提出“AI場景選擇評估框架” ， 從商業價值、場景成熟度、業務與技術融合度三個維度量化評估 ， 打破了過去“憑經驗選場景”的盲目性 。 截至目前 ， 該框架已幫助客戶落地1000多個AI核心生產場景 ， 證明其科學性與實用性 。
在“結合垂直行業數據對模型進行校準”階段 ， 要訓練出高質量的模型首先要解決數據治理這一難題 。 “在這方面 ， 華為能夠提供完整的工具鏈 ， 幫助企業將原始數據轉化為知識 ， 再將知識轉化為模型 。 我們的Model Arts一站式AI開發平臺和Data Arts數據治理與集成平臺支持多模態數據采集、智能處理與知識圖譜集成 ， 從而能夠大幅提升效率 。 ”陳雷說 ， “此外 ， 通過華為統一的“湖倉一體”平臺MRS ， 企業可以將海量原始數據導入“數據湖” ， 再轉換為結構化的“數據倉庫”資產 ， 讓數據從“放著吃灰”變成“拿來即用、天天上崗” 。 ”
“規?；渴餉I智能體重塑業務”階段 ， 則解決“效率與人才”的難題 。 華為一站式Versatile平臺可自動生成100多個步驟的智能體與業務流程 ， 大幅縮短部署周期；同時 ， 隨著人機協同程度不斷加深 ， 真正的業務轉型需要業務人員的深度參與 。 為此 ， 華為建立了系統化的AI人才發展體系 ， 讓業務人員從“AI旁觀者”變為“參與者” ， 這一階段的核心邏輯是：智能化不是“技術部門的事” ， 而是全企業的協同行動 ， 只有讓業務人員深度參與 ， AI才能真正融入業務肌理 。
值得注意的是 ， 華為特別強調“面向AI的ICT基礎設施是ACT路徑的支撐” 。 華為在數據存儲、計算和網絡領域持續創新 ， 為客戶提供集成產品 ， 包括AI存儲和UCM插件、800GE高速數據中心網絡方案、高可靠星聯光模塊、昇騰384超節點集群等 ， 覆蓋從數據準備、傳輸 ， 模型的訓練和推理 ， 以及模型開發的全流程 。
生態+解決方案：讓智能化轉型“有伙伴、有方案”
陳雷在發言中多次提到“開放、合作”的理念 ， 這背后是華為對行業智能化“單打獨斗難成氣候”的清醒認知 。 行業智能化涉及場景多樣、需求復雜 ， 沒有任何一家企業能覆蓋所有領域 ， 因此“華為+伙伴”的合作體系成為ACT路徑落地的重要保障 。
從生態規模來看 ， 華為已匯聚6300多家鯤鵬伙伴、2700多家昇騰伙伴、70多家行業咨詢公司及750家獨立軟件開發商（ISV） ， 形成覆蓋技術研發、方案落地、咨詢服務的完整生態鏈 。
而此次聯合伙伴發布的9大行業智能化解決方案 ， 更是華為生態能力的集中體現 。 這9大方案覆蓋城市、科技、醫療、銀行、制造、物流、配電、油氣、鋼鐵等關鍵領域 ， 且每個方案都針對行業核心痛點設計：例如“鋼鐵高爐爐溫預測解決方案” ， 通過AI模型實時預測爐溫 ， 解決鋼鐵行業“爐溫難把控、能耗高”的問題；“油氣智慧勘探開發解決方案”則結合地質數據與AI算法 ， 提升油氣勘探準確率 ， 減少無效勘探成本 。 這些解決方案是基于行業實踐沉淀的“可復制、可定制”的模板 ， 降低了企業智能化的門檻 。

從“技術驅動”到“價值驅動” ， 重構行業智能化邏輯
筆者看來 ， 華為在全聯接大會傳遞的信息 ， 本質上是華為對行業智能化邏輯的深入思考：華為提出的“ACT三步走”路徑與五大關鍵發現 ， 將智能化拉回“價值驅動”——以高價值場景為起點 ， 以垂域數據為核心 ， 以規?；涞貫槟繕?。
【華為提出“ACT三步走”路徑為企業智能化轉型解題】對于各行各業而言 ， 隨著“ACT三步走”路徑的落地與9大解決方案的推廣 ， 行業智能化或將告別“碎片化試點”階段 ， 進入“規模化復制”的新階段 。 而華為所倡導的理念 ， 也可能將成為未來行業智能化的共識 ， 推動數字經濟與實體經濟深度融合 ， 開啟千行萬業的智能化新征程 。

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