數據轉價值、應用規模化，華為提出“ACT三步走”路徑為企業智能化轉型解題

【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”“應用難規模化”三大痛點。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，千行萬業啓新程”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，其觀點背後折射出的行業趨勢與實踐邏輯，值得深入解讀。

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“為什麼（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”。

華為並未空談理論，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”。南方電網基於華為昇騰算力平台與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”。華為支持夥伴潤達開發的方案，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，讓技術沉澱至基層診療場景，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。

基於大量實踐，華為總結出推動行業智能化的五大關鍵發現：

場景選擇至關重要。AI的價值更在於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。企業必須基於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，構築差異化競爭力。第三，智能體（AI Agents）正在快速規模化，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範式。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，這也為後續“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

如果説五大關鍵發現是對行業趨勢的“把脈”，那麼陳雷提出的“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）,規模化部署AI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，華為的創新之處在於提出“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，該框架已幫助客户落地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開發平台和Data Arts數據治理與集成平台支持多模態數據採集、智能處理與知識圖譜集成，從而能夠大幅提升效率。”陳雷説，“此外，通過華為統一的“湖倉一體”平台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“放着吃灰”變成“拿來即用、天天上崗”。”

“規模化部署AI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平台可自動生成100多個步驟的智能體與業務流程，大幅縮短部署週期；同時，隨着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，為客户提供集成產品，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超節點集羣等，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“有夥伴、有方案”

陳雷在發言中多次提到“開放、合作”的理念，這背後是華為對行業智能化“單打獨鬥難成氣候”的清醒認知。行業智能化涉及場景多樣、需求複雜，沒有任何一家企業能覆蓋所有領域，因此“華為+夥伴”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多家鯤鵬夥伴、2700多家昇騰夥伴、70多家行業諮詢公司及750家獨立軟件開發商（ISV），形成覆蓋技術研發、方案落地、諮詢服務的完整生態鏈。

而此次聯合夥伴發佈的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、製造、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“鋼鐵高爐爐温預測解決方案”，通過AI模型即時預測爐温，解決鋼鐵行業“爐温難把控、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。這些解決方案是基於行業實踐沉澱的“可複製、可定製”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，以規模化落地為目標。

對於各行各業而言，隨着“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“規模化複製”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，開啓千行萬業的智能化新徵程。