华为发布ACT路径，助力企业大规模采用AI

快速阅读: 华为在2025年联接大会上发布“ACT”智能转型路径，助力企业实现AI大规模应用，涵盖评估高价值场景、校准垂直数据AI模型、转型业务运营三大步骤，展示AI提升产业智能化的成功案例。

今日，AI在各行业的变革效益促使企业决策者将重点转向确保投资产生实际商业价值，利用企业数据加强竞争优势，并将应用场景从试点项目扩展至大规模应用。在2025年华为联接大会（Huawei Connect 2025）上，华为在上海发布了智能转型路径，旨在帮助企业实现AI的大规模应用。该路径基于华为与客户合作项目的五大关键发现，称为“ACT”路径，具体包括：

评估高价值场景：选择合适的实施场景对于超越效率的转型至关重要。将AI融入核心生产环节，可以提供更加智能化的产品和服务。

校准垂直数据的AI模型：要发挥AI的力量，企业需要使用大量高质量的自有数据训练和微调模型，并根据行业特定需求定制模型。

通过大规模AI代理转型业务运营：随着对大规模推理需求的增长，AI代理的需求也在增加。人机协作将成为新的组织范式，AI系统将与员工紧密合作。为确保AI的安全、可持续和可信，系统治理和风险管理将缓解由AI代理引入的风险，如失控的自主性和缺乏可追溯性。

支撑“ACT”路径的发现来源于垂直行业的成功案例，展示了AI如何显著提升产业智能化水平。

模型精度，高效能耗

中国南方电网利用华为的昇腾计算平台和MindSpore AI框架开发了名为MegaWatt的大模型，专为电力行业设计。该模型能够高效训练和运行大规模AI模型，特别是具有专家混合（MoE）和专家并行（EP）集群的模型。华为的开源深度学习框架MindSpore支持AI软硬件的统一编程，简化了开发过程，提高了执行效率，并实现了云边端环境的灵活部署。

中国南方电网利用其管理的大量数据识别输电线路缺陷。华为通过端到端的数据治理流程，清洗、处理、标注并优化数据用于训练。此外，华为的优化算子加快了训练速度，提升了模型精度。通过结合计算机视觉和自然语言处理技术，MegaWatt系统将输电线路检查中的缺陷和风险识别效率提高了五倍，图像识别准确率超过90%。这一案例表明，企业必须训练定制模型以解决特定的业务挑战，创造持久的竞争优势。

提升健康诊断与治疗

在医疗领域，病历是患者治疗过程中的重要组成部分。华为与润达医疗合作，开发了一种AI病历设备解决方案，利用昇腾推理服务器改进病历记录。该方案能识别医患对话，总结患者的主诉，解读医生的诊断，并生成符合医院标准的精确记录。结合通用任务的开源模型和临床理解的行业特定模型，该解决方案帮助华西医院将病历生成时间缩短至约一秒，提高了诊疗效率。通过与预诊断AI代理和病历质量控制AI代理协调工作，确保效率和质量，该系统允许医生在不超过四次编辑的情况下完成病历，并将其发送至医院信息系统。随着诊断和治疗效率的提高，医生和护士有更多时间与患者交流沟通。

实施“ACT”路径

基于这些发现，“ACT”路径建议企业使用华为的AI场景评估框架来评估业务价值、场景成熟度和技术整合。该框架可用于识别并实施超过1000个核心AI生产场景。

在确定了合适的场景后，企业可以开始通过构建和训练行业模型来校准垂直数据。这首先需要数据治理。华为提供了一整套工具链，帮助企业将原始数据转化为知识，再将知识转化为模型。例如，华为提供了MRS，这是一个统一的湖仓平台，允许企业将原始数据流式传输到数据湖，然后将其转换为结构化的数据仓库资产或可直接使用的数据。华为的安全保护系统在云、网络、边缘和设备以及模型和应用程序上运行，确保了人工智能应用的安全性。

ACT路径的第三步是通过快速部署AI代理来转变业务运营。由于企业流程涉及众多场景和繁重的工作量，华为的一站式Versatile平台能够自动生成AI代理及超过100个步骤的工作流。为了促进行业向人机协作发展，一项AI人才赋能计划帮助业务专业人士有效地开发、部署和操作AI代理。

面向AI的信息通信技术基础设施

ACT路径的三个步骤需要一种面向AI的信息通信技术基础设施，涵盖从数据准备和移动到模型训练、推理和开发的整个过程。

在数据准备和AI存储方面，华为的统一缓存管理器插件使得大型模型可以从有限的会话内存转移到长期内存中。AI代理可以保留并回忆过去的信息，使它们的互动更加个性化和有效，基于持续记录的过往互动、偏好和长期目标。

通过从长期记忆中高效检索信息，AI代理可以最多加快90%的响应速度。企业无需频繁重新运行复杂的计算，从而实现更快的服务和更低的推理成本。

此外，智能集群计算中心需要大规模互联、高效的数据流动和稳定的训练能力。为此，华为的800GE高速网络解决方案支持比行业标准大四倍的集群规模。网络负载均衡算法有助于将网络利用率从行业的平均80%提高到98%，并将训练和推理效率提高10%。

对于模型训练和推理，华为的SuperPoD提供了高性能解决方案。该方案能够支持万亿参数和10万亿参数的MoE模型、超长序列和多模态的训练和推理。借助华为的SuperPoDs，训练效率是传统解决方案的三倍，其推理性能也比行业标准高出四倍。

生态系统的全面合作：开源和开放系统

AI时代的需求将要求未来的基础设施消除传统数据中心工程的不可预测性，并准备好支持产品化和预制的行业特定解决方案。

在华为追求工业智能化的过程中，合作伙伴扮演着关键角色。战略上，华为及其合作伙伴生态系统不断加强，主要通过三项举措：

使用开源技术。除了CANN和Mind系列工具包等开放系统外，公司还支持主流框架，给予合作伙伴更大的优化和创新自由度。

通过平台和工具赋能合作伙伴。这些工具包括完整的框架，如训练和推理框架、代理框架和DataArts，使合作伙伴能够更快更容易地构建智能应用。