华为发布ACT路径，助力企业规模化采用AI

快速阅读: 华为在2025年联接大会上发布智能转型路径，帮助企业实现大规模AI应用，涵盖评估高价值场景、校准垂直数据AI模型、通过AI代理转型业务运营等五大关键发现，强调人机协作与安全治理。

当前，人工智能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能产生实际商业价值，利用企业数据强化竞争优势，并将应用场景从试点项目扩展到大规模应用。在2025年的华为联接大会上，华为在上海发布了智能转型路径，旨在帮助企业实现大规模AI应用。该路径基于华为与客户合作项目中得出的五大关键发现，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AI模型：为了发挥AI的潜力，企业需要使用大量高质量专有数据训练和微调模型，并针对行业特定需求定制这些模型。

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。为确保安全、可持续且可信赖的AI，系统性的治理和风险管理是减轻AI代理引入的风险，例如失控的自主性和缺乏可追溯性。

支撑ACT路径的关键发现来自垂直行业的成功案例，展示了AI如何显著提升工业智能水平。

模型精度，高效能源

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的大规模模型，专门用于电力行业。该模型能够高效地训练和运行大型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MindSpore——一个支持AI软硬件统一编程的开源深度学习框架——使得开发、高效执行和跨云、边、端环境灵活部署变得容易。

中国南方电网利用其管理的大量数据来识别输电线路缺陷。华为通过端到端的数据治理流程，对数据进行了清洗、处理、标注和优化，以供训练使用。此外，华为的优化算子加速了训练过程，提高了模型精度。计算负载被分配到多个昇腾AI芯片上，缓解了传统MoE系统常见的瓶颈。结合计算机视觉和自然语言处理技术，MegaWatt系统帮助公司提高了五倍的缺陷和风险识别效率，图像识别准确率超过90%。这个案例表明，企业必须训练定制模型来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，病历记录是患者治疗过程中的重要组成部分。华为与润达医疗合作，开发了一种基于昇腾推理服务器的AI医疗记录设备解决方案。该方案能够识别医患对话，总结患者的主诉，解读医生的诊断，并生成符合医院标准的准确记录。结合通用任务的开源模型和临床理解的行业特定模型，该解决方案帮助四川大学华西医院将医疗记录生成时间缩短至约一秒钟，提高了咨询效率。

通过与预诊断AI代理和医疗记录质量控制AI代理协同工作，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记录，并将其发送到医院信息系统。这不仅提升了诊断和治疗效率，还让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路径首先由企业使用华为的AI场景评估框架来评估商业价值、场景成熟度和技术业务融合。该框架可用于识别和实施超过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，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工作，确保了AI应用的安全。

ACT路径的第三步是通过快速部署AI代理来转变业务运营。由于企业流程涉及许多场景和繁重的工作负载，华为的一站式多功能平台能够自动生成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的转型，AI人才培养计划帮助业务专业人士有效开发、部署和操作AI代理。

面向AI的ICT基础设施

ACT路径的三个步骤需要一个涵盖从数据准备和移动到模型训练、推理和开发整个过程的面向AI的ICT基础设施。

在数据准备和AI存储方面，华为的统一缓存管理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。AI代理能够保留并回忆过去的信息，使其互动更加个性化和有效，基于持久记录的过去交互、偏好和长期目标。

通过从长期记忆中高效检索信息，AI代理的响应速度可提高至多90%。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连、高效的数据流和稳定的训练能力。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。网络规模负载平衡算法将网络利用率从行业平均水平的80%提高到98%，并将训练和推理效率提高了10%。

对于模型训练和推理，华为的SuperPoD提供了一个高性能解决方案。该解决方案支持万亿和十万亿参数的MoE模型、超长序列和多模态的训练和推理。借助华为的SuperPoDs，训练效率比传统解决方案高出三倍，其推理性能也比行业标准高出四倍。

生态系统范围内的合作：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确定性，并准备好应对AI，具备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，合作伙伴发挥着关键作用。战略上，华为加伙伴生态系统通过三大举措不断加强。

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

赋能合作伙伴的平台和工具。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。