華為云：構建AI原生思維，共贏(yíng)智能未來(lái)

9月19-21日，第九屆華為全聯(lián)接大會(huì )（HUAWEI CONNECT 2024）在上海世博展覽館和上海世博中心隆重召開(kāi)。作為華為的旗艦盛會(huì )，本次大會(huì )以“共贏(yíng)行業(yè)智能化”為主題，邀請思想領(lǐng)袖、商業(yè)精英、技術(shù)專(zhuān)家、合作伙伴、開(kāi)發(fā)者等業(yè)界同仁，從戰略、產(chǎn)業(yè)、生態(tài)等方面探討如何通過(guò)智能化、數字化技術(shù)，賦能千行萬(wàn)業(yè)，把握新機遇，共贏(yíng)智能未來(lái)。

9月20日上午，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安圍繞“云上躍遷，AI重塑千行萬(wàn)業(yè)”發(fā)表主題演講，詳細闡述華為云在構建AI原生思維方面的探索和實(shí)踐，并重磅發(fā)布AI原生云基礎設施CloudMatrix及華為主機上云解決方案。

同時(shí)，華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文在主題演講中分享了華為公司數字化轉型的歷程以及華為全面智能升級的自身實(shí)踐；華為云CTO張宇昕分享了華為云如何通過(guò)AI重塑數據中心、重塑基礎設施及云服務(wù)，打造AI原生的云，加速行業(yè)智能化。

構建AI原生思維，加速AI重塑千行萬(wàn)業(yè)

智能時(shí)代正在加速到來(lái)，AI正在深入行業(yè)場(chǎng)景，加速產(chǎn)品上市周期、改變科學(xué)計算并提升作業(yè)效率。張平安指出，企業(yè)要在智能時(shí)代抓住機遇，用AI構筑自身領(lǐng)先優(yōu)勢，最核心的是要從現在開(kāi)始，構筑起AI原生的思維。將AI技術(shù)和工具作為核心要素，來(lái)重新思考和設計企業(yè)流程、IT架構、業(yè)務(wù)創(chuàng )新，充分發(fā)揮AI的潛力，提高效率，創(chuàng )新業(yè)務(wù)模式，解決復雜問(wèn)題。

華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安

“首先，我們要積極地擁抱AI，敢于開(kāi)放場(chǎng)景，構建企業(yè)的AI平臺，讓AI服務(wù)于企業(yè)的核心業(yè)務(wù)，通過(guò)我們的實(shí)踐看到，越早引入AI，就能越快收到成效。第二，AI的算力至關(guān)重要，需要構建與企業(yè)需求相匹配的AI原生云基礎設施。第三，數據質(zhì)量決定AI模型的效果，要構建起以知識為中心的數據底座，讓數據更好地服務(wù)于A(yíng)I，而不僅僅是用于商業(yè)分析。第四，圍繞業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構建合適的AI模型。模型不是越大越好，也不是一個(gè)大模型可以適用所有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景”，張平安表示。

構建多元算力、彈性、高效的AI原生的云基礎設施。如今，客戶(hù)對AI算力的需求正在高速增長(cháng)，到今年年底，預計對AI算力的需求可能超過(guò)對通用算力的需求。張平安表示，以AI算力最優(yōu)，構建彈性、高效的多元算力基礎設施是AI發(fā)展的關(guān)鍵，也就是說(shuō)構建AI原生的云基礎設施是至為關(guān)鍵的。

面向智能時(shí)代，模型參數已由百億走向千億、萬(wàn)億，為滿(mǎn)足AI算力爆炸性增長(cháng)，滿(mǎn)足高可靠、高效能的要求，張平安宣布云基礎設施架構CloudMatrix正式發(fā)布。CloudMatrix將CPU、NPU、DPU、存儲和內存等資源全部互聯(lián)和池化，從單體算力向矩陣算力演進(jìn)，構建一切可池化、一切皆對等、一切可組合的AI原生云基礎設施，為客戶(hù)提供澎湃的AI算力。

AI原生云基礎設施CloudMatrix正式發(fā)布

構建以知識為中心的數據底座。當前，很多企業(yè)的數據平臺還不能很好地為大模型使用，還需要進(jìn)行大量數據清洗和知識抽取等工作。張平安強調，面向智能時(shí)代，企業(yè)需要構建服務(wù)于A(yíng)I模型的、以知識為中心的數據底座。

為降低企業(yè)使用數據的難度，更高效地進(jìn)行模型訓練，華為云全面升級數據治理生產(chǎn)線(xiàn)DataArts，為客戶(hù)提供面向AI、以知識為中心的數據底座，包括AI和大數據融合引擎、數據開(kāi)發(fā)治理、知識服務(wù)和數智應用使能服務(wù)，讓資源利用率和供數效率顯著(zhù)提升。

構建多模態(tài)、多尺寸模型。張平安指出，企業(yè)應用場(chǎng)景的多樣性，決定了我們必須構建起多模態(tài)、多尺寸的模型，實(shí)現場(chǎng)景與模型的最優(yōu)匹配，滿(mǎn)足企業(yè)對大模型經(jīng)濟性和專(zhuān)業(yè)性的需求。

今年6月，華為云發(fā)布盤(pán)古大模型5.0，具有十億級、百億級、千億級和萬(wàn)億級不同參數規格的模型，包含NLP、CV、多模態(tài)、以及預測大模型和科學(xué)計算大模型，滿(mǎn)足企業(yè)的全業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。

華為與深圳市寶安前海合作共創(chuàng )，成立了具身智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新中心，通過(guò)云側智能和端側智能協(xié)同，極大地降低了端側設計的復雜度，大幅提升具身智能在工業(yè)場(chǎng)景的泛化能力和任務(wù)執行能力。通過(guò)端云智能的結合，創(chuàng )新中心把機械臂的操作精度從毫米級提升到百微米，剛性零部件的動(dòng)態(tài)插裝成功率達到99.99%。

同時(shí)，華為云盤(pán)古大模型5.0在多模態(tài)生成領(lǐng)域進(jìn)一步增強了STCG時(shí)空可控生成能力。以自動(dòng)駕駛場(chǎng)景為例，盤(pán)古大模型5.0不僅能生成汽車(chē)正常行駛的場(chǎng)景，還能夠生成隨機性、偶然性、對抗性場(chǎng)景，大幅降低了智駕訓練對海量路采數據挖掘的依賴(lài)。

“智能世界正在加速到來(lái)，我們需要建立起AI原生的思維”，張平安呼吁，企業(yè)要積極擁抱AI，勇敢地開(kāi)放企業(yè)價(jià)值的場(chǎng)景，讓AI的模型、算力，數據的飛輪圍繞著(zhù)業(yè)務(wù)飛轉起來(lái)，突破創(chuàng )新的無(wú)盡可能。

主機上云，完成企業(yè)云化的最后一塊拼圖

核心系統是企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)系統，近年來(lái)，以銀行為代表的企業(yè)持續推進(jìn)從主機核心到云上核心的演進(jìn)，以更敏捷地響應市場(chǎng)和智能時(shí)代的變化。核心系統云化是企業(yè)全面云化的最后一塊拼圖，也是通向全面智能化的必經(jīng)之路。

在本次大會(huì )上，張平安宣布華為主機上云解決方案面向全球客戶(hù)正式發(fā)布，幫助客戶(hù)打造高可用、易運維、更敏捷的云上新核心。該方案基于華為云的分布式云底座，構建了秒級感知硬件故障的能力；基于彈性負載均衡、金融級分布式中間件，支持業(yè)務(wù)單元化部署；基于GaussDB分布式數據庫，實(shí)現了業(yè)務(wù)的快速、大容量的擴容，和多地多活容災，在云上構筑了5個(gè)9的金融級高可用。華為以1分鐘發(fā)現故障、5分鐘定界、10分鐘恢復為目標，構筑了智能故障定界能力，讓大規模云基礎設施運維更加高效。華為還首創(chuàng )操作系統原地無(wú)感升級的技術(shù)，升級過(guò)程不再需要遷移虛擬機，并且還可以批量并行升級，將數千個(gè)主機節點(diǎn)的升級時(shí)間從原來(lái)的數十天縮短到5個(gè)小時(shí)以?xún)?，大幅提升?云平臺演進(jìn)效率。

華為主機上云解決方案正式發(fā)布照

主機上云不只是對大小型機的簡(jiǎn)單替換，更是核心系統的一次架構革新與體驗躍升。目前，在中國大部分銀行已選擇華為來(lái)構筑云上新核心。

數轉智改，實(shí)現企業(yè)持續高質(zhì)量發(fā)展

人工智能已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代最大的一次革命機會(huì )，云和AI這兩個(gè)時(shí)代的超級工具，正在改變著(zhù)千行萬(wàn)業(yè)。

華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文表示，企業(yè)要用好AI，首先要升級AI數據治理體系。信息化時(shí)代積累的大量結構化數據、過(guò)去企業(yè)運行產(chǎn)生的大量文檔，是不能直接被AI識別和學(xué)習的。“要將AI模型跟數據工具鏈深度整合，要在傳統數據治理和數據平臺的基礎上，疊加一層AI安全治理和AI數字產(chǎn)線(xiàn)，再基于華為云新型的AI算力平臺，才能構建好企業(yè)新的AI服務(wù)。”

華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文

AI是一場(chǎng)變革，企業(yè)要把AI變成一個(gè)真正能給業(yè)務(wù)帶來(lái)價(jià)值的服務(wù)，一定要跟企業(yè)的流程、組織、IT、數據以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結合。華為結合自身實(shí)踐，總結了一套“三層五階八步”方法論，三層分成了重新定義智能業(yè)務(wù)、AI開(kāi)發(fā)與交付、持續運營(yíng)智能應用，“五階八步”就是從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，沿著(zhù)業(yè)務(wù)流程、組織，公司數據和AI應用指導業(yè)務(wù)如何一步步落地企業(yè)的AI。陶景文指出，并不是所有的場(chǎng)景都適合AI，為此華為定義了AI場(chǎng)景“十二問(wèn)”作為選擇智能業(yè)務(wù)場(chǎng)景的關(guān)鍵手段。

陶景文強調，在實(shí)施智能化過(guò)程中，華為堅持場(chǎng)景驅動(dòng)，解決企業(yè)海量、重復、復雜的高耗能問(wèn)題，“多模型構建的多模態(tài)的系統工程，是企業(yè)實(shí)施AI的重點(diǎn)。”

例如，在合同場(chǎng)景，華為通過(guò)對象、過(guò)程、規則的數字化，實(shí)現海量合同高質(zhì)量并行處理，多語(yǔ)種合同要素智能提取和比對，風(fēng)險作業(yè)從2小時(shí)縮短到5分鐘。

在研發(fā)場(chǎng)景，華為給超過(guò)11萬(wàn)研發(fā)員工配備了開(kāi)發(fā)助手，利用大模型自動(dòng)提取作業(yè)上下文信息，實(shí)現代碼行級續寫(xiě)、函數生成、代碼解釋和注釋?zhuān)洳杉{AI生成代碼700萬(wàn)行/年。

在制造場(chǎng)景，華為采用多模型“系統工程”，組合決策式和生成式AI，構建了計劃求解器，AI視覺(jué)質(zhì)檢、裝備預測性維護、制造知識賦能等能力，提升了制造整體生產(chǎn)力，訂單交付周期縮短了30%以上。

為了將AI更好地與企業(yè)業(yè)務(wù)流程、數據結合，華為構建了一條企業(yè)AI數字產(chǎn)線(xiàn)。陶景文強調，企業(yè)要將自己的數據跟基礎模型有效結合，進(jìn)行模型增強訓練，構建一個(gè)企業(yè)的垂直領(lǐng)域模型。企業(yè)數據集擁有專(zhuān)業(yè)的數據、知識和信息，比專(zhuān)業(yè)更專(zhuān)業(yè)。持續改進(jìn)數據質(zhì)量達到“教科書(shū)”級別，是應對模型不確定性最有效的手段。

陶景文最后總結說(shuō)，透明產(chǎn)生信任，信任促進(jìn)共享。華為將自身的數字化智能化實(shí)踐和行業(yè)實(shí)踐結合，沉淀成了一套企業(yè)數字空間治理模型，統一數據、統一語(yǔ)言，為企業(yè)繪制一張高效、智能、透明可信的數字治理藍圖，助力企業(yè)實(shí)現數字化轉型和智能升級，實(shí)現企業(yè)持續高質(zhì)量發(fā)展。

全棧重塑，打造AI原生的云

在過(guò)去的一年里，華為云圍繞AI原生，在A(yíng)I for Cloud和Cloud for AI的兩個(gè)方向持續努力，對華為云進(jìn)行了全面的重塑和升級。

在Cloud for AI方面，華為云針對AI集群計算大集群、高能耗、周期長(cháng)的特點(diǎn)，將華為云傳統的云數據中心升級為云上AI算力中心，為客戶(hù)提供綠色節能、高效長(cháng)穩的海量AI算力。同時(shí)，華為云將算力平臺從傳統的單體、通用算力，升級到基于CloudMatrix的下一代AI原生云算力平臺，為客戶(hù)提供一切可池化、一切皆對等、一切可組合的云矩陣算力。

華為云CTO張宇昕表示，CloudMatrix采用新型高速互聯(lián)總線(xiàn)，將多種資源完全對等互聯(lián)起來(lái)，實(shí)現從集群到數據中心級的資源池化，滿(mǎn)足AI時(shí)代對于算力的大規模、高效穩定、彈性靈活的需求，并能為業(yè)務(wù)帶來(lái)明顯的效率提升。

華為云CTO張宇昕

在A(yíng)I for Cloud方面，華為云將盤(pán)古大模型與云服務(wù)相結合，把傳統的云服務(wù)升級為AI加持的智能云服務(wù)，通過(guò)提供準確度高、匹配企業(yè)數據的盤(pán)古云服務(wù)助手，讓客戶(hù)能夠更加高效、便捷的使用華為云。

會(huì )上，張宇昕宣布華為云正式推出“1+N”的盤(pán)古助手體系：“1”指的是統一的華為云服務(wù)智能助手。它圍繞企業(yè)在云上的規劃、使用、維護、優(yōu)化的全旅程，提供知識查詢(xún)、信息查詢(xún)、操作執行、優(yōu)化分析等各方面的智能化服務(wù)能力，重塑了華為云與客戶(hù)的交互模式。“N”指的是華為云針對企業(yè)用戶(hù)工作流程中的高頻共性場(chǎng)景，比如產(chǎn)品研發(fā)、數據分析、安全防護、辦公協(xié)同等，將盤(pán)古大模型與各個(gè)領(lǐng)域積累的數據和經(jīng)驗相結合，通過(guò)AI賦能這些場(chǎng)景專(zhuān)用的云服務(wù)，提升相關(guān)人員的業(yè)務(wù)效率。

華為云盤(pán)古助手發(fā)布

中國郵政儲蓄銀行基于華為云CodeArts盤(pán)古助手打造了智能開(kāi)發(fā)平臺，目前已有超過(guò)4000名研發(fā)人員使用。該開(kāi)發(fā)平臺通過(guò)大模型結合軟件分析、代碼RAG等技術(shù)構建了代碼生成、UT生成、技術(shù)問(wèn)答等能力，代碼生成采納率超過(guò)30%，UT代碼采納率超過(guò)60%，已自動(dòng)生成29萬(wàn)余行高質(zhì)量代碼，高效支持超過(guò)200個(gè)應用系統的開(kāi)發(fā)。目前，華為云盤(pán)古助手已經(jīng)在華為云官網(wǎng)上線(xiàn)，幫助客戶(hù)更高效地使用華為云。

在為期三天的華為全聯(lián)接大會(huì )上，除了主題演講，華為云還帶來(lái)了專(zhuān)題論壇、圓桌論壇等豐富議程，并攜手客戶(hù)及伙伴，展示在云基礎設施、核心業(yè)務(wù)系統上云、應用現代化、數據治理、AI賦能千行萬(wàn)業(yè)等領(lǐng)域的大量創(chuàng )新技術(shù)和落地實(shí)踐，共贏(yíng)行業(yè)智能化。