在当今瞬息万变的商业环境中，企业IT面临着前所未有的挑战。深入剖析了AI如何从根本上变革企业IT，并分享了华为在AI落地方面的战略思考与实践经验，旨在帮助企业实现数字化与智能化的深度融合。
第一部分：AI是一场深刻变革——华为的“三层五阶八步”落地框架
AI不只是一项技术进步，更是一场深远的变革。华为秉持“先胜/总结/再胜”的务实策略，即“抓低垂的果实”，通过小步快跑、持续迭代的方式推进AI落地。
他指出，AI项目需要通过“AI的十二问”评估框架进行价值衡量，并遵循“三层五阶八步”的落地模型。
1. AI的“十二问”评估框架（部分展示）：
●D1：商业价值： 确保AI应用能带来实实在在的商业价值，避免为技术而技术。
●D2：场景成熟度： 评估AI在特定业务场景中的适用性和成熟度。
●D3：持续运营： 强调AI解决方案的长期可持续性、迭代改进及价值持续输出。
2. “三层五阶八步”实施模型：
华为将AI落地分为三个层次、五个阶段、八个步骤，以结构化地推进AI在企业内的应用：
●第一层：重新定义智慧业务对应AI落地的第一、第二阶段：场景与流程、组织。
○聚焦：战略对齐，核心业务流程和组织模式的转型。
●第二层：AI开发与交付对应AI落地的第三、第四、第五阶段：数据、IT、IT能力与交付。
○聚焦：AI解决方案的开发、集成与部署，包括数据治理、IT系统改造和AI能力建设。
●第三层：持续运营智能应用聚焦：确保已部署AI应用的持续性能、维护和价值提取，实现AI的长期效益。
第二部分：AI赋能智能制造——多模型系统工程提升生产力
华为将AI视为提升智能制造生产力的关键。通过多模型系统工程，华为旨在实现制造业务的感知、分析和决策自动化，从而全面提升效率。
1. 制造业务“三条业务流”：
●工程数据流： 管理产品研发、生命周期和设计数据。
●商业信息流： 处理客户订单、供应链、市场信息等商业数据。
●生产工艺流： 优化生产线上的实际制造工艺流程。
2. 四大AI融合维度：
为实现智能制造，AI与企业各个层面深度融合：
●AI与Know-How融合： 将AI与深厚的工业知识、技术专长结合，例如形成工业Know-How、AI辅助专家等。
●AI与岗位知识融合： AI赋能一线员工，提升其工作效率和岗位知识水平。
●AI与应用融合： 将AI嵌入到核心企业应用中，提升IT系统智能化水平（如智能APP、AI/OI引擎）。
●AI与装备融合： AI直接与制造设备融合，实现工艺优化、装备自诊断、自学习和自建模。
3. 预期效益（KPI）：
通过上述融合，华为智能制造预期将带来显著的效率提升：
●产品研发与试制周期：↓20%
●良品率：↑30%
●劳动效率：↑40%
●订单准时交付：↑30%
第三部分：“小切口持续深耕”——以用户为中心解决实际问题
为确保AI真正被企业员工所采纳并发挥价值，华为采取“小切口持续深耕”的策略，聚焦具体、高价值的问题，特别是制造工艺辅助处理。
问·道”两原则：
●“知之为知之，不知为不知”： 明确知道自己知道什么、不知道什么，不搞“胡说八道”。
●关键是问什么、不问什么以及如何得到一致的回答。
2. “4个1”建设策略：
华为强调，任何AI项目的落地都应遵循“4个1”的原则：
●1个角色： 定义一个特定角色，如技术员。
●1个活动： 聚焦一个具体活动，如产线问题处理。
●1个助手： 开发一个AI助手来支持该活动。
●1个知识库： 建立一个专属知识库来支撑AI助手。
3. AI实施团队组建：
为高效推进AI项目，华为组建了协同作战的团队：
●业务“铁三角”： 由业务专家（10年以上经验）、AI数据工程师、AI助手运营工程师组成。
●技术“四人组”： 包括AI工具链解决方案工程师、AI工具链运营工程师、AI工具链产品工程师、AI治理工程师。
●成功案例： 实践证明，一个由7人组成的团队，在4个月内，实现了1万用户的应用落地，体现了“小切口”策略的效率。
第四部分：场景驱动的AI模式——人+AI与事+AI
面对企业中海量、重复、复杂的业务问题，华为通过“场景驱动”的模式，发展出两种核心AI应用范式：“人+AI”和“事+AI”。
1. “人+AI”模式：
●定位： AI作为“超级员工助手”，以AI生成、辅助人工，提升效率。
●核心： 华为的企业模型“华为通”，与公司内部的MetaERP、MetaCRM等系统深度集成。
●应用场景：代码开发： 辅助代码编写、代码解释、函数生成、代码注释、代码重构。
○业务Agent： 作为研发、财经、销售、人力等业务领域的Agent，进行作业任务的规划和执行。
●成果： 年生成新代码9.8亿行，AI生成代码采纳率达700万行/年。
2. “事+AI”模式：
●定位： AI作为“超级员工”执行，以AI处理、辅助决策，提升准确性并降低风险。
●核心： 同样基于“华为通”模型。
●应用场景：合同管理： 实现合同360审阅、合同条款比对、辅助SDT决策、合同文档翻译、智能风险识别。
●成果： 处理合同量千万级，识别风险条款27万+。
“华为通”： 这是一个经过增强训练的企业模型，它能够真正做到“懂华为，懂业务”，为华为内部的各项业务提供智能支持。
第五部分：构建企业AI数字产线——高质量数据为基石
高质量的数据是AI成功的关键。华为致力于构建“企业AI数字产线”，确保模型“训得好，用得好”。
1. 基础模型引入：
●根据企业需求和成本效益，引入并选择合适的、业界领先的基础大模型（如DeepSeek、盘古、Qwen等）。
2. 企业AI模型增强训练：
●将基础大模型与海量的行业数据和企业专属数据进行结合。
●通过数据采集、标注、清洗、增强训练，消除模型“幻觉”，形成真正“懂华为”的“企业大模型”，确保数据的“教科书级”质量。
3. 企业AI应用和推理：
●将增强后的企业模型部署到各类应用中（如Prompt+RAG、Agent、MLLM/Search、Copilot Studio）。
●通过“知识计算池”和“能力目录”提供服务，实现精准问答、准确率提升和知识共享。
第六部分：未来展望——构筑基于数据的作战、经营和决策体系
展望未来，华为的目标是超越历史的重复，构筑一个全面基于数据的作战、经营和决策体系，以支撑公司持续致胜。
1. 三大优势：
●信息优势： 依赖统一模型、统一数据、统一语言，实现高效的信息流动和洞察。
●决策优势： 通过智能分析和辅助决策，提升决策的科学性和效率。
●行动优势： 依赖自动化和智能驱动，实现高效的行动和执行。
2. 智能企业数字三维空间：
●面对复杂的企业IT环境（IT、OT、ET），华为正在构建“智能企业数字三维空间”，提供“统一语言”的标准化蓝图。
●这包括“北向应用”层（应对法规和业务需求）、“南向接入”层（整合IT、OT、ET数据）、以及“企业数字化产线（D4D）”作为支撑。
3. 企业数字产线（D4D）：
●涵盖业务优化、企业架构、业务流程、数据管理、IT产品管理、规划与开发、测试、部署与发布、服务发布与订阅、IT产品运营、业务运营等数字化全生命周期管理，确保数字化转型和AI应用的端到端协同。