9月19-21日，第九屆華為全聯接大會(HUAWEI CONNECT 2024)在上海世博展覽館和上海世博中心隆重召開。作為華為的旗艦盛會，本次大會以“共贏行業智能化”為主題，邀請思想領袖、商業精英、技術專家、合作伙伴、開發者等業界同仁，從戰略、產業、生態等方面探討如何通過智能化、數字化技術，賦能千行萬業，把握新機遇，共贏智能未來。
9月20日上午，華為常務董事、華為云CEO張平安圍繞“云上躍遷，AI重塑千行萬業”發表主題演講，詳細闡述華為云在構建AI原生思維方面的探索和實踐，并重磅發布AI原生云基礎設施CloudMatrix及華為主機上云解決方案。
同時，華為董事、質量流程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踐;華為云CTO張宇昕分享了華為云如何通過AI重塑數據中心、重塑基礎設施及云服務，打造AI原生的云，加速行業智能化。
構建AI原生思維，加速AI重塑千行萬業
智能時代正在加速到來，AI正在深入行業場景，加速產品上市周期、改變科學計算并提升作業效率。張平安指出，企業要在智能時代抓住機遇，用AI構筑自身領先優勢，最核心的是要從現在開始，構筑起AI原生的思維。將AI技術和工具作為核心要素，來重新思考和設計企業流程、IT架構、業務創新，充分發揮AI的潛力，提高效率，創新業務模式，解決復雜問題。
華為常務董事、華為云CEO張平安
“我們要積極地擁抱AI，敢于開放場景，構建企業的AI平臺，讓AI服務于企業的核心業務，通過我們的實踐看到，越早引入AI，就能越快收到成效。第二，AI的算力至關重要，需要構建與企業需求相匹配的AI原生云基礎設施。第三，數據質量決定AI模型的效果，要構建起以知識為中心的數據底座，讓數據更好地服務于AI，而不僅僅是用于商業分析。第四，圍繞業務場景，構建合適的AI模型。模型不是越大越好，也不是一個大模型可以適用所有的業務場景”，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，客戶對AI算力的需求正在高速增長，到今年年底，預計對AI算力的需求可能超過對通用算力的需求。張平安表示，以AI算力最優，構建彈性、高效的多元算力基礎設施是AI發展的關鍵，也就是說構建AI原生的云基礎設施是至為關鍵的。
面向智能時代，模型參數已由百億走向千億、萬億，為滿足AI算力爆炸性增長，滿足高可靠、高效能的要求，張平安宣布云基礎設施架構CloudMatrix正式發布。CloudMatrix將CPU、NPU、DPU、存儲和內存等資源全部互聯和池化，從單體算力向矩陣算力演進，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，為客戶提供澎湃的AI算力。
AI原生云基礎設施CloudMatrix正式發布
構建以知識為中心的數據底座。當前，很多企業的數據平臺還不能很好地為大模型使用，還需要進行大量數據清洗和知識抽取等工作。張平安強調，面向智能時代，企業需要構建服務于AI模型的、以知識為中心的數據底座。
為降低企業使用數據的難度，更高效地進行模型訓練，華為云全面升級數據治理生產線DataArts，為客戶提供面向AI、以知識為中心的數據底座，包括AI和大數據融合引擎、數據開發治理、知識服務和數智應用使能服務，讓資源利用率和供數效率顯著提升。
構建多模態、多尺寸模型。張平安指出，企業應用場景的多樣性，決定了我們必須構建起多模態、多尺寸的模型，實現場景與模型的最優匹配，滿足企業對大模型經濟性和專業性的需求。
今年6月，華為云發布盤古大模型5.0，具有十億級、百億級、千億級和萬億級不同參數規格的模型，包含NLP、CV、多模態、以及預測大模型和科學計算大模型，滿足企業的全業務場景需求。
華為與深圳市寶安前海合作共創，成立了具身智能產業創新中心，通過云側智能和端側智能協同，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場景的泛化能力和任務執行能力。通過端云智能的結合，創新中心把機械臂的操作精度從毫米級提升到百微米，剛性零部件的動態插裝成功率達到99.99%。
同時，華為云盤古大模型5.0在多模態生成領域進一步增強了STCG時空可控生成能力。以自動駕駛場景為例，盤古大模型5.0不僅能生成汽車正常行駛的場景，還能夠生成隨機性、偶然性、對抗性場景，大幅降低了智駕訓練對海量路采數據挖掘的依賴。
“智能世界正在加速到來，我們需要建立起AI原生的思維”，張平安呼吁，企業要積極擁抱AI，勇敢地開放企業價值的場景，讓AI的模型、算力，數據的飛輪圍繞著業務飛轉起來，突破創新的無盡可能。
主機上云，完成企業云化的最后一塊拼圖
核心系統是企業最重要的業務系統，近年來，以銀行為代表的企業持續推進從主機核心到云上核心的演進，以更敏捷地響應市場和智能時代的變化。核心系統云化是企業全面云化的最后一塊拼圖，也是通向全面智能化的必經之路。
在本次大會上，張平安宣布華為主機上云解決方案面向全球客戶正式發布，幫助客戶打造高可用、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，支持業務單元化部署;基于GaussDB分布式數據庫，實現了業務的快速、大容量的擴容，和多地多活容災，在云上構筑了5個9的金融級高可用。華為以1分鐘發現故障、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。華為還首創操作系統原地無感升級的技術，升級過程不再需要遷移虛擬機，并且還可以批量并行升級，將數千個主機節點的升級時間從原來的數十天縮短到5個小時以內，大幅提升了云平臺演進效率。
華為主機上云解決方案正式發布照
主機上云不只是對大小型機的簡單替換，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構筑云上新核心。
數轉智改，實現企業持續高質量發展
人工智能已經成為這個時代最大的一次革命機會，云和AI這兩個時代的超級工具，正在改變著千行萬業。
華為董事、質量流程IT總裁陶景文表示，企業要用好AI，首先要升級AI數據治理體系。信息化時代積累的大量結構化數據、過去企業運行產生的大量文檔，是不能直接被AI識別和學習的。“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數字產線，再基于華為云新型的AI算力平臺，才能構建好企業新的AI服務。”
華為董事、質量流程IT總裁陶景文
AI是一場變革，企業要把AI變成一個真正能給業務帶來價值的服務，一定要跟企業的流程、組織、IT、數據以及業務場景深度結合。華為結合自身實踐，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務、AI開發與交付、持續運營智能應用，“五階八步”就是從業務場景出發，沿著業務流程、組織，公司數據和AI應用指導業務如何一步步落地企業的AI。陶景文指出，并不是所有的場景都適合AI，為此華為定義了AI場景“十二問”作為選擇智能業務場景的關鍵手段。
陶景文強調，在實施智能化過程中，華為堅持場景驅動，解決企業海量、重復、復雜的高耗能問題，“多模型構建的多模態的系統工程，是企業實施AI的重點。”
例如，在合同場景，華為通過對象、過程、規則的數字化，實現海量合同高質量并行處理，多語種合同要素智能提取和比對，風險作業從2小時縮短到5分鐘。
在研發場景，華為給超過11萬研發員工配備了開發助手，利用大模型自動提取作業上下文信息，實現代碼行級續寫、函數生成、代碼解釋和注釋，采納AI生成代碼700萬行/年。
在制造場景，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視覺質檢、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力，訂單交付周期縮短了30%以上。
為了將AI更好地與企業業務流程、數據結合，華為構建了一條企業AI數字產線。陶景文強調，企業要將自己的數據跟基礎模型有效結合，進行模型增強訓練，構建一個企業的垂直領域模型。企業數據集擁有專業的數據、知識和信息，比專業更專業。持續改進數據質量達到“教科書”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，透明產生信任，信任促進共享。華為將自身的數字化智能化實踐和行業實踐結合，沉淀成了一套企業數字空間治理模型，統一數據、統一語言，為企業繪制一張高效、智能、透明可信的數字治理藍圖，助力企業實現數字化轉型和智能升級，實現企業持續高質量發展。
全棧重塑，打造AI原生的云
在過去的一年里，華為云圍繞AI原生，在AI for Cloud和Cloud for AI的兩個方向持續努力，對華為云進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、周期長的特點，將華為云傳統的云數據中心升級為云上AI算力中心，為客戶提供綠色節能、高效長穩的海量AI算力。同時，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采用新型高速互聯總線，將多種資源完全對等互聯起來，實現從集群到數據中心級的資源池化，滿足AI時代對于算力的大規模、高效穩定、彈性靈活的需求，并能為業務帶來明顯的效率提升。
華為云CTO張宇昕
在AI for Cloud方面，華為云將盤古大模型與云服務相結合，把傳統的云服務升級為AI加持的智能云服務，通過提供準確度高、匹配企業數據的盤古云服務助手，讓客戶能夠更加高效、便捷的使用華為云。
會上，張宇昕宣布華為云正式推出“1+N”的盤古助手體系：“1”指的是統一的華為云服務智能助手。它圍繞企業在云上的規劃、使用、維護、優化的全旅程，提供知識查詢、信息查詢、操作執行、優化分析等各方面的智能化服務能力，重塑了華為云與客戶的交互模式。“N”指的是華為云針對企業用戶工作流程中的高頻共性場景，比如產品研發、數據分析、安全防護、辦公協同等，將盤古大模型與各個領域積累的數據和經驗相結合，通過AI賦能這些場景專用的云服務，提升相關人員的業務效率。
華為云盤古助手發布
中國郵政儲蓄銀行基于華為云CodeArts盤古助手打造了智能開發平臺，目前已有超過4000名研發人員使用。該開發平臺通過大模型結合軟件分析、代碼RAG等技術構建了代碼生成、UT生成、技術問答等能力，代碼生成采納率超過30%，UT代碼采納率超過60%，已自動生成29萬余行高質量代碼，高效支持超過200個應用系統的開發。目前，華為云盤古助手已經在華為云官網上線，幫助客戶更高效地使用華為云。
在為期三天的華為全聯接大會上，除了主題演講，華為云還帶來了專題論壇、圓桌論壇等豐富議程，并攜手客戶及伙伴，展示在云基礎設施、核心業務系統上云、應用現代化、數據治理、AI賦能千行萬業等領域的大量創新技術和落地實踐，共贏行業智能化。
