台湾宾果蛋蛋28

在“华为云AI加速千行万业智能升级合作签约仪式”上，华为云与南京市建邺区人民政府、同方知网、昆明市晋宁区国有资本运营有限公司、江苏零浩网络科技等政府及多个行业客户进行了AI合作签约，涉及政务、物流、农业、出版业等众多领域及行业，显示出华为云与行业客户攻坚克难及共同用AI解决行业问题的决心。

聚焦大模型如何加速企业智能化升级，华为云大数据与人工智能领域总裁尤鹏表示，华为云一直扎根行业，坚持“从实践中来，到实践中去”的理念，通过大模型系统方式、DataArts数智融合、ModelArts Studio、降低AI算力门槛、全面赋能企业等解决方案，希望和行业客户及伙伴一起探索出企业智能化蜕变之路。

在现场，华为云还颁发了“AI先锋奖”。本次获奖项目包括山西煤炭工业互联网项目、郑州铁路局TFDS项目、润达医疗的盘古医学大模型项目、顺丰丰语大语言模型等28个，涵盖矿山、交通、医疗、钢铁、金融、物流、政务、教育、具身智能、环保及汽车等多个领域。

此外，华为云还携手海纳AI、米塔碳、天宽、飞图影像、东信云、值得买科技、紫金山人工智能研究院、华医科技及中港科技等多家合作伙伴举行了华为云ModelArts Studio合作启动仪式。

面向制造场景的大模型落地，海亮集团轮值总裁何文天博士在会上分享道，AI是数字化转型上半场的试金石，也是数字化转型下半场的新起点。海亮与华为通过联合创新实验室，共同打造“铜箔工艺优化大模型”，并发布有色金属材料行业首个AI蓝皮书，挑战突破行业天花板，形成核心竞争力。

华为副董事长、华为轮值董事长徐直军在上午的发言中表示，企业大模型发展难点颇多，对于很多不具备自建AI算力和自训基础大模型能力的企业来讲，云服务是更为合理的、可持续的选择。华为云也针对这些挑战，面向AI进行了全栈升级，致力于让每个企业都能按需、高效地训练模型和应用模型推理。

在汽车行业，人工智能技术正带来巨大变革，成为推动行业进步与创新的关键因素。广汽研究院云服务与大数据专业总师黄敬表示，广汽基于大模型技术打造了广汽AI智能座舱、广汽AI智能驾驶、广汽AI研发助手以及广汽AI大模型平台。其中，广汽AI研发助手依托华为云CodeArts，构建了代码助手，实现了代码的自动编写与检测，提高研发效率10%+。

华为公司副总裁、华为云中国区总裁张修征在致辞中提出，目前各行业正以前所未有的速度推动AI与行业场景的深度融合与创新，而核心挑战则是：如何识别出企业最佳的AI应用场景？如何将高质量的数据和知识“投喂”给大模型？如何获得稳定及高性价比的算力底座？他表示，华为云将与行业客户及伙伴、产业界一起探索这些难题的解决之道。

AI技术的应用已经渗透到了各行各业，成为推动全球经济发展的新引擎。面对AI时代的种种挑战，唯有产业融合、多方协作才能实现共赢。华为云作为“AI+行业”的推动者，将一如既往地坚持技术创新，努力做好智能世界“百花园”的黑土地，真正深入应用场景，为构建更美好的智能世界贡献更大力量。

面向物流行业的大模型落地，顺丰科技AIoT领域副总裁宋翔在会上表示，在华为云昇腾云服务的支持下，顺丰打造了“丰语”大模型，构建了AIGC应用的宏大版图。其中，华为云昇腾AI云服务为顺丰丰语大语言模型构筑坚实底座，提供澎湃算力支持，并通过高效的数据、开发、训练及推理平台，实现AI应用的高效开发与资源利用，助力顺丰加速构建物流生产力。

围绕人工智能在矿山领域落地难、复制性难的问题，云鼎科技工业互联网事业部总经理王磊表示，依托华为盘古矿山大模型，云鼎科技构建了“1+4+N”架构的智能化方案，打造国内首个矿山行业大模型。通过1个AI开发平台和4个盘古大模型能力，开发N个高价值应用场景，支撑人工智能大规模“下井”。

台湾宾果蛋蛋289月19日下午，在华为全联接大会2024大会期间，首届华为云AI用户峰会在上海盛大开幕。作为AI技术领域的重要行业盛会，此次大会吸引了来自世界各地的行业领袖、专家学者以及上千家企业的参与，共同探讨千行万业数智化转型的真难题、真难事，寻求切实可行的解决方案，推动行业加速发展。

为了打通AI落地“最后一公里”，华为云提供“AI+行业”解题思路，不断深入行业，联合客户、伙伴打造AI落地行业实践标杆。

在知识密集型行业中，大模型的应用正推动着“智力即服务”的范式转变。同方知网数字出版技术股份有限公司总经理张宏伟提到，华知大模型是国内首个知识服务和科研大模型，华为为其提供全链路自主创新的操作平台，从算力与IT基础设施、数据处理到AI开发平台以及安全保障，构建全方位支撑体系，保障华知大模型快速迭代精进，实现模型训练过程的自主创新和安全可信。

当前，人工智能大模型正经历从“百花齐放”到“场景落地”的关键转变期，他认为：首先，要通过数字化转型实现业务流程数字化，获得全流程、全领域的企业数据；其次，企业需要持续进行数据治理，为大模型提供高质量数据；第三，围绕企业主业务流构建企业AI架构、算力底座和模型；最后，构建企业级AI工具链及能力，支持业务持续创新。

大模型已在多个通用场景中取得显著成效，目前正处于向专业场景扩展的关键阶段。中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯在参加本次峰会时表示，AI作为生产力正深入行业，大模型在行业场景的深度应用落地是当前的重点方向，下一步将重点推动大模型复杂容错率低场景的应用。他认为，除了夯实AI底座能力之外、提高数据质量之外，还应完善模型服务能力和体系，强化大模型生成和处理能力，同时应繁荣智能应用生态，提升模型应用的深度和广度。