文章总结： 文档探讨了生成式AI如何从连接工具转变为制造业、农业等复杂产业的核心决策系统。通过江淮汽车、中粮家佳康等案例，展示了AI在处理高复杂度与风险控制中的关键作用。文章重点阐述了华为的ACT方法论及存算网基础设施的重要性，指出智能化需从场景评估到数据校准逐步落地。同时，针对中小企业，通过预集成方案降低门槛，强调AI应嵌入业务逻辑以提供可复制的确定性价值。
综合评分： 60
文章分类： 软文广告,解决方案,AI安全
一场正在发生的迁移：AI如何穿过产业深水区
36氪
2025年12月27日 21:01
北京
AI要如何穿过产业的复杂性，
真正产生规模化的应用价值？
数字化、智能化转型，几乎是当下所有企业的必然选择。
在过去的十多年里，行业数字化的关键词是“连接”。网络铺设、系统上线、数据打通，千行万业的数字化、智能化更像是一场基础设施竞赛。谁先完成联网，谁就先进入现代化叙事；谁的数据更集中，谁就更接近效率提升的终点。
在很长一段时间里，这套逻辑运转得相当顺畅。但今天，这种叙事已经发生转向。
生成式AI的出现，让数字技术第一次不再只是“连接工具”，而开始进入判断、决策与行动的核心位置。技术不再停留在流程外侧，作为一个外挂式系统存在，AI开始嵌入组织中枢，参与对复杂世界的理解与响应。
这种变化带来的颠覆，不算突如其来，反而带着一种从模糊走向清晰的迁移过程。当大模型、大算力、大数据开始向制造、农业、医疗、教育等复杂产业末端渗透，一个更现实的问题浮出水面：AI要如何穿过产业的复杂性，真正产生规模化的应用价值，而不是被困在演示层？
从这个意义上看，企业面临的已经不再是“要不要拥抱AI”的选择题，而是一个更严肃的判断题：如何把AI带到真正发生价值的地方。
波动世界里的清晰风景，
AI已经到达
如果只从互联网或消费领域观察AI，很容易产生一种错觉：模型更新得越来越快，应用看起来越来越多，但产业世界似乎并没有发生同等幅度的改变。
这种错觉并不是因为AI还不够强，而是因为真正重要的变化，往往不会首先出现在最显眼的地方。当技术进入产业深水区，它最先挑战的不是流量效率，而是复杂系统的稳定性、风险控制与长期确定性。
也正是在制造、农业这些渗透率最低、容错空间最小的行业末端，AI开始显露出它真正的价值形态。
在制造业，江淮尊界超级工厂就是一个极具代表性的切面。对于尊界这样的超高端制造体系而言，最大的挑战在于，系统是否还能承载不断上升的复杂度。高度定制化的产品结构，使得配置组合呈指数级增长；对质量的要求，又几乎不允许任何一次返工或模糊判断。
在这样的场景中，单纯依靠经验已经不再可靠。即便是最熟练的工人，也很难在数万种变量交织的情况下，保持长期一致的判断标准。
这正是AI开始发挥作用的地方。通过数字孪生、全流程质量追溯与柔性排产，尊界工厂并不是在“展示智能制造”，而是在构建一套能够持续记忆、持续校准的制造系统。每一次装配、每一个参数、每一次偏差，都会被记录、关联、反馈到系统之中。
AI的角色不是取代某个岗位、某个个体，而是帮助制造体系在复杂度不断上升的情况下，仍然维持确定性，在极端复杂条件下，依然不失控。
如果说制造业面对的是复杂度的极限，那么在农业端，中粮家佳康的智慧养殖，则面对着另一种同样棘手的挑战：风险的放大效应。
在规模化养殖体系中，环境、健康、饲料、繁育，这些变量在单一环节中看似可控，但一旦叠加，就可能演变为系统性风险。传统养殖高度依赖经验判断，当养殖规模不断扩大，经验本身反而成为不稳定因素。
中粮家佳康在智慧养殖中的探索，并不是简单引入自动化设备，而是通过端—边—云协同架构、稳定的网络连接与AI感知系统，把养殖过程转化为一个可持续监测、可预测、可干预的系统。
从环境参数的实时采集，到猪群健康状态的持续识别，再到异常行为的提前预警。AI可以把风险从事后处理，迁移到事中甚至事前的能力，成为核心价值。这意味着，养殖的风险可以被计算，规模化的难度也随之被重写。
来自制造业和农业两个看似毫不相干的案例，实际上回答的是同一个问题：系统复杂度和风险密度不同的产业里，AI应该如何落地？
答案正在变得越来越清晰。AI并没有停留在“技术风口”，也不是在替代人的角色，而是在那些最不允许失败的行业末端，承担起“稳定器”的功能。
当智能化进入深水区，
谁在负责帮助行业渡过风险
当AI能力开始被系统性引入行业，一个被反复验证的现实逐渐清晰起来：行业智能化进程的卡点，从来不是技术是否足够先进，而是路径是否足够清楚。
在过去一轮数字化浪潮中，许多行业对“升级”的理解高度一致。先上系统，再补数据，最后谈智能。只要工具越来越多、流程越来越复杂，就仿佛已经走在转型路上。但生成式AI的到来，恰恰放大了这种思路的局限，模型能力的跃升，并没有自动带来行业能力的跃升。
问题出在起点。
在通用AI的语境中，模型被反复训练去追求“泛化能力”，强调什么都能回答、什么场景都能覆盖。但进入具体领域后，这套逻辑很快遭遇现实挑战。医疗、教育、金融、制造，这些高复杂度、强约束、低容错场景构成的不同行业，并不完全适配。
如果路径不对，AI进入得越深，反而越容易失效。
这也是为什么，行业智能化真正迈入深水区之后，技术本身反而退居其次，如何进入不同行业、如何站稳脚跟，成为更关键的问题。
比如教育、医疗等本身壁垒明显的领域。以上海交通大学为代表的探索，提供了一个极具启发性的教育行业样本。这里并没有把AI当作一个“教学工具”或“科研助手”简单引入，而是从更底层重新部署了算力与数据的位置。
通过打造致远一号，算力不再只是某个实验室的资源，而是能够作为与水、电、网络同等级别的基础科研设施，统一调度、统一供给。
当AI成为一种稳定存在的公共能力，变化才开始发生。科研不再受限于个人计算资源的上限，学科之间的数据与模型开始流动，研究范式随之被重塑。在这种结构下，AI的价值体现在它是否真正参与到了知识生产的过程之中。
在医疗领域，复旦中山医院的实践则进一步揭示了行业智能化的另一重难度。
医疗场景的复杂性，并不只来自数据量，更来自责任边界。多院区协同、高安全要求、复杂流程交织，使得医疗数据并不是“拿来就能用”的资源。即便模型能力足够强，如果数据无法被理解、被治理、被责任化，智能化就只能停留在局部应用。
复旦中山医院并没有急于在单点场景中追求“智能效果”，而是先建设全院一体化的数智基础设施，让数据在组织层面被统一管理、统一调用，完成“8+24”个智慧医疗场景建设，实现1+9多院区智慧运营管理。与此同时，被串联的海量医疗数据，成为后续科研创新的支撑。
在这样的前提下，AI才能在复杂、多元的环境中稳定运行，而不是孤立的工具。
如果将制造业、农业、教育、医疗的不同案例放在一起看，或许我们会更容易意识到一个被长期低估的现实：当行业复杂度跨过某个临界点，智能化就不再是“能不能做”的问题，而变成了“怎么走才不会出问题”。在这些行业里，最危险的并不是技术不够先进，而是路径选择本身出现偏差。
也正是在这样的现实约束下，一种更谨慎、也更符合实际的智能化思路逐渐成形。
作为这些不同行业转型案例背后的助力，华为清晰地认识到，AI要实现行业价值，必须从高价值场景的识别开始，让智能化落在真正“非用不可”的位置；再对行业数据进行校准，让AI学会行业语言，而不是生搬通用能力；最终，通过智能体的规模化部署，让AI真正进入业务主流程，成为系统的一部分。
华为将这条被实践不断验证的路径概括为ACT。先评估高价值场景（Assess），再校准行业数据（Calibrate），最终实现智能体的规模化部署（Transform）。
和传统思路相比，ACT路径的差异性，在于它没有把AI当作一个附加品，而是当作一个需要被正确安放的结构性变量。不追求一步到位的智能化，而是强调从场景、数据到业务的逐层深入，确保每一步都能在行业约束下成立。
从外部看，这种路径稍显克制；但在复杂行业中，这恰恰才是摸索过程中必需的谨慎。毕竟，AI不会自动产生价值，必须被嵌入到行业逻辑中。
产业与生态的协同进化：
谁来完成智能化的“最后一公里”
为什么行业数智化会在今天突然加速，而不是更早，或者更晚？
模型能力等核心技术的跃升是一方面，另一方面则在于支撑模型落地的产业底座，正在发生代际变化。
在华为的判断中，当前阶段，真正决定AI能否产生持续价值的，还是比如无线通信、光通信、核心网、数据通信等CT基建，其构成了行业智能化能否规模化的边界条件。
毕竟，AI感知与控制，需要把海量数据跨越地域传输并实时响应，如果没有稳定、高效、可预期的网络，算力只会变成彼此割裂的信息孤岛，而孤岛化的AI，无法形成真正的智能。
也正因此，华为在存、算、网多方面持续发力。在算力侧，昇腾超节点通过大规模高速互联与CPU协同，试图解决的是训练与推理在集群层面的效率问题；
在网络侧，800GE高速网络、负载均衡算法以及高可靠光模块，针对的是训练中断、链路拥塞、故障扩散等可能存在的“不确定性”；
在存储侧，叙事也发生了变化，存储不再只是“仓库”，而更像AI的“第二大脑”，通过AI存储与相关能力优化推理体验与成本结构，让智能化有机会跨过“贵”和“慢”这道门槛。
可以说，行业智能化的第一次跃升，必然先发生在底座。当底座完成代际迁移之后，智能化才有可能走出少数头部企业，进入更广阔的商业世界。到了这一阶段，才轮到生态去解决“如何让更多企业用得上、用得起、用得稳”的最后一公里。
在拥有数千万中小企业的中国商业结构中，智能化最大的障碍就是复杂度与交付成本。对于大量中小企业而言，智能化并不是一个抽象愿景，而是一连串现实问题：成本能够承担？部署是否可控？运维是否可持续？一旦出问题，是否有人兜底？
华为坤灵所试图解决的，正是这一层问题。“4+10+N”并不是一个简单的产品组合，而是一种针对中小企业市场反复打磨的交付方式。通过预集成、预验证的场景方案，让中小企业不必从零理解技术逻辑，也不必承担过高的试错成本。
在下沉市场，这种方式的价值尤为明显。无论是食品加工、商用空间，还是区域型企业，智能化不再是一场高门槛的投资，而是开始呈现出可复制、可负担的基础能力形态。
在这一过程中，华为不再只是提供某一项技术能力，而更像是在智能时代承担起一段“摆渡”的责任，把复杂的AI、算力和网络能力，转译成企业可以理解、可以使用、也可以长期承担的系统。
当AI成为基础能力，企业面对的将是一场长期迁移。这场迁移没有捷径，只有路径。
从行业方法论，到产业底座，再到生态落地，华为的实践提供了一种少见的连续性视角：强调如何让技术在复杂世界中持续生效。在一个高度不确定的时代，真正稀缺的不是创新本身，而是可被复制的确定性。
也正是在这一点上，华为正在承担起一种更具时代意味的角色。
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