《华为 2024 共赢行业数智化实践白皮书》展示了数智化技术在全球各行业的广泛应用和发展趋势，深入探讨了行业数智化转型面临的挑战与机遇，并提出了相应的实施建议。

1. 数智化的发展现状与趋势

• 世界加速进入数智时代
  • 全球各国政府高度重视人工智能发展，纷纷出台战略和规划文件，加强技术投资和人才培养，促进开放合作以及完善监管和标准建设。
  • 随着 5G、云计算、大数据、物联网与人工智能等数智化技术的加速融合与迭代创新，在基础理论、底层架构、系统设计等方面呈现全方位革新与全链条突破。
• 技术革新引发社会变革
  • 数智化技术不仅改变了人们的生活方式和工作模式，还在教育、医疗、娱乐等多个领域带来了深刻的变革。
  • 例如，在教育领域，数智化技术正在重构传统课堂教学；在医疗领域，数智化技术在辅助医疗、影像质控、知识问答等方面发挥着关键作用。
• 赋能千行万业转型升级
  • 人工智能与大数据等数智化技术给行业带来了显著的变化，加速了产品的开发进程，缩短了研发周期，提升了客户体验，促进了业务模式的创新。
  • 例如，在气象预报行业，华为云盘古气象大模型创建了首个精度超过传统数值预报方法的 AI 模型；在工业领域，数据成为至关重要的生产要素，激发了企业内外的协同和创新。

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2. 行业数智化转型案例分析

• 城市
  • 趋势与机会：城市数智化是数字时代城市发展的高级形态，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路，也是提升广大人民群众获得感、幸福感、安全感的重要基础。
  • 案例：南京城运中心通过建设 “一网统管” 技术平台，实现了城市视频资源从 “看得清” 到 “看得懂” 的提升；广州市白云区城管局打造了白云智慧城管系统，提升了城市治理效率；深圳福田通过打造数字孪生福田，加速了城市的智慧化进程。
• 公共事业
  • 趋势与机会：数智化赋能公共事业机构，实现项目管控的精细化、运营流程的智能化、服务品质的飞跃式提升，以及整体效率的根本性变革。
  • 案例：国家气象中心与华为合作，打造了 AI 气象预报解决方案，提高了气象预报效率；厦门奥林匹克体育中心通过打造数字场馆，提升了场馆的管理水平和服务质量。
• 医疗
  • 趋势与机会：借助数智化技术推动医疗高质量发展，已经成为医疗卫生事业发展的重要任务。
  • 案例：深圳市龙岗区域影像中心通过打造区域医学影像平台，实现了医学影像数据的互联互通和互认；广东省第二人民医院通过打造智慧院区，提升了医院的运营管理效率和服务质量。
• 教育
  • 趋势与机会：教育行业正在迈向数智化转型阶段，数智化技术将被广泛应用于教学辅助、教学评价、科学研究等教育教学的各个阶段，提升教育教学的质量和效率，促进教育公平的实现。
  • 案例：中国海洋大学通过构建高效、可靠、极简的敏捷校园网络，实现了校园网络的升级；深圳市第二实验学校通过打造智慧校园，提升了学校的教学质量和管理效率。

3. 行业数智化转型面临的挑战

• 基础设施难以匹配
  • AI 快速发展对算力需求爆炸式增长，大模型对训练效率、稳定性等能力提出更高要求，同时高质量数据获取和传输受限于非数字化终端和低速网络。
• 应用场景选择困难
  • 需从需求出发找到高价值应用场景并落地形成商业闭环，要深入行业和企业理清业务流程和关键痛点，还需开展应用效果监测和迭代优化。
• 缺乏统一架构指引
  • 企业数智化建设前期存在碎片化问题，不同系统和应用不兼容、数据独立定义，影响数据流通和业务协同，需要开放统一的架构引导转型。
• 安全风险不容忽视
  • 行业数智化转型后对信息系统依赖加剧，面临数据安全、网络安全、软件安全和人工智能安全等多方面风险。
• 人才和生态建设不足
  • 数智化应用落地需大量高端人才，但新兴技术人才稀缺，地区和行业人才分布不均衡，人才结构不合理，同时各国数智化技术产业生态建设存在问题。

4. 行业数智化转型的实施建议

• 转型建设模式
  • 基础设施使能模式：端到端部署 ICT 技术基础设施，构建全量全要素的数据联接。
  • 云平台使能模式：在基础设施使能基础上构建云平台及云服务，使能业务平滑上云。
  • 数据使能模式：在云平台使能基础上实现数据的全面采集、整合、分析和利用。
  • AI 使能模式：在数据使能基础上通过数据驱动智能，实现降本增效提安，加速 AI 与场景融合落地。
• 智能化参考架构
  • 由智能感知、智能联接、智能底座、智能平台、AI 大模型以及行业应用 6 个紧密相连的层级构成，以协同、开放、敏捷和可信为核心特点。
• 业务智能化成熟度模型
  • 以智能度为衡量标准，从技术赋能和业务智能化两方面评估企业业务系统智能化等级，分为工具辅助级、初级智能化级、中级智能化级、高级智能化级和全面智能化级五个等级。

5. 总结与展望

数智化转型是全球各行业面临的重要机遇和挑战。通过深入了解行业数智化转型的现状、趋势、案例、挑战和实施建议，企业可以更好地把握数智化转型的方向和重点，制定适合自身发展的转型战略。同时，政府、企业和社会各界应加强合作，共同推动数智化转型的深入发展，为构建一个更加智能、高效、可持续的未来而努力。