大家有没有一个感觉，AI在我们生活中的出现频率越来越高了？
比如很多人已经习惯了用AI去总结长篇幅的会议纪要，日常想知道的问题常常也会直接问大模型。
其实正像大家感知的那样，AI已经应用于千行万业，成为推动升级和转型的新动力，AI赋能行业成为了最重要的议题。
在那些我们看不见的领域，AI带来的改变，可以说是巨变。
比如高铁作为涉及民生的基建项目，安全是最重要的。华为云携手伙伴，打造了基于盘古高铁大模型的智能巡检机器人，可精准识别一列动车的3.2万个项点，覆盖8大类、350多种复杂故障场景，故障识别准确率高达99%。
再比如在矿山这个场景里，如何保障工人安全也是头号问题。在盘古矿山大模型的帮助下，
一个大模型覆盖了山东能源7大业务系统的1000多个细分场景，让生产转变为“安全、少人无人、高效”的模式，煤矿工人可以“穿西装打领带”工作。
秋香了解到，为了帮助行业“解难题，做难事”，用AI重构行业核心业务系统，华为云盘古大模型，从一开始，就坚持AI for Industries，聚焦行业。在沙利文最新发布的《中国行业大模型市场报告》中，华为云在行业大模型领域取得政务、工业、金融3个市场份额第一，并位居医疗、药物、气象以及汽车4个领导者象限，全面领跑中国行业大模型市场。
可能有老板看到这就要问了，那我的企业要具备什么能力，才能释放AI生产力呢？
最近，2024创原会年度峰会正在召开，会上华为云CTO张宇昕就分享了，怎么通过全面拥抱AI-Native，释放AI生产力。
首先，AI时代，最重要的需求就是算力。但是现在大部份数据中心架构既没办法满足大量高性能算力的需求，还造成了算力资源的浪费。华为云发布的AI原生云基础设施CloudMatrix是基于AI-Native的多元算力对等全互联架构，并且将CPU、NPU、GPU等算力资源全部互联和池化。企业能够调用的就不再是单体算力而是矩阵算力，既提升了效率，还能更好的满足自身的算力需求。
第二，释放AI生产力也就意味着，企业需要思考怎么把AI能力融入自己的产品当中。这里有个关键词，叫“全栈智能”，就是从数据库到研发再到运维，整个智能化。
比如用知识湖升级传统数据湖，融合湖、仓、智计算引擎，让企业的数据平台能高效地为大模型所使用。开发软件也从辅助进化到能独立处理复杂任务的AI Agent，适用场景也从从单点智能升级到项目级、全生命周期。
在这层面，企业需要基于AI-Native的云服务来开发和构建应用，从而使其具备自主学习和持续进化的能力。
第三，模型不是越大越好，也不是一个大模型可以打遍天下。通过AI-Native，企业不用自己构建基础大模型，而是可以围绕业务场景，结合基础大模型、工具链、企业经验，打造自己专属的模型。
最后，想要把大模型的能力快速落地到实际的业务中，还需要一个大模型系统，将模型能力和工程化能力结合实现模型接入与对外接口标准化。通过大模型系统的标准的API接口，企业可以轻松的直接创建AI原生应用，实现业务快速创新。
现在，很多先锋企业已经树立了AI-Native思维，例如，电子科技大学携手中国石油西南油气田勘探开发研究院研发了油气领域地球物理大模型技术，为石油勘探行业智能化转型树立了典范，还在川藏铁路地灾监测、三星堆遗址考古等方面也发挥了积极作用。还被创原会评为了今年的AI-Native十大先锋实践。
从今年开始，AI的应用已经成为了业界关注的重点。不论是大洋彼岸的友商，还是国内的同行，都纷纷加速了AI应用的进程。
华为云认为，面对全球竞争，中国发展AI可以双管齐下，技术突破和行业应用并重，走出AI的差异化发展之路。
未来， 我们期待更多类似盘古大模型在高铁、矿山领域的创新应用场景可以在中国率先落地。点滴汇聚，构筑中国面向行业的新质生产力。
大家有没有一个感觉，AI在我们生活中的出现频率越来越高了？
比如很多人已经习惯了用AI去总结长篇幅的会议纪要，日常想知道的问题常常也会直接问大模型。
其实正像大家感知的那样，AI已经应用于千行万业，成为推动升级和转型的新动力，AI赋能行业成为了最重要的议题。
在那些我们看不见的领域，AI带来的改变，可以说是巨变。
比如高铁作为涉及民生的基建项目，安全是最重要的。华为云携手伙伴，打造了基于盘古高铁大模型的智能巡检机器人，可精准识别一列动车的3.2万个项点，覆盖8大类、350多种复杂故障场景，故障识别准确率高达99%。
再比如在矿山这个场景里，如何保障工人安全也是头号问题。在盘古矿山大模型的帮助下，
一个大模型覆盖了山东能源7大业务系统的1000多个细分场景，让生产转变为“安全、少人无人、高效”的模式，煤矿工人可以“穿西装打领带”工作。
秋香了解到，为了帮助行业“解难题，做难事”，用AI重构行业核心业务系统，华为云盘古大模型，从一开始，就坚持AI for Industries，聚焦行业。在沙利文最新发布的《中国行业大模型市场报告》中，华为云在行业大模型领域取得政务、工业、金融3个市场份额第一，并位居医疗、药物、气象以及汽车4个领导者象限，全面领跑中国行业大模型市场。
可能有老板看到这就要问了，那我的企业要具备什么能力，才能释放AI生产力呢？
最近，2024创原会年度峰会正在召开，会上华为云CTO张宇昕就分享了，怎么通过全面拥抱AI-Native，释放AI生产力。
首先，AI时代，最重要的需求就是算力。但是现在大部份数据中心架构既没办法满足大量高性能算力的需求，还造成了算力资源的浪费。华为云发布的AI原生云基础设施CloudMatrix是基于AI-Native的多元算力对等全互联架构，并且将CPU、NPU、GPU等算力资源全部互联和池化。企业能够调用的就不再是单体算力而是矩阵算力，既提升了效率，还能更好的满足自身的算力需求。
第二，释放AI生产力也就意味着，企业需要思考怎么把AI能力融入自己的产品当中。这里有个关键词，叫“全栈智能”，就是从数据库到研发再到运维，整个智能化。
比如用知识湖升级传统数据湖，融合湖、仓、智计算引擎，让企业的数据平台能高效地为大模型所使用。开发软件也从辅助进化到能独立处理复杂任务的AI Agent，适用场景也从从单点智能升级到项目级、全生命周期。
在这层面，企业需要基于AI-Native的云服务来开发和构建应用，从而使其具备自主学习和持续进化的能力。
第三，模型不是越大越好，也不是一个大模型可以打遍天下。通过AI-Native，企业不用自己构建基础大模型，而是可以围绕业务场景，结合基础大模型、工具链、企业经验，打造自己专属的模型。
最后，想要把大模型的能力快速落地到实际的业务中，还需要一个大模型系统，将模型能力和工程化能力结合实现模型接入与对外接口标准化。通过大模型系统的标准的API接口，企业可以轻松的直接创建AI原生应用，实现业务快速创新。
现在，很多先锋企业已经树立了AI-Native思维，例如，电子科技大学携手中国石油西南油气田勘探开发研究院研发了油气领域地球物理大模型技术，为石油勘探行业智能化转型树立了典范，还在川藏铁路地灾监测、三星堆遗址考古等方面也发挥了积极作用。还被创原会评为了今年的AI-Native十大先锋实践。
从今年开始，AI的应用已经成为了业界关注的重点。不论是大洋彼岸的友商，还是国内的同行，都纷纷加速了AI应用的进程。
华为云认为，面对全球竞争，中国发展AI可以双管齐下，技术突破和行业应用并重，走出AI的差异化发展之路。
未来， 我们期待更多类似盘古大模型在高铁、矿山领域的创新应用场景可以在中国率先落地。点滴汇聚，构筑中国面向行业的新质生产力。
