加速行业智能化白皮书使能百模千态，赋能千行万业免责声明本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺，华为不对您在本文档基础上做出的任何行为承担责任。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。版权所有 © 华为技术有限公司 2023。 保留一切权利。非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明 ， ，是华为技术有限公司的商标或者注册商标，在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 本书编委会主任委员： 王丽彪 华为企业 BG 副总裁、行业 ICT 解决方案开发管理部部长主 编： 王 慷 华为行业 ICT 解决方案架构设计部部长编委会委员（排名不分先后）：魏 亮 中国信息通信研究院副院长王爱华 中国信息通信研究院副总工程师、教授级高级工程师邹德宝 赛迪顾问人工智能产业研究中心常务副总经理何宝宏 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长许立言 北京大学城市与环境学院研究员、博士生导师王静远 北京航空航天大学计算机学院教授邓 攀 北京航空航天大学软件学院副研究员、博士生导师边英杰 华为行业 ICT 解决方案规划与营销运作部部长编委会秘书： 杨 虎编写成员（排名不分先后）：信通院： 曹 峰 李 荪 樊 威 唐甜甜华 为： 周 倩 冯国杰 在这个数字化、智能化的时代，人工智能已经逐渐成为推动科技发展的核心驱动力。人工智能技术越来越成为面向未来、开拓创新的重要工具和手段。其中，基于知识驱动的第一代人工智能利用知识、算法和算力三个要素构建AI; 基于数据驱动的第二代人工智能利用数据、算法和算力三个要素构建AI。由于第一、二代 AI 只是从一个侧面模拟人类的智能行为，因此存在各自的局限性，很难触及人类真正的智能。而第三代人工智能，则是对知识驱动和数据驱动人工智能的融合，利用知识、数据、算法和算力四个要素，构建了新的可解释和鲁棒的 AI 理论与方法，发展安全、可信、可靠和可扩展的 AI 技术。第三代人工智能是发展数字经济的关键，是数字经济未来发展的新灯塔和新航道。知识和数据双轮驱动下的第三代人工智能技术正在催生人工智能产业的迭代升级，以大模型为代表的第三代人工智能，它通过文本的语义向量表示和转换器的多头注意机制，能够对文本的语义，即文本中所包含的知识进行自监督学习，从而在聊天（对话或自然语言处理）上向通用人工智能迈出一步，这是人工智能的重大突破，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，助力中国经济实现高质量发展，深刻影响人民生活和社会进步。本书的典型特色，就是通过一些具体的场景应用和实践案例，把第三代人工智能赋能千行万业的作用进行了具象化，主要体现在以下几个方面：一是第三代人工智能技术聚焦于企业和政府服务，涉及零售营销、金融、交通、医疗保健、教育、制造业、网络安全等方面。例如，在实践案例方面，中国国家气象中心与华为合作的气象大模型，通过海量数据和算力保障充分发挥大模型算法的作用，使得中长期气象预报精度首次超过传统数值方法，速度提升 10000 倍以上。二是第三代人工智能技术催生了很多新兴产业，这些新兴产业对于国民经济、国防、国民社会的发展至关重要。例如，在场景方面，AI技术使能城市安全。基于AI技术构建的智能预测模型和智能决策模型等为城市感知体系的建设带来了新的能力。通过视觉大模型能够将之前的单场景感知增强至泛化多场景安全风险识别，面对城市安全等场景提升感知数据的通用分析能力，持续推动城市感知体系的创新和升级，为构建更智慧、更安全的城市环境注入了强大的动力。三是第三代人工智能技术积极推动传统产业转型升级，运用大量信息技术和数字化手段，加快推进产业智能化，完善产业链数字形态，极大地提升生产效率和产品质量。例如，本书介绍了山东能源集团的智能化转型的案例。山东能源集团创新性地使用大模型和云边端分层分级架构体系，通过AI与业务流程深度结合、资深业务人员的深度参与，以及应用与AI算法协同等机制，成功解决了能源行业人工智能应用的难题。第三代人工智能技术的发展还存在理论基础薄弱的问题，属于探索“无人区”，发展目标和发展道路不明晰，这也是人工智能产业和信息产业最大的不同。我们还欣喜的看到，本书提出了利用人工智能技术推动行业智能化的一个系统工程的理论架构。书中提到的“分层开放、体系协同、敏捷高效、安全可信”的行业智能化参考架构，对人工智能产业生态的构建会起序言一 到重要作用，促进产业的有机更新、迭代升级，带动千行万业智能化，从而加快人工智能产业快速发展。未来，全球经济要实现高质量发展，必须大力推动人工智能持续赋能行业智能化转型。通过本书的介绍，我们看到中国的人工智能技术和产业已经取得了长足的发展，在各个领域进行了大量的探索和实践，有诸多成功案例，可以为全球走向智能化提供一些成功的经验和实践范式。让我们期待人工智能技术的持续创新和改善，全球的人工智能产业及应用能在下一个十年蓬勃健康地发展！人工智能正在迅速发展，智能世界加速到来。最后，我想说，人工智能的魅力就在于人工智能的研究永远在路上 , 需要的是坚持不懈与持之以恒。希望全社会、各行业能够更加积极的拥抱人工智能技术，共同迎接一个充满智能与创新的新时代。中国科学院院士、清华大学教授、清华大学人工智能研究院名誉院长 犹如历史上蒸汽机、电力、计算机和互联网等通用技术一样，近20年来，人工智能正以史无前例的速度和深度改变着人类社会和经济，为释放人类创造力和促进经济增长提供了巨大的机会。人工智能是驱动新一轮科技和产业变革的重要动力源泉。人工智能的发展不但已从过去的学术牵引迅速转化为需求牵引，其基础和目标也在发生变化。人工智能技术在大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统五大发展方向的重要性和影响力已系统展现。在规划及产业的推动下，这五个方向和5G、工业互联网、区块链一起正在形成更广泛的新技术、新产品、新业态、新产业，使得制造过程更智能，供需匹配更优化，专业分工更精准，国际物流更流畅，从而引发经济结构的重大变革，带动社会生产力的整体跃升。另外，人工智能也正在赋能智慧电力、智慧交通、智能城市、智慧医疗、智慧农业等方向，带动各行各业从传统发展模式向智能化转型。总之，人工智能正不断重新定义人们的生产、生活的方方面面，同时也为我们带来了前所未有的机遇和挑战。Chat GPT 的问世使 AI 又前进一大步。数据、算力、算法曾是人工智能发展的三大核心要素，现在开始转向大的数据、模型、知识、用户等四大要素。其中，数据是人工智能算法的“燃料”，融入知识的大模型是人工智能的基础设施，大模型的广泛使用则是人工智能系统进化的推动力量。从传统作坊式小模型向百亿千亿参数大模型的演进中，参数越多，训练的大数据越广泛、通用效果就越明显，越似乎人脑，但对算力要求也越高，杜绝偏差的难度也越大。人工智能迭代发展过程中，顶层设计要考虑到行业中数据的相容与特色、知识的建构和发展，序言二算力设施的同步演进，形成合力，支撑人工智能产业升级换代。在这场人工智能的变革浪潮中，如何把握人工智能技术的发展趋势，将其应用于实际行业场景，以实现更高效率、更低成本、更广覆盖度地赋能行业智能化，已经成为社会各界关注的焦点。行业智能化转型过程中遇到的其中一个关键挑战是在各行业与AI之间的知识沟通，培养两栖人才。本书通过一个通用的系统工程框架比较全面地解析了该问题的解决之道，来指导行业智能化转型这个复杂的系统工程。通用的智能化系统框架像人体一样，有大脑、五官、经脉、血液、手脚、知识等，可感知，能学习，会思考，会进步。结合行业数据、知识的积累与融合，用户的体验与反馈，才能更好地支撑 AI 在行业中的发展。人工智能将触发广泛的行业变革。未来十年，AI 的主战场正是在各行各业。我们不但要研究语言模型、图像模型、视频模型等等基础大模型，还要进一步创建行业知识与数据集，训练各行业的垂直模型，推动数据和知识双轮驱动的人工智能。数据和知识的结合将让人工智能走向更深入、更专业、更广泛。另外还需要加强安全可信、政策标准等方面的投入，以更全面、更有效的力度推进行业智能化的发展。本书列举了人工智能技术使能不同的企业生产场景和民生场景。例如，在AI使能企业生产部分，本书提出了大模型支撑不同业务场景：视觉大模型应用于安监生产；语言大模型应用于经营管理；多模态大模型应用于决策指挥。在 AI 使能民生部分，通过使用人工智能技术，提高医学影像诊断的精准性、标准化和自动化。 书中对智慧煤矿、智慧钢铁、智慧港口、智慧城市交通、智慧航空、智能铁路、智慧城轨、智慧油气、智能制造、智慧电力等企业生产场景，以及城市治理、气象预报、智慧影像、精准医疗、智慧水务等民生场景的深入分析，还列举了大量生动的案例，这些案例分布在矿山、电力、制造和大企业、机场和轨道交通、公路水运口岸、油气、金融、智慧城市、政府及公共事业等众多领域。充分体现了人工智能在各行各业应用中具有巨大潜力和广阔空间。总的来说，本书总结了华为过去几十年的技术创新研究和对行业智能化的实际应用效果，通过独特的视角和深入的思考，考察了人工智能技术在行业智能化中的关键作用，展示了如何将人工智能技术与传统产业深度融合，推动产业升级和转型，为经济智能化转型提供了有益的经验与借鉴。当前，中国正以“万水千山只等闲”之势，生机勃勃地前进在行业智能化转型的大道上，产业界、学术界、行业用户正在一起合力构建一个万物互联的智能世界，打造无所不及的AI。智能化的未来，是全人类共同的未来，每个国家都有权利和需求参与到智能化的发展进程中来，共同推动智能化技术的应用和创新，带动全球经济和社会走向一个高质量、高水平的快速演进期，以造福全人类。中国工程院院士、浙江大学教授国家新一代人工智能战略咨询委员会主任 1760年到1840年的第一次工业革命，主要技术手段是煤炭、蒸汽机，将人类带入了以机械化为特征的蒸汽机时代。19 世纪末到 20 世纪初的第二次工业革命的主要技术手段是电力、石油，将人类带入了电气化时代。20 世纪60 年代开始的第三次工业革命主要技术手段是计算机、互联网，将人类带入了自动化或网络化时代。21 世纪初的第四次工业革命则以大数据和人工智能技术为核心，以互联网承载的新技术融合为典型特征。相比前三次工业革命为人类社会带来的进步，第四次工业革命将人类带入了更高层次的智能化时代。人工智能技术不断演进，成为第四次工业革命的关键新兴技术，成为当前最具颠覆性的技术之一，是行业转型升级的重要驱动力量。人工智能作为一项战略性技术，已成为世界多国政府科技投入的聚焦点和产业政策的发力点。全球 170 多个国家相继出台人工智能相关国家战略和规划文件，加速全球人工智能产业发展落地。具体而言，美国将人工智能提到“未来产业”和“未来技术”领域的高度，不断巩固和提升美国在人工智能领域的全球竞争力；欧盟全面重塑数字时代全球影响力，其中将推动人工智能发展列为重要的工作；英国旨在使英国成为人工智能领域的全球超级大国；日本致力于推动人工智能领域的创新创造计划，全面建设数字化政府；新加坡要成为研发和部署有影响力的人工智能解决方案的先行者；基于当前复杂多变的国际形势，中国一方面要加强人工智能基础核心技术创新研究，培育自主创新生态体系，另一方面要推进人工智能与传统产业的融合，赋能我国产业数字化、智能化高质量发展。算力、数据、算法已经构成了目前实现人工智能的三要素，并且缺一不可。人工智能算力是算力基础设施的重要组成部分，是中国新基建和“东数西算”工程的核心任务抓手。预计到2025