21世纪经济报道记者 曹媛 深圳报道 四家企业的差异化AI布局也"浮出水面"——华为致力于给千行百业提供"超级底座"，腾讯重塑C端服务打造"超级入口"，平安打 造专业领域"超级客服"，比亚迪以AI重构出行打造"超级终端"。 尽管定位不同、行业各异，但这四家企业正以多元路径推动AI深度融入千行百业，既体现出深圳"场景应用最开放、算力供给最 普惠、产业生态最健全、创新创业最便捷"的发展优势，也折射出我国AI产业从技术突破到场景落地的最新趋势。 在"深圳创新四姐妹"等企业的带动作用下，深圳人工智能产业创业氛围浓厚、科技创新力强。《深圳市加快打造人工智能先锋 城市行动计划（2025—2026年）》中明确，到2026年，深圳全市人工智能企业数量超3000家，独角兽企业超10家，产业规模年 均增长超20%。 11月的深圳，被誉为"中国科技第一展"的高交会与"中国规模最大金融盛会之一"的深圳金博会相继闭幕。高交会作为全球科技成 果的"首发秀场"，此次意向成交与投融资金额突破1700亿元；金博会是金融赋能实体的"实践窗口"，此次部分项目意向与投融 资金额达10.55亿元。 记者注意到，在这两大顶级展会上，"深圳创新四姐妹"（ ...

11月19日至21日，第十九届深圳国际金融博览会在深圳举行，华为联合12家生态合作伙伴集体亮相，聚 焦金融行业核心系统改造与AI建设等核心需求，展示在金融行业的投入与实践、在自主创新根技术和 生态方面的最新进展以及金融ICT基础设施产品与解决方案，为金融行业打造数字底座，为数字金融高 质量发展提供新路径和新动能。 据介绍，过去几年，华为总结和沉淀了一套AI应用落地工程方法，可帮助行业机构快速开展场景落地 创新。根据历史经验，AI的应用创新落地过程中，模型能力仅占10%，工程能力占到了90%。华为在行 业实践中沉淀5个工程能力，包括算力工程、数据工程、知识工程、模型工程及Agent工程，基于这5个 工程能力，华为可协助客户在具体场景中去做工程化的落地，并帮助客户自身去掌握这种工程能力。 华为深圳政企金融系统部部长杨美玲对记者表示，AI将深刻改变金融机构的业务模式、运营流程和风 控机制，在上述关键业务领域渗透率已达70%，成为金融机构的核心竞争力之一。基于昇腾的算力平 台，华为与全国金融行业客户已共同在300多个创新应用场景展开实践。 展台现场的华为专家告诉记者，AI大模型如今已广泛在深圳金融机构中落地应用。比如 ...

来源：环球网 【环球网科技报道 记者 张阳】在数字经济深度与实体经济相融合的当下，AI技术已从实验室走向产业 一线，成为驱动千行万业变革的核心力量。然而，企业在智能化转型中普遍面临"投资难见回报""数据 难转价值""应用难规模化"三大痛点。在华为全联接大会2025上，华为公司高级副总裁、企业销售总裁 陈雷发表"跃升行业智能化，千行万业启新程"主题演讲。演讲不仅通过真实案例拆解了行业智能化的实 践密码，更提出"ACT三步走"实施路径，为企业破解转型困境提供了系统性解决方案，其观点背后折射 出的行业趋势与实践逻辑，值得深入解读。 华为公司高级副总裁、企业销售总裁 陈雷 从案例到规律：五大关键发现锚定行业智能化核心痛点 陈雷在演讲中提出，"人们已不再问"为什么（Why）"要用AI来赋能千行万业；现在，更多人关心的 是，AI技术要如何（How）才能真正为千行万业创造实实在在的价值。"这一转变，精准地捕捉到了当 前AI产业发展的关键瓶颈，即技术能力与商业价值之间的鸿沟。 华为并未空谈理论，而是实践出真知。通过电力、医疗等垂直行业的实践案例，直观展现华为的解决方 案，通过具象化的成果验证AI的价值。 电力行业的实践聚焦" ...

产业 AI 如何落地？华为"三步走"路径为企业解题。 在智能化浪潮席卷全球的时代，没有一家企业不在拥抱AI，但真正能够将其转化为核心竞争力的仍然 凤毛麟角。当众多厂商仍在比拼模型参数之多、算法之新时，更亟待解决的问题是，如何让AI在真实 的业务场景中跑起来，并创造出真金白银的商业价值。 这也是华为试图解答的核心命题。9月19日，在华为全联接大会2025期间，华为公司高级副总裁、企业 销售总裁陈雷分享了华为在智能化转型过程中的实践与思考——当AI成为业务创新的核心驱动力，企 业应该如何找到最适合自己的智能化升级路径。 于是，华为将自身的实践经验输出，联合伙伴发布了涵盖政务、教育、医疗、金融、制造等在内的9大 行业解决方案。 华为的实践，正在成为一套可复制、可落地的行业标准范式，帮助千行万业找到最适合自己的转型路 径。 智能化转型的五个关键发现 知名市场调查机构Gartner预测，2027年80%的中国企业，将会部署本地多模型的AGI；到2029年60%的 企业将把AI融入生产系统和产品服务，并成为收入增长主要驱动力。 但有了现成的技术，企业就能拿来用吗？现实是，技术供给和业务价值之间，仍然存在着一道巨大的鸿 沟 ...

Core Viewpoint - The article discusses how Huawei aims to help enterprises effectively implement AI as a core driver of business innovation through a structured approach, addressing the gap between technology supply and business value [3][8]. Group 1: Huawei's AI Implementation Strategy - Huawei has developed a "three-step" approach to guide enterprises in their AI transformation: assessing high-value scenarios, calibrating models with vertical industry data, and scaling AI agents to reshape key business processes [13][15]. - The company emphasizes the importance of selecting the right business scenarios for AI integration, as the value of AI lies in its deep integration with core production processes [9][10]. - Huawei's experience has led to the creation of nine industry-specific solutions across sectors such as government, education, healthcare, finance, and manufacturing, establishing a replicable industry standard [5][6]. Group 2: Key Findings on Intelligent Transformation - Five critical insights were shared regarding intelligent transformation: the significance of scenario selection, the quality of domain-specific data, the rapid scaling of AI agents, the emergence of human-machine collaboration, and the necessity of systematic governance and risk management [9][10]. - The article highlights that generic models are insufficient for industry-specific applications; enterprises must leverage high-quality data to train and fine-tune models for competitive differentiation [9][10]. Group 3: Huawei's Competitive Advantage - Huawei's extensive experience in digital transformation and its comprehensive end-to-end solutions in AI, from foundational computing to industry applications, position it as a preferred partner for enterprises [21][22]. - The company has established a robust ecosystem with over 6,300 partners, enabling it to translate generic AI technologies into customized solutions that address specific industry needs [24][25]. - Huawei's approach focuses on creating a sustainable ecosystem that fosters innovation and collaboration, ensuring that AI technologies benefit both industries and society as a whole [25][26].