共赢行业智能化
华为全联接大会2024专刊

AI的发展速度之快，让我们目不暇接，几乎每个季度都有令人惊讶的新技术、新模型的发布。

对很多企业来说，是要积极投入AI中，还是观望等待？我想分享我们团队的一些成果。

过去三年，我们把盘古大模型应用到30多个行业，400多个应用场景中。

我们看到：

AI 大幅加速产品上市。尤其是以前研发周期长的领域，如药物研究，通过AI进行药物筛选，新药的发现周期可以从 3 年缩短至半年。

AI 正在彻底改变科学计算。如在气象领域，基于传统数值计算的台风预报，原来需要3000台服务器4 小时，现在通过气象AI大模型，缩短到了一张AI卡 1.4 秒，可以输出更精确的预报结果，效率提升了一万倍。

AI 极大地提升了作业效率。如在煤矿井下作业场景，通过AI视觉大模型技术，将视觉识别准确率从 56%提升至 98%，让工人不必下井，就可以操作大型矿机。

有了AI 助手的帮助，弥补了员工经验和知识的不足，减少操作失误，让员工平均工作效率可以提升30%。

华为云的实践，让我们感受到智能时代已加速到来，所有的企业都应该积极做好准备。

图：华为常务董事、华为云CEO 张平安

构建AI原生思维从现在开始

面向智能时代的到来，企业如何抓住机遇，用AI构筑自身领先优势？

我认为最核心的是，从现在开始，就要构筑起AI 原生的思维。将AI技术和工具作为核心要素，来重新思考和设计企业流程、IT架构、业务创新，充分发挥AI的潜力，提高效率，创新业务模式，解决复杂问题。

首先，我们要积极地拥抱 AI，敢于开放场景，构建企业的AI平台，让AI服务于企业的核心业务。通过我们的实践看到，越早引入AI，就越快收到成效。

第二，AI的算力至关重要。需要构建与企业需求相匹配的AI 原生基础设施。

第三，数据质量决定AI模型的效果。要构建起以知识为中心的数据底座，让数据更好地服务于AI，而不仅仅是用于商业分析。

第四，围绕业务场景，构建合适的AI模型。模型不是越大越好，也不是一个大模型可以适用所有的业务场景。

构建多元算力、弹性、高效的AI-Native云基础设施

从华为云上我们看到，客户对AI算力的需求高速增长。到今年年底，我们预计对AI算力的需求可能超过对通用算力的需求。

以AI算力最优，构建弹性、高效的多元算力基础设施是AI发展的关键，也就是说构建AI-Native的云基础设施是至为关键的。

面向高速增长的AI算力需求，我们已在华为的贵州、安徽、内蒙三大核心枢纽配备充足的AI资源。客户即可通过公有云的方式，按需获取弹性AI算力，也可使用专属的AI大模型算力专区。同时，客户也能将AI算力，通过华为云的全栈技术，部署到自己的机房。客户专有的AI算力，和弹性的AI算力具备同样的高可靠和高性能。

企业在云上构建AI算力的好处是不必操心风火水电，不必高成本储备AI服务器，更不必担心AI处理器的快速更迭。在云上可以随时按需获得最先进的AI服务。

面向智能时代，模型参数已由百亿走向千亿、万亿。为满足AI算力爆炸性增长，满足高可靠、高效能的要求，我们推出了全新的AI Native的云基础设施CloudMatrix，创造性的将CPU、NPU、DPU、存储和内存等资源进行对等全互联，为客户提供澎湃的AI算力。

Al Native 云基础设施 CloudMatrix正式发布。

这是业界第一个为AI而生，异构多元算力性能最优的“云架构”。基于CloudMatrix的新一代昇腾AI云服务将于年底上线，欢迎各位客户使用。

构建以知识为中心的数据底座

当前，很多企业都建有数仓和数据湖，用于企业商业智能。但面对AI的大模型，当前的数据平台还不能很好地为大模型使用，还需要进行大量数据准备、知识抽取。面向智能时代，我们需要构建服务于AI模型的、以知识为中心的数据底座。

首先，要能对数据湖的数据进行语义抽取，将数据与业务语义进行关联，转化为企业领域知识。

其次，要能通过AI自动生成大模型所需要的问答对、图文对，能将业务知识高效提供给大模型预训练和微调。

另外，要基于企业已积累的大规模数据，通过AI自动构建起企业的知识图谱。让业务人员可以通过企业大模型，用自然语言对话方式，来快速实现各类任务。

为此，华为云全面升级了DataArts数据治理生产线，为客户提供面向AI、以知识为中心的数据底座，包括AI和大数据融合引擎、数据开发治理、知识服务和数智应用使能服务。

构建多模态、多尺寸模型，实现场景与模型的最优匹配

企业应用场景的多样性，决定了我们必须构建起多模态、多尺寸的模型，实现场景与模型的最优匹配，满足企业对大模型经济性和专业性的需求。

最近，华为云发布了盘古大模型5.0，它是一个全系列、多模态的大模型，有可运行在端侧的盘古E系列、高效推理的盘古P系列、处理复杂场景的盘古U系列、企业的统一AI大脑盘古S系列，参数规模从十亿到万亿。华为盘古大模型不仅包含自然语言处理、机器视觉和多模态，还包含预测大模型和科学计算大模型，让企业能在全业务场景使用盘古的系列大模型。

具身智能是工业界迫切需要攻克的场景。华为云与深圳市宝安前海合作共创，成立了具身智能产业创新中心。通过云侧智能和端侧智能协同，极大降低端侧设计的复杂度，大幅提升具身智能在工业场景的泛化能力和任务执行能力。通过端云智能的结合，我们在创新中心已经把机械臂的操作精度从毫米级提升到百微米，刚性零部件的动态插装成功率达到99.99%。

多模态生成方面，我们进一步增强时空可控生成能力。以自动驾驶训练为例，我们不仅可以生成汽车正常行驶的场景，还可以生成随机性、偶然性、对抗性场景。我们将交通流、路网信息与大模型结合，生成超车、紧急变道等复杂场景。通过可控生成，大幅降低了智驾训练对海量路采数据挖掘的依赖。

勇敢拥抱AI，开放价值场景

通过我们与数百个客户的AI创新项目，我有一个深深的体会：智能世界正在加速而来。我们需要建立起AI原生的思维，去迎接明天。那就是：积极拥抱AI，勇敢地开放企业的价值场景，让AI的模型、算力、数据的飞轮围绕着业务飞转起来！

华为云全球存算网，50ms时延覆盖

为更好地服务全球客户，我们构建了KooVerse全球存算网，覆盖全球33个区域93个可用区，打造50ms优质体验服务圈，服务170多个国家和地区的客户。基于华为云，客户可以获得最前沿的技术、广泛的全球覆盖和优质的体验。

主机核心业务上云

在中国的银行领域，除了数据中心上云，我们还做得更多。我们和中国的多家银行携手，将核心业务从主机系统搬到云上来，加速核心业务的现代化。

我们基于华为云的分布式云底座构建了秒级感知硬件故障的能力；基于弹性负载均衡、金融级分布式中间件，支持业务单元化部署；基于GaussDB分布式数据库，实现了业务的快速、大容量的扩容和多地多活容灾。在云上构筑了5个9的金融级高可用。

我们以1分钟发现故障、5分钟定界、10分钟恢复为目标，构筑了智能故障定界能力，让大规模云基础设施运维更加高效。华为首创操作系统原地无感升级的技术，升级过程不再需要迁移虚拟机，还可以批量并行升级，将数千个主机节点的升级时间从原来的数十天缩短到5个小时以内，大幅提升了云平台演进效率。

目前在中国大部分的银行选择华为来构筑云上新核心。

华为主机上云解决方案，面向全球客户，正式发布。

云上跃迁，迈向智能世界2030

智能化已成为最确定的发展趋势，云和AI则是推动企业创新和增长的核心驱动力。

我们为大家带来《云计算-智能世界2030》报告, 对行业未来场景和关键技术特征进行预测，欢迎查阅。

预测未来最好的方法就是参与未来、创造未来。

华为云希望与广大客户和伙伴一起携手：云上跃迁，重塑千行万业，共同迈向智能世界！

数字化转型，是企业追求高质量发展的一个必答题。华为从2016年底全面启动数字化转型，我们提出要以业务和技术双轮驱动，促进公司主要业务成功为目标，全面提升客户体验和公司的经营效率，进而通过创新来改变公司的增长模式。

2019年，我们面临美国制裁打压和业务连续性的问题，既要结合智能化和数字化的进程，同时又要解决向下扎到根，突破生存底线的问题。在数字化转型的过程中，我们坚定地依托华为云构建的强大的数字化能力，坚定地推动全面上云，构建公司多元算力，摆脱对美国制裁，打造了新型的数字基础设施和平台能力。我们依托华为云推进了整个公司的企业应用全面现代化，通过云化和服务化，实现了整个资源的效率从过去传统不到20%提升到40%以上，同时也极大地提升了公司整个生产办公系统的稳定性、韧性和安全性。现在，我们构建了全球整个生产办公系统，可用性达到了“五个9”以上。

近两年来，随着生成式AI高速发展，人工智能是我们这个时代面临的最大一次革命，正在改变着千行万业。AI既是这个时代革命的工具，也是一次工具的革命。华为通过组建了人工智能使能部，推进全面“业务+AI”赋能内部业务实现智能升级，把AI这个时代工具跟华为的数字化进程进行深度结合，各个业务领域进行全面的一体化协同，让华为成为行业数字化、智能化企业的标杆。用一句话总结，数转智改就是：“战略是根本，数据是基础，智能是方向”。

图1：陶景文在华为全联接大会2024作主题演讲

企业全面智能化架构，从1个“T” 升级为2个 “T”

数据底座无论对数字化转型还是智能化，都是非常重要的一步。数字化建设能做得多深入，人工智能在企业或者行业里的垂直领域能做得到多高的应用水平，取决于企业数据治理的水平和数据的质量。华为数字化转型的第一个项目就是构建整个公司的数据治理和数据平台服务。我们花了差不多18个月，在整个公司围绕着从联接、汇聚到智能三个步骤，打造了第一个“T”，也就是华为第一代的数字治理和数字平台服务的能力。

在开展智能化的过程中，我们发现一个企业要构建高质量的AI应用能力，必须要有高质量的企业垂域的数据质量，同时要跟企业的支持中心做很好的结合。但我们也注意到，在引入AI的过程中，过去在工业化、信息化、数字化过程中形成的大量的结构化数据和非结构化数据，并不能直接被AI所识别和学习。因此，在推进公司智能化升级的时候，我们又升级了数据的管理体系和平台服务。

我们提出，要升级AI数据治理体系，要将AI模型跟数据工具链深度整合，要在传统数据治理和数据平台的基础上，叠加一层AI安全治理和AI数据工具链，再基于华为云新型的AI算力平台，构建了企业新型的AI数据服务，这就是我们讲的第二个T。我们认为，未来所有的企业，要想管理好数字化转型和智能化，这两个数据底座是基本的，也是企业必须要构建的关键能力。

图2： 企业全面智能化架构，从数字化的1个“T”升级全面智能化的2个“T”

“场景+流程+组织+数据+IT”，按三层五阶八步落地

AI是这个时代面临的最大一场革命。企业要把AI变成一个真正能给业务带来价值的服务，一定要跟企业的流程、组织、IT、数据以及业务场景深度结合。

根据华为实践经验，我们把这套工程方法总结为“三层五阶八步”。三层分成了重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用，“五阶八步”就是从业务场景出发，沿着业务流程、组织，数据和应用指导业务如何一步步落地企业的AI。

首先，要定义好企业的AI场景，并不是所有的场景都适合AI的。我们总结了AI场景“十二问”，作为选择智能业务场景的关键手段。

其次，要重塑现有业务流程，将AI快速融入到实际业务场景中。以客服为例，华为有1万+坐席的呼叫中心，通过AI实现了客服回答准确率达到了96%，同时，我们意识到客服的海量数据和自然语言信息，可以帮助业务发现新的机会点，呼叫中心已经成为华为数字化智能化世界的客户工程部。

同时，企业里人人懂AI，会用AI将是工作的基础，我们成立了AI组织，开展AI训战提升公司AI人才浓度，并将AI融入任职标准，保障人员长期发展。只有掌握好AI技能，才能够对知识、数据和AI持续做好积累与运营。

场景驱动，解决企业海量、重复、复杂问题

华为在推进AI的过程中，在公司开发、销售、服务，采购供应渠道等核心业务上，都启动了核心应用。但我们并不是全面覆盖、大范围推进，而是做深做透一个，研究一个，再预研一个。下面举三个例子。

在合同领域，华为有3000+合同模板，38万+风险项，通过对象/过程/规则的数字化，实现多人并行对一个合同，进行高质量高效率协同，实现了多语种合同要素条款智能提取和比对，风险作业从2小时缩短到5分钟。

在研发领域，开发效率成为公司关键能效。我们给11万多研发员工配备了开发助手，利用大模型自动提取作业上下文信息，实现代码行级续写、函数生成、代码解释和注释，首行命中率已经达到了53.7%，采纳AI生成代码700万行/年。

在制造领域，我们组合决策式和生成式AI，多模型“系统工程”，利用华为云多模型能力，构建了计划求解器，AI视觉质检、装备预测性维护、制造知识赋能等能力，提升了制造整体生产力，订单交付周期缩短了30%以上。

最后，并不是每一个企业都需要去做基础大模型。我们认为，企业选择一个合适的模型，加上企业垂域的数据，来构建垂域企业的模型是关键动作。在这个过程中，大多数企业应该要做好模型的选择、测评和引入，同时要构建自身的AI数据生产线和AI增强训练的工具链，使得AI能够快速实施，最后做完AI，要能够融入到企业的应用里。

企业的AI是有边界的，企业直接使用外部的基础模型是有风险的。因此在引入AI的同时，也要关注AI的安全和治理，通过有效的治理可以促进企业数字化转型和智能化升级，从而实现企业的高质量发展。

AI进入大模型时代，模型规模、序列长度、多模态等快速发展，同时AI Agent、RAG、SFT、COT等技术大幅改善AI幻觉、逻辑错误等问题，LLM的准确度已达91%以上，基本达到企业使用标准。今年，大模型推理应用爆发增长，全球用户数已达到2.3亿，AI的使用费用也在快速下降，逐步满足企业落地的经济性。技术和经济性的满足，推动了AI加速走向行业，中国已有53%的中大型企业启动了生成式AI的探索，并在营销、研发、IT流程等数字化成熟的场景初见成效。

然而，企业的数智化升级是一个系统工程，面临基础设施、数据、场景、业务集成、生态协同等诸多挑战，任何瓶颈都会导致生产力无法充分释放。当前，企业仍面临着50%设备未联网，50%数字设备5年未升级。已联网的业务也存在数据分散保存、无统一视图，即数据孤岛。企业智能化，需要灵活的解决方案来满足碎片化的场景SLA需求，同时还需基于业务数据不断的迭代演进和生态协同。

面向上述挑战，我们围绕企业的数据流，从数据的联接存储、到模型的开发训练、再到应用的推理部署，通过打造新型数智基础设施，全流程使能行业数智化升级。

图1：华为董事、ICT产品与解决方案总裁 杨超斌

数据沉淀：数字化的深度，决定智能化的高度

数据的互联和存储是基础，数字化的深度，决定智能化的高度。

随着生产数智化的发展，带来大量的“人”“物”和“机”的互联，园区内联接数量将10倍增长，差异化联接需求日益凸显。企业沟通协作更加频繁，视频会议每年增长30%以上，华为每天就有8万场次，保障会议质量成为CIO的重要任务。最后，业务上云和混合办公带来更多的企业网络暴露风险，企业遭受的勒索攻击次数每年增长40%。

为此，我们融合IP、POL、IOT等多种联接技术，基于极简架构，为企业快速打造高品质园区网络，通过端到端切片为不同应用提供差异化服务，保障关键业务质量。

我们通过自身的长期实践，打造了IP网络和IdeaHub视网联动的能力，将高并发情况下的会议时延从200ms降低到50ms、帧率从12fps提升到30fps，解决视频会议常卡顿、体验差的问题。

面对日益严峻的安全威胁，我们打造了跨域安全态势感知解决方案，通过网络、安全、存储和终端的立体联动，可快速发现网络威胁并实时处置，确保关键数据不丢失。

新一代OceanStor Dorado全闪存产品，打破数据孤岛，让数据存得下、流得动、用得好

随着联接数量的增长，企业的业务数据也千百倍的增加，数据规模从PB增长到EB级。但是，不同业务的数字化进程不同，数据分散在不同地域、不同设备上，缺乏统一视图，无法高效利用，数据孤岛制约着企业数智化发展。为此，华为推出“一湖三池”的存储解决方案，让海量数据资产存得下、流得动、用得好。

首先，通过Omni-Dataverse全局文件系统，完成跨地域、跨设备的数据资产全局可视、可管，数据访问入口也实现统一。

其次，利用数控分离等创新架构设计，实现TB级聚合带宽，4倍提升数据吞吐速度，支持RAG向量新数据范式，提升AI训练和推理的数据供给。

最后，结合8倍高密硬件设计和算法创新，支持EB级容量平滑扩容，以满足未来多模态、万亿参数大模型对容量的需求，并通过6层数据保护技术和3倍的备份性能，为数据安全保驾护航。相信新一代Dorado一定能够更好的激活企业数据价值。

华为iMasterCloud云管平台，打造企业极致运维体验

运维管理是企业数智系统的中枢，随着园区ICT设备的倍增，设备种类型号繁杂，老旧混杂，导致业务开通及维护更为复杂，跨产品、跨系统的高效运维已成为企业难点。同时，当前75%的中小企业无专业运维人员，54%的客户呼唤一站式的运维服务，并期望灵活部署。为此，我们推出了iMasterCloud云管平台，支持云上和本地两种部署模式，提供极致的运维体验。

首先，为了让企业能统一管理网络、安全、存储、会议终端等产品，提升运维效率，打通不同产品的跨域运维数据，实现一站式管理。

其次，为了进一步帮助企业降低对ICT专业技术人才的依赖，让大量的ICT问题不再依赖于人、不再依赖于工程师的经验和时间，我们为企业提供了专家式AI辅助能力，把问题交给AI来快速闭环和处理。

同时，为了让ICT系统更方便地与业务系统对接集成，我们的平台可以面向具体业务提供场景化能力开放。平台将于明年H1正式对外开放，欢迎大家使用和反馈。

智能觉醒：训练系统的可用性，决定智能化的速度

数据沉淀是智能化的基础，模型训练是智能化的核心，训练系统的可用性，决定智能化的速度。

无论是模型预训练还是增量训练，都需要基于业务数据快速迭代，Time to Accuracy是最关心的指标之一，也代表着企业投入训练的成本。然而，在预训练阶段，集群的资源利用率普遍不高，稳定运行时长仅为几小时，随着集群规模的扩大，问题还在进一步恶化。面向场景的增量训练，所需的模型、微调算法、工具能力也相对零散，缺乏体系化的能力，难以实现AI模型的快速迭代。

我们基于华为在计算、网络、存储等ICT硬件领域的工程经验，全新打造了新一代的AI计算集群。结合上层的通信算法、并行加速算法、开发工具链以及系统运维上的积累，打造了更高效、可靠和易用的训练平台，从预训练到增量训练，使能客户敏捷高效开发最合适自己的大模型。

新一代AI集群Atlas 900 A3 SuperCluster，从节点创新到系统创新，重塑AI集群标准

由服务器、存储、网络等设备堆叠而成的传统集群，在大规模训练时，资源利用率低，故障频发，严重阻碍着AI发展和创新。

Atlas 900 A3 SuperCluster基于超节点设计，突破Scale Up物理节点计算瓶颈，让成百上千个NPU以TB级带宽超高速互联、内存统一编址，就像一个节点一样高效工作。

在超节点基础之上，我们针对大模型训练的负载特征，自上而下设计AI原生的智算集群，通过算、网、存等跨域技术协同，进一步提升Scale Out的集群计算效率和可靠性。

Atlas 900 A3 SuperCluster的平均无故障运行时长从几小时提升到几天，训练效率也提升了2.7倍，让大模型训练变的更快、更简单。

华为CCAE集群自智引擎，定义集群管理平台标准

集群能否长稳运行，不仅依赖高质量硬件和先进的架构，也与设备运维管理关系密切。当前业界运维管理现状是多套运维软件并行，协议不互通，跨域故障无法快速定位，大规模集群的高效运行得不到保障。

依托三十多年的ICT设备管理运维经验，我们打造了集群级的运管平台：自智引擎CCAE，并定义大规模集群运维管理的标准。

第一，集群系统从传统的单域分管，走向计算、网络、存储的全域统管，实现跨域故障快速定位，并在业界首次实现超大规模集群级别的“0”隐患启动，故障“1”分钟感知和“3”分钟定位。

第二，可管理的集群器件数从百万级提升至亿级。CCAE首个实现亿级器件的全量纳管，并提供数字化地图，支持精细的故障排忧和资源优化。同时我们也开放管理能力的接口，支持客户快速对接自有运维系统。

第三个新标准是故障主动预防。CCAE集成多种故障机理模型和预测算法，及时感知亚健康模块，提前预防核心器件失效，让集群告别慢节点慢网络，可长时间稳定运行。欢迎大家多使用CCAE，我们也会持续夯实能力，支撑稳定生产、保护投资收益。

通过华为与科大讯飞的合作，昇腾提供了丰富的算子库，可以让昇腾上的软件开发变得更加简单、高效、可靠。同时计算性能也可以与业界主流厂商比肩。 基于这种软硬件架构我们搭建了一站式平台，客户可以使用科大讯飞的星火大模型开发自己的应用，该平台集成了53个AI智能体，可以理解病历，生成医疗文档，以及进行医疗推理。借助其编程功能，该平台还使客户能够开展数据分析，以及商业规划。

华为在计算、存储、通信等方面取得了快速进步，科大讯飞也在大语言模型研发上保持领先，我们有信心，一个“AI为每个医生充当诊断助手，为每个人充当健康助手”的世界，很快就会到来。

——讯飞医疗科技股份有限公司总裁 陶晓东

行业赋智：推理系统的灵活易用，决定智能化的广度

人工智能要释放价值，千行万业的推理应用是关键。推理系统的灵活易用性，决定着智能化的广度。

为了支撑客户多样化的推理开发需求，满足在不同场景SLA。我们提供从模组、标卡、小站、到服务器的全系列推理产品，支撑客户多种部署形态需求。软件上提供昇腾推理引擎MindIE，兼容业界或客户的推理生态, 提升开箱性能，降低开发门槛。

同时，MindIE集成了业界最先进的推理加速技术，比如通信-计算融合算法、多级KV-Cache、PD分离等，大幅提升企业AI落地的经济性。

联合伙伴打造企业级AI解决方案，为企业提供开箱即用的智能化引擎

对于企业来说，一个模型最终集成到业务系统中，其实存在很多断点。开箱即用的解决方案是企业落地AI最便捷的方式之一。

为此，我们联合伙伴共同打造了企业级AI解决方案，华为提供硬件以及AI框架、微调套件、工具链、推理引擎等所需的软件，伙伴结合他们的各种参数大模型，整合集成到解决方案中，为客户提供 从增量训练到应用部署 的全流程能力。

目前，昇腾支持50多个开源或私有的基础大模型，使能20多家原生伙伴开发出了100多个场景化企业级AI解决方案。

比如，科大讯飞的代码开发一体机，已在多个行业得到规模应用。在交通银行，已覆盖了全行3600多名软件开发人员，AI生成的代码采纳率达30%，整体开发效率提升15%。

使能伙伴打造多样化产品，共筑产业生态，加速走深向实

行业场景的碎片化一直是制约AI规模落地的核心挑战，为了覆盖更多场景的智能化升级需求，我们也持续开放昇腾、鲲鹏硬件，并通过研发、生态、销售等支持，使能硬件伙伴打造更加多样化的产品，完善产品组合，进一步满足客户差异化需求。

经过这一年的蓬勃发展，我们的硬件伙伴数量已经突破100家。各伙伴深耕细分场景，开发出200多款满足场景化产品和解决方案。

未来，我们相信在与伙伴的共同努力下，必将打造更繁荣的产业生态，不让任何企业在智能化时代掉队。

构筑新型数智基础设施，全流程使能行业数智化

华为将聚焦ICT产品和技术，持续深耕，使能千行万业的客户，构筑新型数智基础设施。协同伙伴，使能企业高品质联接，打破数据孤岛，加速行业AI走深向实。

技术在演变、产业在转变、时代在蜕变，应对变化最好的办法就是迎接变化，拥抱变化。

让我们携手奋进，共筑坚实数智根基，共赴行业数智未来！

图2：构筑新型数智基础设施，全流程使能行业数智化

人工智能技术正以前所未有的速度和力量重塑着各行各业。在金融领域，中国工商银行将行业通用模型应用于风险防控，实现了对工业工程融资项目建设的进度监测，监测精准度提升约10%；在医疗领域，基于AI大模型的“良医小慧”，能够解释超过4500个检验项目和2800种疾病，有效提高医院的诊疗效率；在制造领域，上海宝武钢铁通过AI技术赋能热轧生产，精轧宽展预测精度提升5%以上，预计每年可以多产钢板2万余吨，增收9000余万元。根据华为的市场洞察预测，到2026年，AI在行业核心业务场景的渗透率将达到30%。

在AI无处不在的今天，智能化已深入干行万业，企业领导者需要通过制定AI-Ready的网络基础设施战略，助力企业拥抱智能化转型、捕获智能化机遇。

——IDC集团副总裁，亚太区总经理 Sandra Ng

面向Net5.5G时代，华为星河AI网络全面升级

行业智能化的深入发展对网络的应用场景、系统架构和关键技术等也提出了更高的要求，驱动着数据通信网络迈向Net5.5G时代。围绕Net5.5G网络的演进方向，华为星河AI网络通过引入智能化技术，在园区网络、广域网络、数据中心网络以及网络安全等四大领域全面增强网络能力，旨在精准契合智能时代各行各业对网络的多样化需求，帮助客户抓住智能化发展机遇。

图：华为星河AI 网络解决方案

星河AI园区网络：AI 使能体验建网，跃升企业数智生产力

随着企业数智化转型不断深入，园区网络的联接范围不断扩大，联接对象不断增加，园区网络面临全新挑战。具体而言，两大难题尤为凸显。首先，据Gartner预测，未来两年超过80%的企业将融入生成式AI办公，每人将配备3至5个AI助手，这将导致园区终端联接数激增5倍，带宽需求增长10倍，流量会话数更是攀升至原来的10倍甚至100倍以上。如何在高并发环境下确保用户的体验，是园区网络亟需解决的首要难题；其次，音视频流量正以每年30%的速度迅速增长，视频会议已经成为企业办公的核心应用，尤其是高层会议的质量对企业的运营效率有很大影响。如何优先保障关键业务及用户的网络体验，是园区网络面临的另一大挑战。

华为星河AI园区网络通过无线、应用、运维三大体验升级，引领园区网络从联接建网时代向体验建网时代跨越。

第一，无线体验升级。华为全球有20万员工，60万终端。过去，由于AP干扰等问题，多用户接入会导致网络性能雪崩，园区无线网络不得不采取限速措施，每终端的带宽上限只有20M，这就导致下载GB级软件镜像需耗时数小时，严重影响开发效率。现在，华为创新地引入X-Wireless智能无线调优算法，实现单AP、AP组、整网三级参数全局最优，打造了带宽不限速、覆盖无死角、无缝漫游的高品质无线园区，下载GB级文件只要几分钟。

第二，应用体验升级。华为每天召开8万余场次视频会议，以前IT报障最多的就是视频会议质量欠佳。这是因为视频会议等应用云化后，其IP地址和端口号不断变化，传统的静态QoS方案已经不再适用，网络需要基于流量特征智能识别出关键应用。为此，华为独家开发了智能调度引擎，通过把轻量化的业务感知模型嵌入交换机和Wi-Fi设备，实现智能、动态地识别应用，并对全业务流关键帧实时检测和调度，从而打造0卡顿的视频体验。针对VIP用户，华为基于独家超帧抢占技术，为VIP提供独享的“专车道”网络资源。即便在网络拥塞的情况下，也能保证VIP用户的时延不超过50毫秒，体验0受损。

第三，运维体验升级。通过业界首个园区数字地图构建用户/终端，应用和网络三层立体可视，体验精准度量，实现一人轻松管理万人园区；网络数字地图结合NetMaster，可实现自然语言交互，脑图联动定位，80%无线故障自闭环，分钟级故障定位。

Abraxas携手华为，通过云管理平台为客户提供全场景全行业的产品组合，运营模式灵活，运维管理智能，技术支持可靠。

——瑞士Abraxas公司首席技术官 Levis Pereira

星河AI广域网络：AI使能新一代自感知自优化智能广域网

企业业务上云入算成为主流，生产网走向IP化，驱动着广域网络革新换代。

首先，以近期热门游戏 “黑神话悟空”为例，很多用户因本地电脑无法满足该游戏对显卡的高要求，购买云电脑服务以获得流畅体验，这就对广域网络提出了新的要求。相较于传统云游戏的网络时延约40ms左右的标准，“黑神话悟空”为保障体验要求时延低于5ms。除了云游戏，广域网络还需满足各行业多样化业务的网络时延等差异化需求。比如，电力行业继电保护要求时延小于5ms，铁路行业FRMCS系统则要求时延小于10ms。这就需要网络能够从海量数据中精准识别特定应用，并实时规划低时延路径。此外，面对云游戏等200万用户同时在线的场景，网络还必须具备百万级低时延路径规划能力。

其次，由于这些都是高价值业务，一旦出现长时间网络故障，影响非常大，所以提升网络的可靠性至关重要。

华为引入AI技术全面升级广域网，实现应用体验“自优化”，网络问题“自维护”。

一方面，升级智能网元，保障关键应用体验。基于应用特征持续进行AI训练，精准识别新应用，准确率达98%，实现从传统链路级到应用级的体验保障；同时，SRv6智能云图算法自动优化路径，可以实现百万路径分钟级调整。

另一方面，升级智能大脑，提升网络可靠性。华为基于历史运维经验库，训练了运维智能体，可以主动分析预测网络隐患，实现90%故障分钟级自闭环。

南方电网全面应用IPv6+技术构建智能数据网，加速数字电网建设，以数字化绿色化“两化协同”促进新型能源体系和新型电力系统“两型建设”的实践。展望未来，南方电网将携手华为持续深化数据通信网络技术创新，以IPv6+为基础，探索内生安全、算力网络、Al通信大模型等新领域的创新应用。

——中国南方电网电力调度控制中心通信处 处长 黄昱

星河AI数据中心网络：高吞吐、高可靠，使能AI算力高效释放

AI大模型迅猛发展，带动算力需求爆发式增长。预计到2030年，全球人工智能算力需求将增长500倍，相比之下，单卡算力仅提升15倍，两者存在巨大的供需剪刀差。通过算力集群优势突破单点算力性能极限，成为满足日益增长的海量算力需求的重要途径。然而，简单地扩大集群规模并不能直接带来集群有效算力的线性增长。因为集群的有效算力除了受限单卡算力和集群规模外，还受到“算力效率”和“算力可用率”这两大核心因素的制约。其中，“算力效率”主要依赖于网络吞吐率，而“算力可用率”则取决于网络的可靠性。因此，提升网络吞吐率和可靠性，是实现算力充分释放的关键。

但在实际AI计算场景中，流量特征表现为流数较少、每条流的数据量较大。使用传统静态Hash算法时，网络节点仅基于本地视角选择流量路径，容易导致链路负载不均衡，整网吞吐率往往仅达50%，从而严重影响大模型训练的效率。

此外，大模型训练周期长，且对故障容忍度较低。网络作为业务流量的交换中枢，其可靠性直接关乎整个集群系统的稳定性。但在大规模集群训练任务中，数以百万计的元器件在高负荷下运转，固有的硬件失效率与庞大的器件数量导致硬件故障频发。以光模块为例，由于常年运行在65℃左右高温，年失效率高达6.3‰，平均每3天便因光模块故障而引发一次训练中断。因此，提升网络的可靠性和故障恢复速度，是当前亟须解决的问题。

星河AI数据中心网络，通过升级算力效率和算力可用率两大关键能力，使能AI算力的高效释放。

一是算力效率升级。NSLB网络级负载均衡算法持续增强，从支持单任务演进到复杂的多任务场景，并实现三层组网超大规模集群下整网吞吐率提升到95%以上，让模型训练效率再提升10%。

二是算力可用率升级。全新推出的星联系列光模块结合独家光模块通道抗损技术，将光模块故障率从千分之6.3降低到万分之4，整网可靠性提升10倍以上。同时，创新闪启技术可保障设备单点故障集合通信不断链，AI训练月级不中断。

中国建设银行联合华为打造了首个金融端到端400GE的AI大模型网络，有效地解决了集群的算力效率和可用率的问题；网络调优后，有效吞吐提升了38%，集群整体的算力可用度提升至98.7%。

——中国建设银行运营数据中心网络通讯处高级副经理 牛文超

星河AI网络安全：AI赋能安全检测，守护智能化基础设施安全

科技如同一把双刃剑，AI技术亦是如此。攻击者利用AI技术快速识别系统漏洞、高效开发攻击代码，相较于传统病毒简单的复制和变异传播方式，AI时代的病毒呈现出高变种、高逃逸以及自动化生成的新特性。据国际知名反病毒测试机构AV-Test的统计数据显示，当前每日新增的病毒数量高达33万，年增量更是数以亿计。这意味着，传统基于特征签名检测的安全防护手段已经失效，企业抵御网络安全风险的难度及成本显著增加。将AI技术融入网络防御体系，实现“以AI对抗AI”，成为当前网络安全防御领域内最迫切的诉求。

华为星河AI网络安全，通过跟踪现网全量流行病毒家族，推理出未知病毒检测、加密流量检测、恶意域名检测、恶意URL检测等18个AI安全小模型，实现未知威胁检测率领先业界14%。同时在设备侧，依托华为独有的AI core和自研操作系统能力，将AI模型下沉到防火墙等设备，实现微秒级AI推理，安全与体验双保障。

在海外某互联网服务商的POC测试中，基于瑞士权威非盈利安全组织Abuse.ch公开病毒库，华为以未知病毒检测率91%脱颖而出，赢得客户信任。

全面智能化的时代已然来临，构建一张领先的数据通信网络已经成为提升企业竞争力的关键一环。华为愿与行业客户和产业伙伴一起，深入行业场景，共同探索新架构、联创新技术、把握新机遇，共赢智能未来。

园区网络联接着人、终端和应用， 视频会议增长和AI终端/应用的普及，带来了园区网络接入密度的3倍增长，带宽需求的10倍增长。用户不仅关注是否能连上，更关注是否连的好，对园区网络无线体验和应用体验提出了更高的诉求。音视频等应用云化，AI应用普及，让人均5+个AI助手，云边端协同频繁，会话10倍增长，对AI应用及音视频的保障提出新要求。同时对智能化的运维也提出了更高的要求。这使得园区升级成为推动新质生产力转型的关键。而作为园区的“神经中枢”，园区网络在这场转型中占据核心地位，一个智能、高效、安全的园区网络不仅能够为园区内企业和居民提供便捷的信息服务，还能够支撑起园区内的各种创新活动，推动园区的高质量发展。

伴随着企业数智化发展进程，园区网络经历了无线化、云化等阶段。近年来，随着智能技术的发展，园区内新终端和新应用不断涌现，逐渐改变了人们的办公方式，同时也对园区网络提出了更高的要求。从最初的有线网络，到无线网络的普及，再到云化技术的融入，园区网络正逐步展现出其强大的适应性和创新性。

香港大学通过华为高品质Wi-Fi 7园区网络，应对无线网络高突发数据传输的场景，并且满足广大师生对更高带宽的需求。展望未来，香港大学将与华为进一步合作，共同打造可持续、安全智慧的校园。

——香港大学首席信息主管及大学图书馆馆长 Flora Ng

智能化时代园区网络的新挑战

第一、终端数量快速增长，无线网络出现性能瓶颈。随着智能终端的普及，智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等移动终端逐渐成为员工日常工作的标配，随时随地的高效移动办公成为常态。根据Gartner & ABI Research权威机构统计，园区人均终端数量从2022年的人均1台增加到了2024年的人均3-5台；无线终端数量近年来增长了近10倍，给无线网络带来了很大挑战。

第二、应用爆发，关键应用和重要用户的网络体验得不到保障。2023年AI应用爆发以来，应用数量增长10倍以上，其中包含会议助手、经营助手、营销助手、策划助手、文档助手等关键应用。以视频会议为例，在混合办公场景下，云盘下载大型文件等非关键应用会抢占大量网络带宽，导致重要会议、领导的网络体验得不到保障。

第三、海量设备和应用导致网络复杂程度和运维难度指数级增长。园区终端设备和应用增长了10倍以上，但是运维资源没有等比增长，有限的运维资源常常限于疲于奔命的状态：被动式的解决投诉问题、故障定位时间超过120分钟、90%以上的体验类故障无法回溯…..许多问题成为不解之谜。

第四、终端和业务的变化，打破了网络边界，给网络安全带来了新的挑战。远程办公和业务云化打破了传统园区网络的边界，IOT设备、智能终端和BYOD（自带终端，bring your own device）的普及使得园区网络面临更加复杂的安全风险。

图1：华为数据通信产品线园区网络领域总裁 赵少奇

星河AI园区网络，以体验为中心，智能化体验保障

随着企业园区内联接对象的不断丰富，数智化的业务不断涌现，园区网络正在经历从以联接为中心走向以体验为中心的转变。华为星河AI园区网络解决方案，以体验为中心，通过无线、应用和运维三大体验升级，实现智能化的体验保障。

无线体验升级：华为领先发布全场景Wi-Fi 7系列产品，在室内、室外、IOT等场景，率先给客户带来了最新一代的无线体验。华为深耕无线领域，深入参与Wi-Fi 7标准制定，贡献了22.9%的Wi-Fi 7标准，在标准贡献中排名NO.1。依托智能天线与融合调度技术，华为Wi-Fi 7 AP吞吐量经第三方测试机构Tolly实测，吞吐量达到13.2Gbps，单终端速率可达到4.5 Gbps，相比Wi-Fi 6提升了2-3倍，高于业界Wi-Fi 7 20%。单AP可并发支持120路1080P高清视频不卡顿，相比Wi-Fi 6提升了50%，高于业界Wi-Fi 7 20%。

同时，独家推出Wi-Fi密盾技术，只有目标终端可以接收到正常信息，其他终端仅能收到叠加了噪声的无效信息；在数据加密的基础上，进一步提升了无线安全，避免关键数据泄露。Wi-Fi 7 AP上行接口支持MACsec，在园区内构建了端到端的MACsec能力，进一步增强了链路级安全。

园区内流量的增长，带动无线Wi-Fi 7代际升级的同时，也推动了有线网络的万兆代际升级。华为推出了全系列多速率交换机，接入侧全端口2.5GE，利旧客户现网CAT5E线缆，升级不换线；为了支撑客户业务平滑演进，我们在业界率先推出RTU（Right-to-Use）License，支持接口带宽从1GE→2.5GE→5GE→10GE按需弹性升级，远程一键升级，无需更换硬件，无需重新上站维护设备。

图2：园区内端到端安全保障，信息0泄露

应用体验升级：华为推出业界领先的应用体验保障方案，AI加持的XNA引擎，智能识别6000+主流应用，为视频会议等关键应用提供专属快车道，实现3万人园区视频会议零卡顿。

图3：视频会议不卡顿，VIP业务0受损

在高精度的网络数字地图的指引下，搭载通信大模型应用NetMaster的智慧,我们正探索网络运维自动驾驶的未来，期望可以让网络运维变得更智能、更轻松。

——清华大学信息化技术中心高级工程师 马云龙

同时，针对VIP客户/终端，通过业界领先的超帧抢占和逐包功控技术，VIP客户和终端无需等待，随时随地享受优先权，即使在网络拥塞的情况下，也能保障时延低于50ms，低于业界75%，实现VIP体验零受损。

运维体验升级：华为推出园区数字地图，实现了网络、终端/用户、应用三维健康可视；基于时间和空间维度的用户旅程回放，实现用户体验可回溯；AI智能分析问题，助力网络运维人员迅速定位问题根因，提升管理效率，一名网工即可管理万人园区。同时，网络能耗实时可视，并通过AI分组算法智能推荐节能时间窗口，实现网络节能30%。

星河AI园区网络，以体验为中心，帮助客户建设面向未来的高品质网络，提升企业运营效率，跃升企业数智生产力。

图4：园区数字地图 + NetMaster智慧大脑，1人管理万人园区

光产业 “三进三退”，加速行业智能化转型

未来十年，是智能化的十年。AI终端逐渐成熟，同时AI大模型能力不断迭代，在多模态和实时交互方面都有飞跃式提升，AI应用加速全面普及。为了加速行业智能化转型，华为在2023年发布了行业智能化参考架构，其中感知是前提，保证数据采集；网络是基础，传输海量数据；算力底座和平台是关键，提供充足的算力和易用的工具。

具体到光产业来讲，主要聚焦在智能联接和智能感知部分。对于智能联接部分，在家庭和企业园区，网络正在从千兆走向万兆，光纤将替代铜线，“光进铜退”成为必然。在电力交通等行业生产网，SDH正在向fgOTN（细颗粒光传送网）加速演进，带来“光进电退”。对于智能感知部分，主要的变化是“光进人退”。在油气管线巡检、周界智能防护等场景，人工现场作业将被智能远程作业替代，需要视觉、光纤感知等融合感知技术。

电网发展，通信先行。国网济南供电公司积极把握新型电力系统本质特征，创新推进fgOTN新一代通信技术与能源电力场景深度融合，打造新技术融合标杆，全力推动电力通信网高质量发展。

——国网山东省电力公司济南供电公司 数字化与通信工作部副主任 梁栋

光进铜退在家庭：ISP抓住三波次变现，加速商业增长

根据全球各个区域光纤宽带发展的不同阶段，我们认为ISP可以通过覆盖变现、提速变现、体验变现三步持续实现商业成功。

第一步是覆盖变现。针对当前光纤宽带覆盖不足的区域，ISP需要加快光纤宽带建设，抢占人口红利。华为通过Nano OLT、Trouble Free ONT等产品和解决方案，实现ROI缩短到2.5年。

第二步是提速变现。针对当前处于百兆宽带的区域，需要通过从百兆到千兆的套餐升级，提升单用户ARPU值。截至目前，全球已有超过450家运营商发布千兆及以上套餐。

第三步是体验变现。基于FTTR提供高品质的超千兆体验。华为已在全球交付超过2000万套FTTR，助力运营商ARPU值平均提升40%。此外，ISP需要积极开拓FTTR toB业务，打开新的收入增长空间。

光进铜退在园区：F5G全光园区商用全面加速

当前，“光进铜退”正在从家庭走向园区。自从华为发布业界首个全光园区解决方案后，F5G全光园区已经成为业界共识。在中国，通用建筑、教育、医疗、生产制造等多个行业已发布了超过10项行业和团体标准，并有9个省市已经启动编写区域无源全光技术标准。在海外，已经有11个国家启动了本地全光园区标准建设。同时，F5G全光园区商用也在加速，截至目前在全球已有超过9000个园区商用。华为推出的F5G全光园区2.0解决方案，支持12.5G/25Gbps到房间，相比业界带宽提升25%，通过硬隔离切片实现一张网承载生产、办公等多业务，TCO节省30%。

以算力网络赋能多行业数字化升级为目标，通过建设高效、灵活、安全的网络为基础，构建资源共享、优势互补、互利共赢的生态，参与到整个光通信产业的发展当中，共创新可能，共赢行业智能。

——中信数字科技集团有限公司运营总监 郑军

图：华为光产品线总裁 陈帮华

燃气感知方案在成都高新区部署半年以来，产品的精度和可靠性得到了充分验证，未发生过一起漏报和误报，7x24小时在线检测，并且在经历浸水等恶劣场景后，仍然能很好地保证检测性能，全天候守护城市安全。

——成都高新愿景数字科技有限公司副总经理 王志国

光进电退在行业通信网：fgOTN开启规模商用

SDH（同步数字体系）作为硬管道隔离技术，已经保障电力、交通等行业生产安全30多年。随着行业数智化升级，传统SDH设备面临带宽不足、设备老旧的问题。去年底ITU-T发布了fgOTN标准，明确将其定位为接续SDH的下一代标准技术。今年ITU-T继续完善了fgOTN在保护、时钟同步等特性上的标准规范。同时，行业正在加快老旧SDH网络改造的步伐，以中国为例，中国电力行业SDH改造量达到8000套/年。在解决方案上，华为今年初发布了业界首个支持fgOTN标准的光传送产品，已在中国电力科学研究院、国家电网山东等得到验证，可以很好地满足电力各种业务的承载需求。

光进电退在数据中心：助力智算训练规模和效率提升

当前，智算训练规模不断扩大，从万卡走向十万卡甚至百万卡。在四千卡规模训练以上，传统的纯交换机组网在扩展能力上存在挑战，每次智算规模扩展都需要对数据中心网络进行重构，成本高、周期长；同时，大量光模块容易引起失效，据统计万卡集群每年因光模块失效中断训练约60次；此外，算卡端口速率平均2年翻一倍，数据中心网络难以平滑演进。

华为认为，在数据中心引入光技术能够很好地解决以上问题。今年，华为推出业界首个可商用的数据中心全光交换机解决方案，超密端口、超低功耗，可以做到千卡到百万卡按需扩展；免光模块，大幅降低失效率；并且基于端口级光交换，支持从400G平滑演进到1.6T，甚至更高。

光进人退：小型周界防护及光谱感知方案让更多场景受益

油气管线巡检、周界防护巡检、道路交通执法等众多行业场景当前仍需要人工现场作业，工作环境差、作业效率低。在智能化时代，光纤、视觉、雷达等能够多维度感知信息，通过AI加持，能实现更加精准的智能远程作业，让从业人员从室外现场“后退”到办公室，工作更舒适、更高效，实现“光进人退”。

校园网络和生产网络正在发生深刻变革。F5G-A技术，如FTTO、50G PON、fgOTN和光纤传感等正在迅速发展，提升了网络各项能力，加速行业智能。

——ETSI ISG F5G 副主席 Marcus Brunner

华为智能光纤感知方案, 在油气管线、埋地光缆巡检和周界防护等场景，已经实现了超过80个应用。例如，国家管网采用华为方案，实现了数千公里油气管线智能远程巡检。仅在山东一地，该方案就精准识别并及时防控施工威胁100+起。

拥抱“三进三退”，华为打造F5G-A创新产品

围绕“三进三退”，华为深耕千行百业场景，持续打造创新产品和解决方案。

在“光进铜退”，面向家庭网络场景，华为发布新款万兆Wi-Fi 7光终端华为星光 EN8145，助力ISP从百兆到千兆升级，让用户畅享极致Wi-Fi体验和家庭存储高速接入。面向教室、办公室等园区场景，华为F5G全光园区2.0方案全新升级，推出业界首款高密超万兆光终端华为星光P884E，实现25Gbps覆盖；面向医院、酒店、教育网场景，发布W617E等四款华为星光系列Wi-Fi 7光终端及光网关，打造Wi-Fi 7数智园区新标配。

在“光进电退”，面向电力、交通等行业通信网场景，华为发布业界首款端到端支持fgOTN标准的光传送系列产品组合Huawei OptiXtrans E6600/9600，为电力、交通等行业构建坚实可靠的通信网络。在智慧配用电场景，华为发布高速电力线载波通信HPLC双模方案，电表采集成功率达99.9%，300户的采集效率从15分钟提升到1分钟，助力电网“抄得稳”“抄得快”，加速电力数智化发展。

利用业界领先的F5G全光园区方案，华为帮助泰国孔敬大学建设一张高速、绿色、极简的全光校园网络，打造坚实的全光底座，助力孔敬大学教育信息化升级。

——泰国孔敬大学信息中心主任 Asst. Prof. Pipat Reungsang

在“光进人退”，面向城市燃气检测场景，华为发布基于光谱感知技术的智能燃气泄漏检测产品Huawei OptiXsense ES100，相比传统方案精度提升40%，寿命提升50%，三年免换电池。产品在成都高新区已试用半年，精度和可靠性得到了充分验证。

在今年年初华为提出光产业“三进三退”之后，全球各行各业已经积累了大量优秀的实践，我们精心挑选了全球100个优秀案例，覆盖电力、交通、政府、ISP、教育、医疗、制造等多个行业，为行业客户智能化转型提供参考。

《孟子》中有句话，“虽有智慧，不如乘势，虽有镃基，不如待时”，做事情乘时、乘势会事半功倍。华为希望携手全球客户、伙伴，一起拥抱光产业“三进三退”新机遇，加速行业智能化转型，共赢智能时代！

鲲鹏经过5年时间，以行践言，始终坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的生态战略，携手5500多家伙伴孵化了16500多个鲲鹏认证解决方案，培养了320多万鲲鹏开发者。鲲鹏生态的快速发展，离不开所有客户、伙伴、以及朋友们的支持与包容，感谢五年来大家砥砺前行、风雨同舟！

鲲鹏，更先进的架构创新

鲲鹏持续投入更先进的架构创新研发，面向主板的天池架构、面向整机柜的天成架构、面向超密集群的天工架构，从最小的模组到最大的天工集群架构，不同的架构满足不同算力场景的需求。

发布最小鲲鹏模组，今年上半年，我们发布了高算力模组，集成度高，尺寸小，实现了组件6合1，尺寸比华为Mate X5手机还小，深受伙伴青睐。今天我们发布尺寸更小的中算力模组，它比高算力模组还要小1/3，打造灵活多样设备更加简单。

天池架构，面向数据中心，全量组件化、接口标准化、软件模板化，使得用户的定制机型上市时间可以缩短30%。

天成架构，创新性地采用水电网三总线设计，硬件部署时间降低75%，并做到柜内“零”光模块、“零”电源模块，全面提升系统的可靠性；通过冷板式液冷设计，实现PUE≤1.15。

天工架构，面向超大规模集群，提供超高密的方案，创新地采用了三明治结构，空间利用率翻倍，全液冷方案，0噪音，PUE≤1.09，全电互联+正交设计，使得无故障时间提升3倍。

我们秉承伙伴优先的战略，支持13家OEM伙伴基于鲲鹏主板打造了200+差异化机型。

从主板开放到模组开放，今年5月，鲲鹏伙伴网络计划（Kunpeng Partner Network，简称“KPN”）正式启动，4个月时间，伙伴已经开发出10余款基于鲲鹏模组的优秀产品，包括多种边缘设备、工控设备。未来5年，将继续发展150+具备研发能力的KPN伙伴，带来更加丰富的设备类型，更好地服务用户。

鲲鹏，更高效的软硬协同

硬件产生算力、软件释放算力，通过软硬协同、全栈优化，提升计算整体性能，以适应不断变化的技术环境和市场需求。华为已开源并持续贡献了openEuler和openGauss，本次会上，华为正式宣布开源openUBMC，发布新一代鲲鹏机密计算套件。

正式开源openUBMC，共同推动服务器管理软件的发展

BMC（Baseboard Management Control，服务器管理控制中心）作为服务器管理中心，是算力节点智能化管理的核心。华为BMC以极致安全为根基，同时提供5大智能管理，全方位保障服务器稳定高效运行。此外，基于华为BMC软件灵活的微组件和插件化架构，BMC Studio 提供了一站式开发平台，提供：“拖、拉、拽" 式应用开发、一键编译和模拟仿真，提高开发效率。

华为开源BMC，希望与业界同仁共同推动服务器管理软件的发展，提升运维效率，确保服务器的稳定运行，同时，助力伙伴可以快速完成自研价值功能的开发，构建差异化竞争力。开源计划分为3个阶段，2024 年9 月对首批伙伴定向开放，今年底正式对鲲鹏昇腾伙伴开源，2025年3月正式开源。

图：华为鲲鹏计算业务总裁李义

发布新一代鲲鹏机密计算套件，打造全场景安全底座

机密计算是信息时代数据安全保护的重要基础，在传统数据中心，通过机密计算技术隔离出可信执行环境来保护用户隐私数据，是比较成熟的做法。伴随AI的普及，大量的端侧设备访问云端AI服务，使得用户隐私数据暴露在可信环境之外。

今天，新一代鲲鹏机密计算套件正式发布。在通算场景下，首创virtCCA实现安全域虚拟化，支持机密虚机和机密容器，让更广泛的应用快速迁移到可信环境，达成数据可信流通。在智算场景下，独创PCIPC架构，支持异构机密计算，无需设备侧改造，兼容主流GPU/NPU等设备并纳入安全域，构筑AI时代安全底座。

基础功能持续加固，AI能力重点升级，打造全场景协同的基础软件

openEuler开源操作系统已达成获得中国新增服务器操作市场份额第一，今年已在全球领先的5大公有云陆续全面上线，为云上的用户提供便捷的使用通道。2021年openEuler创造性的提出通过“统一的操作系统架构，协同管理云、边、端侧的设备，来满足数字基础设施全场景的需要”。伴随着鲲鹏模组的开放，鲲鹏系的产品已覆盖数据中心、边缘和工业控制等场景。很多伙伴结合鲲鹏、欧拉协同的独有优势，打造了全场景的解决方案。

在社区伙伴的共同努力下，2024年底openGauss在中国线下集中式关系型数据库的新增市场份额预计增长至30%，实现了跨越式发展。openGauss全面增强AI能力，推出了智能交互系统和向量数据库，且充分和鲲鹏硬件底座软硬协同，大幅提升各个场景中应用的性能，发挥算力潜能，加速行业应用落地。

鲲鹏，更开放的原生生态

鲲鹏生态进入快速发展期，今年年初鲲鹏原生开发全面启动，加持全流程工具链和全栈使能引擎，伙伴和开发者们可以屏蔽平台差异，聚焦在应用创新上发挥智慧与经验。在企业现有CI/CD流水线中融入鲲鹏DevKit原生开发能力，实现1套代码+1套流水线构建多平台版本，开发效率更高；并基于鲲鹏硬件、openEuler操作系统、鲲鹏BoostKit全栈软硬协同优化，让软件运行性能更优。

赋能原生伙伴，激发原生创新

目前，已经有200多家头部伙伴宣布启动鲲鹏原生开发，180多家伙伴完成了首批鲲鹏原生应用改造，300多个应用获得了鲲鹏原生认证，覆盖了政府、金融、运营商、电力、制造、以及水平软件领域。鲲鹏将持续加大原生开发投入，每年投入5亿元专项激励，用于赋能和培养原生应用伙伴和人才，通过技术赋能、开发支持、联合创新、共建共享等措施，未来三年，赋能原生应用伙伴预计1500+，帮助伙伴打造3000+鲲鹏原生应用，通用场景覆盖率超过85%，培养原生人才，激发原生创新，共同推动鲲鹏技术的普及和发展。

以鲲鹏算力赋能高校，以高校科研引领世界

今年5月鲲鹏开发者峰会2024大会上，我们联合香橙派正式发布Kunpeng Pro开发板，支持高校人才基于开发板实践原生创新。

过去4个月，高校师生配套开发板丰富了系列教学课程实验，已经支持计算机组成原理、编译原理，操作系统等6门必修课程的50多个实验，让同学们在课堂上能够结合鲲鹏原生开发环境进行应用开发、代码迁移、先进技术体验等。

同时，我们将率先联合一批头部高校，共建科教创新卓越中心与科教创新孵化中心，提供四大支持：实验环境、创新资助基金、技术训练课程，众智计划课题等，培养一批顶尖计算人才，孵化计算+X的交叉学科，为计算产业孵化根植中国的世界级创新成果。

为先进而计算，让协同促创新，以开放致繁荣。鲲鹏将持续携手用户伙伴开发者，共创数智世界美好未来。

人工智能走深向实

大模型学习和泛化能力持续增强，促使推理应用快速增长。今年，全球AI应用活跃用户数量已从21年的1800万飙升至2.3亿，其中个人及企业级付费用户比例达15%，AI应用已逐步探索出多种商业模式。伴随AI Agent、RAG、SFT等技术发展，大模型准确度可达90%以上，促进了AI与业务的融合。在互联网、金融等数字化转型水平较高的行业，AI渗透率已超过30%。

在今天发布的《昇腾在金融行业的应用与生态白皮书》中可以看到，大模型已经渗透到金融业务全流程，从客服助手、开发助手、问答助手等通用场景逐渐深入到信贷助手等核心生产场景，全面提升金融服务质量和效率。

通过AI，我们正在创造能够增强和延展人类的技能。未来，AI+3D打印能够增强设计能力，促使3D打印设备走入千家万户；自动驾驶技术能够增强出行能力，催生新的商业模式和产业生态；具身智能技术将增强制造和服务能力，让创造人人可及。根据预测，到2030年，AI将带动超过万亿的产业空间，未来充满着无限的想象。

人工智能技术及能力跃迁式发展

相信大家都有同感，AI技术的进步速度远超以往任何一项技术。大模型技术快速发展，模型能力将由传统的数据驱动转变为算力驱动，这对算力提出了更高要求，需要突破大带宽高效互联、计算融合与并行、高负荷稳定运行等挑战，来提升有效算力，持续满足未来训练算力需求。

而伴随着模型能力的展现，推理应用也从记忆生成走向了思考、理解、推理。OpenAI o1基于思维链CoT、Token级别奖励强化学习等新技术，让AI展现“理科生”的逻辑推理能力，而新技术中更多的Token处理也带来更多的计算和内存需求，抬高模型的推理成本。我们需要通过算力的弹性扩容满足模型规模演进；通过计算、内存均衡技术提升有效吞吐；通过开发经验沉淀提升应用上线速度，降低每Token的推理成本。

图1：华为昇腾计算业务总裁张迪煊

昇腾AI坚持围绕原生，生态跨越式发展

得力于大家的支持，昇腾AI产业经过几年发展，已经累计培养310万+昇腾开发者。今年3月份，在华为中国合作伙伴大会上，华为发布昇腾原生开发战略，呼吁更多原生力量加入；5月份，我们对CANN的算子开发接口、集合通信库、GE图引擎等进行深度开放，为开发者提供丰富灵活的原生开发工具；7月份，昇腾围绕基础软硬件及生态体系进行全面升级，推进AI创新落地。

到目前为止，昇腾已经累计培养3万+原生贡献者，20+伙伴及客户原生打造100+核心大算子、孵化了40+原生大模型，以及50+大模型应用，昇腾生态已经走向原生驱动。这一切都离不开每一位客户、伙伴及开发者的共同努力，感谢大家的一路同行。昇腾AI将坚持围绕基础软硬件、训推解决方案持续迭代，做深技术根基，以原生技术促进原生生态，通过原生战略，加速技术和商业生态的循环发展。

高性能、高可用、高易用 训练系统发挥有效算力，加速原生创新

训练系统要充分发挥有效算力，训练性能、稳定性和开发成本是关键。昇腾训练解决方案始终围绕“高性能、高可用、高易用”持续创新，满足大模型训练算力的增长需求。

在训练性能上，为了充分利用超节点TB级带宽资源，我们独创了NB2.0通信算法，基于模型的分布式并行策略，在硬件层面自适应进行通信域优化。通过细粒度划分，减少通信步数，将带宽利用率从40%提升到了60%以上，通信算子的执行耗时减少40%以上。

图2：昇腾AI坚持围绕原生，技术快速迭代，生态稳健发展

在训练稳定性上，昇腾基于CCAE集群自智系统的全域统管能力，在训练前，提供健康状态检测和预防性维护，确保训练启动时处于最佳状态；在训练中，支持400+典型故障的动态检测和隔离，做到早发现，早处理；在故障发生后，通过断点续训能力快速恢复训练任务。同时，昇腾实现了业界先进的Step级CKPT保存技术。过去，我们只能手动设置CKPT保存周期进行关键数据备份，任务重启后将回滚到故障前最近一次的检查点上，带来小时级的损失。现在，通过Step级的CKPT热备份能力，任务可恢复到最近的训练Step，回滚损失降低到分钟级。同时任务重启范围也从进程级细粒度至Step级，万亿模型训练任务可以做到分钟级续训，保障大规模集群下的月级稳定训练。

在模型开发能力上，MindSpore持续提升动静统一能力，以1套API使能2种模式开发，让开发者忽略动静态图开发差异，小时级编码。通过编译选项，实现动/静态执行模式灵活选择。

大模型技术的每一次迭代，都需要新的加速算法将模型架构与硬件架构相结合，充分利用每一块计算、内存及通信资源，发挥硬件极致性能，持续提升有效算力。面向训练加速，我们正式发布昇腾分布式加速套件MindSpeed 1.0，提供100+预置模型、60+加速算法及算子、10余种微调算法，降低从预训练到增量训练的分布式开发成本，加速模型迭代。

在多模态、MoE混合架构及超长序列的新场景下，MindSpeed提供了业界领先的分布式加速算法，将训练性能提升30%以上。

在多模态模型加速中，传统算法下，不同模态数据负载不均会导致层间计算相互等待，MindSpeed独创多模态负载均衡流水并行算法，通过虚拟流水技术，支持自定义调整多模态分层，降低计算空泡率，整网性能提升10%。

在MoE混合架构中，由于输入数据量差异导致专家模块内存负载不均，训练早期极易出现Out of Memory问题，导致训练中断。MindSpeed提供了独有的基于负载感知的内存均衡算法，动态检测内存过载并自动触发重计算，将训练峰值内存降低10%以上，避免内存过载导致的训练中断问题。

在长序列加速上，提供Ulysses和Ring Attention混合并行算法，提升跨节点上下文并行的通信效率，业界首创的掩码压缩方案，缓解了Ulysses方案中最大并行维度受注意力头数限制的问题，突破百万并行序列长度，支持长序列演进。

MindSpeed支持直接调用以及二次开发，使能客户基于业务模型结构及设备规模开展深入优化，欢迎大家加入MindSpeed Gitee项目下载使用，提供宝贵意见。

极致性能，敏捷迭代 昇腾推理解决方案，助力应用场景商业落地

推理应用是人工智能释放价值的关键，为了更好地匹配大模型应用演进趋势，昇腾推理解决方案秉承开放、快速部署、极致性能的原则，在有效吞吐、服务化和算力部署等能力上持续演进，实现更高的AI落地经济性。

首先，为了获得最优吞吐，我们提供包含PD分离在内的业界领先的推理加速技术，充分利用设备资源，降低企业部署成本；同时，通过训推同架构的算子和模型支持，实现“零”算子适配开发，小时级完成模型从训练到推理的转换。通过服务层支持多框架适配，实现推理应用天级上线；在算力部署上，我们提供单机和多机推理的软硬件部署能力，客户可以结合业务场景灵活选择。同时，面向未来万亿参数、百万级长序列的需求，我们将打造领先的胖节点技术，在和客户、伙伴的合作中，持续升级推理解决方案。

推理引擎MindIE自今年3月发布以来，始终关注客户、伙伴及开发者的反馈并持续演进，加速创新落地。PD分离技术是目前业界争相追逐的提升大模型有效吞吐的关键能力。常规PD混合部署中，两种资源比例固定，不能最佳适配业务实际需求，造成资源浪费，吞吐下降。MindIE不仅支持固定配比PD分离SetPD，还提供了业界领先的自适应PD分离技术AutoPD，能够感知业务流量变化，按需调整PD节点比例，满足不同batch规模、序列长度下的灵活部署需求，充分发挥昇腾大算力优势和内存资源池平台化能力，最大提高资源利用率，将推理吞吐性能提升50%以上。

在应用场景开发能力上，围绕多模态理解和视频生成两大新场景我们还提供了套件支持。基于MindIE提供的多模态模型推理软件栈，在预处理、推理执行及后处理阶段，可以获得诸如模态Token化、编码、自回归等核心功能接口支持，帮助开发者快速完成文本、图片、视频、语音的全模态交互及内容理解和生成，加速多模态、DiT和类Sora模型应用的部署与执行。

未来MindIE将持续演进，面向万亿MoE推理、百万超长序列、长视频长语音交互等场景，围绕推理加速技术、开放易用持续构建能力。

从算子开发到调试调优 昇腾全流程工具链让训练开发及推理部署更便捷

大模型从训练开发到推理部署，每一步都需要工具支撑。为此，昇腾构建极简易用的全流程工具链，让整个流程更加便捷高效。

算子是模型创新的基础，每一次模型架构和技术的迭代都带动着算子的变化。昇腾在Ascend C算子编程语言基础上提供了从算子工程到调试调优的全流程工具，通过编译优化、内存异常自动检测、可视化指令流水等能力，持续缩短算子开发周期。

在模型训练过程中，性能调优是关键环节，提升系统资源利用率尤为重要。为此，MindStudio提供了集群性能数据分析及调试调优能力，如算子瓶颈分析、内存占用统计、慢卡-慢链路可视化等功能。在互联网等重要客户合作中，实现慢卡、慢链路等典型问题快速定位。故障模式库已知问题，实现分钟级诊断。

大模型小型化部署是推理落地的关键一步。MindStudio提供大模型稀疏量化能力，支持权重、激活、KVCache量化能力，模型压缩2~4倍，同时支持自动识别精度敏感层，提供自动回退、自适应参数配置等能力，天级完成量化精度调优。借助该能力，LLaMA3.1-13B模型权重可压缩3.5倍，精度丢失小于0.05%，支持业务应用快速落地。

激发技术创新，促进商业共赢

发展生态一直是昇腾AI的战略，我们坚定围绕原生，以基础软硬件为技术锚点激发原生创新，同时为伙伴及开发者提供算力、NRE、MDF及社区贡献等权益激励，促进商业共赢：在基于昇腾开展的原生开发、生态适配、技术迁移、价值创新等活动中，伙伴可以获得昇腾算力激励以及NRE开发激励；围绕昇腾原生孵化的产品及解决方案，在营销、品牌赞助、培训赋能等活动中，伙伴可以获得MDF激励；同时，我们鼓励伙伴将研究与创新中孵化的算子、模型及加速库等成果贡献至社区，获得社区贡献激励。

在原生技术与权益激励的相互促进之下，相信昇腾原生生态将获得源源不断的创新动力。

智能化已经开启新篇章，大时代将迎来新机遇。昇腾，一直是千行万业智能化道路上的坚实伙伴，为企业提供创新动力。让我们携手奋进，迎接变化，创造可能，共同迈向数智未来！