华为陶景文:数转智改,实现企业持续高质量发展

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今天,在华为全联接大会2024上,华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表“数转智改,实现企业持续高质量发展”主题演讲,分享了华为公司数字化转型的历程以及华为全面智能升级的自身实践。

华为陶景文:数转智改,实现企业持续高质量发展

华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表主题演讲

陶景文表示,企业要用好AI,首先要升级AI数据治理体系。信息化时代积累的大量结构化数据、过去企业运行产生的大量文档,是不能直接被AI识别和学习的。“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数字产线,再基于华为云新型的AI算力平台,才能构建好企业新的AI服务。”

AI是一场变革,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。华为结合自身实践,总结了一套“三层五阶八步”方法论,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,公司数据和AI应用指导业务如何一步步落地企业的AI。陶景文强调,并不是所有的场景都适合AI,为此华为定义了AI场景“十二问” 作为选择智能业务场景的关键手段。

陶景文强调,在实施智能化过程中,华为坚持场景驱动,解决企业海量、重复、复杂的高耗能问题,“多模型构建的多模态的系统工程,是企业实施AI的重点”。

例如,在合同场景,华为通过对象、过程、规则的数字化,实现海量合同高质量并行处理,多语种合同要素智能提取和比对,风险作业从2小时缩短到5分钟。

在研发场景,华为给超过11万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,采纳AI生成代码700万行/年。

在制造场景,华为采用多模型“系统工程”,组合决策式和生成式AI,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。

为了将AI更好地与企业业务流程、数据结合,华为构建了一条企业AI数字产线。陶景文强调,企业应用更需要模型结果的确定性,在模型训练过程中,企业数据集是独有且专业的数据、信息和知识,要比专业更专业。持续改进数据质量达到“教科书”级别,是应对模型不确定性最有效的手段。

陶景文最后总结说,透明产生信任,信任促进共享。华为将自身的数字化智能化实践和行业实践结合,沉淀成了一套企业数字空间治理模型,统一数据、统一语言,为企业绘制一张高效、智能、透明可信的数字治理蓝图,助力企业实现数字化转型和智能升级,实现企业持续高质量发展。

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