多年積累、傾囊而出！三層五階八步，華為用實踐總結(jié)出數(shù)智化轉(zhuǎn)型方法論
發(fā)布時間：2025-04-30 作者：www.dzsex.cn
作為制造行業(yè)中的一員，華為的制造業(yè)務(wù)不僅覆蓋5G、云服務(wù)、計算、存儲等B2B市場，也涵蓋了終端、汽車等B2C市場。由于領(lǐng)域多、業(yè)務(wù)廣、需要大量研發(fā)，華為從2016年便開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型+AI的探索；而在剛剛過去的2024年，華為更是構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)的作戰(zhàn)、經(jīng)營和決策體系，讓華為進(jìn)入了智能化升級+AI的2.0時代。經(jīng)歷了多年轉(zhuǎn)型，如今的華為是怎樣用AI的？積累了怎樣的轉(zhuǎn)型方法論？
2025年4月28日，在以“加速行業(yè)智能化”為主題的華為AI+制造行業(yè)峰會上，華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文為制造同行帶來了經(jīng)時間和業(yè)績驗證的華為經(jīng)驗。
華為董事、質(zhì)量流程IT總裁 陶景文
戰(zhàn)略是根本，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，智能是方向
人工智能既是革命的工具，也是工具的革命；因此，對于制造業(yè)及千行萬業(yè)而言，人工智能就是當(dāng)下這個時代的最大機會點。立足數(shù)字化、擁抱智能化，企業(yè)便能通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型，將技術(shù)紅利轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)紅利，從而在激烈的競爭和變革中勇立潮頭，實現(xiàn)高質(zhì)量的持久發(fā)展。
而所謂轉(zhuǎn)型，就是要克服舊方法、舊規(guī)則的慣性，用更大的扭力幫助企業(yè)進(jìn)入新的軌道，從而順應(yīng)時代、市場和業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)必定面臨層層阻力和挑戰(zhàn)，因此，在開始轉(zhuǎn)型之前，企業(yè)必須要明確動因和方向，才能不忘初心，將轉(zhuǎn)型貫徹始終。
對于華為轉(zhuǎn)型總方向，陶景文給出了清晰的概括：華為的轉(zhuǎn)型是在企業(yè)戰(zhàn)略牽引下實施的，其核心目標(biāo)是追求主業(yè)的成功，并由此推進(jìn)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。華為的戰(zhàn)略目標(biāo)分為三類，體驗提升、效率效益提升以及模式創(chuàng)新。在戰(zhàn)略牽引之下，華為通過業(yè)務(wù)重構(gòu)、引入更多數(shù)字能力、引入更多數(shù)字人才等動作來實現(xiàn)目標(biāo)。在持續(xù)的轉(zhuǎn)型之中，華為的策略可以總結(jié)成一句話“戰(zhàn)略是根本、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)、智能是方向”！
華為的數(shù)智化轉(zhuǎn)型方法論：三層五階八步
轉(zhuǎn)型是個復(fù)雜的過程，在轉(zhuǎn)型開始之前，企業(yè)就需要對轉(zhuǎn)型的層級、步驟和具體工作內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)的規(guī)劃，如此才不會在復(fù)雜的過程、龐大的工作量和紛繁的目標(biāo)體系之間迷失。而作為華為一系列重大轉(zhuǎn)型背后的主理人，陶景文也將華為的經(jīng)驗總結(jié)為一套名為“三層五階八步”的轉(zhuǎn)型方法論，其中：
●“三層”是指重新定義智能業(yè)務(wù)、AI開發(fā)與交付、持續(xù)運營智能應(yīng)用，定義了轉(zhuǎn)型所觸及的層次和深度。
●“五階”是指場景、流程、組織、數(shù)據(jù)、IT等五大階段，能夠幫助企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中掌握順序、抓住重點。
●“八步”是指明確目標(biāo)、場景識別、重塑流程、組織變革、數(shù)據(jù)和知識工程、AI建模與發(fā)布、AI融入業(yè)務(wù)應(yīng)用、AI持續(xù)運營等八項具體工作，是轉(zhuǎn)型流程的深度細(xì)化。
場景是龍頭，為了找到AI與業(yè)務(wù)融合的“最佳切入點”，華為也從商業(yè)價值、場景成熟度、持續(xù)運營三個維度，總結(jié)出AI場景的“十二問”，幫助企業(yè)找準(zhǔn)AI場景，讓轉(zhuǎn)型事半功倍。
為促進(jìn)轉(zhuǎn)型落地華為搭建了“兩個T”
IT系統(tǒng)建設(shè)是轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段。因為底層IT系統(tǒng)的能力直接與上層業(yè)務(wù)應(yīng)用的能力掛鉤。而要實現(xiàn)對上層業(yè)務(wù)應(yīng)用的賦能，華為則在企業(yè)數(shù)字產(chǎn)線之下，用兩個“T型”結(jié)構(gòu)做好了支撐。
在由華為云和第三方平臺提供的AI算力資源和各類平臺服務(wù)之上，華為首先搭建了數(shù)據(jù)平臺服務(wù)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理與共享能力。在此基礎(chǔ)上，華為又通過AI模型和應(yīng)用平臺服務(wù)實現(xiàn)了AI安全與治理。在兩層支撐和賦能之后，華為便能構(gòu)建新一代企業(yè)數(shù)字產(chǎn)線，繼而為研發(fā)、財經(jīng)、營銷、采供制、HR、辦公等一系列業(yè)務(wù)場景提供支撐。
之所以要用這兩個“T型”結(jié)構(gòu)，陶景文也給出了明確的解釋：無論對數(shù)字化轉(zhuǎn)型還是智能化來說，數(shù)據(jù)底座都是非常重要的一步。數(shù)字化建設(shè)能做得多深入，人工智能可以做到多高水平，都取決于企業(yè)數(shù)據(jù)治理的水平和數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，華為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的第一個項目就是構(gòu)建面向全公司的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺服務(wù)，這是華為的第一個“T”。
而后，要實現(xiàn)AI數(shù)據(jù)治理體系的升級，以及AI模型與數(shù)據(jù)工具鏈的深度整合，華為還需要在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，疊加一層AI安全治理和AI數(shù)據(jù)工具鏈。如此，華為便能基于華為云和第三方的新型AI算力平臺，構(gòu)建企業(yè)的新型AI數(shù)據(jù)服務(wù)，這是華為的第二個“T”。
有了兩個“T”的能力支撐，華為的數(shù)智化轉(zhuǎn)型才能順利地以場景為驅(qū)動力，解決企業(yè)的實際問題與痛點。
三個場景、三個產(chǎn)品、三重經(jīng)驗
有了方法論和強大IT系統(tǒng)的支撐，華為的數(shù)智化轉(zhuǎn)型取得了快速且顯著的效果。而在海量的場景化數(shù)智創(chuàng)新之中，陶景文也用三個典型產(chǎn)品為例，闡述了轉(zhuǎn)型實踐過程中的三種經(jīng)驗。
小切口持續(xù)深耕——技術(shù)員的專屬知識問答平臺“問道”
華為在提升制造工藝的過程中積累了海量的工程案例、流程規(guī)定、制造工藝概述、操作要求、技術(shù)規(guī)格等內(nèi)容。但這些寶貴的知識卻分散在數(shù)據(jù)庫的海量條目中，在遇到產(chǎn)線異常和工藝問題時很難高效查閱。為解決這一痛點，華為推出了“問道”知識問答平臺。上線4個月后，便有1萬+內(nèi)部員工成為了這一平臺的用戶。
從效果來看，“問道”平臺無疑相當(dāng)成功。但這一平臺的開發(fā)和迭代卻僅由7個人完成——三個“老人”組成的業(yè)務(wù)鐵三角+四個“新人”組成的技術(shù)四人組。7人小組專注技術(shù)員的實際需求，從“產(chǎn)線異常處理”這一問題切入，以向量數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，構(gòu)建出了“問道”這個專屬助手。
而這種小切口+持續(xù)深耕的建設(shè)策略，也讓問道平臺真正成為了實際管用、技術(shù)員愛用的知識問答平臺。
場景驅(qū)動——實現(xiàn)辦公作業(yè)模式革新的“華為通”
辦公不僅是制造企業(yè)的典型場景，更是千行萬業(yè)的典型場景。與所有企業(yè)一樣，華為在日常辦公中也面臨業(yè)務(wù)量大、業(yè)務(wù)重復(fù)度高、業(yè)務(wù)復(fù)雜等多重考驗。為此，華為以DeepSeek、盤古等模型為基礎(chǔ)，微調(diào)出了面向華為的企業(yè)模型，并根據(jù)銷售、研發(fā)、制造、財經(jīng)等典型崗位的應(yīng)用場景推出了眾多業(yè)務(wù)Agent；由此，一批懂華為政策、知道華為管理規(guī)定、明白華為工作流程和規(guī)范的“華為通”模型變應(yīng)運而生。
在企業(yè)內(nèi)部知識和場景化業(yè)務(wù)Agent的加持下，大量的“華為通”模型一邊能夠幫助華為的程序員完成代碼續(xù)寫、代碼推薦、函數(shù)生成等開發(fā)類工作，另一邊則能幫助其他崗位員工完成合同360查閱、簽審一致對比、智能風(fēng)險識別等一系列事務(wù)性工作；實現(xiàn)了“人+AI”和“事+AI”的融合兼顧。
而取得這些成績的核心，便是讓模型、Agent專注場景。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)讓模型訓(xùn)得出、用的好——華為企業(yè)AI數(shù)字產(chǎn)線
在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中，不同場景產(chǎn)生不同需求，而不同需求又對應(yīng)了不同的大模型。因此，企業(yè)需要根據(jù)場景和業(yè)務(wù)的變化，不斷訓(xùn)練和產(chǎn)出新的大模型產(chǎn)品，并將之部署在業(yè)務(wù)場景中，為員工提供服務(wù)。換言之，企業(yè)需要一條能夠穩(wěn)定生產(chǎn)大模型的“AI數(shù)字產(chǎn)線”。
而要穩(wěn)定、高效地產(chǎn)出適合企業(yè)場景需求的大模型產(chǎn)品，海量數(shù)據(jù)必不可少。通過將高質(zhì)量的華為通識、領(lǐng)域知識、知識地圖和范例等數(shù)據(jù)納入企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，華為不僅能夠完成對基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練，使之成為企業(yè)AI模型，更能將場景和員工在使用AI應(yīng)用過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過采集、清晰、轉(zhuǎn)換、萃取等步驟回饋給企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；實現(xiàn)數(shù)據(jù)與大模型的正循環(huán)。
因此，面向垂直領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才是模型“訓(xùn)得出、用得好”的關(guān)鍵。
源于制造、更懂制造、服務(wù)制造
華為是制造業(yè)中的一員，也是助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的服務(wù)員。通過將自身在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中積累的技術(shù)、經(jīng)驗和方法論轉(zhuǎn)化為可預(yù)期、可規(guī)劃、可落地的解決方案，華為將與制造業(yè)伙伴共享繁榮。
作為數(shù)智化道路上的同行者，陶景文也表示：透明產(chǎn)生信任，信任促進(jìn)共享。華為將自身的數(shù)字化智能化實踐和行業(yè)實踐結(jié)合，沉淀成了一套企業(yè)數(shù)字空間治理模型，統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一語言，為企業(yè)繪制一張高效、智能、透明可信的數(shù)字治理藍(lán)圖，助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能升級，實現(xiàn)企業(yè)持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。