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去年海外增速超50%,華為云面向全球發(fā)布系列云服務
最后更新: 2025-03-07 21:08:14近日,主題為“加速智能化、共贏AI時代”的華為云峰會在巴塞羅那召開,來自運營商、金融、互聯(lián)網(wǎng)、政務等行業(yè)的數(shù)百名高層和專家出席大會。華為云面向全球發(fā)布一系列云服務,加速千行萬業(yè)智能化轉型。
AI正在掀起第四次工業(yè)革命。每一個國家、每一家企業(yè),都要把AI作為其核心戰(zhàn)略之一,也都有機會發(fā)展自己的模型。AI不是高成本的游戲,企業(yè)可以共享開源大模型的成果,來最大程度優(yōu)化自己的模型;同時,數(shù)據(jù),尤其是高質量的數(shù)據(jù)必將是企業(yè)AI落地的關鍵。
華為云全球Marketing與銷售服務總裁石冀琳發(fā)表演講華為
華為云全球Marketing與銷售服務總裁石冀琳指出,華為云一直將AI作為戰(zhàn)略核心,從云原生(Cloud-Native)全面躍遷至AI原生(AI-Native),通過持續(xù)創(chuàng)新,引領產業(yè)發(fā)展。華為云對AI-Native的定義包括兩部分,其一是“AI for Cloud”,即用AI重塑所有華為云服務,使其成為智能云服務;另一部分是“Cloud for AI”,旨在構筑最佳云平臺,以領先的算力架構、數(shù)據(jù)、模型工具以及專業(yè)服務,支撐AI戰(zhàn)略更好地落地。
2024年,華為云海外增速超過50%,越來越多的客戶優(yōu)先選擇華為云作為數(shù)智升級的同路人。截至目前,全球已有超140家運營商、超500家金融客戶、超90%的中國互聯(lián)網(wǎng)客戶、超90%的TOP30中國車企選擇華為云。
石冀琳表示,華為云堅定地深耕行業(yè),持續(xù)更新云服務及方案,以更好地滿足行業(yè)多樣化需求,加速智能躍遷。
在運營商領域,華為云提出新聯(lián)接解決方案,幫助運營商聯(lián)接更多應用,更好地發(fā)展ToC和ToB業(yè)務。華為云為企業(yè)的IT轉型和業(yè)務發(fā)展提供數(shù)字云底座;通過Cloud Device聯(lián)接個人、家庭、企業(yè)應用,以及KooGallery幫助運營商快速構建生態(tài)平臺;通過“Cloud on Cloud”解決方案,讓運營商可以輕松經(jīng)營自己的云品牌。
在政務領域,華為云幫助客戶從政務信息化、服務數(shù)字化,轉變?yōu)橹卫碇悄芑?。同時基于盤古政務大模型、aPaaS、大數(shù)據(jù)等技術,幫助政府更好地服務民眾。
在金融領域,華為云幫助客戶走向全場景智慧金融。華為云提供Digital core解決方案,幫助金融客戶主機下移,加速應用現(xiàn)代化;華為云金融大數(shù)據(jù)和盤古金融大模型支持智能客服、智能數(shù)據(jù)分析等工具。
在媒體娛樂領域,華為云基于CDN&Cloud live、媒體邊緣云、MetaStudio等服務,提供智慧交互的解決方案。
在零售行業(yè),華為云幫企業(yè)打造先進的“智慧門店”,包括數(shù)據(jù)實時洞察,AI訂貨智能預測,數(shù)字人店員等。
在汽車制造領域,華為云不僅提供業(yè)界領先的分布式車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等方案,還通過智能制造,幫助企業(yè)做好研發(fā)、生產、供應鏈管理等核心業(yè)務。
華為云CTO張宇昕分享了從Cloud-Native邁向AI-Native的思考和實踐。他表示,企業(yè)要在AI大爆發(fā)的時代抓住機會,邁向AI原生,首先需要踐行云原生。在過去的幾年,華為云致力于把云原生技術帶給每一家企業(yè),讓企業(yè)上好云、用好云、管好云。在此基礎上,華為云通過構筑CloudMatrix、AI云服務等AI原生云基礎設施,并提供AI原生的數(shù)據(jù)庫、知識湖、軟件開發(fā)工具等云服務,以及幫助客戶訓好用好AI大模型三個方面,支撐企業(yè)更好地實現(xiàn)智能化。
華為云盤古大模型一直堅持“AI for Industries”,加速重塑千行萬業(yè),如今已在政務、金融、制造、醫(yī)藥研發(fā)、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、工業(yè)設計、建筑設計、氣象等30多個行業(yè)、400多個場景中落地。例如在鐵路領域,盤古大模型結合巡檢機器人,可精準識別一列動車的3.2萬個項點,覆蓋8大類、350多種復雜故障,幫助高鐵提升運營效率,降低成本,減少人工在凌晨時段去巡檢的艱辛作業(yè)。在鋼鐵領域,盤古大模型幫助上海寶武鋼鐵熱軋生產線預測最優(yōu)參數(shù),顯著降低熱軋生產線調優(yōu)時間,并提高預測精度和鋼板成材率。
- 責任編輯: 湯普濟 
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