“AI+”連續(xù)兩年被寫入政府工作報告后，大模型相關的新技術正在快速蛻變，加速走出實驗室，融入企業(yè)的核心業(yè)務系統(tǒng)，衍生出了AI+教育、AI+醫(yī)療、AI+金融、AI+能源、AI+制造等新概念。

新的問題也隨之而來：AI+不是簡單的“技術嫁接”，而是一項復雜的系統(tǒng)工程，涉及到算力、模型、數(shù)據(jù)等等，怎么才能讓AI像水煤電一樣成為一種通用能力，讓每個企業(yè)都能用好AI呢？

站在AI和經濟新動能的交匯點，能否回答這個問題，直接關系到一個區(qū)域未來十年的經濟活力。

剛剛結束的2025華為開發(fā)者大會上，金山辦公、美宜佳、廣汽集團等企業(yè)作為廣東代表，分享了它們的數(shù)智化經驗和成果，集中展示了廣東AI+賦能千行萬業(yè)的廣度與深度。在“藍圖”一步步變成現(xiàn)實的敘事中，為業(yè)界提供了可借鑒的“廣東解法”。

01 AI+浪潮興起，離不開一朵云底座

時間回到兩年前，AI+還是一件“奢侈”的事兒，需要先采購GPU算力，然后進行數(shù)據(jù)治理，再從0開始訓練大模型。單單是軟硬件成本，就將90%以上的企業(yè)拒之門外。

AI+浪潮的興起，和華為云等云廠商的進化不無關系。相較于傳統(tǒng)的算力供給，全棧系統(tǒng)性創(chuàng)新的華為云，通過構建AI時代的云底座，打破了AI落地應用過程中的兩個核心癥結。

一是降低應用的門檻。

阻礙大模型落地的因素，可以總結為三座大山，即推理成本高、模型與業(yè)務難對接、開發(fā)周期長。

為了解決這些問題，華為云進行了一系列的技術創(chuàng)新：比如基于CloudMatrix384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務，將算力有效使用率提升了50%以上；引入“自適應快慢合一”機制的盤古大模型5.5，實現(xiàn)了8倍整體推理效率提升；以及提供工具和行業(yè)集成套件的一站式大模型工具鏈ModelArts Studio.....從算力、模型、工程能力等多個維度降低了大模型的應用門檻。

二是讓技術服務場景。

新技術無法落地的原因，最大的痛點在于脫離業(yè)務場景，只能停留在PPT上，無法轉化為實際生產力。

直接的例子就是具身智能：不少企業(yè)的出發(fā)點是“機器人能干什么”，而非“我的業(yè)務怎么和機器人結合”。華為云推出的CloudRobo具身智能平臺，整合了數(shù)據(jù)合成、模型開發(fā)、仿真驗證、云邊協(xié)同部署等端到端能力，并提供了覆蓋感知、決策、執(zhí)行全鏈條的大模型體系，讓企業(yè)專注于機器人和業(yè)務場景的融合，加速具身智能在實際應用中的落地。

確切的說，華為云構建了一種新的創(chuàng)新機制，在AI原生的云底座賦能下，企業(yè)不需要在算力、模型訓練、開發(fā)框架等底層環(huán)節(jié)上重復造輪子，將更多精力投入到AI在具體場景中的融合與滲透。

技術能力不斷刷新的同時，另一個關鍵變量也在悄然變化——越來越多省市開始推進AI+行動。

比如作為國內科技創(chuàng)新和工業(yè)制造主陣地的廣東，在2025年4月公布的《廣東省“人工智能+”行動方案》中，明確表示將全力構建全鏈條AI應用生態(tài)體系，聚焦教育、醫(yī)療、交通、民政、金融、安全等重點領域，計劃培育100個示范應用場景與500個示范案例，形成比較成熟且可大規(guī)模推廣的應用標準，為AI在各領域的落地提供明確方向。

技術與政策，兩條原本各自推進的路徑，在廣東實現(xiàn)了高頻共振：一端在頂層設計上“畫藍圖”，為AI+定了方向和目標；另一端在底層技術上“搭橋梁”，讓技術從可能走向可用。正是在這種雙向共振中，華為云在廣東釋放出強大動能，讓AI+在產業(yè)場景中找到了落腳點。

02 在產業(yè)一線，AI+激活行業(yè)新增長

正如2025華為開發(fā)者大會上所呈現(xiàn)的，來自不同領域案例分享，向外界講述了華為云在廣東鍛造的新質生產力。

在政企領域，廣州市花都區(qū)拉近了中小企業(yè)和AI的距離，和華為云一起打造了新型工業(yè)化的“花都樣板”。

針對中小企業(yè)普遍存在的“不想轉、不敢轉、不會轉”問題，廣州花都區(qū)聯(lián)合華為云等多方打造了花都區(qū)新型工業(yè)化數(shù)字服務平臺，大大降低了中小企業(yè)的數(shù)字化門檻。

比如芬豪香精的研發(fā)，過去過度依賴調香師的經驗，有了企業(yè)配方數(shù)據(jù)訓練的AI智能調香助手后，香料分析環(huán)節(jié)工作量從數(shù)天降低至秒級，產品研發(fā)周期從數(shù)周縮短到數(shù)天。

在汽車領域，廣汽集團基于華為云全棧AI能力打造的AI中臺，有效提升了研發(fā)效率，降低了運營成本。

目前廣汽AI中臺已經被廣泛應用于訓練數(shù)據(jù)生成、智能體、測試工程數(shù)字人、維修智能診斷等場景。

其中在訓練數(shù)據(jù)生成方面，用模型生成代替車輛訓練數(shù)據(jù)采集，降低了車輛訓練的實驗成本，大幅度節(jié)約了硬件、車輛行駛、人工成本，還能隨心所欲設定特殊場景，混合數(shù)據(jù)提升樣本空間。同時用模型生成代替人工輸出圖片對應文本，工作效率也提升了70%。

在零售領域，美宜佳聯(lián)合華為云、中科院軟件所，為中國便利店的數(shù)智化突圍提供了實踐樣本。

2022年的時候，美宜佳就開啟了全面啟動數(shù)字化轉型戰(zhàn)略。后續(xù)，美宜佳聯(lián)合華為云盤古大模型打造了AI+IoT+美宜佳業(yè)務平臺的零售智能體，并將其逐步應用到3.8萬家門店管理中。

2025華為開發(fā)者大會上，美宜佳聯(lián)合華為云成立了“鴻蒙聯(lián)合創(chuàng)新實驗室”，并與中科院軟件所簽署了鴻蒙生態(tài)聯(lián)合創(chuàng)新合作協(xié)議，將聚焦“鴻蒙+零售”場景打造智慧零售行業(yè)標桿解決方案，推動整個零售行業(yè)向智能化、數(shù)字化轉型。

廣汽、美宜佳與花都區(qū)的案例，不過是華為云在廣東落地的“冰山一角”，卻也不難發(fā)現(xiàn)：在華為云的使能下，“以云為引擎、以場景為抓手”的創(chuàng)新范式已經被驗證，廣東的AI+實踐跳出了“點狀試驗”的初級階段，正在形成可復制、可推廣的系統(tǒng)化路徑，持續(xù)將算力變成看得見的生產力。

同時也印證了一個核心命題：只有讓AI在業(yè)務一線真正“跑起來”，在場景中“用起來”，才有可能沉淀為結構性的競爭優(yōu)勢。正如華為云在廣東的全面開花，AI+不再是政策口號，而是賦能千行萬業(yè)的真實寫照。