从2020年6月华为正式推出“懂行”形象和理念至今,通过“懂行人”持续的躬身入局、深入场景,以及“内行”合作伙伴们的积极响应、携手同行,100+创新的场景化解决方案成为了千行百业数字化转型的“新引擎”,助力越来越多的客户加速实现转型升级。今天,以场景化创新为锚点,华为又带来了涵盖10+行业的全新“懂行100”案例集,旨在将各行业深层业务的转型经验和成果分享给更多客户,进而驱动政企行业加速冲出数字化转型的深水区,共赢行业新价值!
如果将“懂行100”比作一次远行,华为始终懂得“行百里者半九十”的道理,事情愈接近成功愈困难,行业数字化转型之路亦是如此,需要专注和坚持不懈的精神,更需要“懂行”。星光不问赶路人,华为深知,真正的“懂行”就是一种“日积跬步”的精神,需要依靠日复一日的持续努力和奋斗,走入数字化业务的最深层,找准关键场景,融入领先技术,才能帮助行业客户跨越数字“鸿沟”,共赢更美好的数字未来。
回顾“不平凡”的2020年,千行百业面对加速变化的市场环境,亟需一种确定的数字化“关怀”,这是华为之所以推出“懂行·专注于行业数字化转型”理念的根本缘由。
也正因为“懂行”理念在推出后备受政企行业客户的关注和认可,在2020年8月,华为首家“懂行”体验店正式上线,并面向To B领域客户率先推出了10+行业的100+场景化解决方案,这也是“懂行100”的开端。
而“化繁为简,深入浅出”则是对“懂行100”价值的进一步诠释——数字化技术通常晦涩难懂,企业的生产系统也充满复杂性,将两者融合走向深层次的数字化转型更是知易行难。
因此,华为凭借压强式的研发投入,持续引领技术创新,并以积极开放的心态,携手各行业客户和合作伙伴,将复杂技术与业务相融合的难题简单化,以真正驱动行业深层业务转型的创新场景化解决方案,帮助行业中领先的客户率先完成转型升级。
简言之,“懂行100”就是将这一过程中收获的成功经验,即如何发现关键业务场景,如何融入全新数字技术,如何实现更深层业务的转型升级等形成行业案例合集,以帮助更多业内客户在数字化转型之路上少走“弯路”,发现“捷径”,更快达成目标。
所以入选“懂行100”的每一个成功案例,都可以说是行业场景化创新和业务转型的典范。
例如在金融行业,近10年来,我国银行业最大的变化当属城商行的快速发展,城商行也是支持地方经济发展过程中必不可少的一环。泸州银行与华为在转型升级到“未来银行”的道路上,通过找准关键业务场景痛点,将面向核心关键业务的稳态IT架构和面向全新业务的敏态IT架构统一在同一套数据总线之下,实现了数据的平台化以及基础服务的接口化,使新旧业务得以整合发展、相互支撑,不仅快速跨越了转型“鸿沟”,更完成了“开放银行”的创新建设。
在医疗行业,深圳市宝安人民医院在2020年正式推出心电云服务,并在院内设立了心电云监测中心,通过5G、AI、云的应用将医院的心电检测和诊断能力放大了几十乃至数百倍,真正实现了为患者提供无边界的医疗服务。在这背后,是“懂行人”深入其中,发现心电图24小时监测与识别这一高重复度的业务应用场景,并将AI等数字技术融入其中,成功突破了时间和空间限制,守护好每一位患者的心跳。
在制造行业,中国一汽携手“懂行人”,从研发、制造、企业运营等多个关键场景深入,融入多种领先的数字技术,不仅构建起坚实的云计算基础设施,还在高性能计算助力研发创新、5G助力智能工厂、打造“车路协同”联合解决方案等方面取得了一系列创新进展,让中国一汽在数字化转型的赛道上持续领跑。
事实上,除上述几个行业外,“懂行100”中包含的数字政府、交通、教育、大企业、电力、传媒、互联网、油气、海关等众多行业的成功案例,都有两个明显的特征:
随着越来越多的行业客户进入数字化转型的深水区,“懂行100”的价值还将进一步释放,行业领先客户在转型升级过程中踩过的坑,走过的弯路,做到的共性创新,收获的成果等均已总结在了其中。
如泸州银行的数据总线,并不是一次简单的系统升级,而是面向未来银行业务创新搭建的底座;再比如深圳宝安人民医院的心电云服务不仅创造了一个全新的服务模式,更默默守护着每一位病患的生命安全……
“懂行”的价值循环理念也指出,在数字化的深水区,只有做到从行业业务场景的实践中来,加速到行业业务发展的未来中去,才能真正做到深入理解业务诉求,助力行业持续创新,加速发展,进而创造更大、更多价值。
所以,“懂行100”并不是华为专有的,而是华为携手千行百业的客户和伙伴共同打造、共同拥有的宝贵财富。
在2021年的后疫情时代,“新基建”等必将继续加快数字经济的发展,进一步驱动数字化与行业的深度融合,进而开创中国新型产业数字化发展的新进程。“懂行100”作为行业数字化转型的“标杆”案例合集,也将持续进行迭代和更新,将更丰富的行业转型典范和标杆案例展现在其中,点亮更深层业务的转型之路,驱动行业加速转型升级,这亦是数字经济时代赋予“懂行人”的新使命。
所以,“懂行100”,志行千里——我们的目标是千行百业全场景的星辰大海。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。