近日,中軟國際與華為云“同舟共濟”戰略合作8周年慶典暨“云智能行業賦能,全場景AI正當時”高峰論壇隆重舉行,會上中軟國際副總裁、AI研究院院長萬如意博士發表了題為《中軟國際全場景AI實踐》的主題演講,回顧了中軟國際與華為云以云原生技術為基石、AI 為驅動力的深度協同歷程,印證了社會對 AI 技術確定性的共識,同時也直面落地挑戰 —— 客戶付費意愿、概念驗證(POC)效果及實際價值閉環成為關鍵攻堅點。基于此,中軟國際未來要做好的三件事:放大生成式 AI 技術的有利條件、克服 AI 的不利條件、深化華為云生態位建設。
1全力放大AI的有利條件
萬如意指出,生成式 AI 以大模型為代表,正成為企業上云后的價值增量,面對 AI 浪潮,云原生升級為 “AI 原生”,中軟國際將整合場景 AI 服務能力,與華為云合力推動企業從 “上云” 向 “用 AI” 躍遷,通過 R1 系列產品矩陣加速戰略落地。從行業布局來看,中軟國際多個行業的服務中,均發現各領域最終會交匯到 AI,客戶對 AI 的需求也日益明確,這也促使中軟國際以 AI 為牽引,構建對客戶的全場景AI-R1系列產品體系。
2全力攻克AI的不利條件
通過三百余個 AI 項目實踐,AI 落地最后一公里的關鍵在于幫助客戶打消對于 AI 投資回報(ROI)以及安全性、效果等大模型不利條件的顧慮。為此,中軟國際為客戶提供應用開發、測試、語義治理到底層數據標注、模型適配等多環節服務,以多 Agent 協同和自主規劃、多源異構數據融合以及智能語義編織等技術,大幅度降低大模型幻覺、讓智能體生產級可用。
萬如意以中軟國際在制造業物料選型、醫保合規等重點場景為例,深度闡述了智能體落地的實踐。
物料選型:
某頂尖電氣自動化企業的物料選型場景頗具代表性。該企業 200 名工程師曾需每天花費 10 分鐘處理單物料從需求到選型的全流程,中軟國際通過多 Agent 智能系統重構該環節:設計需求理解 Agent 作為核心調度中樞,聯動專項小 Agent 分工協作 —— 部分負責解析結構化或非結構化的配件說明書,部分專注驗證選型可行性,最終將單環節耗時壓縮至 20 秒,且零誤差。針對說明書中非結構化數據抽取難題,開發具備迭代能力的抽取 Agent,通過多次抽取 - 優化循環,確保信息準確性,為選型決策提供可靠數據支撐,既釋放人力產能,更通過自主規劃與精準數據處理實現 ROI 突破。
醫保合規:
在公立醫院復雜的診療流程中,中軟國際以知識圖譜與語義治理技術破解大模型 “幻覺” 難題:將醫學知識與醫保合規規則構建成知識圖譜,實時約束模型輸出。例如,針對 “神經電擊療法” 報銷判定,系統能精準關聯處方中 “吞咽障礙” 癥狀描述,通過知識圖譜調用醫學規范與醫保條例,自動校驗合規性,既保障每日處方審核效率,又杜絕因模型誤判導致的醫保風險。
中軟國際還提供 “AI 新集成” 服務,以數據集成、流程集成、交互集成以及 API 管理和模型納管等平臺能力讓 AI 新技術與客戶既有數字化資產融合,有效牽引客戶使用 AI、擁抱云。
3深化華為云生態位建設
中軟國際不斷發掘和拓寬場景,構建了獨特的生態位優勢。以算力中心、AILab、一體機等模式提供從算力租賃到應用開發和調用服務的全場景支撐,其構建的 “一場三中心”(基于華為云昇騰算力的算力中心,以及模型訓練場、集成驗證中心、培訓展示中心),面向多個行業形成生態位。將政務、能源、鋼鐵、礦山、醫療、制造、教育、零售等行業解決方案和華為算力打包形成真實生產力,持續做深、做實華為云生態位。
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原文標題:放大 AI 勢能,攻堅落地挑戰:中軟國際全場景AI實踐
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