华为联合滴普推数据智能方案，对话周跃峰：今年AI真正找到发展道路

智东西

作者 | 杨京丽

编辑 | 李水青

智东西8月12日报道，今日，华为云与滴普科技联合发布数据智能解决方案，面向智能制造、零售等行业，覆盖数据治理、数据工程、模型训练、智能体构建及业务执行等环节，推动AI进一步进入企业生产经营流程。

该方案采用“云基础设施+企业智能体平台”的组合模式。华为云主要提供算力、存储和智能体平台AgentArts等底层能力；滴普科技则将企业智能体平台DeepWorks与企业融合数据智能平台FastData接入其中。

其中，DeepWorks承载智能体、企业知识库、行业Skill及任务编排等能力，FastData主要负责企业数据的接入、开发、治理和服务。

▲数据智能解决方案基本框架

该方案首先面向制造和零售行业。在制造场景中，涉及生产工艺、质量管理、设备运维等环节；在零售场景中，则涉及经营分析、商品运营、门店管理和库存补货等业务。

围绕此次联合方案，双方后续还将在技术研发、品牌营销和市场销售等方面展开合作。

发布会后，华为公司董事、华为云CEO周跃峰，滴普科技董事长赵杰辉与智东西等媒体进行了采访交流。

在采访中，周跃峰谈道，今年AI真正找到了进一步发展和应用的道路，即以智能体为中心，通过智能体服务生产和生活。在数据处理领域，智能体可以帮助人执行大量任务，减少数据处理所消耗的人力、物力，进一步提升生产力。

▲华为公司董事、华为云CEO周跃峰

他提到，华为云肯定会进入数据智能体领域，而华为采取的路径不是包揽所有环节，而是与拥有数据能力和行业经验的伙伴共同推进。此次合作中，华为云主要提供算力基础设施、算力的高效使用及相关算法支撑，滴普科技则发挥其在数据处理、数据治理和行业实践方面的积累。

此外，周跃峰还反复强调华为云的开放生态。千行百业的需求差异巨大，从基础设施、模型到智能体和行业应用，不可能由一家公司全部完成。他说：“华为如果说自己能够全部做完，要么是在吹牛，要么就是每一部分只能做一点，无法帮助客户形成真正的竞争力。”

赵杰辉认为，产业AI落地的瓶颈已经发生变化。过去的瓶颈主要是基础模型的智能水平和智能体框架的任务执行能力；随着相关技术逐渐成熟，当前的核心瓶颈已经转向数据和算力。

▲滴普科技董事长赵杰辉

谈及产业AI的商业价值，赵杰辉称，产业AI本质上是一笔经济账，持续创造的价值必须大于持续消耗的成本。其中，数据决定AI能够创造多少业务价值，算力则决定其运行成本和服务稳定性。

他谈道，此前产业AI的应用大多集中在办公和文档处理领域，如今正进一步进入制造工艺、质量管理、设备维修、门店经营和商品运营等专业岗位。但这些专业任务不能只依赖互联网公开数据，而要建立能够被模型和智能体调用的企业知识底座。

在部署模式上，赵杰辉认为，顶尖模型私有化部署的成本并非一般企业能够承受，云将成为企业使用AI的重要方式。

以下是本次采访的实录，智东西在不改变原意的基础上进行了编辑。

1、此次发布会是否意味着华为正式进军数据智能体这一领域？

周跃峰：AI发展到今年，从过去AI硬件基础设施、模型训练的发展，到去年各种各样的大模型出现，我认为，今年AI算是真正找到了发展和应用的道路，即以智能体为中心，通过智能体服务生产和生活。

在数据处理领域，让智能体帮助人执行任务，是一个非常重要的方向。数字经济中有大量数据处理工作，也耗费了大量人力、物力，智能体的加入会极大提升生产力。

因此，华为云肯定会进入数据智能体方向。但我们的方式与其他云厂商不太一样，我们希望华为云成为最开放的云，与滴普科技这样长期积累了深厚数据处理经验的伙伴共同发展。

双方有各自专业的分工。华为云主要打造好“硅基黑土地”，做好算力基础设施、算力的高效使用，以及对数据智能体相关算法的支撑。滴普科技则在数据处理方面积累了大量经验和技术能力，刚才大家也看到了滴普科技的数据智能解决方案和DeepWorks数据智能体。

双方强强联手，能够更好地服务客户，推动中国数据治理和数字经济发展。接下来，我们不仅会在技术、品牌方面合作，还会在市场营销和销售方面展开全面合作。

2、当前企业落地数据智能体，面临的最大瓶颈是什么？

赵杰辉：这个问题不只是数据智能体的问题。整个产业落地AI，本质上是让智能体真正产生生产力，这件事的瓶颈已经发生了很大变化。

去年以前，瓶颈是基础模型的智能水平，以及智能体框架准确执行任务的能力，这些技术还没有取得稳定突破。

到了今年，随着基础模型快速成熟，智能体框架逐渐稳定，并在产品中快速应用，产业AI落地开始变成一个经济性问题，即持续创造的价值要大于消耗的成本。

这就是Token经济。创造Token的生产力和业务价值，其本质最终是数据；同时还要控制创造业务价值所需要的Token成本，其背后是能够持续供应的低成本算力基础设施。

所以，当前产业AI落地的瓶颈，一是创造价值的瓶颈，也就是数据统计，二是实现平稳供应和降低成本的瓶颈，即算力的持续突破。

3、华为云向滴普科技开放市场和营销能力，背后有怎样的生态考虑？

周跃峰：每家公司都有自己擅长的领域。华为云的长板是能够更高效地使用基础设施，并通过关键算法支撑行业解决方案。此外，华为云在面向企业和行业客户的市场营销方面，也有长期积累。

滴普科技则长期专注于数据处理，在企业数据治理、数据应用以及利用数据创造价值等方面有深厚沉淀。

华为云希望用AI帮助企业解决问题，但不同行业需要积累不同的经验，光靠华为云是不够的。因此，我们要与滴普科技等伙伴共同打造面向行业的解决方案。

同样，企业构建智能体仍然存在不少困难。例如，企业如果从零积累Skill等智能体资产和经验，或者从一行行代码开始开发，成本都会很高，因此需要一个好的智能体平台。

滴普科技的DeepWorks沉淀了大量经验和Skill。双方联合后，可以帮助企业更快、更节省成本地构建智能体环境。企业不需要分别寻找云厂商和数据智能体厂商，再自行完成系统集成。

同时，这个平台也是开放的，可以对接其他云厂商和其他数据治理公司的智能体。

4、这套数据智能解决方案的核心应用场景是什么？能够给产业带来哪些价值？

赵杰辉：核心场景可以分成两层。第一层是数据处理本身，第二层是制造和零售两个行业的具体业务场景。

此前，AI产业落地谈得很多，但真正进入专业岗位的案例并不多，大部分应用仍集中在办公和文档处理领域。

我们刚才展示的两个案例中，一家全国头部鞋服企业已经实现了40多个岗位的替代。这里说的是40多个岗位，并不是替代40名员工。另一家全球头部装备制造企业，则覆盖了质检、生产工艺和售后维修等专业岗位。

如果知识底座中编译的是制造企业的数据，智能体就可以基于这家企业的知识完成任务；如果编译的是大型零售企业的知识体系，就可以支持店长、商品运营等岗位的工作。

所以，第一个核心场景是持续进化和编译企业知识底座，这是FastData与DeepWorks结合后的重要能力。在此之上，智能体才可以进入制造业的施工、工艺、质量等岗位，以及零售业的店长、商品运营和企划等岗位。

5、双方为什么首先聚焦制造业和零售业？

赵杰辉：有两个原因。首先制造业占滴普科技收入的51%，零售业占30%，这是我们最具优势、积累最深的两个行业。

其次，这两个行业体量足够大，业务门槛也足够高。制造业中有图纸和复杂的工艺文件，如果不能处理这些数据模态，智能体就只能停留在办公场景。制造业的数据格式极其复杂，需要深厚的数据处理能力才能转化为Skill。

我们服务的零售客户通常拥有数十个品牌、数千甚至上万家门店，以及复杂的供应链体系。这类企业拥有大量数据和复杂业务流程，比较适合通过AI提升效率。

因此，我们选择最具优势的行业和最有价值的场景，与华为云展开深度合作，覆盖更多客户。

周跃峰：这两个行业是滴普科技过去能力较强、积累较深的行业。但从华为云的角度来看，我们期待双方未来不仅合作这两个行业。

我们会先聚焦制造和零售，逐步做出成果，再把成功经验扩展到其他行业。未来，双方的合作一定不会仅限于制造和零售。

6、在联合解决方案中，华为云将为滴普科技提供哪些支持？

周跃峰：主要有三个方面。

第一，华为云将打造高效的算力基础设施平台，通过软硬件协同，帮助联合解决方案降低成本、提高效率和性能。

第二，华为公司过去几年组建了多个行业军团，在各行业积累了较强的市场和销售能力。针对双方重点布局的行业，华为云将在市场营销和销售方面支持联合解决方案的推广。

第三，智能体的发展需要共建生态。DeepWorks中包含大量行业资产和Skill，这些资产不能只由华为云和滴普科技沉淀，还需要其他公司及生态伙伴共同参与。

依托华为云的智能体开发和运营平台，双方可以汇聚更多数据智能资产和生态能力，进一步完善联合解决方案。

7、联合解决方案将如何突破数据和算力两方面的瓶颈？

赵杰辉：如果把时间往后看半年或一年，产业落地AI的核心竞争力之一，一定是持续稳定的基础设施，这是华为的“硅基黑土地”的优势。

基于这一基础设施，滴普科技可以集中精力创造Token价值，推动制造、零售和数据处理等场景落地。因此，第一个关键点是获得成本持续优化、能够稳定供应的基础设施。

第二，AI时代与过去的一个重要区别是，企业会更多地通过云服务使用AI。一个重要原因是，顶尖模型的私有化部署成本不是一般企业能够承受的，因此云将成为主要的服务模式。

未来，我们会把华为云作为主要的服务平台，以云服务作为触达和服务客户的重要方式。借助华为云稳定的基础设施能力，滴普科技可以集中精力推动AI在制造、零售等产业中的落地。

8、此次联合解决方案与华为云此前原有的解决方案是什么关系？

周跃峰：此次联合数据智能解决方案主要面向企业客户，帮助企业管理和处理自身数据，并利用这些数据提升运营效率。

以手机制造为例，一部手机包含大量零部件，每个零部件从货源、生产、供应时间到质量情况，都会产生大量关键数据。任何一个零部件在供应数量或质量上出现问题，都可能影响最终生产。

因此，供应链数据管理对大型制造企业至关重要。这也是滴普科技长期关注制造业、能够为客户创造价值的原因。此次联合方案面对的就是这类场景。

华为云此前已经在多个行业打造行业AI梦工厂，并与生态伙伴共同打造不同的联合解决方案。数据智能联合解决方案也会进入智能制造等行业AI专区，让更多集成商伙伴和客户了解并采用这套方案。

9、滴普科技希望借助华为云的哪些能力增强市场竞争力？

赵杰辉：华为云的市场营销和销售能力覆盖全球。滴普科技仍处于快速发展阶段，与华为云联合拓展市场，肯定比我们单打独斗更有优势。

一方面，双方合作可以帮助滴普科技快速扩展市场，提高客户服务的范围和深度。基于更多客户需求，我们也可以持续优化产品。

另一方面，未来的产品应当优先通过云提供服务。在AI时代，云平台最重要的能力是提供AI算力基础设施，并持续优化成本。

长期来看，华为云在这方面具有很强的优势。基于华为云，滴普科技可以持续构建更符合产业需求、能够解决产业问题的智能体，并形成更多落地案例。

10、华为云提出打造“最开放的云”，这里的“开放”具体指什么？

周跃峰：打造开放的云不仅是华为云的战略选择，也是未来AI实现行业落地必须选择的一条道路。

AI真正发挥作用，必须与千行百业的具体场景结合。华为云不可能全面了解所有行业，最多只能对部分行业有相对深入的认识。在AI解决方案中，从存储、算力、网络、容器调度，到模型、智能体平台和行业解决方案，华为也不可能独自完成所有工作。

如果我说华为自己能够全部做完，要么是在吹牛，要么就是每一部分只能做一点，无法帮助客户形成真正的竞争力。

因此，华为云需要在模型、智能体、生态和行业解决方案等方面广泛与伙伴合作，而不是所有产品都自己做、所有市场都自己占据。

华为云不仅有打造开放云的决心，也有这样的基础。我们的目标是打造好国产化的“硅基黑土地”，让更多模型在上面得到应用，让更多智能体服务于不同的行业。

只要协同好伙伴，服务好滴普科技等有能力的战略合作伙伴，华为云的“硅基黑土地”和开放生态战略就能够落地。