华为云副总裁、 战略与产业发展部总裁

黄瑾

　　感谢国家数据局和国家信息中心给我们这样的机会，与各位领导能够做一些技术上的交流，我重点讲一下人工智能对城市发展的影响。

　　首先，给大家带来一份报告，这是我的团队调研了很多专家之后，写的一份《云计算智能世界2030年的报告》，对未来的行业场景以及技术做了一些预测，有兴趣可以下载。

　　我们看到未来一定会有越来越多的几十亿的智能终端上线，而且这些终端和云上的智能会有互动，同时我们相信每个人都会有智能助手，甚至不只是一个智能助手，三维数字空间技术会是现在的100倍以上，里面会有很多机会和变化。从分析报告来看，华为云在全球服务了超过800个以上城市云项目，过去7年中国在政务云上都是领军者，我们为了支持好客户运营，在160个城市有运营支持中心，帮客户做好运营。

　　过去我觉得每个城市都在想办法用数据和AI来改造这个城市，让城市升级，但为什么通用人工智能这一年多发展这么快之后，我们觉得无论是城市的创新应用，还是城市里的数字经济每个行业都会带来很大的赋能。同时我们看到市民的衣食住行、办公、养老、环境等，新的人工智能都会给市民带来新的体验，这就是为什么我们认为AI是最确定性的趋势，也可能是对所有这些应用影响最大的技术。

　　业界对人工智能做了五级定义。 

　　1.预训练。像我学了全球的书之后，你问我任何问题，我马上能下意识回答你，这就是预训练的效果。

　　2.深度推理。你问我任何一个问题，我可以推几十步，甚至多路径的推演，之后再回答你。Deepseek-R1就是因为有了深度推理以后，同时又降低了成本，开源，所以影响了全世界，这是国运级的事件。

　　3.今年可能是Agent元年。大模型AI的能力会从数字世界走向物理世界，因为你有了Agent能力之后，就可以影响很多物理世界的事情，你可以订餐，甚至可以控制更多具身智能机器。

　　4.创新者。像DeepMind创始人说人类所有的健康问题很快会因为AI的发展得到治愈。我们能够发现前所未有的材料，能找到前所未有的物理或化学公式，这就是创新者。

　　5.组织级的智能。如果一个大的工厂全部由机器、智能做成，GDP生产不依赖于人就可以快速生长，人类的财富就可以快速地聚集。

　　实际上人工智能最终体现在对整个GDP增长的促进，如果只是出现了几个人工智能公司，是很小的事件，不值得美国对中国进行控制和打压，因为人工智能会对每个行业GDP增长，每个城市GDP增长产生影响。

　　我从技术层面，简单分析一下，对于一个城市来说，AI来了之后会有什么变化？

　　第一，我们认为所有新型终端会越来越多，城市里的一半的车可能已经没有司机了，我们看到自动驾驶、无人机、AI手机、AIPC、具身智能机器人、非人形机器人等，这些智能终端会越来越多，这时候需要打造一个云网端协同架构。

　　第二，由于人工智能来了之后，算力基础设施会发生很大变化，数据基础设施显然是人工智能最核心的，我们做很多人工智能项目，80%的时间都是在整理数据，数据会发生非常大的面前。

　　将来会有多元的模型，同时最近很热的是AgenticAI和Agenticnetwork，就是AI的Agent怎么调各种各样的能力，还需要一个新的协议，Agent之间怎么对话，也需要一个新的协议，在城市里围绕这个来构建新的生态和新的体验会非常关键。

　　终端，慢慢地大家身边的智能终端越来越多了，实际上5G的网络是单向下载为主的，所以随着Al的到来，比如AI眼镜，很多信息要传回到云端，快速识别之后再告诉你，我们发现由于AI的到来，大量网络会需要双向，需要上传再下载，所以5.5G的时候上传的带宽会提升10倍以上，时延会大幅降低，一个城市里的网络会对将来端和云的协同能力产生很大影响，而且在云上的智能因为有足够的算力和智能，端上一定有小的算力和小的智能，两者协同会成为一个主流的架构，这是我们认为对城市的影响。

　　算力，如果大家看业界AI算力的发展，可以告诉大家一个机会，通常数据中心可能是6000瓦、7000瓦左右，现在卖的AI算力一个机柜可能到了3万瓦、4万瓦，最高到5万瓦，我们看到明年可能就是10几万瓦一个机柜，后年最多可以到50万瓦、60万瓦一个机柜，这个机柜的能耗密度，里面连接的密度都是超乎想象的。

　　电费会占整个AI算力设施综合成本的50%以上，这就是为什么国家在推“东数西算”的原因，我们还是要选地便宜的、面积大的地方，电费便宜的地方来布我们的智算。其实1000公里5毫秒的时延，时延不是A现在重要的瓶颈，安全是大家更多的顾虑，但安全可以有很多方法解决。任何一个城市AI算力设施，将来都会是远端的算力、低成本的、绿色的算力与城市里就近的算力组合，这是整个架构。

　　从单点技术上来看，超节点会成为AI算力竞争的关键，而不是只是单芯片。我们在单芯片工艺上是落后的，但是我们可以利用光技术，现在超节点传递是2.8T，无堵塞的384个芯片之间2.8T的交换能力，所有的一个节点里的内存统一编制是全共享的。任何一个芯片都可以来使用这个内容，整个节点的算力才是AI算力的基础单元。无论是Google最近发布的还是英伟达发布的产品，都是朝着超节点在演进。我们这一代产品叫cloudMatrix384，具有很好竞争力的。

　　数据基础设施，大家刚才说了很多数据治理，我是从技术上讲一下，我们认为有几层，在底层我们要通过统一元数据，让大数据和AI数舱的很多东西能够实现资源的共享和利用，传统大数据和AI就是一个底座，所有的数据不用搬来搬去就可以做AI。

　　其次，A技术在数据湖里，把所有的知识提取出来，让大模型很容易地调用，用向量化的存储方式，不仅仅是结构化数据，包括文本、图片、视频非结构化的数据，把它整理成知识，从数据湖变到知识湖，大模型就很容易调用整个城市的知识，也可以用到图谱的技术。

　　再上一层我们认为用企业数据搜索的能力和生成式BI，以前我们传统BI可能是用很多软件，现在我们经常问一句话，展现出整个生成洞察和分析的报表。这几层的技术，再加上可信的数据交换技术，从技术架构上让整个数据平台更加先进。

　　模型Deepseek影响很好，我去欧洲时发现很多海外客户都在用，技术达到业界领先，同时使用成本也降下来，而且是开源的。我们的算力是支持干模百态，所有的模型我们都支持得很好。盘古有一个深耕行业的场景定位，我们始终认为需要一个模型深入行业的场景，创造更多行业的价值。

　　中国的工业是全球领先的，有200多个赛道都是世界第一的，因此在工业场景里，我们的场景，数据，生态都是最丰富的。盘古是聚焦在这里，我们希望能够把这些场景能够做好，创造出行业价值。我们说点亮一个行业灯塔照亮一个行业，我们看到无论在钢铁、油气、汽车、交通、政务、医药领域，我们都在跟客户先打造一些灯塔，慢慢向整个行业复制，现在陆陆续续在海外也有很多的能力输出到海外。

　　新的生态性的体验是非常关键的，根深才能叶茂，首先我们会基于自己的芯片和操作系统，像昇腾、鲲鹏、鸿蒙、欧拉、高斯数据库等等，来构建整个的生态体系，同时现在很重要的是围绕着大模型，全自主可控的大模型要打造一些标准，刚才说了类似于Agent接口的标准和Agent之间互通的标准，有了这样的标准之后让所有的生态都来积极拥抱这个标准。每个城市都打造百花齐放开放的生态，只有众多的企业一起来构建我们丰富的AI应用，才能让城市的AI更加智能。

　　下面简单讲几个有意思的案例，实际上我们很多城市都在积极地演进，比如深圳市长一直希望打造数字李生的先锋城市和通用人工智能的先锋城市，我们跟福田区也打造了一个环境，就是筋膜的 建模能够做上面很多城市管理的应用叠加上去的一个数字李生的系统。

　　我们和大数据局集团打造城市数据空间，实现可信、可控的数据交换，主要是把公共数据拿出来更好开放。

　　广州白云是用多模态理解的大模型，能够把城市管理做得更好以及打造城市管理的数字人，给大家提供更好的服务。

　　在江苏宜兴更多是用多模态理解能力，结合很多的应急场景，来解决城市的安全。

　　其实AI赋能行业，我们需要把行业的专家和技术的专家叫到一起，比如在湘钢，刚开始大家都不懂，当我们坐下来，发现了370多个场景都是可以用人工智能做的，现在已经做了20几个场景，一个一个场景做，就可以慢慢把企业里很多问题解决掉，是非常有意义的。但要深耕，不是拿一个东西快速复制，是要结合企业的场景一点点去做，也需要很多伙伴参与。

　　在医疗领域，我觉得将来人工智能不会只停留在对话，会在我们整个制药、健康领域发挥很大的价值，包括东阳光，我们缩短了它的药物筛选周期。

　　在智慧文旅领域，我觉得大模型也起到非常的作用，在贵安我们打造了旅游助手，可以帮很多游客推荐本地的特色景点、路线、编排行程等。

　　这是华为公司的愿景，我们也希望能够和大家一起持续创新，构建更加智能的城市。谢谢大家！

　　（以上内容根据嘉宾发言速记整理）