华为AI人工智能在赋能生产力方面给企业带来哪些机遇与挑战呢？
一、研发设计环节
智能编码辅助：华为内部构建了盘古研发大模型和 CodeArts 盘古助手，围绕编码的 “读 - 写 - 调 - 测 - 查” 全场景提供智能辅助。目前已在内部推广超过 7 万人使用，日活达到 2 万 +，智能生成采纳超过 1500 万行代码，采纳率接近 30%，极大提升了编码效率。
全流程智能协同：智能化增强从编码向需求 - 设计 - 开发 - 测试 - 发布的研发全流程场景扩展，如智能研发问答、需求智能分析、测试智能设计等能力将集成在一站式软件开发平台上，提升所有研发角色的效率。
生产制造环节质量检测：以生产 PCB 板的生产线为例，通过 AI 视觉系统实现 PCB 板高速自动检测，使生产线的成品率从 99.2% 提升到 99.55%，同时人工工作量减少 48%。
工艺优化：与海亮股份的合作中，“海亮 - 华为” 联合创新实验室基于华为盘古大模型等先进 AI 技术，共同研发有色金属材料行业垂直大模型，用于生产指挥中心、工艺优化等场景，提升工业体系的智能化水平。
二、供应链管理环节
物流优化：华为在全球有众多仓库和供货点，通过 AI 技术可根据物品的大小、形状、重量等多个参数设计出最佳的装箱方案，使装车率提升 15%。同时，AI 打通从供货侧到物流、运输的各个环节，实现内部自动化的物流。
海关报关：AI 实现了海关单据的报关自动化，大大节省了人力，使报关效率提升了 10 倍，并且通过 AI 排查海关数据的异常，在前端发现问题，发现率可达到 99% 以上。
三、应用运行环节
自适应调优：AI 模型会分析行业知识库、应用架构和基础设施配置，自动适配各种业务场景，面对月结或交易结算等周期性高峰，能预测并调整系统部署，应对峰值压力。
智能弹性：AI 模型实时监控流量变化和运行指标，智能地进行资源伸缩，以最小的资源浪费满足业务流量的弹性需求，从容应对突发热点事件以及日常流量波动。
智能运行保障：根据设定的 SLA 目标，如恢复时间目标（RTO）和数据丢失量目标（RPO），自动分析并提出改进建议，并自动执行，与传统的人工管理和维护相比，资源利用率提高约 30%，稳定性提升约 80%。
四、运维管理环节
故障感知和定位：在故障感知和定位等确定性和量化的场景中，使用传统的小模型，配合多维度指标检测算法，能达到 90% 以上的准确性，可观测数据做到应采尽采。
故障根因分析：对于故障根因分析这种需要梳理上百种应用关联对象，并通过链路追踪技术找到对象依赖关系，且修复依赖运维经验的场景，通过大模型技术和海量的运维知识库，针对问题发生的原因提供修复建议。
五、销售与服务环节
销售凭证审查：在零售领域，华为通过应用 AI 技术，使千万级的销售凭证审查准确率达到 99.5%，同时实现了销量的统计。
在线风控：AI 的在线风控根据各个账号的登录行为识别意图，基本杜绝了撞库、扫号等异常交易，保障了销售环节的安全。
客户服务：通过构建行业垂直大模型等方式，华为在客户服务领域利用 AI 技术，能够快速准确地回答客户咨询，提供个性化的解决方案，提升客户满意度。