本文為余倬先生在2025觀點數(shù)字未來發(fā)展大會發(fā)表的演講。

余倬（華為制造與大企業(yè)軍團(tuán)解決方案總監(jiān)）：今天非常有幸能夠參加2025觀點數(shù)字未來發(fā)展大。華為在不動產(chǎn)行業(yè)不是專家，在座的各位嘉賓比華為更懂不動產(chǎn)行業(yè)，華為是為千行萬業(yè)提供ICT基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。如果說不動產(chǎn)怎么做，我想各位比我更有發(fā)言權(quán)。

華為成立了很多軍團(tuán)，主要是為了深耕行業(yè)。軍團(tuán)的核心目的就是鏈接行業(yè)和華為產(chǎn)業(yè)，作為一個連接器、催化劑、放大器的作用。很多軍團(tuán)結(jié)合行業(yè)有非常多的創(chuàng)新，例如：制造的智慧工廠、礦山的礦鴻、交通的港口調(diào)動等等，但是在地產(chǎn)行業(yè)的創(chuàng)新還是比較少的。

下面我講一些華為在AI人工智能的體會，DeepSeek出來以后，為什么這么受歡迎？從用戶接入量來說短短7天就突破了1個億，是所有軟件最快的。它的很多基礎(chǔ)能力已經(jīng)解決日常的問題；訓(xùn)練和推理成本大大降低，現(xiàn)在一體機(jī)是幾十萬、一百萬、幾百萬都可以做落地，實現(xiàn)真正的普惠AI，好用；在中文處理、數(shù)學(xué)推理、代碼生成等領(lǐng)域超越ChatGPT，其R1模型通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和Test-Time Compute技術(shù)優(yōu)化推理能力，顯著提升了復(fù)雜問題的解決效率；開源，全面開源模型（如R1和V3），允許開發(fā)者基于MIT協(xié)議自由使用和二次開發(fā)，大大降低了使用門檻等等。

視覺智能時代是2016年開始的，NLP普惠時代是2025年開始的。以前做視頻智能識別的時候在2016年之前是不可用的，現(xiàn)在已經(jīng)覺得很普通的，比如周界防范等，因為大量算法進(jìn)步了。現(xiàn)在NLP模型也是這樣的，會到達(dá)普惠AI的角度，讓人都用得起，同時模型數(shù)量會收斂。

DeepSeek出現(xiàn)以后，大家都很興奮也很焦慮，會加劇行業(yè)競爭，在這場變革中到底哪些廠家能活下來？第一類是硬件廠家、芯片廠家是訓(xùn)練的源頭、算法的源頭；第二類是專業(yè)技術(shù)能力的廠家，比如基于某個領(lǐng)域的算子優(yōu)化，能夠把成本做到更優(yōu)。還有異構(gòu)算力的管理等等；第三類是擁有數(shù)據(jù)的行業(yè)頭部廠家，有行業(yè)的專業(yè)知識，也是今年我們說的最大的垂域模型場景。

華為怎么做人工智能的。華為所有的人工智能也是經(jīng)歷了這三個階段，從生產(chǎn)力和競爭力的提升，從防控關(guān)鍵風(fēng)險到生產(chǎn)力的提升或效率提升，這是不同的階段、不同的路徑，其實核心是四位一體的理論，首先是有應(yīng)用場景，你得有算法、數(shù)據(jù)，還有不停迭代才能形成落地的目的。

一、怎么選擇應(yīng)用場景？我們總結(jié)了很多方法，你是否有收益比，這個場景是不是重復(fù)高頻剛需？要通過不同的方法去選擇，場景是核心。

二、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)現(xiàn)在變得越來越重要了，以前很多企業(yè)沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù)的時候，覺得數(shù)據(jù)沒用途。但是現(xiàn)在逼得很多企業(yè)做高質(zhì)量數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)優(yōu)化。

三、算法，要選擇合適的算法，解決企業(yè)的場景基礎(chǔ)算法有很多，例如：NLP，CV,多模態(tài)等等。DeepSeek只是其中一種，我們一定要從架構(gòu)上考慮算法的合理性。

四、就是要不停循環(huán)迭代，要實現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)的正循環(huán)。

在不動產(chǎn)行業(yè)，我們也有一些初步的研究，拋磚引玉，按照華為AI實踐經(jīng)驗來說，要圍繞著企業(yè)BI生產(chǎn)業(yè)務(wù)流，從設(shè)計、勘察到施工、運營、物業(yè)管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域去找應(yīng)用場景，我在設(shè)備預(yù)測維護(hù)、節(jié)能減排等領(lǐng)域也基于華為自身做過一些實踐；要有整體架構(gòu)設(shè)計，從算力底座開始，算力底座涉及到核心算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲；訓(xùn)練平臺、模型，我們所謂的DeepSeek其實只是NLP其中一種，要考慮CV、NLP、科學(xué)計算等不同基礎(chǔ)模型存在以及模型間的相互調(diào)用等等。

AI落地三層五階八步法，首先要有明確的目標(biāo)，選擇的場景有沒有明確的目標(biāo)，是不是生產(chǎn)力和競爭力的提升，是不是客戶體驗的提升，是不是要做防范風(fēng)險和安全的提升，是不是要提升效率？同時要算出ROI，再做一些排序；再有一個是要有明確的流程變革，什么是明確的流程變化？華為的變革是流程數(shù)據(jù)IT一體化推進(jìn)，流程是第一個。上午有老師講，有些企業(yè)系統(tǒng)建設(shè)后，到實際操作又走另外一套，其實就是流程、制度、IT沒有統(tǒng)一。流程是一套，IT是一套，管理是一套；再就是組織，AI時代必須要有數(shù)據(jù)專家和業(yè)務(wù)專家、技術(shù)專家，在每個領(lǐng)域都有業(yè)務(wù)專家，還有怎么做數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù)專家，怎么做AI算法優(yōu)化的技術(shù)專家等；最后是持續(xù)運營，AI時代不是交鑰匙工程，算法是要場景廠家和技術(shù)專家進(jìn)行聯(lián)創(chuàng)，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法不停地迭代和循環(huán)。

在座各位都是地產(chǎn)行業(yè)的專家，如果說大家有興趣愿意跟華為做一些技術(shù)創(chuàng)新，或者在某一個領(lǐng)域覺得AI可以用得很好，非常有前途的，歡迎跟華為合作，我們愿意提供技術(shù)跟大家一起去創(chuàng)新，謝謝大家！

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