打造“智轻优易安”场景化方案，华为联合伙伴打通AI落地的“最后一公里”

一年前，大模型的能力还集中在问答、总结、内容生成等辅助性工作；到了2026年，AI正加速从“回答问题”走向“完成任务”，从过去的被动响应，进化到目标驱动、主动规划和自主执行。

站在企业的立场上，选项已经不再是“要不要用AI”，而是“怎么让AI深度融入业务流程”。

然而一个园区想进行智能化改造，却面临系统烟囱林立、数据无法打通、多系统集成困难等问题；一家医院希望用AI减少医生书写病历的时间，让诊疗方案更符合医保要求，却要面对医疗数据安全、算力资源如何高效使用等挑战……AI落地的“最后一公里”，如何才能快速跨过去？

7月31日举办的华为深圳场景化解决方案发布会上，华为商业和分销解决方案部总裁刘锋在演讲中给出了答案：携手伙伴打造“智轻优易安”轻量级场景化方案，助力千行百业快速将Agent部署到业务一线。

01 从“大项目”到“小场景”，数智化的供给方式变了

过去的数字化转型，往往围绕顶层规划展开，再逐步建设基础设施、数据平台和业务系统。到了AI时代，面对大量分散、具体且快速变化的业务场景，企业更需要先找到价值明确的场景，让AI在一个个真实场景中跑起来，再把经过验证的能力沉淀下来。

华为提出的“10+95+N”战略，目的正是改变数智化的供给颗粒度：沿着教育、医疗、制造等10个行业找到价值场景，围绕场景打造普教AI通识课、智慧产业园区、智慧新能源、工业AI质检等95个轻量级方案，并围绕不同场景持续打造一系列适销新品。

把“大项目”拆成“小场景”，只是第一步。

面对海量的企业诉求，一个场景化方案的落地，必须回答一连串问题：能不能快速用起来？上线以后效果好不好？早期要投入多少？是否需要庞大的运维团队？数据是否安全可靠？

在华为深圳场景化解决方案发布会上，华为商业和分销解决方案部总裁刘锋针对企业数智化转型中的普遍问题，首次提出携手伙伴打造“智轻优易安”方案，帮助各行各业快速部署AI。

如果说“10+95+N”回答的是价值，“智轻优易安”则进一步回答了场景化方案应该具备哪些特征和关键要素。

智：构筑AI Ready的完整技术栈，实现场景智能。

华为联合伙伴提供的是一套AI Ready的完整技术栈，覆盖算力、网络、存储、AI平台，并结合丰富的行业数智化转型实践，客户可以分模块、有节奏地开展业务场景创新。

轻：可按需灵活组合，满足轻量化部署需求。

如果一开始就投入大量资源，决策本身就会变得困难。场景化方案可以单机起步，再根据业务规模灵活扩展；不同模块可以拆分，并根据需求灵活组合，敏捷满足业务创新需求。

优：软硬一体优化，保证开箱即用、开箱即优。

很多项目真正消耗时间和成本的环节，是集成和试错。华为的做法是与行业领先的ISV合作，提前完成预集成、预验证，并进行软硬一体的参数优化，保证开箱即用、开箱即优。

易：提供一站式运维平台，实现高效运维。

华为提供一站式运维平台iMasterCloud，把资源、告警、拓扑统一呈现，实现故障实时感知；同时利用智能体开展网络健康分析，让部分依赖工程师经验的工作进一步自动化、智能化。

安：打造AI原生安全能力，保障业务安全可靠。

当Agent开始调用工具、自主执行任务，首要任务就是“管住AI”。华为的AI原生安全方案实现全链路可审计、核心资产不外泄、AI行为可控，保障业务安全可靠。

有了“智轻优易安”的解题标准，怎么将愿景变成可落地、可复制的方案？答案离不开“伙伴+华为”的清晰分工。

头部伙伴贡献行业Know-how和场景应用，华为提供ICT产品与技术底座，双方联合打造价值场景基线方案；在方案上市前，通过灯塔项目与客户共同验证商业和技术可行性，确保方案能够复制；最终再由本地伙伴结合客户需求快速适配，把成熟方案送到业务一线。

02 从一个个场景开始，数智化正在深入业务一线

理清了思路、方向和分工，需要回答的另一个问题是：这些场景化方案，到底能产生多少价值？在华为深圳场景化解决方案发布会上，相当长的篇幅留给了华为联合伙伴打造的场景化解决方案。

第一个场景是AI+教育。

国内有21万多所中小学，在AI通识教育上普遍面临两个问题：课程内容从哪里来？上百名学生同时做实验，算力又该如何支撑？

华为联合在教育行业深耕多年的希冀，打造了普教AI通识教育方案，包含AI识图、AI编程等8大类课程体系，并提供50多个开箱即用的AI工具、170多个配套实验资源。

在某中学，普教AI通识教育已经为164个班级、6000多名学生提供130课时的课程资源。通过算力软切分，单机起步的算力底座即可支撑200多名学生并发实验。

第二个场景是AI+医疗。

在很多医院，医生大量时间被病历书写占用；医保审核要面对上万条规则；医院运营分析也存在响应慢、数据查询复杂等问题……

华为联合润达、惠每、熙软等伙伴，优先解决了三类问题：AI医生助理可在诊后10秒内自动生成病历；诊费智能审核将疑点复核时间缩短到小时级；运营管理则实现自然语言智能问数。

以某医院为例，住院病历书写时间节省95%，诊费审核耗时从1天缩短到2小时，运营分析效率提升30%以上。

第三个场景是AI+制造。

Vibe Coding可以说是2026年最流行的编程范式之一，但考虑到业务契合度、安全和成本等问题，不少制造企业仍然望而生畏。

华为联合中科创达、能科瑞元等伙伴，给出了更适合企业的场景化方案：支持主流开源SOTA模型，并提供安全、审计等研发Skill；可在本地部署，保障核心研发资产不出内网；采用软硬件固定成本投入，以算力付费替代Token订阅付费，让投资成本更加可控。

某制造企业落地AI辅助编码方案后，AI生成代码接纳率超过60%，需求端到端交付效率提升30%，产品功能上线周期缩短20%。

第四个场景是AI+产业园区。

不少园区并不缺数字化系统，但安防一套、物业一套、能耗一套……系统烟囱林立，数据和业务难以协同，AI价值也难以充分释放。

华为联合软通智慧、飞企互联等伙伴打造了智慧产业园区方案，依托以eCampusCore为核心的园区数字平台，实现管理、服务、产业全维度数智赋能：预集成500多款硬件及子系统，实现即插即用；利用场景化AI算法提升服务体验，并带动运营效率提升20%。

目前，该方案已在某产业园落地，打造出高端、智能、绿色、专业的“工业上楼”新范式：垂直物流效率提升超过30%，服务效率在AI引擎辅助下提升50%，招商线索接触率预计提升20%。

第五个场景是AI+证券。

证券行业每天都有大量财报、公告、行情和资讯需要处理，投研需要深度分析，客服则要求快速响应。

华为联合同花顺、赢时胜等伙伴打造了证券决策与运营智能化方案：在智能投资场景中，融合10万+财报、公告数据，通过多智能体协同，原本需要2周完成的研报协作被压缩到分钟级；在智能客服场景中，面对百万级金融行情和资讯数据，实现实时响应，问答准确率超过90%。

一个直接的例子，某头部证券客户落地方案后，投研耗时缩短95%，智能客服问答实现秒级响应，产品推荐准确度超过92%。

从学校的AI课程，到医院的病历和医保审核，再到制造企业的代码生成、园区的智慧管理、证券公司的投研与客服，印证了同一个逻辑：懂行业的负责把问题找准、把应用做深，懂技术的负责把底座做稳，AI才有机会从模型能力转化为业务价值，让数智世界一触即达。

03 写在最后

按照IDC等市场调研机构的预测，到2030年，60%的教学任务、超过80%的慢性病预防、95%的编码工作将由AI完成。

趋势能否兑现，还有待时间验证。

但有一点已经越来越清楚：华为和伙伴正在为千行百业打开一条新的数智化路径——从一个真实问题开始，从一个“小场景”起步，再随着业务价值逐步扩展，示范了拥抱Agentic AI时代的正确方式。