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根據IDC數據,2024 年全球僅公有云服務支出就高達8000億美金,并將于 2028 年翻番。
但是,真正將給我們帶來生產力的極大提升的,并不僅僅是以基礎設施形態出現的云服務。相反,云服務僅僅是AI發育所需的肥沃土壤,而它能長出什么樣的智慧果實,才決定了智能時代的生產力發展方向。
AI,就是那個讓云計算會長出參天巨樹的種子。但就目前而言,AI+云的服務還停留在很早期——千行百業目前為什么不能更好的把AI+云落地、用好,很大程度上是應用的開發者與應用的使用者的缺乏對接,以及相應的開發平臺、開發生態的缺失。
這種對接的缺失,既是需求層面的,也有在技術上如何落地到應用層面的具象問題。簡言之,千行百業需要一個Versatile這樣的平臺,它能夠凝聚豐厚的開發者生態,并基于CloudDevice這樣強大的平臺服務,為行業客戶和伙伴開發專業細分場景的Agent提供全生命周期開發、運行、運營、運維一站式服務。甚至在此基礎上,基于多產品聯動形成大AI平臺系統的組合黏性,保障企業智能體最終可交付效果。
2025全球計算大會(CGC2025)【云擎萬物,AI賦新生】上的一次論壇對話,讓我看到Versatile與CloudDevice結合后最好的樣子——“智能體開發工廠”與“智能觸手”的協同融合,不但給予產業界巨大的鼓舞, 并正把具身智能、智慧家庭、智能座艙、智慧教育、智能制造等從概念期帶入“可落地、可復用、可規模”的新階段。
——導語
01
從舊大陸到新范式
信息產業的過去三十年可以畫成一張航海圖。
海圖的左側是“舊大陸”:以設備為中心、以裝機量為勝負手、以“我的算力在我這臺機器里”為信仰。
右側則是“新大陸”,以云的形態聚集算力、存力、運力,以網絡為經緯,以數據為血液,讓無數或大或小的智能體在其中深度協同、自動組織、推進行動、產生決策。
“網絡即計算”、“端云協同”的夢,并不是今天才有人做。
二三十年前,Oracle NC、Sun Ray 已經把“終端做薄、一切上云”的工程美學帶到世人面前;又過了些年,谷歌把這條船開到了更開闊的水域——Chromebook + ChromeOS 以低價、易管控和 Web 工作負載切入教育與輕辦公;2010 年左右,“云手機”掀起新的涌浪,技術上進一步可用,但生態太薄、應用有限,沒能撬動大眾主流手機的社會心智,于是無法形成“普遍意義上的成功”。
真正的拐點出現在當下。
一方面,隨著云的強大能量得以釋放,AI和智能結合的嘗試也在不斷演進。在平臺服務層面,華為云推出了新一代云終端產品—CloudDevice,它在理念設計上就考慮到了深度融合AI技術,持續優化“一跳入云”、“一云多端”及“普惠AI入口”等體驗,目標也設定的很遠大——全力打造C端AI算力新門戶、B端云上應用創新、H端家庭智能中樞,開啟全場景智慧化未來。
在另一方面,隨著社會人均帶寬不斷提升、5G-A 與邊緣節點鋪開,無線體驗極度接近有線、AI能力不斷下放……其必然產生的聯動就是——云側的“智能終端家族”開始超級繁衍:從通用智能終端(手機、電腦、平板)到行業智能終端(金融辦公終端、餐飲收銀終端),再到具身智能終端(無人機、商專車、工業機器人、家用機器人)的大爆發。
路有了,車也有了,但眼下的創新業務量,卻遠遠無法覆蓋巨大的投資。人們還需要一種強力粘合劑,把云端的算力、存力、運力和千行百業對于AI的需求,以及萬物互聯的無數設備,粘合成一條清晰的技術路線圖、一種完整的業務模式、一臺高效率的商業機器。
這個粘合劑,就是AI,更具體的說,是AI驅動的智能體。
如果說,當年智能手機的“大航海”靠的是 App開發的大爆發;今天的端云協同+AI普惠,同樣需要“應用之海”的繁榮。而智能體(AI Agent)將取代傳統的APP,成為這個時代最具含金量的貨物與商路密碼。
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中國信息通信研究院/云計算與大數據研究所政企數字化轉型部主任徐恩慶在發言中也指出:“政策層面對智能體的普及率提出了明確目標,發展智能體不僅是國家級戰略,也是中美在人工智能博弈的重要抓手和落腳點,更是中國AI產業和千行百業深度融合的必然。”
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“設備端準備好了,云端準備好了,可是AI準備好了嗎?我感覺AI還沒有準備好。特別是今年是智能體元年,智能體到底準備得好不好,將決定大模型落地的‘最后一公里’是否能跑通,這里面的技術非常復雜,但我相信,我們通過與華為云的AI PaaS平臺緊密合作,在給客戶構建Agent時,能解決最后一公里的問題”,中軟國際副總裁、AIGC研究院院長萬如意博士如是說。
值得一提的是,今天的智能體,不再是單一的、功能性的助手,而已經進入了“深度垂直 + 廣泛通用”的高級自主智能體的進化通道。
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“如果說云服務是骨骼,AI是神經,那豐富的智能體生態就是肌肉,沒有肌肉是不可能做出各種各樣的動作的”,中國移動互聯網有限公司市場部副總經理楊佳雄。
OpenAI描述的走向AGI(通用人工智能)的五階段理論,在業界有廣泛的影響,其中,第三階段是智能體(Agent)階段、第四階段是Innovators(創新者,偏重指科學研究方面的發明輔助)、第五階段則是Organizations(組織體),一般指AI可完成一個組織層面的成套工作,進行分工協作與自我管理。
而很顯然,通過云終端與AI Agent的組合,將有許許多多的智能體通過這條鏈路進入千行萬業,對內由一群互補的智能體協同完成分工協作、流程編排、資源配置、控制與審計等工作,對外則可能由多個“組織體”通過標準協議/API、合約與市場機制互聯,呈現出跨組織、跨行業的大協作。
這是一個宏大的時代,值得每個智能體開發者投入——對開發者來說,這像是回到 2007年,有人悄悄告訴你:去剛發布的iOS上開發APP吧,金礦就在腳下。
不同的是,這一次的礦脈更深、更長,延展到各行各業的地底。
02
讓智能體普及的密碼是什么?
Versatile,作為華為云推出的一站式企業級智能體平臺,其理念可以套用那句著名的話:“華為不造車,幫合作伙伴造好車”——在這里,同樣是——華為云不開發Agent,但把開發 Agent 所需的工具鏈、算力、數據、運維與開發者生態連接起來,讓千行百業能在平臺上快速啟航。
而CloudDevice 則像是布滿神經的“智能觸手”,把云端的智慧延伸到各類終端與場景。它們一個是“體”,一個是“用”,中國人講“體用結合”,因此它們會合時,舊大陸的邊界松動,新范式的海岸線顯形。
如果說CloudDevice 已經把“如何實現”的問題回答得越來越漂亮,但要把“觸手”伸向足夠多的真實場景,還缺一只手——那就是 Versatile 這樣的“好上手”的平臺,它的門檻極低、天花板卻很高,能夠吸引開發者從入門到精通,甚至創建自己的商業疆土。
歷史從不缺技術奇跡,缺的是“高可用性”。我當年采訪楊振寧先生時,聽他講自己使用IBM第一代計算機的故事——編程兩天寫了2000行代碼,改錯兩周還沒完,最后楊大師斷然放棄了用計算機做科研。
對 AI+云亦然:如果沒有“低門檻、效果好、可持續優化”的智能體開發平臺,我們第一節里暢想的美好場景就不會那么容易到來。
Versatile源自拉丁語,原意是“多才多藝的、通用靈活的”,這個名字起的很巧。那么,它的“好用”、“好上手”、“很強大”具體體現在哪里?可以說處處是重點。但我們不能一一展開,就以其中AgentStudio的三個關鍵能力為例吧。
第一個關鍵能力,我稱之為“上手快”——零門檻的極簡開發。
目前,AI向的開發者非常走俏,且很稀缺。但另一側面來說,他們大多數還不是“AI原生”時代的人,大多數是傳統的軟件工程師轉型,腦子里還有許多固有的思維,對AI的理解也千差萬別。
但AgentStudio已經比較充分的考慮到這一點,所以在這套工具體系里,開發者完全可以用“自然語言 + 組件式裝配”的方式定義智能體。
用一個體驗過這套工具體系的開發者的話說就是:“你可以像搭積木那樣把意圖、數據源、工具接口、約束策略拼起來。而且,配置可視、模板豐富,還有最佳實踐內置。只要你用過低代碼類的工具,第一天上手生成一個可運行的智能體原型,像寫一封郵件般平常。即使你真的是零基礎,3天以內你也能搞出自己的新作。”
我認為,這種體驗上的“去陡坡”,不是華為云把復雜性本身消解了,而是把它簡化到了到可控的顆粒度。更具體的說就是把“難事拆成若干件簡單的小事”,把“必須的難”與“可以復用的難”分開,最大程度讓開發者不在“形體”上耽誤時間,而關注“靈魂”,也就是把注意力集中在創新、差異化與場景化上,讓開發出的智能體真的好用。
第二個關鍵能力,我稱為把“大活”變成“小活”——復雜業務流智能體的可快速生成。
智能體這個名字聽起來很小,但有時一點也不小,就像一個APP可以有幾千萬行代碼一樣。當然,具體到企業級的復雜業務來說,難處不僅僅是封裝AI能力本身,而在于如何捋清長鏈路的業務協同與跨系統編排。
在這方面,AgentStudio以流程為骨架,靈活搭配各種業務邏輯和AI技能,某一個流程節點,既可以是 LLM 推理這樣典型的“AI干的活”,也可能是知識檢索、表單處理、RPA 操作、API 調用、設備控制等等。特別是針對一些比較典型場景的典型問題,開發者都能在工具鏈中間找到可復用或參考的成熟工序。
這樣極大的降低了從頭造輪子的復雜度,以某金融機構最常見的信用卡辦卡的智能體開發而言,傳統形式需要面對5000+場景、20+步驟,需要30人天/場景,但使用AgentStudio后,效率驟然提升10倍。可以說,“復雜度治理”是這里的一項日常工程。
第三個關鍵能力:提示詞優化 + 模型持續優化——讓智能體越來越準、越來越懂你。
再優秀的初版智能體,也只是好用的起點。真正的好用,來自于不斷被數據推動的迭代和優化。
在這方面,AgentStudio 內置一套雙環式的優化循環結構,一側是外部環境和智能體之間的“反饋-執行”閉環,另一個是智能體把反饋和執行中的數據與大模型形成閉環,從而得到后者通過強化學習、上下文工程等技術手段的持續加強,在遵從安全與合規的前提下,用實際交互產生的標注與反饋去改進路由、微調或強化檢索,讓智能體對“本單位、本流程、本詞匯表”越來越敏感。正如優秀的客服熟悉本地口音,智能體也能逐漸形成“行業腔”、“組織腔”,把泛化能力擰成專業能力。
其實這三點只是AgentStudio能力的一部分,更是Versatile能力的一小部分,是“極高智能、極簡開發、極穩運行、極致開放、經驗即服務”等技術理念的一小部分——我們可以廣泛的理解為,Versatile以一整套端云協同的執行與體驗體系去幫助開發者搞定從簡單到復雜智能體的開發,從此讓“智能”與“智能的觸手”之間,長出了真正工業化的神經。
03
Versatile智能體落地初體驗
紙上得來終覺淺,必須走到現場,走進企業。我選擇了一些實際場景來回放,目的不是炫技,而是回答一個本初的問題——當“智能體開發中樞”連通“智能觸手”,它究竟能把一個行業的日常,改寫到什么程度?
海港在很多人眼里是最美的,但對開發者來說,港口是典型的“巨系統”:船、橋吊、場橋、AGV、堆場、閘口,人與車、貨與單據,每一環都在不同時間尺度上跳動。盡管,我國的主要港口都已經實現了高度的自動化,但從自動化時代進入智能化時代,智能體成了開路者的角色。
我們之前提到,高級智能體已經可以勝任“組織體”的角色,那么在青島港,在Versatile上開發的“港口全要素調度智能體”像一個總導演,下面是多位分管副導演:船舶靠離智能體、橋吊分配智能體、AGV 路徑優化智能體、堆場策略智能體、能耗優化智能體……它們共享“劇本”(作業計劃)、看同一張“舞臺圖”(數字孿生與實時感知),在 CloudDevice 的“觸手”上發號施令——指令下到具體設備,反饋回到調度中樞。
變化是立竿見影的:計劃生成效率提升 26 倍,原先需要多輪人工“排兵布陣”的復雜編排,被智能體的組合拳壓縮為分鐘級;整體作業效率提升 10%,靠的是跨環節的節拍對齊與擁塞前置化解;車輛在港待時縮短 30%,意味著堆場與閘口之間的“微堵”被疏通;碳排放降低 180 萬噸,這不是口號,而是能耗與路徑、等待與空駛、峰谷與排班協同優化的自然結果。
煤礦從來都是一個危險和艱苦的地方,但你不要以為煤礦就是風炮、洋鎬和罐籠,那是100年前的煤礦。現在的煤礦,有攝像頭、有傳感器、有網絡,但人的疲勞、注意力的疲勞,難免讓風險識別難免有漏網之魚。
2024年,山西晉云互聯科技與華為云聯合打造了全國首個省級煤炭工業互聯網平臺——山西煤炭工業互聯網平臺。在此基礎上,又引入了“安全監督智能體”,它把傳統的數字化設備變成了智能化的、可以多源感知與聯動控制的萬物互聯……結果是作業效率提升5%,掘進作業安全系數提升 50%……而要知道在這種百年行業中,1%的優化都是很不容易的。這也說明了,Versatile開發的高級復雜智能體,足以勝任復雜的工業場景。
在金融場景中,除了前述的信用卡辦卡流程的案例,還有更深入的業務的主從復雜智能體的開發,在這個針對推進智能外呼場景真實商用落地的案例里,通過底層芯片生態、模型層和智能體平臺的全鏈路優化,實現了意圖識別精度高于90%、端到端時延低于1.5秒、整體客戶滿意度高達95%,體現了VxC體系性優化的力量。
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而在媒體場景中,深圳廣電集團技術中心辦公室副主任王崇波在演講里分享說:“我們提出了一個思路,就是通過智能體,來構建一種‘人機協同’的工作模式,這樣我們的記者、編輯就可以利用智能體來實現‘策、采、編、發’媒體全流程自動化生產,提升記者生產效率,最終的目標是提升媒體行業內容的產量、效率、多樣性。”
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在對家庭場景的探索里,成都卓影科技股份有限公司副總經理陳峻峰介紹了新的實踐:“傳統的機頂盒無法承載高端應用、無法勝任實時渲染。近期,我們推出了一款面向家庭客戶的AI運動環產品,通過和華為云重點合作,強大的渲染資源放在了云端,機頂盒也可以保證運動環跑起來能做到低時延、畫面流暢、對操作指令實時響應,而無需更換硬件,對終端匹配的難度也大幅度下降,為我們開發后續的家庭娛樂產品打下了信心的基礎。”
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中國電信天翼數字生活科技有限公司AI機器人產品總監繆如春談到了智能體在具身智能、特別是家庭、生活場景中的應用前景:“我認為未來家庭的AI生態終將是從單品功能的比拼,升為全場景陪伴的場景、較量。未來科技的價值終將是從技術突破、數據突破,到達人文溫度的傳遞。我們計劃開發兒童陪伴、老人陪伴、社區安防等方方面面的機器人,而從現在看來,讓機器人去理解人和傳遞溫度,智能體是關鍵的抓手。”
04
結語:何以未來?
Versatile智能體 x CloudDevice云終端 的組合,正處于歷史性機會期——后移動互聯網時代和前人工智能時代的交疊期。
一方面是移動互聯網的紅利日益衰微,另一方面是真正有商業價值的AI應用的商業模型還沒有井噴。
沒有井噴,意味著機會。
——對于開發者來說,這是一個新的黃金十年,而且是一個起點高很多的黃金十年。移動互聯網的初始年月,APP開發者單槍匹馬,憑感覺摸索需求,今天我們手機里還裝著的墨跡天氣、觸寶輸入法等就是那個時代的產物。
而在智能體時代,Versatile與CloudDevice 協同創造了一個良好的開發者生態、工具鏈與全生命周期的工程化能力,在執行端、呈現端與連接端的規模化觸達。因此,對開發者而言,最可貴的不是琢磨“某個功能”,而是及早進入可預期的演進路線與找到盈利空間。
——對于華為云來說,Versatile與CloudDevice 的組合,特別是Versatile端生態的厚積是當務之急。歷史經驗證明,類似于編程語言、操作系統、深度學習框架、軟件開發平臺這樣的底層+平臺+生態的綜合體的數量絕不會很多,甚至一只手就數得過來。提前布局與全鏈路“扶持”,除了吸引開發者、提升開發效率等具象目標外,更重要的是為華為云在AI時代找到了自己的生態位,更找到云和AI之間除了“模型即服務”的另一個能夠產生巨大價值的入口做足了準備。
——對于千行百業來說,這是一個好消息。不但意味著獲得智能體的加持更容易,也意味著能夠盡快吃到AI時代的紅利。
可以想見的是,當 CloudDevice 的“觸手”伸向更廣闊的設備與空間,萬物互聯的含義煥然一新:不是把設備堆到云上,而是讓設備帶著“場景意識與執行能力”參與到協同之中。以硬件屬性分層,我們看到從高算力的車載終端、工業機器人,到中算力的門店一體機、物流盤點設備,再到輕算力的傳感器陣列、家居設備,每一層都可以由“懂它的智能體”來組織;以場景分層,我們看到制造、能源、金融、教育、城市治理、家庭生活,各有數據形態與操作約束,但都能在同一平臺下跨域融合。
這種趨勢的一個直接推論是:智能體的數量級幾乎是必然遠超過 App。移動生態里,iOS/Android 的 App 數量是百萬級,而智能體世界里,面向人、面向系統、面向設備的三類智能體在疊加、在交互催生,Versatile的價值正在于此——它不僅是“一個超級智能體工廠”,而是“智能體世界的城市規劃者和參與者”:規劃區位、提供基礎設施、設定規則、維護秩序,讓開發者可以安心搭建自己的工坊,讓企業可以放心把關鍵流程遷入這個新的“世界”。
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華為云AI應用平臺服務產品部部長、全球計算聯盟GCC-CloudDevice專業委員會主任胡建軍的一段總結讓我看到了未來的方向,他說:“端側算力不足,云側算力運用不充分,是現狀也是智能體發力的兩個出發點。智能體的出現,給以前經常說的‘云網邊端芯’加上了‘智’的要素,那就是要讓云終端和AI Agent更好的協同,更好的互相賦能。一方面,把更多的業務場景通過端側算力上云的方式進一步豐富和完善;另一方面,通過云上的Agent平臺打造非常豐富、智力很高的Agent。我們接下來要在產業標準、技術創新、場景創新和生態發展上發力,圍繞整個產業鏈的上下游,把整個生態發展起來。”
應該說,2025全球計算大會(CGC2025)上的論壇對話,讓我看到了行業對于Versatile與CloudDevice未來價值的認同和主動擁抱,看到了來自完全不同行業、不同需求、不同體量的用戶對于智能體的高度積極性。某種意義上說,全球計算聯盟GCC-CloudDevice專業委員會的成立,意味著華為云不僅從技術、商業模式層面,也從組織共創、協同合作方面與業界形成了共識,必將起到集合行業伙伴,做深做厚生態,最終推進云終端xAI領域的發展和一起做大做強的效應。
全球計算聯盟(英文“Global Computing Consortium”,簡稱 “GCC”)作為中國首個計算領域的國際性產業與標準組織,由計算領域的技術提供者、生產商、系統集成商、企業用戶、科研院所等共同發起成立,以“新型計算賦能數智社會”為愿景,秉持“開放、創新、協作、共贏”的價值觀,致力于推動計算產業開放創新,構筑強健繁榮的生態,支撐數智社會可持續發展。
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