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华为首发AI白皮书:员工更快了,怎样受益?
量子位2026-09-21  

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过去一年,AI正在从回答问题的工具,逐渐走进企业的真实业务。

从办公助手、代码生成,到营销内容制作、供应链分析,越来越多工作开始有AI参与。

一位为电商商家提供AI方案的彭经理告诉量子位,他们已经将AI生图、换模特、换背景等能力接入到商品上架流程。

按他的估算,商品负责人接入系统后,完成素材处理、商品上架等相关操作的速度,可以达到原来的约20倍。目前,这套系统已经被8家店铺采用,单家店铺每月付费约2万元。

但具体操作提速,并不意味着整条业务流程已经实现自动化。

“最好还是人工看一遍。”彭经理说,生成的素材是否符合要求,仍需要人工检查操作。目前,这套AI能力主要集中在商品型录制作环节,与审核、选品、运营等后续流程的衔接还没有完全打通。

换句话说,AI已经帮助一个岗位节省了时间,但这部分收益如何进一步传导到整个业务流程,仍然需要解决。

当量子位进一步问到,企业是否应该自己训练模型、搭建完整AI团队时,他的回答很直接:“包亏钱。”

随后他补充,这笔账最终取决于业务规模。如果没有足够大的业务量支撑,无论是模型训练、企业数据整合,还是持续的Token消耗,前期投入都很难通过业务收益覆盖。

更进一步,在他看来,企业真正需要考虑的,并不是简单地“要不要上AI”,而是哪些智能能力值得自己建设,哪些可以直接采购?

这些选择,又会带来新的问题:一个场景跑通后,怎样扩展到上下游环节?局部积累的经验,如何沉淀为企业可以反复使用的能力?模型和工具更新后,已有成果怎样继续使用?不同应用又该如何与企业原有的数据和系统衔接?

而这也不只是AI商拍的问题。随着AI进入更多行业和业务环节,类似的建设、应用与扩展问题,也会出现在更多企业面前。

可以说,从单点应用到企业智能化,中间还隔着能力建设、流程连接和组织协同。企业需要一套方法,让分散的AI工具和实践真正融入业务,并逐步形成能够持续积累、不断演进的企业能力。

9月18日,华为在全联接大会2026上发布《Agentic Enterprise:企业智能化白皮书》,围绕这些问题,提出了企业智能化建设的参考架构与工程方法。

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