【华为云_应用现代化产业联盟】cloud_云+未来应用（2024）_37页_2mb

报告摘要

华为云与应用现代化产业联盟2024年5月特辑总结

本特辑聚焦AI与应用现代化在软件研发、企业数字化转型及行业场景落地中的关键作用，从技术趋势、企业应用和生态建设三个维度展开讨论，主要包含以下核心内容：

AI技术的爆发与应用重要性
- AI已经成为企业数字化的核心驱动力，大模型（如自然语言处理、视觉-语言-动作模型VLA）的出现改变了人工智能的发展范式，展现出规模扩展性、多任务适应性、复杂推理能力以及知识吸收能力四大特性。
- 企业引入AI需要以下几个关键抓手：技术工具（如MLOps）、数据治理（如数据质量、数据标注）、运营管理（如流程安全、风险管控）以及风险评估机制。AI将重塑云技术栈，推动生产流程自动化，并成为企业生产力的核心基础。
应用现代化六大关键技术
- 包括研发智能化、组装式交付、数智驱动、服务化架构、安全可信、韧性管理。例如，华为云CodeArtsSnap通过盘古大模型实现智能生成、问答和协同，提升开发效率。
- 软件开发流程从“人监督AI”向“AI辅助人”演进，开源代码占比高、协同开发复杂，加大了软件体系化、模块化建设的挑战。通过PBC（可打包业务模块）理念，企业可将复杂业务拆解为模块，提升灵活性和可复用性。
AI对软件开发的挑战与机会
- 大语言模型（LLM）推动了软件开发的智能化，但也带来可信性与安全上的难题。未来软件开发将是人机协作的模式，开发者需平衡AI生成代码的效率与人工审查的准确性，提升代码理解与纠错能力。
- 基于AI的工具链能实现代码生成、测试自动生成、文档撰写等功能，但受到技术复杂性影响，需深化对AI模型的校准与应用能力的训练，尤其是专业领域的定制化开发场景。
行业场景与AI融合的潜力
- AI在医疗、工业、金融、教育等行业的应用潜力巨大。例如，医疗领域以盘古大模型驱动的润达医学助手提升了诊断效率，工业场景中AI赋能矿山管理，金融领域则通过智能助手优化服务流程。
- 模块化设计推动了行业云的发展，特别在不动产行业，通过标准化业务模块和多租户技术，实现快速部署与高效协同，同时降低开发和维护成本。
软件工程的进化趋势
- 随着AI技术成熟，软件工程从“人在环内”向“人在环外”转变，强调自动化、智能化和协作化。例如，ChatDev模式通过多智能体协作实现软件开发流程的效率提升，但需在信任机制和人类参与层面进一步优化。
- 未来软件工程将更依赖AI决策能力，传统需求分析与设计流程可能被重构，需定义AI与人工协作的措施，如代码评审、风险管理、供需匹配等。
行业挑战与解决方案
- 企业面临的数据治理问题、业务场景复杂性、技术标准缺失等仍未解决，但通过构建数字化平台、规则重构、多租户技术等，可逐步实现流程简化和效率提升。
- AI对软件安全要求更高，需贯穿全生命周期，包括开发、测试、运维以及容灾机制。同时，需建立新型的人机协作能力，如智能Agent、混沌工程等，应对复杂系统风险。