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2026-02-17

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  《AI-Native技术与实践白皮书》系统梳理了AI-Native技术的体系架构、核心价值及行业应用,展现了其从技术范式到产业实践的完整图景。

  AI-Native作为智能时代的核心技术范式,实现了从“AI+产业”到“产业×AI”的本质跨越,其核心特征体现为AI First设计理念、数据与知识双轮驱动、自学习自适应能力、统一基础模型基座、Agentic AI自主性及多元算力支撑。该技术通过重塑企业基础设施基因、创新模式与价值网络,推动企业向“智能有机体”演进,在精益化运营、业务创新、自动化开发部署、智能运维及商业模式升级等方面释放巨大价值。

  技术架构上,AI-Native分为资源层、OS层与应用层三层架构。资源层以对等计算、存算分离等技术构建高效算力底座,华为云CloudMatrix超节点实现了算力性能的大幅提升;OS层提供模型全生命周期管理能力,涵盖数据处理、层次化训练、Serverless推理等关键技术;应用层通过行业大模型与场景模型的分层设计,赋能AIGC、Agent应用及各类云服务。软硬协同优化是核心突破点,稀疏MoE架构、FP8混合精度计算等技术实现了极致性价比。

  在行业应用方面,AI-Native已深度渗透办公、零售、消费决策、制造、医疗、金融等多个领域。金山办公的WPS AI重构办公场景,实现企业知识库的智能管理;美宜佳通过数字化门店升级,达成降本增效目标;值得买科技打造AI购物助手,优化消费决策体验;汉得信息构建智能产销决策体系,提升供应链协同效率;华为云盘古医学大模型则覆盖医疗全流程,推动智慧医疗发展。

  当前,AI-Native技术仍面临模型透明性、安全治理、数据隐私等挑战,但随着技术的持续迭代与生态的不断完善,其将进一步打破行业边界,重构产业价值网络。未来,AI-Native将成为数字化建设的默认选项,推动人类社会从数字化迈向真正的智能化文明,开启“万物皆智能、千行皆重塑”的新纪元。当前文件内容过长,豆包只阅读了前 87%。

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