在杭州桐坞村，行深智能正在测试无人配送车与机器狗接力送货：无人车停稳后，车厢底板下降，机器狗载货驶出完成最后一段路程。这一看似简单的动作，背后需要车辆实时识别路况、云端模型训练和算法持续迭代，华为云是该项目合作方之一。11月9日至11日，华尔街见闻·全天候科技走访了浙江移动杭州智算中心、行深智能及中控信息等企业，实地了解国产算力在不同产业场景中的部署情况。

调研显示，不同客户对算力的需求正在明显分化。大型智算中心仍以扩大计算规模为首要目标，例如浙江移动杭州智算中心部署了一套搭载384张昇腾910C计算卡的超节点，由12个计算柜和4个总线设备柜组成，FP16算力达到288 PFLOPS，并通过华为自研的灵衢总线实现高速互联。华为通过超节点架构将数百张计算卡组织为统一系统，以减少大规模计算中的通信开销。

但进入医院、自动驾驶等具体场景后，客户更关注本地部署、推理效率和供应稳定性。在浙江省人民医院，杭州全诊医学联合华为开发的AI应用已进入医生日常工作流程，查房时通过随身麦克风记录医患交流，结合病历资料辅助生成医疗文书，再由医生审核。截至今年上半年，相关应用累计生成医疗文本超过10万份，覆盖40多个科室。全诊医学CFO潘守翔表示，医疗场景对模型响应速度要求很高，超过100B参数的大模型很难直接满足部分实时问诊需求。为此，全诊医学通过模型压缩、端侧专精模型及大小模型协同来降低计算资源消耗。

行深智能创始人、首席科学家安向京则把自主可控和稳定供货列为选择云服务合作伙伴的首要考量。乡村道路狭窄、停放不规则，还可能突然出现动物，自动驾驶系统需要持续通过数据积累和模型训练解决长尾问题，华为云提供的训练和推理服务器支持其将车辆运行中遇到的问题纳入数据闭环。

算力之外，设备与系统之间的互联互通成为另一道门槛。工业现场大量传感器、控制器来自不同厂商，采用不同操作系统和通信协议，数据分散、设备难以协同。中控信息长期从事城市基础设施自动化，其高级副总裁姜雪明形容，过去不同设备“说着不同的语言”，系统集成商需要分别完成接口适配，增加了开发和维护成本。

中控信息选择在开源鸿蒙基础上开发工业控制系统，由旗下专业公司推动落地。开源鸿蒙基础代码由华为捐赠，目前由开放原子开源基金会孵化。姜雪明强调，工业控制系统对实时性、确定性和可靠性的要求远高于消费电子，“系统重启影响的是质量、安全和原材料的损伤”。目前中控信息已形成由开源鸿蒙控制系统、超级设备管理平台和行业应用组成的产品体系，通过统一操作系统、分布式软总线和设备模型，让不同设备实现跨系统协同。

这套体系也改变了AI能获取的数据颗粒度。以水泵和阀门为例，过去设备可能只上传简单开关信号，改造后平台还能获取故障状态、轴温等运行参数，帮助AI分析设备状态并开展预测性维护。姜雪明称，在一些运维项目中，原本需要一周的设备调试工作可缩短至约两个小时。

不过，工业设备鸿蒙化改造仍面临现实约束：大量传统设备使用周期长，不可能短期全部更换；水务、轨道交通等公共基础设施领域对安全性和稳定性要求更严。目前中控信息的开源鸿蒙产品已在建筑园区等场景应用，并与水务行业客户合作，轨道交通领域仍在推进标准制定和产品研发，尚未进入大规模复制阶段。

整体来看，华为正沿两条路径推进：一方面以昇腾、华为云满足不同产业客户的算力需求，另一方面依托开源鸿蒙生态推动设备与系统“说同一种语言”。两条路径能否降低AI进入传统产业的门槛，取决于产品适配、行业标准统一和实际项目验证的进展。