从超级场景到超级生态，新华三的“液态化”嬗变
新华三的棱角正渐渐变得模糊。
2025年世界人工智能大会（WAIC）上，亲临新华三展台的客户与观众，可能会惊讶于这个传统认知中以ICT硬件龙头为标志的企业，如今无论是自身还是其业务，都已实现了同AI技术的深度融合。
在WAIC的行业应用展岛，新华三以LinSeer Cube一体机为支撑，结合LinSeer Hub灵犀使能平台，展示着诸多AI技术与不同行业深度融合下的“超级场景”。
政务、交通、能源、医疗、通信……新华三似乎无所不在，很难想象，在其提出“AI for ALL”仅仅两年之后，这家AI算力与联接领域的先行者，其赋能百行百业智能化升级的战略理念，便已然走进了现实。
从超级场景的构建到生态杠杆的撬动，新华三正以一场汹涌的“液态化嬗变”，突破AI落地最后一公里的坚硬壁垒。
大模型退烧，业界共识聚焦AI应用与落地
作为全球人工智能发展的趋势风向标，今年WAIC会场上空飘荡的最响亮、最高频的关键词，无疑是“应用”与“落地”。
一个显著的事实是：市场与客户正愈发趋于理性，AI应用与落地，正成为AI下半场的行业共识。
正如新华三集团高级副总裁、解决方案部执行总裁曾富贵在2025 WAIC“智能趋势论坛”上所指出的：
“AI的未来绝非简单的硬件堆砌，唯有实现算力、数据、模型及应用的协同使能，才能真正跨越从‘可用’到‘好用’的鸿沟，引领产业智慧跃迁。”
这背后，是当下AI产业“模型热，场景冷”的尴尬现实：大模型一体机正从曾经的一机难求转为企业标配。ThoughtWorks（思特沃克）最新报告披露，因为业务协同不足与运营成本高企，高达88%的AI概念验证（POC）未能进入大规模部署。
曾富贵认为，企业之所以难以突破AI落地的“最后一公里”，在于横亘于现实应用路径上的三道核心障碍：
一是是否能够实现异构算力供给的动态平衡，是否有能力构建一套“算力像水电一样随取随用”的高效体系；二是能否保障大模型技术迭代的可控性，确保技术方向始终锚定业务需求；三是技术与业务能够达成深度融合，避免技术与业务”两张皮”现象。
AI in ALL，新华三的“液态化嬗变”
“现代社会将从一种坚固、沉重、形状明确的固体状态，变为流动、轻盈、千姿百态的液体状态。”
齐格蒙特·鲍曼所提出的“液态化社会”，在AGI的激荡下，愈发像一个现代性的寓言——当越来越多的边界被打破，当曾经坚固的壁垒逐渐消融，当固态的社会组织结构熔解为流动形态，企业自身唯有保持流动性才能生存。
在传统的组织协作方式中，是根据人的专业技能和能力边界进行任务分配，不同岗位不同部门之间存在巨大的摩擦与效率沟壑，经常出现技术人员与业务人员鸡同鸭讲的困境。
如何向一个从未吃过桃子的人，清晰地描述桃子的味道？
全面拥抱AI的新华三给出的答案是：为每个人，提供一颗触手可及的“桃子”。
早在2020年，新华三便提出了“AI in ALL”战略，将AI引入所有产品和解决方案，提升效率与易用性，降低技术门槛和TCO成本。
在这一过程中，新华三将自己作为方法，先把自己液态化，再去浸润别人。将AI深度植入研发、供应链、管理等核心环节，完成了一场颠覆式的组织进化，实现了一场从“固态”到“液态”的分子级重构。
在研发环节，新华三利用自身积累的大量代码数据，训练出最懂自身开发标准和框架的 AI 代码助手，目前新华三1/3的代码是由AI生成。
在办公场景，面对企业每天产生的上万张报销单，原有的人工检查与复核浪费了大量的人力财力，如今在AI稽核的下，原本每个人每月要耗费数小时的报销复核，如今十几秒便清晰透明地走完了全部流程。
在业务层面，新华三将AI与自身知识库相结合，打造出功能强悍的“AI助手”，涵盖知识检索、代码助手、AI翻译等核心能力，跨越前端销售、后端研发以及业务支撑等全业务链。目前该工具已被新华三员工在日常工作中广泛使用，日均使用量已超3万次，其中代码采纳率高达35%，知识搜索获取效率提升90%。
“只有亲自下场了，你才知道自己的技术有没有遇到数据的问题，有没有遇到应用场景的问题。”曾富贵表示，新华三之所以做应用，主要是为自身沉淀能力，理解模型、理解数据、理解场景、理解技术边界与业务生态。
只有完成与AI深度融合绑定的原生企业，才有资格、经验与路径，更好地帮客户转型，新华三用自身实践证明了AI落地的可行性边界。
新华三的实践证明，对于组织而言，“AI in ALL”的重构绝非简单的岗位合并或人员裁减，事实上它催生出了诸多全新的岗位类型，其核心特征是不再是某个特定技能的深度专精，而是整合不同领域的AI能力，设计跨部门、跨专业，乃至跨行业的解决方案，以及拥有对处理复杂业务问题的系统性思维。
锚定超级场景，去有鱼的地方钓鱼
投资大师查理·芒格有一句名言：“钓鱼的首要原则，是去有鱼的地方钓鱼。”
这恰恰印证了当前AI落地所面临的诸多悖论：模型技术被概念性高估，业务融合则被意识性低估，当日新月异的大模型技术，遭遇盲目上马但商业价值稀薄的项目场景，恰似渔夫在贫瘠的水域费力撒网。
新华三的破局路径，便是锚定AI落地的“超级场景”，在有鱼的地方钓鱼，以超级场景重塑产业河流。
曾富贵认为，从“可用”到“好用”的核心，便在于甄选高价值场景，并以此为基推动技术与业务的深度耦合。
何为高价值场景？
曾富贵总结了一套“四维罗盘”，来定位场景价值的水位：1.企业或业务规模是否足够大，足以摊销AI成本；2.企业的IT成熟度是否够高，数据是否干净；3.是否存在大量“每天重复一万次，每次浪费十分钟”这类高频低效的业务流；4.商业闭环是否足够清晰，AI落地所省下来的人力、提升的效率能否变成可量化的收益。
在政务服务、交通物流、电力能源、医疗影像等满足条件的领域，新华三的全栈智算解决方案，正如渗透业务毛细血管的“AI溶剂”般，将技术优势溶解于场景纵深，显现出惊人的效能：
在医疗领域，新华三联合德适生物打造了“存算训推一体化”的 AI 医学影像解决方案。该方案以全球参数规模领先的 iMedImage™医学影像基座大模型为核心，搭配 LinSeer Cube 大模型一体机及内置操作平台 iMed MaaS，实现了医生“零代码操作”的便捷体验。这一突破不仅大幅降低了医疗机构 AI 应用的技术门槛，也令影像诊断的效率与精准度同步提升。
在交通领域，新华三助力某地铁项目成功将AIGC大模型应用在大数据平台，实现了AI智能交互式数据分析。
业务人员通过自然语言交互实现了“说人话查数据”：过去需要跨部门协作数小时的故障影响分析，如今秒级便可生成数据报告。“终端用户自助”模式不仅将查询效率提升百倍，令基层员工第一次觉得自己“会用AI，AI好用”，更重构了城轨运营的决策链条。
当AI渗入城市地铁的调度台、三甲医院的读片室，技术终于挣脱参数牢笼，在业务肌理中长出新的神经脉络。这些神经末梢的每一次搏动，都在将“可用”转化为“好用”，将技术可能性转化为商业确定性。
由“工具提供者”到“场景共创者”，新华三正以双螺旋突围AI落地的“最后一公里”：一方面，通过共创超级场景实现AI落地的价值创造，一方面，通过生态协同降低规模化门槛。
这正是新华三“AI for ALL”战略下的应用哲学：对于客户和用户而言，AI的真正价值不在参数与榜单的虚火之中，而是流淌在场景与业务毛细血管的渗透深度里。
“液态化”的新华三，致力于“无所不在”
毫无疑问，AI技术正带来一场史诗级的“技术红利”，这也催生了一场前所未有的“红利性机会”。
然而，AI提升企业效率所带来的机会性增长，虽然能够带给企业短期收益，但当竞争者也采用相同的技术手段时，这种单向度的技术优势很快便会被削弱。如果企业战略与全员思维不产生根本性的系统性变革，那曾经的“技术弄潮儿”，很快便会泯然众人矣。
新华三的“液态化嬗变”，为业界提供了一份可贵的样本启示录：
即企业面临大的时代变局与技术革命时，如何实现从“机会性增长”到“系统性成长”的跃迁？
新华三的方法论，是从客户需求的第一性原理出发，从自身业务的原点出发，重新思考与构建自身系统，突破企业增长机制和资源边界的深层限制，助力AI产业实现从“技术引力场”到“价值重力场”跃迁。
不试图去定义AI技术的边界与趋势，而是让自己成为AI流过产业时不可或缺的水脉。当算力、数据、场景、商业、组织形态等诸多要素共同融汇成一片生态之河，AI才真正从实验室的“瀑布”，变成滋养千行百业的“水系”。
从算、网、存等多方面自主创新技术的商用落地，到开箱即用的LinSeer Cube大模型一体机以及全栈智算解决方案，再到此次2025 WAIC发布的数字基础设施智能化管控解决方案“ LinSeer ICT智能体”及分钟级构建应用的灵犀使能平台——
现实世界里，没有企业可以做到“无所不能”，但“液态化”的新华三，正基于对客户需求的深刻洞察，将自己熔炼成流动的形态，努力使自己变得“无所不在”。
(来源：钛媒体)
