一、引言：AI工业化时代的企业命题

技术革命催生新命题

在AI工业化浪潮席卷全球的当下，企业正面临从"技术应用"向"智能生态构建"的战略升级命题。根据2025年最新行业报告显示，全球零售业AI技术渗透率已达67%，标志着新零售已突破单点创新阶段，进入系统性重构的深水区。这场由算法、算力和数据构成的"智能铁三角"引发的变革，正在重塑零售业的底层逻辑。

技术赋能的价值维度

• 供应链智能化突破：基于深度学习的需求预测系统使库存周转率提升40%（数据来源：2025年Gartner供应链报告），动态定价算法实现分钟级市场响应，形成"预测-生产-流通"的闭环智能网络。
• 消费体验革命：通过计算机视觉与自然语言处理的融合，智能导购系统实现线下场景的千人千面服务。典型案例显示，某头部商超应用AR虚拟试衣技术后，连带购买率提升28%（2025年IDC零售数字化转型白皮书）。
• 组织架构进化：AI中台架构正在解构传统零售的"部门墙"，形成数据驱动型决策机制。某跨国零售集团通过搭建AI决策大脑，实现运营决策效率提升300%，人力成本下降45%。

工业化时代的核心挑战

• 数据治理困境：跨系统数据孤岛与隐私保护的平衡难题
• 技术伦理风险：算法偏见对消费者权益的潜在影响
• 组织能力断层：传统零售人才与AI工程师的认知鸿沟

传统AI开发的三大痛点

• 算力资源门槛高：单模型训练成本超$100万
• 技术人才缺口：AI工程师供需比达1:10
• 部署复杂度高：从开发到上线平均耗时6个月

未来演进路径企业需要构建"三维融合"体系

技术架构层实现边缘计算与云端大脑的有机联动，业务运营层建立"人机协同"的新型作业模式，战略决策层形成基于强化学习的动态商业模型。正如2025年世界经济论坛指出的："未来的零售领军者，必是能驾驭AI工业化浪潮，将技术红利转化为持续价值创造力的生态型组织。"

二、ModelArts Studio大模型：多领域行业大模型

ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台，专为开发和应用大模型而设计，旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用开发三大工具链，帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台，企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型、专业大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用。

• 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、数据加工和数据发布等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供坚实的数据支持。
• 模型开发工具链：模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案，涵盖模型训练、压缩、部署、评测、调用等功能，保障模型的高效应用。
• 应用开发工具链：应用开发工具链是盘古大模型平台的重要模块，支持提示词工程、Agent开发，显著加速大模型应用的开发流程，帮助企业快速应对复杂业务需求。

三、实操体验：一键完成商超商品识别模型部署

步骤一：环境准备阶段

# 典型代码示例
from modelarts.session import Session
session = Session(ak='YOUR_AK', sk='YOUR_SK')

# 资源配置
config = {
    "compute_type": "GPU.3090x8",
    "framework": "MindSpore1.8",
    "dataset": "cos://bucket/finance_data"
}

步骤二：订阅模型

“商超商品识别”的模型共享在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，免费订阅此模型。

1. 单击案例链接商超商品识别，进入模型详情页。
2. 完成模型订阅。

在模型详情页，单击“订阅”，阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》，单击“继续订阅”。订阅模型完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。

1. 从模型详情页进入ModelArts控制台的订阅列表。

在模型详情页，单击“前往控制台”。在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“模型管理 > 订阅模型”页面。

1. 在“订阅模型”列表，单击“版本数量”，在右侧展开版本列表，当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。

步骤三：使用订阅模型部署在线服务

模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务

1. 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。
2. 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。

• “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值，此处以“商超商品识别服务”为例。
• “资源池”：选择“公共资源池”。
• “模型来源”和“选择模型及版本”：会自动选择订阅模型。
• “实例规格”：在下拉框中选择推理使用的计算资源。如果有免费资源，建议选择免费资源。
• 其他参数可使用默认值。

1. 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。
2. 任务提交成功后，单击“查看服务详情”，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。图3 服务部署成功

步骤四：预测结果

1. 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。
2. 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。

八、结语：AI普惠化的新范式

华为云MaaS通过"算力普惠+知识沉淀+场景深耕"的三位一体模式，正在重塑企业AI应用范式。在实测中展现出的端到端开发体验、行业深度适配能力和安全可控特性，使其成为传统产业智能化转型的优选平台。随着5G+AI的深度融合，MaaS模式有望推动AI应用成本再降低60%，加速智能时代的全面到来。