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過去一年,AI 這個(gè)詞在企業(yè)界幾乎無處不在。 有的企業(yè)在開年就安排了數(shù)十萬到百萬的 AI 資金預(yù)算;有的高管忙著開 AI 戰(zhàn)略會(huì);還有的組建了 AI 專項(xiàng)小組…… 從去年的猶豫觀望到今年的主動(dòng)布局,帆軟軟件戰(zhàn)略副總裁沈濤表示:「去年可能花 3 個(gè)月都敲不開客戶的門,今年春節(jié)后客戶主動(dòng)找上門,這是天翻地覆的變化?!?這背后,是 B 端 AI 落地迎來了真正的歷史性機(jī)遇。 但到最后,我們常常聽到一種反饋:「技術(shù)是有了,為什么用不好?」「實(shí)際效果在產(chǎn)業(yè)里落不了地」。——很多 AI 項(xiàng)目并沒有真正跑起來。 投入是真金白銀,焦慮也是實(shí)實(shí)在在。 矛盾在于技術(shù)與場景的脫節(jié)。多位企業(yè)管理者反映,AI 產(chǎn)品在演示環(huán)境中表現(xiàn)出色,但在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中卻頻頻「翻車」。這種「demo 神話」與「落地困境」的反差,暴露出企業(yè)單打獨(dú)斗的局限性——要么缺乏強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型支撐,要么難以將通用技術(shù)轉(zhuǎn)化為行業(yè)專屬解決方案。 那么,那些真正把 AI 落地、實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的企業(yè),他們到底做對(duì)了什么?在和涂鴉智能、帆軟、藍(lán)凌、高德這些產(chǎn)業(yè)頭部玩家找時(shí)間聊了聊以后,我們發(fā)現(xiàn)制勝的關(guān)鍵是與云平臺(tái)一起趟出了一條路——一條從技術(shù)到場景再到商業(yè)化的新路。 他們的「AI 落地」成果表明:大模型的產(chǎn)業(yè)落地,需要深耕垂直場景的團(tuán)隊(duì)通過與云平臺(tái)共同搭建一個(gè) AI 產(chǎn)品共建生態(tài),讓技術(shù)真正走進(jìn)企業(yè)流程、落到產(chǎn)品中,而非單點(diǎn)突破。 一項(xiàng)技術(shù)從熱度轉(zhuǎn)向價(jià)值,關(guān)鍵在于「誰能用出來」。 在過去一年里,那些真正實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用落地的企業(yè)有一個(gè)共性:不孤軍奮戰(zhàn),而是與云平臺(tái)「共建」。大家意識(shí)到,在日新月異的 AI 產(chǎn)業(yè)環(huán)境中,協(xié)同是效率最高的生存策略。 過去,云廠商提供模型 API,企業(yè)集成即可;而現(xiàn)在,邏輯變了,比如在阿里云和產(chǎn)業(yè)伙伴共建的 AI 生態(tài)中,阿里云主動(dòng)進(jìn)入產(chǎn)品共創(chuàng)流程:從定義場景、封裝組件、打通數(shù)據(jù),再到支持商業(yè)路徑打通。云廠商的角色正從基礎(chǔ)設(shè)施提供者,升級(jí)為價(jià)值共創(chuàng)伙伴。 這種共建不只是「你用我的模型」,而是「我們一起定義產(chǎn)品」。涂鴉智能技術(shù)副總裁柯都敏表示,在打造「Tuya 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)阿里云版」時(shí),「我們和阿里云市場一起共創(chuàng)了這個(gè)產(chǎn)品,一起拜訪客戶、了解需求、定義產(chǎn)品。」 「Tuya 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)阿里云版」能夠幫助產(chǎn)業(yè)客戶的設(shè)備上云并落地 AI 能力,涂鴉智能技術(shù)副總裁柯都敏透露,原本只是抱著試試看的態(tài)度,沒想到收獲了眾多商業(yè)客戶。 因此,共創(chuàng)的本質(zhì),是一起定義增量市場,讓跨界創(chuàng)新成為可能。一加一大于二的效果也就在這時(shí)顯現(xiàn)了出來,其中涂鴉智能將業(yè)務(wù)從聚焦空間智能場景,拓展到了農(nóng)業(yè)、零售、制造業(yè)等多個(gè)新領(lǐng)域,并成功在新加坡落地了全球排名第一的畜牧業(yè)智能管理項(xiàng)目;而提供 AI 技術(shù)和云服務(wù)的阿里云也拓展了新市場。 柯都敏向極客公園表示:「AI 到來后,很多行業(yè)都值得重新做一遍。像情感陪伴類玩具、消費(fèi)級(jí)耳機(jī)等產(chǎn)業(yè),過去與 IoT 的關(guān)聯(lián)性并不強(qiáng);但現(xiàn)在,大模型要從數(shù)字世界走向物理世界,離不開 IoT 技術(shù)的協(xié)同支撐?!顾M(jìn)一步指出,大模型的出現(xiàn)不僅為這些產(chǎn)業(yè)開辟了全新增長空間,也進(jìn)一步強(qiáng)化了涂鴉智能原有的業(yè)務(wù)優(yōu)勢。 作為從智能家居起步、逐步從室內(nèi)拓展至室外 AIoT 平臺(tái)企業(yè),涂鴉智能在大模型技術(shù)的加持下,正推動(dòng)每一款物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品加載 AI 功能與屬性,并匹配相應(yīng)應(yīng)用場景——從單一設(shè)備智能升級(jí)為「空間智能」。柯都敏提到,基于 AI 驅(qū)動(dòng)的「家庭大腦」,將能更有效地提升用戶體驗(yàn)與場景智能化水平。 類似的,帆軟在旗下簡道云平臺(tái)上線通義千問的插件后,沒有做復(fù)雜包裝,就發(fā)現(xiàn)客戶自動(dòng)開始調(diào)用。沈濤坦言:「我們什么場景都沒專門設(shè)計(jì),只是上線了插件,結(jié)果客戶自己就用起來了?!?可見,低門檻、高適配的工具,最能激發(fā)用戶的真實(shí)需求。簡道云每天處理的業(yè)務(wù)中,AI 插件已在合同審核、簡歷篩查、客戶跟進(jìn)分析等場景中發(fā)揮關(guān)鍵作用??蛻羯踔敛辉傩枰滦轿辶У暮贤瑢徍藛T,也不用人工翻閱客戶記錄去提煉需求——AI 能自動(dòng)識(shí)別簽約意向、價(jià)格異動(dòng)等關(guān)鍵信息。 而在大型企業(yè)案例中,共建的力量和效果更加顯著。擅長服務(wù)央國企、大型企業(yè)的藍(lán)凌,通過大模型和工具鏈,將他們打造的「藍(lán)博士」從過去定位為企業(yè)里的智能問答產(chǎn)品,直接升級(jí)為「AI 中臺(tái)」。 在「通義千問+專屬小模型+智能體」的組合框架之上構(gòu)建的,新的「藍(lán)博士」不僅能提供智能問答,還能跨系統(tǒng)搜索、提取經(jīng)驗(yàn)、完成公文、流程等應(yīng)用 AI 化。 藍(lán)凌首個(gè)新能源客戶賽力斯落地該平臺(tái)后,實(shí)現(xiàn)了「三個(gè)一」:一分鐘找到工作知識(shí),一天初步解決問題,一個(gè)月沉淀項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 效率的指數(shù)級(jí)提升,是 AI 對(duì)企業(yè)最直接的貢獻(xiàn)。 藍(lán)凌與云平臺(tái)共建的成果則表明:AI 能力想轉(zhuǎn)化為客戶可用產(chǎn)品,平臺(tái)與行業(yè) Know-How 缺一不可?!赴⒗镌朴屑夹g(shù)和客戶資源,但很多具象場景需要我們落地。」藍(lán)凌研究院院長夏敬華表示,「這就得一起干?!?更典型的是高德開放平臺(tái)的 MCP 服務(wù)。他們通過疊加通義千問的語義理解,與自身的地圖能力,開發(fā)者只需一句自然語言,就能生成完整騎行路線,并自動(dòng)生成地圖代碼。 這種「模型+MCP+工具鏈」的方式,極大拓展了高德的業(yè)務(wù)邊界,也為開發(fā)者創(chuàng)造了新的商業(yè)機(jī)會(huì)。高德相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)極客公園表示:「大模型的引入能更好地幫我們的服務(wù)從單一地圖升級(jí)為全場景出行解決方案。我們希望能通過生態(tài)觸達(dá)更多客戶?!?通過上面的一眾案例,我們可以看到,企業(yè)的邊界在被重新定義,它將不僅由行業(yè)、規(guī)模這些標(biāo)簽決定,更是由「能解決什么問題」定義。在共建 AI 的過程中,產(chǎn)業(yè)伙伴得以突破自身局限,進(jìn)入曾經(jīng)難以觸及的領(lǐng)域。 而對(duì)于云平臺(tái)來說,在共建 AI 生態(tài)的過程中,也是推動(dòng)了自身從「賣能力」向「生態(tài)組織者」的身份轉(zhuǎn)變??梢哉f,平臺(tái)的技術(shù)廣度與產(chǎn)業(yè)伙伴的場景深度,構(gòu)成 AI 落地的黃金組合。 如果說兩年前,大模型剛興起時(shí),企業(yè)還在比拼參數(shù)、各自為戰(zhàn)。那么進(jìn)入 2025 年,行業(yè)越來越關(guān)注「AI 如何變現(xiàn)」這個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。 過去,高頻提到的詞是「模型效果」;現(xiàn)在,出現(xiàn)得更多的是「場景化 Agent」「可交付方案」「渠道變現(xiàn)」。 帆軟、藍(lán)凌、涂鴉、高德的案例表明,在與云平臺(tái)等伙伴共建的「AI 生態(tài)」中共建的不只是技術(shù)棧、產(chǎn)品能力,更是商業(yè)通路。生態(tài)的核心價(jià)值在于打通從技術(shù)到商業(yè)的「最后一公里」。 例如,藍(lán)凌利用阿里云的客戶資源、市場補(bǔ)貼獲取新客戶、走出海外;高德開放平臺(tái)近期將在阿里云市場首發(fā)上線高德 MCP Server,直接連接開發(fā)者生態(tài);帆軟透露,他們正嘗試與阿里云共創(chuàng) Agent 方案,上架阿里云云市場,借助平臺(tái)流量轉(zhuǎn)化為商業(yè)化成果。 當(dāng)頭部企業(yè)紛紛通過生態(tài)加速變現(xiàn)時(shí),有行業(yè)分析師預(yù)測,到 2030 年,50% 的企業(yè) AI 模型將是私有化的領(lǐng)域模型,而 2024 年這一比例僅為 5%。這意味著,未來的 AI 落地將更加依賴「通用大模型 + 行業(yè)小模型 + 場景化工具」之間的密切協(xié)作。 這些商業(yè)動(dòng)作反映出一項(xiàng)變化和趨勢:AI 落地是一項(xiàng)系統(tǒng)工程,平臺(tái)需提供端到端支持。企業(yè)對(duì)云平臺(tái)的期待,也不再只看模型效果,而是開始希望平臺(tái)能提供產(chǎn)品交付能力、市場觸達(dá)能力、甚至是聯(lián)合運(yùn)營能力。 正所謂,技術(shù)決定下限,生態(tài)的繁榮將決定上限。今年 4 月,阿里云推出的「繁花計(jì)劃」,恰是這場轉(zhuǎn)變的注腳。 按官方的定義,「繁花計(jì)劃」期望在未來三年從基礎(chǔ)設(shè)施、模型、數(shù)據(jù)、工具、應(yīng)用、交付六個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)力,要和伙伴一起服務(wù)百萬客戶、做百億生意。 而前文中我們提到的帆軟、高德、涂鴉智能、藍(lán)凌等在 AI 落地中取得不錯(cuò)進(jìn)展的案例,正是「繁花計(jì)劃」的共建伙伴。 而從外界的視角來看,在「繁花計(jì)劃」的背后,顯現(xiàn)出阿里云角色的悄然轉(zhuǎn)變,可以打個(gè)比方:就像建一座商場,以前只負(fù)責(zé)蓋樓、通電;現(xiàn)在要招徠不同的商戶,幫餐館設(shè)計(jì)菜單,幫服裝店搭展示架,甚至協(xié)調(diào)商戶之間互相供貨。 「繁花計(jì)劃」的價(jià)值在于在各行業(yè)都期盼 AI 應(yīng)用落地的當(dāng)下,它牽起了一種生態(tài)體系,讓合作更低摩擦,創(chuàng)新更高密度。降低生態(tài)協(xié)作成本,提升創(chuàng)新效率,將成為平臺(tái)的核心競爭力。 在阿里云與伙伴共建的這個(gè)生態(tài)體系中: 開放是生態(tài)繁榮的基石。云平臺(tái)通過開放模型、數(shù)據(jù)、工具鏈、云市場等,提供真正的開放生態(tài); 生態(tài)伙伴將行業(yè) Know-How 轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的產(chǎn)品解決方案; 市場渠道、商業(yè)機(jī)制則支持「從方案到簽單」的商業(yè)閉環(huán)轉(zhuǎn)化。 最終目標(biāo),是參與者共同推動(dòng)「demo 展示」變成「真實(shí)應(yīng)用」。 阿里云在產(chǎn)品生態(tài)維度上的舉措也帶給我們一項(xiàng)啟示:無論當(dāng)下還是未來,AI 時(shí)代的贏家,將是那些找對(duì)伙伴、踩對(duì)場景、把技術(shù)變成能用的產(chǎn)品的人。說到底,AI 落地發(fā)展到 2025 年,拼的早就不僅是「誰的技術(shù)更炫」,而是「誰的生態(tài)能打」。 或許,這也是阿里「讓天下沒有難做的生意」理念在 AI 時(shí)代的延伸—— 「讓天下沒有難做的 AI 生意」。

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