【摘要】“我们要做的是把云+ai的技术势能，变成千行百业的商业动能。”
8月14日，阿里云AI创新应用火花大会-深圳AI峰会成功举办。在以速度来定义行动、以创新驱动未来的深圳，峰会现场吸引了近千家企业到场。
当下，AI技术迭代速度呈指数级增长，大模型不断突破性能边界，从理论走向商业实践，为企业开辟降本提效、业务重构的全新象限。但在智能化转型的深水区，多数企业仍困于三重技术迷雾：大模型的业务场景适配逻辑如何破解？AIAgent的落地路径怎样锚定？行业标杆的创新经验能否形成可复用的技术范式？
本次峰会集结AI领域明星企业、技术专家、学界领袖，为企业解读达模型技术、输出场景化方案、整合生态资源，助力企业穿透技术迷雾，找到智能化转型的灵感与路径。
大模型与AIAgent的“破局公式”
“AI不止是技术的演进，更是生产力的革命。”阿里云智能集团副总裁、市场营销部负责人刘湘雯指出。过去一年间，她明显感受到了市场的变化，大家不再问“要不要引进AI”，而是开始讨论“如何把AI引进来，AI引进来怎么样解决，哪一个是最先适合切入的场景？”
自2014年起，阿里云持续投入AI，成为这场正在到来的AI大潮最坚实的后盾之一。其布局包括在全球多地搭建基础设施，为海内外企业提供云端服务；通义千问系列模型持续迭代，引领国内开源浪潮；推出阿里云百炼等工具平台，让企业能像搭积木一样构建智能体。
“我们要做的是把云+AI的技术势能，变成千行百业的商业动能。”在开场致辞的最后，刘湘雯强调。
阿里云的技术底座如何“真正”发挥功效？
阿里云智能集团中小企业事业部解决方案架构及创新拓展部总经理杨国彦从技术和产业结合出发，拆解大模型发展的四大趋势，厘清AI落地的关键节点。
这四大趋势分别是：技术迭代进入周更时代；开源正在填平技术鸿沟；智能体正从“工具人”变成“决策者”；交互革命正在重构人机触点。
技术上，大模型已从通用能力竞争转向行业深耕，通义系列通过“大模型+小模型”组合，既能在云端处理复杂推理，也能在边缘端实现毫秒级响应，让智能手表、工业传感器都能用上AI；开源上，通义开源模型的衍生模型数量是第二名的3倍，开发者能近乎零成本获取基础能力；应用上，2025年被称为智能体元年，才过半年，Agent已从完成单一任务进化到AgenticAI——能自主决策、跨场景协同；触点上，AI已从APP和网页中“跑”出来，进入耳机、玩具、工业终端。
“在这个产业链里，虽然大模型是核心，但是大模型不是唯一。”杨国彦补充，AI产业链的繁荣需要数据、算力、应用生态的正循环。爆发性数据增长喂饱模型，GPU算力支撑训练，场景反推技术迭代，才是AI持续进化的密码。
如何将这些趋势融入企业的业务框架之中？阿里云智能集团高级产品专家徐志远给出了深入浅出的解答。分为三层：
最底层是模型APIServer，这是AI能力的“水电煤”。他算了笔账：实时API成本高，但异步推理能省50%成本，上下文缓存可避免重复计算。
中间层是Agent，它的概念非常多，重点在于将模型能力与企业自有业务数据、系统对接，需要用到RAG、MCP、搜索增强、Plugin。大模型时代，很多时候，“深水区”以下的数据反而是更重要的资产。企业如何用开源模型，发挥出贴合自己业务场景最大价值的事情，核心是把对于数据的把控和对业务的理解转换和表达到数据上。
最上层是行业解决方案，关键是“懂业务”。大模型的落地不是考察企业对于技术理解的深度，而是能不能找到非常好的业务场景。徐志远举例，网商银行通过视频通话+AI审核，把门店贷款验证从3小时压缩到5分钟；某青少年设备厂商每天迭代几十上百个Agent，像互联网产品一样快速试错。
从刘湘雯点明AI的生产力革命属性，到杨国彦拆解大模型四大趋势，再到徐志远给出三层落地逻辑，阿里云从战略、趋势到实践，为企业AI应用提供了清晰的路径。
AI落地实战，四大场景的价值验证
凯文·凯利曾在《必然》中写道：“技术的价值在于融入日常场景，成为解决问题的寻常工具。”
在场景主题分享环节，嘉宾们围绕智能客服、AI知识库、智能硬件、电商运营四大高需求、低门槛场景，用具体数据和案例，让抽象的落地逻辑变得具体可感。
以智能客服为例，大模型的能力在通识领域很炫，但企业客服要的是“解决业务问题的专家”。阿里云智能集团通义晓蜜产品专家李璨表示，目前通用AI面临两大难题：一是不懂行业专业知识，金融、医疗的客服需要精准的业务答案；二是数据安全风险，企业的客户数据、产品文档不能外泄。
通义晓蜜基于阿里云生态优化的客服行业大模型，分两层为企业服务：有开发能力的团队用CCI工具搭建专属客服平台；没有开发能力的企业可直接使用智能质检、联络中心、对话机器人等成品。例如，通义晓蜜赋能下的保险行业机器人能从复杂文档中提取“保险责任、投保年龄、保险金”，销售业绩表能通过对话生成可视化图表。
在AI知识库场景中，阿里云智能集团技术交付与服务部总监邹刚指出，AI知识库要解决三大核心问题：准确率、多模态融合、安全权限。
针对这些问题，阿里云的解决方案围绕“数据治理”展开：数据层通过“清单梳理、标准化、标签提取、安全管控”四步，确保数据高质量；模型层支持多智能体编排和多模型融合调用；技术层用非对称加密保障数据安全，“推理时带密钥解析，结束后销毁材料，全程不泄露”。
而在智能硬件场景下，阿里云智能集团中小企业事业部高级AI解决方案架构师党莎，展示了AI对智能硬件的升级赋能逻辑。
她举了三个例子：智能眼镜加载VL模型后，佩戴者就能看到“文物能讲背后的典故”，“看到花能说花语”，让眼镜从拍照工具变成知识助手；AI玩具可实现陪聊、讲故事、按角色故事线互动；智能家居越来越懂“潜在”需求，说“想看电影”会自动调节灯光、关窗帘、开投影。党莎表示，实现这一切的关键是多模态融合+端云协同。
而在电商运营场景，阿里云智能集团瓴羊智能电商运营业务总监李睿分享了一个调研数据：一个常规运营做每日经营日报要58.3分钟，而这无法用通用AI工具解决。
瓴羊的解法分三步：数据收集阶段，自动按需求抓多平台数据，全链路溯源保准，避免算错；数据处理阶段，用AI打标非结构化内容，AI能对用户评论、直播互动等非结构化内容进行分类打标，准确率远高于传统模型；分析阶段，看板上点任意指标，AI能解释涨跌原因，准确率超90%。目前，已有30万商家使用其中至少一项服务，日报时间从58.3分钟降到11分钟。
