在AI技术浪潮席卷全球的背景下，企业纷纷积极探索人工智能的落地应用。2025年，AI不再仅仅是停留在概念层面，而是深入到企业的实际运营中。众多企业开始加大在AI领域的投入，希望借助AI技术提升效率、拓展业务边界。
然而，在AI的落地过程中，许多企业也面临着挑战。技术与实际应用场景脱节，导致AI项目难以真正发挥作用。尽管AI产品在演示环境中表现出色，但在真实业务场景中却常常遇到问题，这种“demo神话”与“落地困境”之间的反差，凸显了企业在AI应用方面存在的局限性。有的企业缺乏强大的基础模型支撑，难以将通用技术转化为行业专属解决方案；有的企业则难以找到合适的应用场景，导致AI技术无法真正融入企业流程。
那么，如何才能真正实现AI的商业化落地？那些率先成功的企业，又做对了什么？通过与涂鸦智能、帆软、蓝凌、高德等行业头部企业的交流，我们发现，与云平台合作共建AI生态，是实现AI落地的关键。
共建AI生态，拓展业务边界
在AI产业快速发展的今天，单打独斗已经不再是最佳选择。越来越多的企业意识到，与云平台协同合作，共同构建AI生态，才能更好地应对市场变化，抓住发展机遇。过去，云厂商主要提供模型API，企业集成即可。而现在，逻辑变了，比如在阿里云和产业伙伴共建的 AI 生态中，阿里云主动进入产品共创流程：从定义场景、封装组件、打通数据，再到支持商业路径打通。云厂商的角色正从基础设施提供者，升级为价值共创伙伴。
这种共建不仅仅是简单的技术合作，更是产品层面的深度融合。涂鸦智能技术副总裁柯都敏表示，在打造“Tuya 物联网平台阿里云版”时，涂鸦智能与阿里云市场共同定义产品、了解客户需求，最终成功推出了能够帮助产业客户设备上云并落地AI能力的产品。这种共创模式，为企业带来了意想不到的商业机会。
通过共创，企业可以共同定义增量市场，实现跨界创新。涂鸦智能将业务从聚焦空间智能场景，拓展到了农业、零售、制造业等多个新领域，并在新加坡落地了全球领先的畜牧业智能管理项目。阿里云也通过与涂鸦智能的合作，拓展了新的市场。
柯都敏表示，AI的到来为许多行业带来了重塑的机会。情感陪伴类玩具、消费级耳机等产业，过去与IoT的关联性并不强，但现在，大模型要从数字世界走向物理世界，离不开IoT技术的协同支撑。大模型的出现不仅为这些产业开辟了全新增长空间，也进一步强化了涂鸦智能原有的业务优势。作为从智能家居起步、逐步从室内拓展至室外AIoT平台企业，涂鸦智能在大模型技术的加持下，正推动每一款物联网产品加载 AI 功能与属性，并匹配相应应用场景——从单一设备智能升级为“空间智能”。基于 AI 驱动的“家庭大脑”，将能更有效地提升用户体验与场景智能化水平。
帆软也在其简道云平台上上线了通义千问的插件，结果客户自动开始调用。帆软并没有专门设计应用场景，只是上线了插件，结果客户自己就用起来了。这种低门槛、高适配的工具，最能激发用户的真实需求。简道云每天处理的业务中，AI 插件已在合同审核、简历筛查、客户跟进分析等场景中发挥关键作用。AI 能够自动识别签约意向、价格异动等关键信息，大大提高了工作效率。
蓝凌则通过大模型和工具链，将其打造的“蓝博士”从过去的企业智能问答产品，升级为“AI 中台”。新的“蓝博士”基于“通义千问+专属小模型+智能体”的组合框架构建，不仅能提供智能问答，还能跨系统搜索、提取经验、完成公文、流程等应用AI化。
蓝凌的首个新能源客户赛力斯落地该平台后，实现了“三个一”：一分钟找到工作知识，一天初步解决问题，一个月沉淀项目经验。效率的指数级提升，是 AI 对企业最直接的贡献。蓝凌与云平台共建的成果表明：AI 能力想转化为客户可用产品，平台与行业 Know-How 缺一不可。阿里云有技术和客户资源，但很多具象场景需要蓝凌落地，这就得一起干。
高德开放平台的 MCP 服务也通过叠加通义千问的语义理解和自身的地图能力，让开发者只需一句自然语言，就能生成完整骑行路线，并自动生成地图代码。这种“模型+MCP+工具链”的方式，极大拓展了高德的业务边界，也为开发者创造了新的商业机会。高德相关负责人表示，大模型的引入能更好地帮他们的服务从单一地图升级为全场景出行解决方案，他们希望能通过生态触达更多客户。
通过以上案例可以看出，企业的边界正在被重新定义，它将不仅由行业、规模这些标签决定，更是由“能解决什么问题”定义。在共建 AI 的过程中，产业伙伴得以突破自身局限，进入曾经难以触及的领域。而对于云平台来说，在共建 AI 生态的过程中，也是推动了自身从“卖能力”向“生态组织者”的身份转变。平台的技术广度与产业伙伴的场景深度，构成了AI落地的黄金组合。
AI商业化：进入生态竞争阶段
2025年，AI商业化已经进入了生态竞争阶段。企业不再仅仅关注模型的效果，而是更加关注如何将AI技术转化为实际的商业价值。场景化Agent、可交付方案、渠道变现等关键词，成为行业关注的焦点。
帆软、蓝凌、涂鸦、高德的案例表明，在与云平台等伙伴共建的“AI生态”中共建的不只是技术栈、产品能力，更是商业通路。生态的核心价值在于打通从技术到商业的“最后一公里”。例如，蓝凌利用阿里云的客户资源、市场补贴获取新客户、走出海外；高德开放平台近期将在阿里云市场首发上线高德 MCP Server，直接连接开发者生态；帆软透露，他们正尝试与阿里云共创 Agent 方案，上架阿里云云市场，借助平台流量转化为商业化成果。
有行业分析师预测，到2030年，50%的企业AI模型将是私有化的领域模型，而2024年这一比例仅为5%。这意味着，未来的AI落地将更加依赖“通用大模型 + 行业小模型 + 场景化工具”之间的密切协作。
这些商业动作反映出一项变化和趋势：AI 落地是一项系统工程，平台需提供端到端支持。企业对云平台的期待，也不再只看模型效果，而是开始希望平台能提供产品交付能力、市场触达能力、甚至是联合运营能力。技术决定下限，生态的繁荣将决定上限。阿里云推出的“繁花计划”，正是这场转变的注脚。
“繁花计划”期望在未来三年从基础设施、模型、数据、工具、应用、交付六个关键领域发力，要和伙伴一起服务百万客户、做百亿生意。帆软、高德、涂鸦智能、蓝凌等在 AI 落地中取得不错进展的案例，正是“繁花计划”的共建伙伴。
在“繁花计划”的背后，显现出阿里云角色的悄然转变，就像建一座商场，以前只负责盖楼、通电；现在要招徕不同的商户，帮餐馆设计菜单，帮服装店搭展示架，甚至协调商户之间互相供货。“繁花计划”的价值在于在各行业都期盼 AI 应用落地的当下，它牵起了一种生态体系，让合作更低摩擦，创新更高密度。降低生态协作成本，提升创新效率，将成为平台的核心竞争力。
在这个生态体系中，云平台通过开放模型、数据、工具链、云市场等，提供真正的开放生态；生态伙伴将行业 Know-How 转化为可复制的产品解决方案；市场渠道、商业机制则支持“从方案到签单”的商业闭环转化。最终目标是参与者共同推动“demo 展示”变成“真实应用”。
AI 时代的赢家，将是那些找对伙伴、踩对场景、把技术变成能用的产品的人。AI 落地发展到 2025 年，竞争的焦点早已不再仅仅是技术的先进程度，而是生态系统的综合实力。或许，这也是阿里“让天下没有难做的生意”理念在 AI 时代的延伸—— “让天下没有难做的 AI 生意”。
