在人工智能（AI）浪潮席卷各行各业的当下，企业纷纷加大对AI的投入，期望借助AI的力量实现业务转型和增长。然而，理想与现实之间往往存在差距，许多企业在AI落地过程中遭遇挑战，面临着技术与场景脱节、投入与产出不成正比等问题。那么，究竟是什么因素导致了AI项目难以真正落地？又有哪些企业能够率先突破瓶颈，成功实现AI的商业化价值？
AI商业化落地的挑战与机遇
过去一年，AI成为企业界最热门的词汇之一。从年初的企业预算安排，到高管的战略会议，再到AI专项小组的成立，无不体现出企业对AI的高度重视。帆软软件战略副总裁沈涛表示，市场已经发生了天翻地覆的变化，客户对AI的需求从观望转变为主动寻求合作。
然而，许多企业也面临着“技术有了，但用不好”的困境。AI产品在演示环境中表现出色，但在实际业务场景中却难以发挥作用。这种“demo神话”与“落地困境”的反差，暴露出企业在AI应用中存在的局限性。要么缺乏强大的基础模型支撑，要么难以将通用技术转化为行业专属的解决方案。
共建AI生态：企业突破落地瓶颈的关键
面对AI落地挑战，越来越多的企业意识到，单打独斗难以取得突破，与云平台共建AI生态成为更有效的策略。在快速变化的AI产业环境中，协同是提高效率的最佳方式。云厂商的角色也从基础设施提供者转变为价值共创伙伴。
阿里云与产业伙伴共建AI生态，共同定义场景、封装组件、打通数据，并支持商业路径打通。这种共建模式不只是简单的“你用我的模型”，而是“我们一起定义产品”。通过共建，企业可以拓展业务边界，实现跨界创新。
涂鸦智能与阿里云合作打造“Tuya物联网平台阿里云版”，帮助产业客户的设备上云并落地AI能力。涂鸦智能技术副总裁柯都敏表示，这一合作拓展了涂鸦智能的业务范围，使其能够进入农业、零售、制造业等新领域。通过与阿里云的合作，涂鸦智能成功在新加坡落地了全球排名第一的畜牧业智能管理项目。
帆软在旗下简道云平台上线通义千问的插件后，客户自动开始调用。沈涛表示，低门槛、高适配的工具能够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。
蓝凌专注于服务央国企和大型企业，通过大模型和工具链，将“蓝博士”从智能问答产品升级为“AI中台”。基于“通义千问+专属小模型+智能体”的框架，新的“蓝博士”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。
高德开放平台的MCP服务通过叠加通义千问的语义理解，与自身的地图能力相结合，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。
通过以上案例可以看出，企业的边界正在被重新定义。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。对于云平台来说，在共建AI生态的过程中，也推动了自身从“卖能力”向“生态组织者”的身份转变。
AI商业化：生态为王
AI商业化已经进入拼生态的阶段。生态的核心价值在于打通从技术到商业的“最后一公里”。通过与云平台等伙伴共建“AI生态”，企业可以共建技术栈、产品能力，以及商业通路。蓝凌利用阿里云的客户资源和市场补贴获取新客户，拓展海外市场；高德开放平台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。
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。
AI落地是一项系统工程，平台需要提供端到端支持。企业对云平台的期待，不再只看模型效果，而是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。阿里云推出的“繁花计划”，正是为了满足企业在AI落地方面的多元化需求。
阿里云的角色正在悄然转变，从以前只负责盖楼、通电，到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”旨在降低生态协作成本，提升创新效率，将成为平台的核心竞争力。
在阿里云与伙伴共建的生态体系中，开放是生态繁荣的基石。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。市场渠道和商业机制则支持“从方案到签单”的商业闭环转化。
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，拼的不仅是“谁的技术更炫”，而是“谁的生态能打”。这或许也是阿里“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”。
企业如何成功落地AI应用：深度解析与实践指南
在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业。企业纷纷加大对AI的投入，期望借助AI的力量提升效率、优化决策、创造新的商业价值。然而，AI落地并非易事，许多企业在实践中遭遇挑战，面临着技术与场景脱节、投入与产出不成正比等问题。本文旨在深入探讨企业如何成功落地AI应用，剖析先行者的成功经验，为后来者提供实践指南。
AI落地面临的挑战：技术、数据与人才
尽管AI技术日新月异，但企业在落地AI应用时仍面临诸多挑战。
技术挑战： AI模型需要在实际业务场景中进行优化和调整，以适应不同的数据分布和业务需求。通用模型往往难以满足特定行业或企业的需求，需要进行定制化开发。
数据挑战： AI模型需要大量高质量的数据进行训练。许多企业面临数据不足、数据质量不高、数据孤岛等问题，限制了AI应用的有效性。
人才挑战： AI领域的人才缺口巨大。企业需要具备AI算法、数据科学、软件工程等多方面技能的复合型人才，才能成功落地AI应用。
先行者的成功经验：生态合作、场景聚焦与价值驱动
尽管面临诸多挑战，仍有一些企业能够率先突破瓶颈，成功实现AI的商业化价值。这些先行者的成功经验值得借鉴。
生态合作： 与云平台、AI技术提供商、行业专家等建立合作关系，共同构建AI生态系统。通过生态合作，企业可以获取技术支持、数据资源和行业知识，降低AI落地的风险和成本。
场景聚焦： 选择具有高价值和可行性的业务场景作为AI落地的突破口。避免盲目追求技术先进性，而是根据实际业务需求，选择合适的AI技术和解决方案。
价值驱动： 将AI应用与企业的核心业务目标紧密结合，确保AI应用能够创造实际的商业价值。通过量化AI应用的价值，企业可以更好地评估AI投资的回报，并为未来的AI项目提供支持。
实践指南：AI落地四步走
结合先行者的成功经验，本文提出AI落地四步走的方法论，帮助企业系统地规划和实施AI项目。
第一步：明确业务目标与场景
在AI落地之前，企业需要明确自身的业务目标，并选择合适的业务场景作为AI落地的突破口。业务场景应具备以下特征：
高价值： 场景的优化能够为企业带来显著的经济效益或战略价值。
可行性： 场景的数据易于获取，且AI技术能够有效解决场景中的问题。
可扩展性： 场景的成功经验可以推广到其他业务领域。
第二步：构建数据基础
数据是AI的基础。企业需要构建完善的数据基础，为AI应用提供高质量的数据支持。
数据采集： 采集与业务场景相关的数据，包括结构化数据、非结构化数据等。
数据清洗： 清洗数据中的噪声和错误，确保数据的准确性和完整性。
数据整合： 将来自不同来源的数据整合在一起，形成统一的数据视图。
数据治理： 建立数据治理体系，确保数据的质量和安全。
第三步：选择AI技术与平台
根据业务场景的需求，选择合适的AI技术和平台。企业可以选择自建AI平台，也可以选择使用云平台提供的AI服务。
自建AI平台： 适合有较强技术实力和资金实力的企业。自建AI平台可以更好地满足企业的个性化需求，但也需要投入大量的人力和物力。
云平台AI服务： 适合中小企业或技术实力较弱的企业。云平台提供的AI服务具有成本低、易于使用等优点，可以帮助企业快速落地AI应用。
第四步：迭代优化与价值评估
AI落地是一个持续迭代优化的过程。企业需要不断收集反馈、调整模型、优化算法，以提高AI应用的性能和效果。
A/B测试： 通过A/B测试比较不同AI方案的效果，选择最优方案。
用户反馈： 收集用户对AI应用的反馈，了解用户需求和痛点。
价值评估： 定期评估AI应用的价值，量化AI投资的回报。
结语：AI赋能，共创未来
AI是推动企业数字化转型的重要引擎。企业应积极拥抱AI，通过生态合作、场景聚焦和价值驱动，成功落地AI应用，共创美好未来。
