摘要：把云+AI的技术势能转化为千行百业的商业动能。
8月14日，阿里云AI创新应用火花大会在深圳举行，现场吸引近千家企业参会。
AI技术迭代速度呈指数级，大模型持续突破，进入商业场景。企业在转型中面对三个技术迷雾：场景适配逻辑、AI Agent落地路径、行业标杆的可复用范式。
峰会汇聚企业、技术专家、学界领袖，解读达模型、输出场景化方案、整合资源，帮助企业穿透迷雾，找到转型方向。
大模型与AI Agent的破局公式
“AI不仅是技术的演进，更是生产力的革命。”阿里云智能集团副总裁刘湘雯指出。过去一年，市场由要不要引进AI转向如何引进AI、在哪些场景先用。
阿里云自2014年持续投入AI，在全球构建基础设施，通义千问持续迭代，引领开源热潮，推出百炼等工具，帮助企业搭建智能体。
“我们要把云+AI的技术势能，变成千行百业的商业动能。”刘湘雯在开场致辞中强调。
阿里云的技术底座如何“真正”发挥效用？
杨国彦，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，从技术和产业结合出发，梳理大模型的发展趋势与落地要点。四大趋势：技术迭代进入周更、开源缩短鸿沟、智能体从工具人转为决策者、交互革命重构人机触点。
在技术层面，大模型转向行业应用；通义系列通过“大模型+小模型”组合，实现云端推理与边缘毫秒级响应；在开源方面，通义衍生模型数量居前，开发者低成本获取能力；在应用层，2025年被视为智能体元年，Agent已具自主决策、跨场景协同能力；在触点层，AI走出APP与网页，进入耳机、玩具、工业终端。
“在产业链中，大模型是核心，但不是唯一。产业繁荣需要数据、算力、应用生态形成正循环。”
进一步，AI产业链要以数据增长、GPU算力、场景驱动来实现持续进化。
徐志远，阿里云智能集团高级产品专家，分三层回答：底层是模型API ServeR，成本控制：实时API高、异步推理省50%、上下文缓存避免重复计算；中间层是Agent，需对接企业数据和系统，应用包括RAG、MCP、搜索增强、plugin；上层是行业解决方案，核心是“懂业务”，落地需要找到实际业务场景。
徐志远举例：网商银行以视频对话+AI审核将门店贷款验证从3小时降至5分钟；某青少年设备厂商通过快速迭代多个Agent实现高效尝试。
在AI知识库场景，强调准确率、多模态融合、安全权限。数据治理包括清单梳理、标准化、标签提取、安全管控；模型层支持多智能体编排与多模型融合；技术层采用非对称加密，在推理时密钥解析、结束后销毁材料，确保全程不外泄。
在智能硬件场景，党莎展示多模态融合+端云协同让AI升级智能硬件：智能眼镜可让佩戴者获取“文物背后故事”等知识，AI玩具实现陪聊、讲故事，智能家居能自动回应潜在需求，如看电影时自动调光、关窗帘、投影。
在电商运营场景，瓴羊智能电商运营总监李睿分享数据：常规日经营日报需58.3分钟，AI能三步实现：数据抓取、非结构化文本AI标注、看板解释，准确率高于90%。已有30万商家使用，日报时间降至11分钟。
这四大场景验证了AI的商业价值，AI规模化应用也在加速落地。
峰会期间，沈乘黄表示将提供分层AI服务，技术型企业可基于基础模型或百炼平台搭建能力，业务型企业可选用通义晓蜜等标准产品。
“我们的目标是在100天内让AI形成生产力。”
AI应用规模化，拼什么？
规模化落地不仅靠平台，企业间的经验分享、政策支持同样重要。
峰会引入先锋计划，联合生态伙伴推动AI应用落地，提供资源补贴、快速POC、专人咨询和联合推广等，帮助企业降低试用门槛；并举行先锋签约，暖哇科技等达成深度合作。
在AI技术重塑商业规则的当下，关键在于把“大模型+ Agent”的融合机会落地，快速构建智能化业务。
大会得到英特尔支持，强调从技术到场景、生态到政策的全链路落地。
未来，阿里云将继续深耕大模型与Agent平台，与生态伙伴共同推动AI应用从局部突破走向全业务渗透，让智能化成为驱动企业增长的核心动能。
