過去一年，AI 這個詞在企業界幾乎無處不在。
有的企業在開年就安排了數十萬到百萬的 AI 資金預算；有的高管忙著開 AI 戰略會；還有的組建了 AI 專項小組……
從去年的猶豫觀望到今年的主動布局，帆軟軟件戰略副總裁沈濤表示：「去年可能花 3 個月都敲不開客戶的門，今年春節后客戶主動找上門，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遇。
但到最后，我們常常聽到一種反饋：「技術是有了，為什么用不好？」「實際效果在產業里落不了地」。——很多 AI 項目并沒有真正跑起來。
投入是真金白銀，焦慮也是實實在在。
矛盾在于技術與場景的脫節。多位企業管理者反映，AI 產品在演示環境中表現出色，但在真實業務場景中卻頻頻「翻車」。這種「demo 神話」與「落地困境」的反差，暴露出企業單打獨斗的局限性——要么缺乏強大的基礎模型支撐，要么難以將通用技術轉化為行業專屬解決方案。
那么，那些真正把 AI 落地、實現商業化的企業，他們到底做對了什么？在和涂鴉智能、帆軟、藍凌、高德這些產業頭部玩家找時間聊了聊以后，我們發現制勝的關鍵是與云平臺一起趟出了一條路——一條從技術到場景再到商業化的新路。
他們的「AI 落地」成果表明：大模型的產業落地，需要深耕垂直場景的團隊通過與云平臺共同搭建一個 AI 產品共建生態，讓技術真正走進企業流程、落到產品中，而非單點突破。
01
共建 AI，拓寬了企業的業務邊界
一項技術從熱度轉向價值，關鍵在于「誰能用出來」。
在過去一年里，那些真正實現 AI 應用落地的企業有一個共性：不孤軍奮戰，而是與云平臺「共建」。大家意識到，在日新月異的 AI 產業環境中，協同是效率最高的生存策略。
過去，云廠商提供模型 API，企業集成即可；而現在，邏輯變了，比如在阿里云和產業伙伴共建的 AI 生態中，阿里云主動進入產品共創流程：從定義場景、封裝組件、打通數據，再到支持商業路徑打通。云廠商的角色正從基礎設施提供者，升級為價值共創伙伴。
這種共建不只是「你用我的模型」，而是「我們一起定義產品」。涂鴉智能技術副總裁柯都敏表示，在打造「Tuya 物聯網平臺阿里云版」時，「我們和阿里云市場一起共創了這個產品，一起拜訪客戶、了解需求、定義產品。」
「Tuya 物聯網平臺阿里云版」能夠幫助產業客戶的設備上云并落地 AI 能力，涂鴉智能技術副總裁柯都敏透露，原本只是抱著試試看的態度，沒想到收獲了眾多商業客戶。
因此，共創的本質，是一起定義增量市場，讓跨界創新成為可能。 一加一大于二的效果也就在這時顯現了出來，其中涂鴉智能將業務從聚焦空間智能場景，拓展到了農業、零售、制造業等多個新領域，并成功在新加坡落地了全球排名第一的畜牧業智能管理項目；而提供 AI 技術和云服務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，很多行業都值得重新做一遍。像情感陪伴類玩具、消費級耳機等產業，過去與 IoT 的關聯性并不強；但現在，大模型要從數字世界走向物理世界，離不開 IoT 技術的協同支撐。」他進一步指出，大模型的出現不僅為這些產業開辟了全新增長空間，也進一步強化了涂鴉智能原有的業務優勢。
作為從智能家居起步、逐步從室內拓展至室外 AIoT 平臺企業，涂鴉智能在大模型技術的加持下，正推動每一款物聯網產品加載 AI 功能與屬性，并匹配相應應用場景——從單一設備智能升級為「空間智能」。柯都敏提到，基于 AI 驅動的「家庭大腦」，將能更有效地提升用戶體驗與場景智能化水平。
類似的，帆軟在旗下簡道云平臺上線通義千問的插件后，沒有做復雜包裝，就發現客戶自動開始調用。沈濤坦言：「我們什么場景都沒專門設計，只是上線了插件，結果客戶自己就用起來了。」
可見，低門檻、高適配的工具，最能激發用戶的真實需求。簡道云每天處理的業務中，AI 插件已在合同審核、簡歷篩查、客戶跟進分析等場景中發揮關鍵作用。客戶甚至不再需要月薪五六千的合同審核員，也不用人工翻閱客戶記錄去提煉需求——AI 能自動識別簽約意向、價格異動等關鍵信息。
而在大型企業案例中，共建的力量和效果更加顯著。擅長服務央國企、大型企業的藍凌，通過大模型和工具鏈，將他們打造的「藍博士」從過去定位為企業里的智能問答產品，直接升級為「AI 中臺」。
在「通義千問+專屬小模型+智能體」的組合框架之上構建的，新的「藍博士」不僅能提供智能問答，還能跨系統搜索、提取經驗、完成公文、流程等應用 AI 化。
藍凌首個新能源客戶賽力斯落地該平臺后，實現了「三個一」：一分鐘找到工作知識，一天初步解決問題，一個月沉淀項目經驗。
效率的指數級提升，是 AI 對企業最直接的貢獻。
藍凌與云平臺共建的成果則表明：AI 能力想轉化為客戶可用產品，平臺與行業 Know-How 缺一不可。「阿里云有技術和客戶資源，但很多具象場景需要我們落地。」藍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的 MCP 服務。他們通過疊加通義千問的語義理解，與自身的地圖能力，開發者只需一句自然語言，就能生成完整騎行路線，并自動生成地圖代碼。
這種「模型+MCP+工具鏈」的方式，極大拓展了高德的業務邊界，也為開發者創造了新的商業機會。高德相關負責人對極客公園表示：「大模型的引入能更好地幫我們的服務從單一地圖升級為全場景出行解決方案。我們希望能通過生態觸達更多客戶。」
通過上面的一眾案例，我們可以看到，企業的邊界在被重新定義，它將不僅由行業、規模這些標簽決定，更是由「能解決什么問題」定義。在共建 AI 的過程中，產業伙伴得以突破自身局限，進入曾經難以觸及的領域。
而對于云平臺來說，在共建 AI 生態的過程中，也是推動了自身從「賣能力」向「生態組織者」的身份轉變。可以說，平臺的技術廣度與產業伙伴的場景深度，構成 AI 落地的黃金組合。
02
AI 商業化：進入拼生態階段
如果說兩年前，大模型剛興起時，企業還在比拼參數、各自為戰。那么進入 2025 年，行業越來越關注「AI 如何變現」這個現實問題。
過去，高頻提到的詞是「模型效果」；現在，出現得更多的是「場景化 Agent」「可交付方案」「渠道變現」。
帆軟、藍凌、涂鴉、高德的案例表明，在與云平臺等伙伴共建的「AI 生態」中共建的不只是技術棧、產品能力，更是商業通路。生態的核心價值在于打通從技術到商業的「最后一公里」。
例如，藍凌利用阿里云的客戶資源、市場補貼獲取新客戶、走出海外；高德開放平臺近期將在阿里云市場首發上線高德 MCP Server，直接連接開發者生態；帆軟透露，他們正嘗試與阿里云共創 Agent 方案，上架阿里云云市場，借助平臺流量轉化為商業化成果。
當頭部企業紛紛通過生態加速變現時，有行業分析師預測，到 2030 年，50% 的企業 AI 模型將是私有化的領域模型，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 + 行業小模型 + 場景化工具」之間的密切協作。
這些商業動作反映出一項變化和趨勢：AI 落地是一項系統工程，平臺需提供端到端支持。企業對云平臺的期待，也不再只看模型效果，而是開始希望平臺能提供產品交付能力、市場觸達能力、甚至是聯合運營能力。
正所謂，技術決定下限，生態的繁榮將決定上限。今年 4 月，阿里云推出的「繁花計劃」，恰是這場轉變的注腳。
按官方的定義，「繁花計劃」期望在未來三年從基礎設施、模型、數據、工具、應用、交付六個關鍵領域發力，要和伙伴一起服務百萬客戶、做百億生意。
而前文中我們提到的帆軟、高德、涂鴉智能、藍凌等在 AI 落地中取得不錯進展的案例，正是「繁花計劃」的共建伙伴。
而從外界的視角來看，在「繁花計劃」的背后，顯現出阿里云角色的悄然轉變，可以打個比方：就像建一座商場，以前只負責蓋樓、通電；現在要招徠不同的商戶，幫餐館設計菜單，幫服裝店搭展示架，甚至協調商戶之間互相供貨。
「繁花計劃」的價值在于在各行業都期盼 AI 應用落地的當下，它牽起了一種生態體系，讓合作更低摩擦，創新更高密度。降低生態協作成本，提升創新效率，將成為平臺的核心競爭力。
在阿里云與伙伴共建的這個生態體系中：
開放是生態繁榮的基石。云平臺通過開放模型、數據、工具鏈、云市場等，提供真正的開放生態；
生態伙伴將行業 Know-How 轉化為可復制的產品解決方案；
市場渠道、商業機制則支持「從方案到簽單」的商業閉環轉化。
最終目標，是參與者共同推動「demo 展示」變成「真實應用」。
阿里云在產品生態維度上的舉措也帶給我們一項啟示：無論當下還是未來，AI 時代的贏家，將是那些找對伙伴、踩對場景、把技術變成能用的產品的人。說到底，AI 落地發展到 2025 年，拼的早就不僅是「誰的技術更炫」，而是「誰的生態能打」。
或許，這也是阿里「讓天下沒有難做的生意」理念在 AI 時代的延伸—— 「讓天下沒有難做的 AI 生意」。