找準位置，用對技術(shù)，以協(xié)同之力破解時代難題。
論滲透速度，還得看AI。
當其他技術(shù)還在靠渠道鋪量緩慢打開市場時，AI的滲透顯得格外迅猛。根據(jù)IDC的最新預(yù)測，到2025年，全球人工智能相關(guān)技術(shù)的支出將達到3370億美元，2028年這一數(shù)字更將翻倍，達到7490億美元。與此同時，2025年，預(yù)計將有67%的AI支出來自企業(yè)在核心業(yè)務(wù)中嵌入AI能力。
與此同時，仍有不少企業(yè)陷入“應(yīng)用落地”困境中：有的工具用一次就被棄，有的降本效果停在“紙面數(shù)據(jù)”，真正能讓企業(yè)長期依賴的少之又少。
在應(yīng)用落地路徑仍在探索中的背景下，阿里云聚焦算力底座與通用技術(shù)，鏈接垂直領(lǐng)域的實干型伙伴補全場景能力，最終為企業(yè)提供“技術(shù)+場景”的一體化方案。
9月24日，中小企業(yè)AI應(yīng)用規(guī)模化發(fā)展論壇中，阿里云AI先鋒企業(yè)迎來6位新成員——挖地兔、集思科技、海鏡潮生、中天建設(shè)集團、國聯(lián)政信、招鯉科技，它們從不同場景出發(fā)，提供真實可見、擲地有聲的AI落地案例。
數(shù)據(jù)困境破局，從量化投資到審計風控
數(shù)字時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心引擎，但不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)痛點卻各有側(cè)重。在量化投資領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的全面性、易用性直接決定策略成??；在企業(yè)審計風控領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的處理效率、風險識別精度則關(guān)乎合規(guī)與安全。
挖地兔是國內(nèi)最早的量化交易工具服務(wù)商之一，依托阿里云穩(wěn)定且彈性的算力支撐，其核心產(chǎn)品Tushare數(shù)據(jù)平臺已成長為量化投資者打理金融數(shù)據(jù)的“全能管家”，從數(shù)據(jù)覆蓋、技術(shù)對接再到社區(qū)生態(tài)，全方位助力投資決策。
在數(shù)據(jù)廣度上，Tushare打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源碎片化的局限，不僅涵蓋A股、港股的個股行情、期貨合約波動、基金業(yè)績表現(xiàn)等交易層數(shù)據(jù)，更延伸至財務(wù)基本面，如上市公司利潤表、資產(chǎn)負債表等，以及宏觀經(jīng)濟維度，如CPI、GDP等核心經(jīng)濟指標。
在接口規(guī)范性上，Tushare提供的API遵循統(tǒng)一、清晰的技術(shù)規(guī)范，與Python等主流編程語言及各類量化交易平臺無縫對接。開發(fā)者無需在“數(shù)據(jù)格式適配”上耗費精力，便可將更多時間投入策略優(yōu)化，大幅降低技術(shù)對接的門檻與成本。同時，為適配用戶在大模型應(yīng)用上的需求，Tushare在第一時間提供了MCP等AI工具化服務(wù)。
如果說量化投資追求數(shù)據(jù)驅(qū)動策略，那么企業(yè)審計風控則需要數(shù)據(jù)守護安全。
隨著企業(yè)數(shù)據(jù)爆炸式增長，傳統(tǒng)審計風控短板凸顯。效率上，審計人員需手動整合ERP、OA、財務(wù)系統(tǒng)等多源數(shù)據(jù)，僅單據(jù)核對一項就可能占用70%的工作時間；風險上，依賴抽樣審計方法，難以覆蓋全量數(shù)據(jù)，諸如隱性關(guān)聯(lián)交易、異常資金流向等風險點極易被遺漏；技術(shù)上，通用AI模型懂技術(shù)卻不懂審計規(guī)則，難以精準匹配不同行業(yè)的合規(guī)要求與業(yè)務(wù)邏輯。
面對這些難題，海鏡潮生摒棄“一刀切”的標準化軟件思路，在阿里云支持下，將行業(yè)規(guī)則庫、業(yè)務(wù)知識圖譜與大模型深度融合，打造真正適配企業(yè)場景的智能風控與運營中樞，推動體系從事后補救向事前預(yù)警、事中監(jiān)控、事后優(yōu)化的全流程升級。
具體體現(xiàn)為：事前在采購、合同、報銷、資金等關(guān)鍵環(huán)節(jié)以“規(guī)則+模型”雙引擎前置攔截；事中對全量數(shù)據(jù)進行異常檢測與根因定位，并自動生成整改與閉環(huán)任務(wù)；事后沉淀指標與規(guī)則資產(chǎn)，持續(xù)復(fù)盤迭代，反哺經(jīng)營策略與流程優(yōu)化。
電商效率拓荒，從數(shù)字人直播到視頻營銷
凌晨直播缺人補位、短視頻趕工到熬夜、多平臺運營分身乏術(shù)……電商行業(yè)的這些“人力黑洞”，被集思科技與招鯉科技用AI逐個破解。
2021年，當行業(yè)還在探索虛擬人的娛樂價值時，集思科技敏銳抓住電商直播“人力成本高、時段覆蓋窄、轉(zhuǎn)化效率波動大”的核心矛盾，成為國內(nèi)首家實現(xiàn)數(shù)字人直播規(guī)?；涞氐钠髽I(yè)。其推出的電商專屬解決方案，讓數(shù)字人從觀賞性道具轉(zhuǎn)變?yōu)閷嵱眯再Y產(chǎn)。目前，集思科技已服務(wù)超600個品牌，覆蓋LVMH、歐萊雅、雅詩蘭黛、OTB、雀巢、寶潔等國際巨頭。
集思科技能在市場站穩(wěn)腳跟，靠的是技術(shù)硬實力。據(jù)了解，集思科技背靠通義千問模型，通過Multi-agent為商家制作智能的主播Agent、選品Agent等，幫助商家打造完整的直播間，不止一鍵開播，更能實現(xiàn)一鍵帶貨。同時，依托無影云電腦的云端部署能力，實現(xiàn)無間斷直播。
電商行業(yè)的另一個痛點短視頻營銷，則被招鯉科技用技術(shù)化解。
2019年，短視頻營銷剛成趨勢，但中小企業(yè)的入場門檻并不低：專業(yè)剪輯軟件如Pr、達芬奇等，學(xué)習(xí)成本高；外包一條視頻，少則幾百元，多則上千元；多平臺發(fā)還要反復(fù)改尺寸，一人?？溉嘶睢?/p>
在此背景之下，招鯉科技整合視頻行業(yè)熱點數(shù)據(jù)、電商產(chǎn)品賣點數(shù)據(jù)，用AI拆解高轉(zhuǎn)化視頻規(guī)律，再靠RPA自動化剪輯、適配等流程，推出智能剪輯、AI圖片翻譯、智能賬號管理等工具。
近日，招鯉科技的核心產(chǎn)品“鬼手剪輯”再次升級，推出短劇翻譯專家Agent，補上短劇出海的本地化短板。運營只需上傳SRT字幕、選好目標語言，AI就能在15分鐘內(nèi)自動完成“全局分析-專屬指南-翻譯審閱-情感檢查-術(shù)語核對-智能調(diào)速-質(zhì)量評估”全流程；最后運營一鍵確認結(jié)果，還能查看詳細審閱記錄，修改建議支持一鍵采納。
傳統(tǒng)煥發(fā)新機，從司法輔助到產(chǎn)業(yè)建造
傳統(tǒng)行業(yè)，正依靠AI進入“小而精”的場景攻堅期。
無論是政務(wù)領(lǐng)域曾被“城市大腦”“一網(wǎng)通管”覆蓋的治理場景，還是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)里依賴人力的施工環(huán)節(jié)，都開始直面更具體的效率死結(jié)——司法系統(tǒng)的案多人少、基層治理的數(shù)據(jù)孤島、建筑業(yè)的粗放施工。
國聯(lián)政信與中天建設(shè)集團恰好站在了這兩條轉(zhuǎn)型賽道的前端：前者深耕司法與基層治理數(shù)字化，用“技術(shù)+市場化”打破政務(wù)服務(wù)的效率瓶頸；后者扎根建筑業(yè)智能建造，以BIM與機器人重構(gòu)施工全流程。
政務(wù)數(shù)字化的上半場聚焦“通數(shù)據(jù)、建平臺”，但到了下半場，司法與基層的細分痛點逐漸凸顯：法院文書送達等輔助事務(wù)一度占據(jù)法官40%工作時間，基層跨部門糾紛協(xié)調(diào)平均耗時超72小時，傳統(tǒng)模式既耗人力又難持續(xù)。
2015年成立的國聯(lián)政信精準踩中了這一需求，專注于司法輔助與基層治理的數(shù)字化升級，核心產(chǎn)品可分為司法輔助智能化技術(shù)平臺、“法天天”一站式法律服務(wù)生態(tài)產(chǎn)品、基層治理數(shù)字化服務(wù)平臺三大類。
國聯(lián)政信一方面借力阿里云在 AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的技術(shù)能力重構(gòu)司法與治理流程，另一方面通過市場化運營機制實現(xiàn)可持續(xù)服務(wù)，既為法院等政法單位減負增效，也為群眾提供“指尖可及”的法律服務(wù)。
以“法天天”為例，通過區(qū)塊鏈存證、AI 矛盾預(yù)警、線上調(diào)解室等功能，不僅幫助綜治部門生成轄區(qū)糾紛“熱力圖”，實現(xiàn)風險前置排查，還將跨部門協(xié)調(diào)時間從“周級”壓縮到“小時級”，真正實現(xiàn)讓法律服務(wù)用得起、用得上、用得好。
與政務(wù)領(lǐng)域的效率瓶頸不同，建筑業(yè)的痛點藏在塵土飛揚的施工現(xiàn)場：海量技術(shù)資料散落在圖紙、規(guī)范和經(jīng)驗中，設(shè)計交底不清、施工標準難統(tǒng)一、一線人員查不到、問不準，知識斷層成為質(zhì)量與效率的隱形枷鎖。
中天建設(shè)的解法是依托阿里云的技術(shù)底座，構(gòu)建面向工程全周期的AI知識庫，將碎片化文檔轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可推理的智能資產(chǎn)，讓傳統(tǒng)工地擁有“隨問隨答的專家大腦”。
例如在知識沉淀階段，通過NLP語義解析與工程術(shù)語標準化，將Word、PDF、Excel等資料自動提煉為帶標簽、可溯源的知識切片；在應(yīng)用階段，智能問答系統(tǒng)無縫嵌入中天自有業(yè)務(wù)平臺，一線員工用自然語言即可多輪追問施工規(guī)范、工藝標準或材料參數(shù)，實現(xiàn)“專家知識下沉到作業(yè)面”，有效減少因信息不對稱導(dǎo)致的誤工與返工。
從挖地兔為量化投資搭起數(shù)據(jù)底座到海鏡潮生筑牢審計風控的安全防線，從集思科技用數(shù)字人激活電商直播到招鯉科技靠AI打通視頻營銷鏈路，從國聯(lián)政信用技術(shù)疏解司法與基層治理的效率堵點到中天建設(shè)讓智能建造重塑傳統(tǒng)工地，阿里云的6位AI先鋒新成員，用各自的實踐證明：AI落地的核心是找對應(yīng)用場景。
而阿里云，正是這些實踐背后的重要支撐，通過開放通義大模型、PAI AI 平臺、IoT 物聯(lián)網(wǎng)、無影云電腦等核心技術(shù)能力，幫企業(yè)省去“重復(fù)造輪子”的研發(fā)成本；同時通過生態(tài)鏈接，讓技術(shù)精準匹配垂直場景，讓AI從紙面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的效率增量。
當?shù)鬃c場景并肩，生態(tài)與伙伴同行，AI也將照亮千行百業(yè)的轉(zhuǎn)型路。
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