AI 商业化落地，技术固然重要，生态也举足轻重。
过去一年，AI 这个词在企业界几乎无处不在。
有的企业在开年就安排了数十万到百万的 AI 资金预算；有的高管忙着开 AI 战略会；还有的组建了 AI 专项小组……
从去年的犹豫观望到今年的主动布局，帆软软件战略副总裁沈涛表示：「去年可能花 3 个月都敲不开客户的门，今年春节后客户主动找上门，这是天翻地覆的变化。」
这背后，是 B 端 AI 落地迎来了真正的历史性机遇。
但到最后，我们常常听到一种反馈：「技术是有了，为什么用不好？」「实际效果在产业里落不了地」。——很多 AI 项目并没有真正跑起来。
投入是真金白银，焦虑也是实实在在。
矛盾在于技术与场景的脱节。多位企业管理者反映，AI 产品在演示环境中表现出色，但在真实业务场景中却频频「翻车」。这种「demo 神话」与「落地困境」的反差，暴露出企业单打独斗的局限性——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解决方案。
那么，那些真正把 AI 落地、实现商业化的企业，他们到底做对了什么？在和涂鸦智能、帆软、蓝凌、高德这些产业头部玩家找时间聊了聊以后，我们发现制胜的关键是与云平台一起趟出了一条路——一条从技术到场景再到商业化的新路。
他们的「AI 落地」成果表明：大模型的产业落地，需要深耕垂直场景的团队通过与云平台共同搭建一个 AI 产品共建生态，让技术真正走进企业流程、落到产品中，而非单点突破。
共建 AI，拓宽了企业的业务边界
一项技术从热度转向价值，关键在于「谁能用出来」。
在过去一年里，那些真正实现 AI 应用落地的企业有一个共性：不孤军奋战，而是与云平台「共建」。大家意识到，在日新月异的 AI 产业环境中，协同是效率最高的生存策略。
过去，云厂商提供模型 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。
这种共建不只是「你用我的模型」，而是「我们一起定义产品」。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，「我们和阿里云市场一起共创了这个产品，一起拜访客户、了解需求、定义产品。」
「Tuya 物联网平台阿里云版」能够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透露，原本只是抱着试试看的态度，没想到收获了众多商业客户。
因此，共创的本质，是一起定义增量市场，让跨界创新成为可能。 一加一大于二的效果也就在这时显现了出来，其中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；而提供 AI 技术和云服务的阿里云也拓展了新市场。
柯都敏向极客公园表示：「AI 到来后，很多行业都值得重新做一遍。像情感陪伴类玩具、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。」他进一步指出，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」。柯都敏提到，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。
类似的，帆软在旗下简道云平台上线通义千问的插件后，没有做复杂包装，就发现客户自动开始调用。沈涛坦言：「我们什么场景都没专门设计，只是上线了插件，结果客户自己就用起来了。」
可见，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。客户甚至不再需要月薪五六千的合同审核员，也不用人工翻阅客户记录去提炼需求——AI 能自动识别签约意向、价格异动等关键信息。
而在大型企业案例中，共建的力量和效果更加显著。擅长服务央国企、大型企业的蓝凌，通过大模型和工具链，将他们打造的「蓝博士」从过去定位为企业里的智能问答产品，直接升级为「AI 中台」。
在「通义千问+专属小模型+智能体」的组合框架之上构建的，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则表明：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我们落地。」蓝凌研究院院长夏敬华表示，「这就得一起干。」
更典型的是高德开放平台的 MCP 服务。他们通过叠加通义千问的语义理解，与自身的地图能力，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。高德相关负责人对极客公园表示：「大模型的引入能更好地帮我们的服务从单一地图升级为全场景出行解决方案。我们希望能通过生态触达更多客户。」
通过上面的一众案例，我们可以看到，企业的边界在被重新定义，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。可以说，平台的技术广度与产业伙伴的场景深度，构成 AI 落地的黄金组合。
AI 商业化：进入拼生态阶段
如果说两年前，大模型刚兴起时，企业还在比拼参数、各自为战。那么进入 2025 年，行业越来越关注「AI 如何变现」这个现实问题。
过去，高频提到的词是「模型效果」；现在，出现得更多的是「场景化 Agent」「可交付方案」「渠道变现」。
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。
当头部企业纷纷通过生态加速变现时，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。
正所谓，技术决定下限，生态的繁荣将决定上限。今年 4 月，阿里云推出的「繁花计划」，恰是这场转变的注脚。
按官方的定义，「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。
而前文中我们提到的帆软、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。
而从外界的视角来看，在「繁花计划」的背后，显现出阿里云角色的悄然转变，可以打个比方：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。
在阿里云与伙伴共建的这个生态体系中：
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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；
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生态伙伴将行业 Know-How 转化为可复制的产品解决方案；
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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」。
阿里云在产品生态维度上的举措也带给我们一项启示：无论当下还是未来，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。说到底，AI 落地发展到 2025 年，拼的早就不仅是「谁的技术更炫」，而是「谁的生态能打」。
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」。
