阿里云智能集團公共云事業(yè)部首席解決方案架構(gòu)師 韓鴻源

本次峰會還匯聚了多位行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的技術(shù)負責人。在不同領(lǐng)域，AI時代的架構(gòu)實踐與戰(zhàn)略規(guī)劃持續(xù)引發(fā)行業(yè)思考。

哈啰CTO劉行亮深度解析了公司實踐，具象化地呈現(xiàn)了全棧AI架構(gòu)為出行領(lǐng)域業(yè)務帶來的變革。劉行亮指出，哈啰目前已經(jīng)推出了多個AI Agent，同時還有Robotaxi業(yè)務。通過構(gòu)建“車云數(shù)據(jù)閉環(huán)”，哈啰實現(xiàn)了全棧AI能力的協(xié)同。

在云端，哈啰利用海量數(shù)據(jù)進行模型訓練與仿真，優(yōu)化出更強大的駕駛Agent（VLA模型）和座艙服務Agent，再部署至車端。這使智駕決策能持續(xù)迭代，更準更穩(wěn)；同時，座艙能深度融合用戶意圖與生態(tài)服務，實現(xiàn)從“出行工具”到“個性化第三空間”的體驗升級。

哈啰CTO 劉行亮

好未來CTO田密分享了AI在教育領(lǐng)域的進階路徑，提出AI老師的L1-L5分級。目前好未來已實現(xiàn)L3級閉環(huán)教學，通過軟硬件結(jié)合打造個性化學習體驗。

在這一過程中，“云端一體”發(fā)揮了很大作用。田密認為，未來云端結(jié)合的范式越來越常用，把訓練好的大模型蒸餾到本地之后，效果也是足夠應用，而且反應非?？?。

演講中，田密進一步表示，在阿里云發(fā)布全新大模型之后，他們也會第一時間采用做后訓練，“非常感謝阿里云的優(yōu)秀的開源生態(tài)，給中國做大模型的開發(fā)者都提供一個很好的基座模型。”

在走向AI原生時代的過程中，好未來的架構(gòu)升級理念已然誕生：基于通義千問開源模型做后訓練，同時進行云端協(xié)同。

好未來CTO 田密

作為電商領(lǐng)域的代表，識貨CTO陳歡在分享中詳細介紹了識貨如何利用AI重構(gòu)其核心資產(chǎn)——商品數(shù)據(jù)平臺。面對巨量的數(shù)據(jù)處理，AI的應用使商品庫建設(shè)流程（渠道關(guān)聯(lián)、商品新建、審核）的自動化率達到了85%以上。而陳歡也提到，其技術(shù)架構(gòu)的核心是構(gòu)建了10億級規(guī)模的商品向量庫，基于通義千問進行訓練，從而實現(xiàn)了高精度的商品匹配和去重。

陳歡提到的核心理念之一是雙平臺能力的建設(shè)。底層平臺“Model X”圍繞研發(fā)流程，比如接到大模型需求之后任務拆解做提示詞編寫、微調(diào)、自動評測、運維資源分配成本管理等，讓研發(fā)高效完成大模型需求，全流程自主開發(fā)上線，后期會推廣到產(chǎn)品及運營；而“Model L”旨在加速算法訓練推理，尤其聚焦推理的復雜場景。陳歡表示，這套算法大模型平臺+研發(fā)大模型平臺的雙平臺模式，是大模型時代最接地氣和實用的架構(gòu)。

識貨CTO 陳歡

身處電視行業(yè)，創(chuàng)維酷開智能系統(tǒng)研究院院長郭尚鋒的分享，或許能揭示傳統(tǒng)領(lǐng)域企業(yè)如何借助 AI 破局。郭尚鋒表示，在架構(gòu)支撐上，阿里云 AI 全棧技術(shù)提供了從底層算力、模型訓練到應用部署的全鏈路支持，為智能休的構(gòu)建與運行提供了堅實底座。尤其是基于云原生AI網(wǎng)關(guān)、Fuction Call 和 MCP廣場生態(tài)等產(chǎn)品，將傳統(tǒng) API 服務 MCP 化，在百煉平臺上快速構(gòu)建 AI 應用，貫穿跨終端、跨場景的智能體體系，構(gòu)建無界融合的全場景智慧體驗?；诖耍瑒?chuàng)維酷開的Agent 得以實現(xiàn)長記憶、快思考、秒行動的核心優(yōu)勢能力。

這一架構(gòu)確保了AI真正在智能體硬件的全場景應用中發(fā)揮作用，最終讓創(chuàng)維酷開成功構(gòu)建了覆蓋生活、教育、健康等場景的六大用戶智能體，重塑用戶體驗與行業(yè)格局。

創(chuàng)維酷開智能系統(tǒng)研究院院長 郭尚鋒

尤其是對于科技公司，數(shù)據(jù)對于AI原生架構(gòu)升級的重要性不置可否。OPPO大數(shù)據(jù)部長鄭秋野分享了Data+AI統(tǒng)一底座的建設(shè)經(jīng)驗，上云后成本降低50%，并通過AI助理實現(xiàn)自然語言查詢與智能打標，提升數(shù)據(jù)使用效率。

當下，OPPO在AI時代的應用主要聚焦在用戶、產(chǎn)品、營收三個方面。鄭秋野特別提到，在營收增長層面，多云協(xié)同的智能推送已經(jīng)是公司內(nèi)部增長的核心引擎，團隊也一直持續(xù)在探索如何在保障體驗的同時，借助AI驅(qū)動收入上的增長。

總結(jié)而言，這三個方面的落地其實都離不開DATA + AI深度的協(xié)同，但過往自建IDC存在成本高、彈性差、運維難等問題。經(jīng)過和阿里云的深入溝通和技術(shù)支持，OPPO采用混合云架構(gòu)和精細化的遷移方案，實現(xiàn)了業(yè)務無感遷移和成本降低50%的結(jié)果。基于此，OPPO構(gòu)建了具備統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一元數(shù)據(jù)、彈性伸縮和多引擎兼容四大特性的Data+AI底座，持續(xù)支撐AI業(yè)務的擴張。

OPPO大數(shù)據(jù)部長 鄭秋野

同樣在傳統(tǒng)行業(yè)深耕多年，昕諾飛中國研究院院長劉海濤從一家跨國企業(yè)的視角分享了AI落地實踐。目前，昕諾飛擁有全球1.56億個智能互聯(lián)照明節(jié)點，AI的價值恰恰在于挖掘這些節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能運維和能效優(yōu)化。

從發(fā)展方向上來說，昕諾飛的三個關(guān)鍵詞是高效互聯(lián)、云邊協(xié)同和生態(tài)共創(chuàng)。尤其是在生態(tài)共創(chuàng)層面，劉海濤強調(diào)，昕諾飛這樣的照明企業(yè)非常希望通過MCP協(xié)議，打通各個設(shè)備之間的互聯(lián)。

劉海濤還從應用者的角度對云平臺提出了四大訴求：極致的安全與合規(guī)、模型生態(tài)的開放與敏捷、高性能低成本的推理優(yōu)化以及行業(yè)級的大模型運維（LLM Ops）賦能。

他特別強調(diào)，“AI本身是個工具，工具本身要和各個垂類的應用進行創(chuàng)新，如果不了解應用本身，只有這個工具，很難找到真正的落地場景，真正為客戶解決問題。”作為跨國企業(yè)，昕諾飛在中國的AI創(chuàng)新實踐體現(xiàn)了“Local for Global”的策略，即利用中國領(lǐng)先的AI技術(shù)和應用市場環(huán)境，打造最佳實踐后向全球輸出。劉海濤表示，在多年的合作中，阿里云這樣的企業(yè)給了他們很好的支持，推進了公司在中國的AI業(yè)務落地。

昕諾飛中國研究院院長 劉海濤

整場峰會中，數(shù)家企業(yè)技術(shù)負責人都談到了技術(shù)之外的“AI戰(zhàn)略”思考。在當下這一階段，企業(yè)如何進行以AI為核心的戰(zhàn)略和組織升級同樣會決定最終的成敗。

本場峰會上，鈦媒體集團聯(lián)合創(chuàng)始人、聯(lián)席CEO、ITValue發(fā)起理事劉湘明作為圓桌主持人，和來自不同企業(yè)的嘉賓一同探討了AI時代的戰(zhàn)略實踐。他提到，AI對于所有人來說都是新的知識積累，都是新的能力站，也是因為這樣，大家才有更多交流和碰撞。

天鵝到家CTO杜佳利則分享了AI在家政領(lǐng)域的“激進”落地路線：包括考慮企業(yè)的獲客成本、運營成本、優(yōu)先在ROI高的場景投入等等。在具體的組織上也作出了變革，以更好更快地支撐AI戰(zhàn)略的落地，他們打破部門壁壘、崗位壁壘，通過成立AI實驗室、高頻次的內(nèi)部分享和頭腦風暴，從上而下（從leader到骨干），快速提升全員認知，并鼓勵跨崗位參與AI項目。

天鵝到家CTO 杜佳利

最后，阿里云智能集團公共云事業(yè)部AI加速器解決方案總經(jīng)理婁恒回溯到了“AI原生”的出現(xiàn)上。他指出，AI原生架構(gòu)的興起是因為AI開始承擔核心業(yè)務比重，其特征體現(xiàn)在對算力（GPU）、模型（泛化與管控）、數(shù)據(jù)（非結(jié)構(gòu)化）和服務協(xié)同（如MCP協(xié)議）的新一代治理需求。而在場景選擇上，企業(yè)可以從業(yè)務價值、技術(shù)難度、數(shù)據(jù)豐富度三個維度評估，關(guān)鍵是業(yè)務方要深度參與甚至主導，而非僅做裁判。

阿里云智能集團公共云事業(yè)部AI加速器解決方案總經(jīng)理 婁恒

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