找准位置，用对技术胜亿优配，以协同之力破解时代难题。
论渗透速度，还得看AI。
当其他技术还在靠渠道铺量缓慢打开市场时，AI的渗透显得格外迅猛。根据IDC的最新预测，到2025年，全球人工智能相关技术的支出将达到3370亿美元，2028年这一数字更将翻倍，达到7490亿美元。与此同时，2025年，预计将有67%的AI支出来自企业在核心业务中嵌入AI能力。
与此同时，仍有不少企业陷入“应用落地”困境中：有的工具用一次就被弃，有的降本效果停在“纸面数据”，真正能让企业长期依赖的少之又少。
在应用落地路径仍在探索中的背景下，阿里云聚焦算力底座与通用技术，链接垂直领域的实干型伙伴补全场景能力，最终为企业提供“技术+场景”的一体化方案。
9月24日，中小企业AI应用规模化发展论坛中，阿里云AI先锋企业迎来6位新成员——挖地兔、集思科技、海镜潮生、中天建设集团、国联政信、招鲤科技，它们从不同场景出发，提供真实可见、掷地有声的AI落地案例。
展开剩余84%数据困境破局，从量化投资到审计风控
数字时代，数据已成为企业决策的核心引擎胜亿优配，但不同领域的数据痛点却各有侧重。在量化投资领域，数据的全面性、易用性直接决定策略成败；在企业审计风控领域，数据的处理效率、风险识别精度则关乎合规与安全。
挖地兔是国内最早的量化交易工具服务商之一，依托阿里云稳定且弹性的算力支撑，其核心产品Tushare数据平台已成长为量化投资者打理金融数据的“全能管家”，从数据覆盖、技术对接再到社区生态，全方位助力投资决策。
在数据广度上，Tushare打破了传统数据源碎片化的局限，不仅涵盖A股、港股的个股行情、期货合约波动、基金业绩表现等交易层数据，更延伸至财务基本面，如上市公司利润表、资产负债表等，以及宏观经济维度，如CPI、GDP等核心经济指标。
在接口规范性上，Tushare提供的API遵循统一、清晰的技术规范，与Python等主流编程语言及各类量化交易平台无缝对接。开发者无需在“数据格式适配”上耗费精力，便可将更多时间投入策略优化，大幅降低技术对接的门槛与成本。同时，为适配用户在大模型应用上的需求，Tushare在第一时间提供了MCP等AI工具化服务。
如果说量化投资追求数据驱动策略，那么企业审计风控则需要数据守护安全。
随着企业数据爆炸式增长，传统审计风控短板凸显。效率上，审计人员需手动整合ERP、OA、财务系统等多源数据，仅单据核对一项就可能占用70%的工作时间；风险上，依赖抽样审计方法，难以覆盖全量数据，诸如隐性关联交易、异常资金流向等风险点极易被遗漏；技术上，通用AI模型懂技术却不懂审计规则，难以精准匹配不同行业的合规要求与业务逻辑。
面对这些难题，海镜潮生摒弃“一刀切”的标准化软件思路，在阿里云支持下，将行业规则库、业务知识图谱与大模型深度融合，打造真正适配企业场景的智能风控与运营中枢，推动体系从事后补救向事前预警、事中监控、事后优化的全流程升级。
具体体现为：事前在采购、合同、报销、资金等关键环节以“规则+模型”双引擎前置拦截；事中对全量数据进行异常检测与根因定位，并自动生成整改与闭环任务；事后沉淀指标与规则资产，持续复盘迭代，反哺经营策略与流程优化。
电商效率拓荒，从数字人直播到视频营销
凌晨直播缺人补位、短视频赶工到熬夜、多平台运营分身乏术……电商行业的这些“人力黑洞”胜亿优配，被集思科技与招鲤科技用AI逐个破解。
2021年，当行业还在探索虚拟人的娱乐价值时，集思科技敏锐抓住电商直播“人力成本高、时段覆盖窄、转化效率波动大”的核心矛盾，成为国内首家实现数字人直播规模化落地的企业。其推出的电商专属解决方案，让数字人从观赏性道具转变为实用性资产。目前，集思科技已服务超600个品牌，覆盖LVMH、欧莱雅、雅诗兰黛、OTB、雀巢、宝洁等国际巨头。
集思科技能在市场站稳脚跟，靠的是技术硬实力。据了解，集思科技背靠通义千问模型，通过Multi-agent为商家制作智能的主播Agent、选品Agent等，帮助商家打造完整的直播间，不止一键开播，更能实现一键带货。同时，依托无影云电脑的云端部署能力，实现无间断直播。
电商行业的另一个痛点短视频营销，则被招鲤科技用技术化解。
2019年，短视频营销刚成趋势，但中小企业的入场门槛并不低：专业剪辑软件如Pr、达芬奇等，学习成本高；外包一条视频，少则几百元，多则上千元；多平台发还要反复改尺寸，一人常扛三人活。
在此背景之下，招鲤科技整合视频行业热点数据、电商产品卖点数据，用AI拆解高转化视频规律，再靠RPA自动化剪辑、适配等流程，推出智能剪辑、AI图片翻译、智能账号管理等工具。
近日，招鲤科技的核心产品“鬼手剪辑”再次升级，推出短剧翻译专家Agent，补上短剧出海的本地化短板。运营只需上传SRT字幕、选好目标语言，AI就能在15分钟内自动完成“全局分析-专属指南-翻译审阅-情感检查-术语核对-智能调速-质量评估”全流程；最后运营一键确认结果，还能查看详细审阅记录，修改建议支持一键采纳。
传统焕发新机，从司法辅助到产业建造
传统行业，正依靠AI进入“小而精”的场景攻坚期。
无论是政务领域曾被“城市大脑”“一网通管”覆盖的治理场景，还是传统产业里依赖人力的施工环节，都开始直面更具体的效率死结——司法系统的案多人少、基层治理的数据孤岛、建筑业的粗放施工。
国联政信与中天建设集团恰好站在了这两条转型赛道的前端：前者深耕司法与基层治理数字化，用“技术+市场化”打破政务服务的效率瓶颈；后者扎根建筑业智能建造，以BIM与机器人重构施工全流程。
政务数字化的上半场聚焦“通数据、建平台”，但到了下半场，司法与基层的细分痛点逐渐凸显：法院文书送达等辅助事务一度占据法官40%工作时间，基层跨部门纠纷协调平均耗时超72小时，传统模式既耗人力又难持续。
2015年成立的国联政信精准踩中了这一需求，专注于司法辅助与基层治理的数字化升级，核心产品可分为司法辅助智能化技术平台、“法天天”一站式法律服务生态产品、基层治理数字化服务平台三大类。
国联政信一方面借力阿里云在 AI、大数据等领域的技术能力重构司法与治理流程，另一方面通过市场化运营机制实现可持续服务，既为法院等政法单位减负增效，也为群众提供“指尖可及”的法律服务。
以“法天天”为例，通过区块链存证、AI 矛盾预警、线上调解室等功能，不仅帮助综治部门生成辖区纠纷“热力图”，实现风险前置排查，还将跨部门协调时间从“周级”压缩到“小时级”，真正实现让法律服务用得起、用得上、用得好。
与政务领域的效率瓶颈不同，建筑业的痛点藏在尘土飞扬的施工现场：海量技术资料散落在图纸、规范和经验中，设计交底不清、施工标准难统一、一线人员查不到、问不准，知识断层成为质量与效率的隐形枷锁。
中天建设的解法是依托阿里云的技术底座，构建面向工程全周期的AI知识库，将碎片化文档转化为结构化、可推理的智能资产，让传统工地拥有“随问随答的专家大脑”。
例如在知识沉淀阶段，通过NLP语义解析与工程术语标准化，将Word、PDF、Excel等资料自动提炼为带标签、可溯源的知识切片；在应用阶段，智能问答系统无缝嵌入中天自有业务平台，一线员工用自然语言即可多轮追问施工规范、工艺标准或材料参数，实现“专家知识下沉到作业面”，有效减少因信息不对称导致的误工与返工。
从挖地兔为量化投资搭起数据底座到海镜潮生筑牢审计风控的安全防线，从集思科技用数字人激活电商直播到招鲤科技靠AI打通视频营销链路，从国联政信用技术疏解司法与基层治理的效率堵点到中天建设让智能建造重塑传统工地，阿里云的6位AI先锋新成员，用各自的实践证明：AI落地的核心是找对应用场景。
而阿里云，正是这些实践背后的重要支撑，通过开放通义大模型、PAI AI 平台、IoT 物联网、无影云电脑等核心技术能力，帮企业省去“重复造轮子”的研发成本；同时通过生态链接，让技术精准匹配垂直场景，让AI从纸面数据转化为企业的效率增量。
当底座与场景并肩胜亿优配，生态与伙伴同行，AI也将照亮千行百业的转型路。
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