云:行业延伸到哪里 大模型就覆盖到哪里

行业“百舸争流”，阿里云一直深耕于此

　　时至今日，随着大模型技术的日渐成熟，技术的比拼早已不是行业竞争的焦点，检验大模型能否创造实际价值的关键在于其能否深度融入行业应用场景。

　　《中国信息化周报》记者在2025云栖大会现场观察到，此次云栖大会设置了人工智能+、计算，以及前沿应用三大展馆。在前沿应用馆中，展示了上百家企业的AI落地实践，涉及生产制造、极限作业、智能驾驶、商务办公、教育、医疗、金融、游戏、零售、康养等诸多领域。从中不仅可以看到AI正在变成各种形态，在不同领域发挥更具体的价值，也可以看到AI正在加速渗透并赋能千行百业。

　　不仅如此，阿里云在2025云栖大会上宣布，目前，中国超70%的能源央企已接入阿里AI；全部中国车企已使用阿里云全栈AI；中国头部金融机构已全部接入阿里云AI。同时，市场调研机构Omdia发布的《中国企业GenAI(生成式AI)采用格局，2025H1》报告显示，超7成的《财富》中国500强企业已采用GenAI，其中，阿里云渗透率排名第一。

致力打造“AI时代的安卓”

　　阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭表示，未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，大语言模型将会是承载用户、软件与 AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的操作系统。在这一过程中，通义大模型将坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的安卓操作系统”。

　　坦白讲，阿里云提出打造“AI时代的安卓操作系统”，旨在通过构建一个开放、通用且强大的AI平台，为开发者和企业提供灵活、高效且低成本的AI开发与应用环境。就像安卓系统为移动应用开发提供了广泛的基础和生态支持一样，阿里云希望其AI平台能够成为AI应用开发的底层基础设施，让企业和开发者能够基于此平台快速开发、部署和优化各种AI应用，推动AI技术在更多行业的广泛应用和创新。

　　不难看出，阿里云将以打造“AI 时代的安卓” 为核心抓手，通过 “开源开放筑基 + 全栈能力支撑 + 生态协同共建” 的路径助力大模型行业落地：一方面，以通义千问大模型家族的开源策略降低技术门槛，依托覆盖底层算力、云服务与大模型的全栈布局，构建如同安卓系统般兼容开放的技术底座，搭配百炼平台的模型调优、多模态处理等能力，为医疗、IoT、数字营销等领域提供高效适配的技术基础；另一方面，通过 “繁花计划” 等 AI 伙伴合作体系，以商机共享、技术赋能、联合市场活动等方式链接开发者与企业伙伴，以基础能力支撑伙伴在应用层创新，推动大模型从技术创新转化为各行业的实际应用价值。

　　据了解，目前，阿里通义已开源了300余个模型（包括大语言模型通义千问Qwen、视觉模型通义万相Wan等），涵盖文本、图像、视频、音频等全模态，全球下载量突破6亿次，全球衍生模型超过17万个，有超100万客户接入了通义大模型。

Agent将成为AI时代的入口

　　Agent作为AI时代的智能代理，通过集成自然语言处理、机器学习等技术，能够理解用户指令并自动完成复杂任务。它将成为AI时代的入口，为用户提供便捷的交互方式，同时连接各种应用和服务。与此同时，Agent还可以定制化，满足不同行业需求，如电商中的智能客服、金融中的风险评估助手等，从而赋能千行百业，提升效率和用户体验。

　　举例来看，中国工商银行基于通义千问多模态大模型推出了“商户智能审核助手”，在商户准入审核环节，用多模态技术取代传统OCR技术，展现出强大的业务价值；西门子最新发布的工业智能系统Industrial Copilot由基于通义千问和阿里云算力打造的多个AI agent组成，能够完成订单调度、生产、仓储物流、货物分拣等具体任务；三一重工把历史维修案例全部输入给通义千问后，打造出维修助手AI agent；伊利的“研产供销服”的链路正被阿里AI改造，接入基于通义千问大打造的BI工具后，查询效率大幅提升。

　　当Agent在复杂丰富的行业场景中不断落地，大模型似乎打通了行业应用的“任督二脉”。不过，阿里云认为，Agent要真正成为大模型落地的关键载体，还需要打通从开发、部署到商业化的全链路体系。为此，阿里云在云栖大会上发布了全新的Agent开发框架ModelStudio-ADK。该框架基于通义开源的AgentScope打造，可开发深度研究、硬件代理智能体、复杂检索智能体等应用。同时，底层依托阿里云百炼集成全新通义千问家族旗舰模型，可驱动Agent实现更高效的自主规划与决策，成功打通了Agent开发、测试、部署、发布和商业化的全流程任务，能够推动实现Agent从“探索式开发”到“商业化落地”的跃迁。

正如阿里云CTO周靖人所言：“Agent正逐渐成为模型调用的主力，全新的ModelStudio-ADK将为企业用户开启一个自主化、能与业务场景深度融合的Agent开发范式，继续加速生产级AI应用的落地。”

积极推进AI基础设施建设

　　吴泳铭表示，目前，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从中可以看出，这不仅能够满足阿里云自身业务对AI技术的需求，还能为更多行业提供更高效、更可靠的AI服务，从而吸引更多企业与阿里云合作，推动大模型在更多行业的落地应用。此外，在这一过程中，阿里云势必还将加强以下三个方面的布局：

• 一方面，阿里云将继续坚持开源开放的通义大模型路线，通过开源，吸引更多的开发者加入，形成庞大且活跃的开发者生态，从而衍生出丰富多样的应用场景和调用需求。基于开源模型，各行业开发者能够根据自身需求进行定制化开发和二次创新，加速大模型在不同行业的落地应用。同时，阿里云会不断完善魔搭等生态平台，提供更便捷的模型下载、调用和训练工具，降低开发者使用大模型的门槛，进一步促进生态的繁荣。
• 另一方面，阿里云将持续投入大量资源用于算力基础设施的建设与升级。通过不断优化和扩容其大规模GPU集群，提升算力的规模和性能，以满足大模型训练和推理过程中对强大算力的需求，确保能够快速、高效地处理海量数据和复杂任务。此外，积极探索算电融合等新技术，打造普惠算力底座，提高算力的利用效率和可持续性，降低算力成本，使更多的企业和行业能够负担得起大模型的应用，推动大模型技术在更广泛的领域普及和应用。阿里云还将加强全球数据中心的布局和建设，提升数据中心的能耗规模和运营效率，以更好地支持全球范围内的大模型行业应用需求。
• 同时，阿里云将加大在各行业领域的深耕力度，推动大模型与不同行业的深度融合与创新应用。例如，在医疗行业，利用大模型强大的数据分析和预测能力，助力医疗影像诊断、疾病预测、药物研发等环节的智能化升级，提高医疗服务的质量和效率。在金融领域，通过大模型实现风险评估、投资决策、客户服务等业务的优化和创新，提升金融机构的竞争力和运营效率。在工业制造领域，与更多企业合作，打造专业的垂域大模型，解决制造业面临的复杂工艺优化、质量检测等问题，推动制造业的智能化转型。此外，阿里云还将积极探索大模型在智慧城市、教育、文化娱乐等更多行业的创新应用，为各行业的数字化转型和创新发展提供有力支撑。