阿里云大模型应用实战：从技术落地到业务提效

一、前言

老周这次受邀作为嘉宾参加了AICon全球人工智能开发与应用大会，后续会对自己的听完的一些思考与总结分享给大家。

本文将基于阿里云智能蒋林泉老师在AICon大会的演讲内容，深入探讨企业级大模型应用的实战经验，分享从技术落地到业务提效的全过程方法论。

二、企业AI应用的现状与挑战

当前企业AI应用面临两大核心矛盾：

1、技术相对过剩‌：AI技术快速发展，各种模型和工具层出不穷
2、落地严重不足‌：真正能产生业务价值的应用案例仍然有限

以阿里云员工服务数字人应用为例，成功落地后可以带来显著效益：

• 问答准确率达到98%
• 用户渗透率98.5%
• 月均留存率57.8%

这些数据证明，当AI应用真正解决业务痛点时，能够创造巨大价值。数字人倒是一个好落地的应用场景，业界落地成功的应用实践无非就是ChatBox、ChatBI、数字人等。但我认为更重要的是那些核心的应用场景还没完全落地，比如AI与医疗、自动驾驶，如果哪天自动驾驶能全民应用的话，那我可以说AI真正走到了顶峰的阶段。

三、RIDE方法论：企业级大模型落地的完整框架

云计算服务模型的三大基础范式：SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)、IaaS(基础设施即服务)；而新兴服务范式，像MaaS(模型即服务)、RaaS(结果即服务)开始快速崛起了。

阿里智能云提出了RIDE方法论，系统化指导大模型在企业中的落地应用：

1、Identify（识别机会）

• 深入业务场景，识别真正能产生价值的AI应用点
• 避免为了AI而AI，确保每个项目都有明确的业务目标

2、Define（定义产品）

• 明确产品形态和核心功能
• 制定可量化的运营指标
• 确定技术实现路径

3、Execute（工程实现）

包含两大技术方向：

• 工程-应用与算法‌：Agent、GraphRAG、Multi-modal等技术应用
• 工程-数据与评测‌：Pre-training、SFT、RLHF等模型优化方法

4、Reorganize（组织重构）

• 调整组织架构适应AI转型
• 建立跨部门协作机制
• 培养员工AI技能

这里我不太苟同，全员学习考取大模型ACA/ACP认证、“书同文车同轨”，理念都没有错，只不过不适合小公司，小公司哪有那么多人力、物力、财力去搞这些东西，基本上都是先生存下来再说。

四、技术落地实战：从简单到复杂的两种模式

1、翻译模式

• 相对简单的集成方式
• 依赖原有系统的良好基础（“蛋糕胚”）
• 适合已有成熟系统的场景优化

2、Agent模式

• 复杂的智能体系统
• 需要建立完整的度量体系
• 适合创新性业务场景
  
  这里蒋林泉老师用的一个比喻我觉得还挺好，他把翻译比作“樱桃”，原来的系统比作“蛋糕坯”，比如我想要个樱桃蛋糕，不光要有LLM的翻译模式，而且还要有好的“蛋糕坯”，原来系统的语言处理能力不行的话，樱桃蛋糕你是大概率做不出来的，即使做出来了，也是一个残次品。

以Agent模式为例，落地过程效果不好的原因分布：

在Agent模式的落地实践中，效果不佳往往源于多环节的协同失效。尽管业务知识处理（如Markdown化、语义分段）和用户意图识别（含拒识、多路召回）各占15%工作量，大模型总结环节的Prompt优化与微调仅占10%，但真正的瓶颈在于业务知识体系构建与全链路归因分析，这一核心环节消耗了60%的精力——当知识库的完备性与准确性不足时，即使前端的意图识别再精准、模型微调再精细，最终输出的结果仍会偏离业务预期。这揭示了一个关键规律：Agent系统的效能上限取决于知识基建的扎实程度，而非单纯的技术堆砌。

五、关键决策：何时引入模型训练？

一个常见问题是：‌什么时候该引入模型训练？‌

什么时候该引入模型训练？什么时候要做SFT，什么时候要搞RL？ 一个常被讨论的问题 ： 要不要搞Pre-training ？

对于常规业务场景，建议优先采用白盒RAG（检索增强生成）和Context Engineering（上下文工程）等无需模型微调的技术方案，这类方法能快速响应需求且成本可控。当遇到特殊业务场景或拥有充足领域数据时，可考虑Pre-training（预训练），但需评估其高昂的计算资源消耗是否与预期收益匹配。针对特定任务优化需求，SFT（监督微调）能有效提升模型在细分领域的表现；而在需要复杂决策交互的场景（如对话策略优化），RL（强化学习）则能通过环境反馈实现更智能的响应。整体而言，应遵循"能用非训练方案则不用，必须训练时按需选择"的原则，平衡效果与成本。

建议采取以下策略：

1、主体‌：优先采用白盒RAG和Context Engineering
2、可选‌：根据需求考虑黑盒训练

• 当业务需求特殊且数据充足时考虑Pre-training
• 特定场景优化考虑SFT
• 复杂交互场景考虑RL

六、结语：AI驱动的企业未来

下面是阿里智能云提供的一站式关于AI创新的业务整体架构：

这里还是小结下：

企业级大模型应用已经从概念验证阶段进入实际生产阶段。通过RIDE方法论的系统指导，结合翻译模式和Agent模式的灵活选择，企业可以有效地将AI技术转化为业务价值。同时，组织层面的全员AI转型和人才培养同样重要，只有技术与组织双轮驱动，才能真正实现AI时代的数字化转型。

未来，随着技术的不断进步，企业AI应用将更加深入和广泛。我们期待看到更多企业通过大模型技术实现业务创新和效率提升，共同推动产业智能化进程。

PS：文中的图片均来自现场拍摄以及PPT中的内容