阿里云大模型应用实战：从技术落地到业务提效

作者：老周聊架构

2025-08-24
广东
本文字数：2005 字
阅读完需：约 7 分钟

一、前言

老周这次作为嘉宾参加了 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。