AI应用时代，阿里云看到的宽路和窄门

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作者：在辉

云栖大会落幕，AI 的故事还在发酵。

大会结束之前，云栖通道上出现了数个充满人文关怀的 AI 故事——守护南海珊瑚、辅助视障出行、普惠机器人开发以及农牧场管理——它们具体、温暖，充满了可触摸的“烟火气”，让人们看到了技术向善的切实可能。

AI 是一条宽路，应用是一扇扇“窄门”。穿行其中，阿里云接引了一群创新者，去完成“模型+工具+场景”的闭环。

在中国科学院杨红强教授的讲述中，面对 20 多 T 的水下影像，再厉害的专家也束手无策。真正的转机，是通义千问 VL 这个 AI 大脑，学会了使用水下摄影机这个工具，在珊瑚礁生态监测这个具体场景中，将 18.6 小时的人工分析压缩到 12 小时。

在瞳行科技陈刚总监的演示里，AI 成为语音交互能力的基石，视障用户有了沟通世界的一条额外渠道。

UP 主张子豪致力于用几千元开发平价机器人，而通义大模型这个超级程序员，是它调用 C++、Python 等多种编程工具实现低成本开发的助手。

在铁骑力士熊峰 CIO 的介绍里，通义千问 VL 多模态大模型颠覆了 8000 多个摄像头监控养殖场的历史，将生物安全的风险识别能力提升到新的高度。

对 AI 这个宏大叙事来说，这些应用即便沾上了具身智能等概念的边，其实也只能算“小而美”。然而，正是它们证明了阿里云的格局：为 AI 应用在中国的发展，开辟更多可能性。

我们必须承认，追逐“杀手级应用”的逻辑极具诱惑力。

一款现象级产品，足以在短时间内重塑用户习惯，改写市场格局。在 DeepSeek 出圈之后，我们看到无数产品争相接入，将其作为流量密码，这背后是对应用为王的坚定信仰。这条路，是 AI 的“窄门”之一：目标清晰，路径直接，一旦成功，回报丰厚。

但“窄门”的另一面，是极度的拥挤和不确定性。技术浪潮瞬息万变，今天你领先一步，明天可能就被一个横空出世的对手弯道超车。

更重要的是，过度聚焦于应用本身，容易陷入一种战略短视：将 AI 仅仅视为一种可被集成的“功能”，而非重塑某些应用系统的范式。

从这个角度再看云栖通道上的四个故事，它们的重点，不在于应用本身惊艳绝伦，而在于它们都在基于阿里云提供的AI能力，去升级 AI 与物理世界交互的能力，进而使得 AI 技术走向高效、普惠、场景具体的应用方式。

AI 监测珊瑚，是以通义千问 VL 多模态大模型为基座，研发“瑶华”珊瑚礁多模态 AI 大模型 1.0 版，理解现实中水下反馈的原始数据。AI 助盲眼镜，是 AI 基于传感器和 GPS 获取的数据，在三维空间里进行实时决策，并和视障用户有效沟通。AI 驱动机器人，既助力了开发，也成为机器人本身交互能力的一部分。AI 监控农场，则体现了 AI 能统筹成千上万的视觉域数据，从嘈杂的真实环境中识别有效信号。

这些都不是单纯的软件功能，而是 AI“活”在现实世界里带来的改变。那么，帮助 AI 在现实世界里生效的阿里云，接下来又要做什么？

无穷的可能性，构成了 AI 未来的“宽路”。这也是阿里巴巴集团 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭在云栖大会演讲中首次系统性描绘的宏大蓝图——“ASI（超级人工智能）”。

它听起来比一个好听易懂的“杀手级应用”要遥远和抽象，但却一度引发阿里大涨——这是一个理解其价值的好角度，他直指了 AI 竞赛的终局。

吴泳铭的两个论断是理解这条“宽路”的钥匙：

“大模型是下一代的操作系统。”

“超级 AI 云是下一代的计算机。”

现在，AI 的能力还在逐步嵌入产品和场景。未来，大模型将取代其地位，成为连接用户、软件与算力的核心中间层。而模型则将运行在所有计算设备中，进入自我迭代的时代。

那么，创造这些能力的阿里就不再是“租住”在系统之上，而是要成为构建和运营整个系统的“房东”。要成为“房东”，就不能只满足于单一模型层面的领先。

这解释了为何在云栖大会上，阿里的发布呈现出一种饱和式的全栈升级姿态。如果将未来的 AI 系统比作一个生命体，那么阿里的动作就非常清晰：

发达的“大脑”：通义千问 Qwen3-Max 的发布，是在打造一个拥有顶级智力和推理能力的神经系统。通义家族的视觉理解模型 Qwen3-VL 在 32 项核心能力测评中超过 Gemini-2.5-Pro 和 GPT-5，全模态模型 Qwen3-Omni 的音视频能力拿下了 32 项开源最佳性能 SOTA。

敏锐的“感官”：通义万相（视觉）和通义百聆（听觉）的升级，是在为这个大脑装上高清的“眼睛”和灵敏的“耳朵”。一个只会思考但无法感知世界的 AI，是残缺的。

灵活的“肢体”：Agent 开发框架的完善，Tool Use 能力的赋予，则是在定义这个有机体如何行动。它让 AI 学会使用工具、执行复杂任务，拥有了与世界互动的“手和脚”。

从公开信息中可以看到，吴泳铭口中的下一代计算机，并非我们熟知的 PC 或服务器，而是一个以 GPU 为核心、为 AI 原生设计的全新计算架构。阿里云带来了一系列 AI 基础设施，俨然“我全都要”的姿态。

而正是这样的阿里云，才能将效率和能力推向极致：制造模型、定义模型、创造环境，最后带着整个生态向前走。

“宽路”也是长路，一条更漫长、更寂寞的路。这条路的尽头，是无可比拟的战略纵深。

比如，去支持创造不同语境下的应用——面向生活、面向个人和创业公司的是应用，而提供给 ISV 生态伙伴，让他们开发更多面向产业的产品，也是应用。

从商业模式上来说，它们最终都会体现在业绩数据中。但如果拔高一个层面来说，它们的本质都是推动中国 AI 应用的发展，只是以不同的方式、不同维度的生态而已。

今年云栖大会，阿里云产品生态也成了一个关键词。它们面向产业进行的开发，又何尝不是另一种意义上的“AI 普惠”。

光靠阿里云自己，AI 应用的能力和价值很难被充分挖掘。AI 时代的竞争，终将是生态与生态的竞争。

随着基础模型能力日趋同质化，模型本身的壁垒正在降低，开始进入顶端角逐赛。在强大的模型能力之上，阿里云正在从一个单纯的技术输出方，转变为一个生态共建者和价值发现者。

超过 20 万开发者基于阿里百炼平台开发了 80 多万个 Agent，他们利用着阿里云的 AI 基础设施，利用着 Qwen 的大模型能力，从更好地执行任务，一步步走向 AI 规划、接管任务。这将是一个不断升级的过程，而我们所见到的，将是层出不穷的新应用，以及未来继续升级的阿里云。

回到最初的论点。阿里在云栖大会上的种种布局，看似分散，实则都指向同一个靶心。从守护南海深处的珊瑚礁，到构建一个全球化的生态，从引入大模型到开发 Agent，阿里只想要取得 AI“大后期”的胜利。它将提供 AI 发展所需的一切，以此始终站在中国 AI 大观园的中央。

云栖大会让我们瞥见了棋盘一角的落子。真正的胜负，或许要在很久之后才能见分晓。但可以肯定的是，想要成为“全栈人工智能服务商”的阿里云，将会像雨水落向大地一样，滋润 AI 生态的每个角落。

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