中小企业成AI落地企服市场主力军，阿里云AI创客松决赛结果出炉

允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

几乎每一天，AI都在获得新的能力。在机器人、大模型等热门赛道涌现后，专注企业服务的AI技术成为后起之秀，在智能客服、营销获客、企业培训等企服领域大展拳脚。

AI企服赛道有哪些新玩家出现？AI企服应用推进到什么程度？市场客户的接受程度和反馈如何？阿里云第五季Create@AI创客松 提供了观察的窗口。

6月27日，第五季Create@AI创客松大赛决赛在杭州举行，本次大赛由杭州市西湖区政府指导，阿里云、西湖投资集团、九三学社杭州城西科创大走廊创新服务联盟主办，以“AI x 企业服务”为主题，超百家AI企服企业报名参赛。最终40+家顶尖AI企服公司 入围决赛，覆盖了营销获客、客服导购、IT研发、企业培训等12大企业服务场景。

决赛当天，入围企业在现场搭建展台，让评委与观众零距离互动使用AI产品。当天近500余名业内观众观摩体验，产品体验时间超过4个小时：AI的商业场景落地之争已吹响号角。

决赛队伍翻倍，向更细分领域探索AI落地

此次入围Create@AI创客松大赛决赛的团队中，不乏清华、北大、中科院、牛津大学等国内外顶尖学府的专业人才，具备世界五百强、头部互联网公司、科技公司的创业经验，许多参赛企业在不同的细分领域积累了很深的产业knowhow。

除了为大众熟知的客服、培训、营销、人事等企服领域之外，参赛产品的落地场景还深入到了制造、建筑、招商、投资、安保等更为细分的领域，且所有参赛产品均已有真实的落地客户案例。

从参赛团队构成和落地案例可以看出，AI在企服赛道的渗透场景越来越细，产品的科技能力也进一步提高，创新的中小企业正在成为主力。

同时，与过往几届Create@AI创客松大赛相比，此次40+家企业入围决赛，企业数量几乎翻倍。“核心还是因为企业服务场景非常多，AI在企服领域进入了应用的密集落地期。”阿里云创业孵化事业部总经理李中雨表示，更重要的是，这是阿里云的AI产品和技术被广大的中小企业“集成”的一个体现 ：“未来越来越多的中小企业，无论是否有算法能力，都可以通过阿里云提供的简单易用的产品，快速实现AI应用的落地。”

与之相对应，本次决赛配备了规模庞大的评委阵容，投资机构投资人、龙头企业CIO、阿里云技术及生态专家等30+名 评委组成专业评审团。针对不同落地场景，考察团队产品技术能力、专业落地、市场前景、创新性。AI要落地，就不能只看PPT，本次决赛入围项目均拿出了已发布的落地产品，通过逛展评审的形式，评委、观众可以直接到展位体验，产品的反应速度、生成结果、产品交互体验、对客户的业务效果，一试便知。展厅内人员来回流动，各个展位前都聚集了不少人在密切地交流和体验产品，双向互动的形式让各方更充分和热烈。参赛企业Buysmart团队表示，“现场遇到了好几位目标客户，申请试用”。就连直播互动群里，也有人不断询问：有没有详细的产品介绍？哪里可以试用？

最终，经过亲身的产品体验和严谨的评分机制，共6支队伍的创新落地方案脱颖而出，斩获第五季Create@AI创客松大奖。

冠军 集思科技 Johnsmith.ai 产品：销销帮你Sell Show：不止一键开播而是一键带货

集思科技Johnsmith.ai，作为全球领先的数智化B2C销售解决方案提供商，专注于通过AI技术赋能商家，打造数字人直播产品“销销”，提供不止数字人主播，更是数字人直播团队。通过丰富的高清超仿真人库、自动撰写直播商品文案和主播互动问答文案等功能，极大地提升了直播的便捷性和带货能力。赫莲娜、科颜氏等300+SKA品牌已成为其忠实客户，验证了销销在节省成本、提升GMV方面的显著效果。通过使用阿里云通义大模型及阿里云服务器，确保了服务的稳定性与扩展性，让卖货变得更简单、更智能。

亚军 江苏海岸线软件科技有限公司 产品：数字工程师：AI+RPA+知识库助力企业数智化转型

江苏海岸线软件科技有限公司是一家深耕“全面质量”领域的国家高新技术企业，自主研发系列工业软件及解决方案。2023年起，公司率先引入AI大模型技术，推出数字工程师-FMEA专家，帮助不会写/写不好FMEA的企业客户完成合格的FMEA报告，成功应用于FMEA分析、质量追溯、研发设计等多个场景，与近20家企业合作验证，吉利汽车和骅盛车电等制造企业已成为其代表客户。当前正在使用通义千问110B开源模型，作为底座模型，进行行业模型训练和微调，补充知识库数据，开发智能PFMEA的专属模型。

季军 深圳布尔向量科技有限公司 产品：Boolvideo：AI视频生成器

深圳布尔向量科技有限公司聚焦基于AI与数据挖掘技术自动生成商用短视频解决方案，服务于跨境电商品牌客户。Boolvideo，是布尔向量旗下的AI 短视频生成器，针对电商营销领域高质量视频快速生成的行业需求，能高效转换商品链接为短视频，并支持文案转视频，简易与专业编辑功能兼备，还有丰富的AI工具箱。已有出海APP营销团队利用 Boolvideo快速生成批量短视频，布局海外主流短视频渠道，进行视频 SEO，抢占市场先机。

最具商业潜力奖 深圳市司普科技有限公司 产品：司普AI核保员：AI核保一站式解决方案

深圳市司普科技有限公司是国内知名企业级AI原生应用提供商。针对保险行业核保流程繁琐、效率低下的痛点，司普科技推出了AI核保员产品，可以实现智能化、科学化核保。通过调用司普GPT大模型，结合AI数据服务，可实现3分钟内快速出具核保结论，准确率超过95%无递减，已与RGA、武田、金风科技、北大汇丰商学院等企事业单位合作。司普科技与阿里云等云服务平台的结合，进一步强化了其在AI领域的技术实力和服务能力，不仅优化了核保流程，还为保险行业带来了科学化的决策支持。

最受CIO认可奖 深圳市厚时人工智能有限公司 产品：CHIMER AI：AIGC驱动的服装全链路设计平台

CHIMER AI致力于构建一个基于品牌基因的AI服装设计代理系统，解决服装行业设计效率低、款式同质化等痛点。这是一个以设计为主导的服装开发平台，计划利用人工智能技术，包括大型语言模型（LLM）、扩散模型、布局变换器技术等，实现服装设计、样品开发和生产过程的数字化和智能化。CHIMER AI拥有百万量级服装数据集，服务时尚爱好者、自媒体创作者、品牌主理人、独立设计师、ODM企业，提供直接生成服装款式、打版、样衣制作，以及为供应链企业和品牌提供快速设计解决方案。

阿里云通义大模型最佳伙伴奖 西安数据如金信息科技有限公司 产品：金数据AI考试：新时代的AI考试系统

西安数据如金信息科技有限公司推出的金数据AI考试，是一款由 AI 驱动的在线考试软件，可一键导入文本，智能解析生成题库，并在 30 秒内自动完成出题组卷工作，让企业与组织更快地发起考试，轻松管理、分析考试结果，科学评估团队表现。金数据AI考试还能利用AI对主观题自动评分，极大减轻了手动判分的工作量。花溪农商银行和陕西国防工业职业技术学院等客户已通过该系统高效组织了内部学习和考试。

从获奖企业的产品案例可以看出，AI大模型的落地应用已经不是设想，而是真实产生了业务价值。结合阿里云通义大模型，批量生成、快速响应、精准数据、成本降低……正在成为企业经营中的高频词汇。借助云+AI先进生产力，行业创新大大提速，没有人希望被留在昨天。

从上云到落地，阿里云的全链路AI Infra

围决赛的企业，提供了近乎相同的成长路径：以云计算作为基础设施、使用基础模型加速AI应用构建、针对行业孵化垂直领域落地方案。这背后，阿里云提供了全链路的AI Infra支持。

众所周知，AI“长”在数据上，AI大模型训练及应用的数据规模动辄万亿数据规模，使得不管在研发端还是应用端，高昂的算力成本成为了创新落地的阻碍。尤其对中小企业而言，算力成本直接影响了企业的技术发展速度，“上云”成为企业的首选。

作为亚洲最大的云服务商，阿里云为数百万客户提供了一个可复用的全球云计算网络和资源池，推出云服务器ECS、云原生数据库PolarDB、负载均衡SLB、对象存储OSS、云安全中心等核心产品，并通过网络效应和规模效应实现用云价格的大幅下降，不光让企业更便捷地“上云”，也让更多AI创新“生于云、长于云”。

同时，阿里云也恰逢其时地开放了自己的大模型生态能力。“阿里云百炼” 平台是基于通义系列大模型和开源大模型的一站式大模型服务平台，集成了国内外主流优质大模型，提供模型选型、微调训练、安全套件、模型部署等服务和全链路的应用开发工具，为用户简化了底层算力部署、模型预训练、工具开发等复杂工作。

“百炼的核心是我们对工具链能力的一种整合，当然也包括工具链本身。最终形成一个自然语言进、自然语言出的类似于模型的接口，可以回到业务系统当中，形成有效的业务系统和百炼平台的服务范式。”阿里云百炼算法架构负责人高金杨详细介绍了百炼平台的模型生态和功能案例，并强调技术最终要为应用场景服务，“无论是我们的模型服务，还是应用单元的构建，都把API和SDK放到了第一位上，让我们的大模型服务能够走到客户的应用场景中去。”

中小企业可在5分钟内开发一款大模型应用，几小时即可“炼”出一个企业专属模型，企业可把更多精力专注于应用创新，而这对企服行业的AI应用落地至关重要。

未来企服赛道的落地会更像毛细血管，更多机会藏在极其细分的领域，需要扎入行业的肌理才能发掘。有了云计算和大模型的基础设施保驾护航，深耕专业领域的“跨行”创业者也可以跨越技术障碍，实现AI应用的全面创新。

本次Create@AI创客松大赛，阿里云百炼平台为参赛企业提供了全栈式技术支持。

获得“阿里云通义大模型最佳伙伴奖”的“金数据AI考试” 就是一个深度使用通义大模型的项目，通过调用通义千问大模型，结合 Agent 和 RAG 等技术，能实现 30 秒内快速生成考试，实现AI出题、AI组卷、AI阅卷。这款AI产品4月上线，目前用户数已破万。

而把阿里云赋能用到极致的，是“NET-A-PORTER智能时尚助理” 项目，这款基于专业时尚买手和造型师经验打造的智能模型，充分结合了通义千问大模型和企业内部数据，做到低成本、高效率、高质量的模型输出结果。更关键的是，从团队看到大赛信息，到利用阿里云百炼平台实现应用上线，只用了两周时间。

脚踏实地与仰望星空，ToB应用的无限想象

由两位OpenAI研究员撰写的《为什么伟大不能被计划》一书中曾提到，通往未来的道路上，没有一条“路”，只有一块块踏脚石，在没有道路的水面上，摸索踏脚石一步一步向前走。

面对颠覆性的AI，任何行业的创新和落地皆是如此。

Create@AI创客松大赛决赛现场，技术专家、投资人、创新企业等多方参与者，分享了自己摸到或观察到的踏脚石。

阿里云的AI研究已经深入多个领域，包括大语言模型、计算机视觉、自然语言处理以及语音技术等。作为业界领先的大模型，阿里云通义大模的每一个动作都备受瞩目。阿里巴巴通义实验室模型商业化高级解决方案架构师庄勤益用9个字形容通义大模型的特点——广开源、全规格、跨模态。“ 通义大模型多模态能力已经能做到看懂听懂、能说会画、能歌善舞”。庄勤益介绍了一个帮助视障人士的多模态应用案例：“用户只需开启摄像头，便能听到模型对环境的实时描述，这为视障者提供了辅助摄影、物品搜寻及环境描绘等实用功能。”

瓴羊Quick BI作为中国唯一连续五年荣登Gartner ABI魔力象限的BI产品，在不断服务企业的过程中积累了不少AI智能应用经验。瓴羊Quick BI总经理王兆天分享了瓴羊基于大模型的BI实践心得：“企业 ToB 过程中，通过公有的大模型之外，一定是要加上数据训练，和所在领域的专业知识，才能让应用更智能、更精准。”基于瓴羊Quick BI的智能化探索经历，王兆天提炼了智能化进阶的三部曲：一是语义理解作为基石为应用带来Copilot能力，二是融入领域的know-how增强专业属性，三是嵌入日常应用场景为用户提供更场景化的服务，让所有用户能享受到AI带来的便捷与效率。

AI应用要落地，企业也需要找到适合的创新实践承载地。杭州西湖区，作为科技创新的热土，也是本次大赛的举办地，为这场创新之旅提供了肥沃的土壤。西湖区副区长钱贤鑫总结了西湖区的基础设施建设优势：“西湖区大力推进云创、科创、文创三创融合发展，抢先布局人工智能产业赛道。汇聚阿里云等 11 家供应商超过 1200 P 算力，成立了西湖区公共算力服务平台，发放 5000 万算力券，支持金融科技、智能制造、空天信息、生命健康、文化创意五条产业赛道特色发展，成功创建了省首批未来产业人工智能先导区。”并向AI创新企业发出诚挚邀请：“希望各位企业家能够持续关注西湖，融入西湖，扎根西湖。”

关于未来，多位与会嘉宾提出了关于星空的想象和脚踏实地的建议。阿里云战投投资总监林时宜认为，判断ToB产品好不好，有三个关键词：“第一是刚需，能不能解决用户的痛点，而不是拿着锤子找钉子；第二是端到端，要和现有企业的平台级的系统可以做对接，让企业可以低门槛使用；第三是可复制，如何低成本从一个客户推到十个一百个客户，对有一个健康的商业模式很关键。”

“未来谁做得最深、最细，那它就会成为这个领域的独角兽。”决赛入围项目对各赛道的深度挖掘，给浙江大华技术股份有限公司研发中心副总裁殷俊留下了深刻的印象：“赛道够精准、场景更深入对AI行业来说是很重要的，同时要拥有丰富的场景数据来驱动产品能够做得更好、更精准，能够更为客户带来真实价值。”

杭州德适生物科技创始人宋宁从客户角度，在选择第三方的 AI 的应用公司时的衡量标准：“按照优先级先后，第一是能解决业务痛点，是不是真的了解业务；第二是价格，收费模式我能不能承受；第三是安全，对于企业来说，把核心数据放上去，需要一个非常完善的安全方案；第四是要与现有的一些系统能够对接。”

对AI浪潮下，ToB行业的发展前景，崔牛会创始人&CEO崔强认为：“大模型发展到现在，先发还是后发，不一定那么重要，后发不一定是坏事，可能更有优势；ToB是长坡厚雪的赛道，企业从成立走到规模化，可能需要7-8年时间，要更有耐心。”阿里巴巴通义实验室模型商业化高级解决方案架构师庄勤益则相信：“大模型时代，SaaS开发成本和拓客成本都会降低，会加速和提高渗透率，ToB行业大有可为。”

至此，第五季Create@AI创客松大赛落下帷幕，但阿里云对创新的支持仍在延续。

所有项目均已上线赛事官网，欢迎访问关注https://startup.aliyun.com/aihackathon/

智能制造，红旗飘飘

编者按：

在数字化浪潮的推动下，汽车产业引入云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，正促进传统制造业向数据驱动转变，实现智慧制造。随着世界汽车工业的不断发展壮大，中国汽车制造也正在实现由弱到强的跨越。

全文约3332字，建议阅读时间12分钟。

导语

1958年，第一辆红旗轿车下线，点燃了中国轿车制造的火种。在此后的60多年间，“红旗”，一直是中国老百姓心中轿车的“国民品牌”。

2021年，数字化席卷全球的今天，一座红旗新能源汽车智能工厂拔地而起，引领了中国汽车制造业新的潮流。

这一次，数字将如何赋能汽车制造？作为“共和国长子”的中国一汽，又将在数字时代，掀起怎样的产业变革？数字化智能工厂，将为我国制造业的数字化转型，带来怎样的借鉴意义？央视网《数字工厂样板间》走进红旗新能源汽车工厂，揭秘数字驱动的力量。

数字孪生工厂的诞生

吉林长春，中国一汽集团的生产基地内，一群汽车行业的工程师们，正在对虚拟世界的一家工厂进行紧张调试。然而，这并不是一款游戏，而是要把这座100个足球场大的智能工厂，从物理世界映射到数字化的虚拟空间中。

虚拟世界中的数字工厂也被称为数字孪生工厂，将会和现实工厂之间，进行完全同步的生产过程，工作人员在屏幕前，就能对一台车的生产，实现全过程的监测。

这个全新概念的数字化智能工厂，在一汽内部被称为红旗繁荣工厂。系统地把数字化智能化技术，覆盖到汽车生产各车间及整个生产过程。这家数字化智能工厂，每年将会生产20万辆的红旗新能源汽车。每隔一分钟，就会有一辆红旗新能源车从这里下线。

作为这个数字化智能工厂的总承包单位，原隶属于中国机械工业部的机械工业第九设计研究院股份有限公司是一家有着六十三年汽车工厂规划、设计建设的国家甲级设计院和工程公司，提供汽车工程整体解决方案，曾服务于国内外数十家汽车公司，但是这次，他们面临的任务，与以往任何一次都不同。

从 1887年德国人卡尔·本茨发明制造出人类第一辆汽车并开启最初的汽车原始定制化生产，到1913年第一条汽车生产线诞生进行批量生产，世界汽车制造中心从欧洲转移到美国，再到上世纪七十年代，这个中心由于丰田公司实现精益生产，使得制造成本下降并实现效率和质量再度提高而转移到日本，继而在本世纪初，基于蓬勃的经济发展与庞大的市场需求，中国成为新的世界汽车制造中心。一百多年来，汽车制造在人类科技和管理的创新中不断前行。

作为2021年年汽车产销均突破2500万辆，机动车保有量达到3.95亿台的世界第一汽车制造大国，从1952年中国第一辆汽车下线，至今中国的汽车制造业已经走过了整整70年的历程，经过几代人的努力，汽车工厂整体已经达到了较高的自动化水平。但是，这距离数字化的智能工厂，还有很远的距离。

繁荣工厂的智能装备

作为世界上规模最大的产业之一，汽车产业具有技术要求高、综合性强、零部件数量众多等特点。红旗繁荣数字化智能工厂的核心目标就是提高效率、提升质量、降低成本 ，为大规模定制生产奠定基础。

在这样的一座工厂中，大量应用了先进、适用的智能装备，确保了数据的采集和数据作用的发挥，为效率、质量和成本协同最优起到关键作用。

■ 冲压车间

采用全自动连续钢铝混合机械冲压线，生产节拍最高可达15冲程每分钟，线内一键式换模时间在3分钟以内。

应用全自动天车换模，可实现换模过程全套自动化动作，全过程无人员干预，换模效率再提升20%。

采用智能端拾器立体库管理，大大减少车间面积浪费并提高管理效率。

采用智能板料立体库管理，实现冲压线首自动上料大大减少车间面积浪费并提高管理效率。

■ 焊装车间

在汽车行业焊装量产线体 “自适应生产链”理念，运用“AGV+三明治工装+立体库”协作模式，结合柔性切换对接装置，实现线内外夹具便捷导入和切换，以及不限车型不限平台柔性化混流生产。

采用智能柔性夹具立体库先进创新技术，解决多车型共线生产时夹具占地面积大，切换时间长等问题，占地面积相比传统钢性线体减少40% ，是随机混流生产的重要技术支撑。

采用先进的高柔性GATE+3面转台立体库结构，用于车身骨架合拼焊接，满足60JPH生产能力，可实现4车型同时在线生产，且4车型可随机切换。同时通过线内外切换机构，可实现线内外任意车型切换，大大提高生产线柔性度，降低新车型导入的改造难度。

■ 涂装车间

喷漆采用智能旋转7轴机器人，比轨道7轴机器人更省空间，比6轴机器人更大作业空间和灵活性。

采用立体智能柔性输送，根据生产班次、产能、颜色等需求，智能控制车身输送，达到智能柔性生产效果。

采用智能石灰粉干式漆雾捕集系统，自动化率更高，稳定性更好，减少材料及人工消耗。

■ 总装车间

风档自动装配工位，利用视觉识别系统完成前后风档自动涂胶、安装、压紧工序。

车轮拧紧工位，利用视觉识别系统完成四轮自动上螺栓、取轮胎和拧紧工序，利用拧紧联网系统可以直观监控机器人与拧紧设备作业情况及操作结果。

表面间隙检查工位利用视觉识别系统，配合机械臂完成车身表面间隙的产品一致性自动化检查。

■ 电池车间

飞翼式3D视觉引导（三合一）：上下料工位应用了飞翼式相机，实现视觉引导机器人定位，可对来料自动防错识别、自动抓取来料上线。

自动对花键/合箱（三合一/四合一）：采用智能视觉系统和伺服系统，实现花键高精度合装。采用了浮动机构，消除零部件之间的加工误差。机器人抓取减速箱自动上线和转子上线，安装O型圈，自动将电机和减速器对花键。

数字化是智能化的基础，数字化技术在红旗繁荣数字化智能工厂建设中发挥了重要作用。

五大车间实现自动化

汽车制造是一个复杂系统，包括了冲压、焊装、涂装、总装以及新能源汽车的电池电驱 车间，共五大车间。从板料变成冲压件，再把冲压件焊成车身，通过一系列的电泳、喷漆等防腐处理工序，最后通过总装装配和一系列的检测，才会下线一台车。

以往冲压件完成后，工程师进行检查，出现问题后再检查材料性能是否合格或工艺参数是否正确，但损失已经发生，这次开发的冲压件质量预测系统，通过大量过程数据分析，提前发现可能产生的质量问题，及时调整工艺参数，避免了质量问题的发生，也提高生产效率，降低了成本。

以往对焊点的检测，只能进行抽样，每生产100辆车，就会从中抽取一辆，以破解或者半破解的方式，对焊点的合格率进行统计，但是，这样的检测方式，效率低、浪费大。数据应用，为这个问题找到了答案。

在整个焊接车间的680多台焊接机器人身上，一共遍布着3000多个数据采集点，机器人的焊接数据，经过采集与智能分析，可以实时判断焊接的温度等条件是否达到最佳状态，这样就能及时判断焊点是否会存在问题。如果焊接条件达不到最佳状态，中控室的大屏幕上就会及时提醒， 采取措施。

在涂装车间，工人们正在对喷漆后的车辆进行检验。传统的生产线，喷漆结束后的车辆漆膜不合格，就要离线补漆，影响产量，增加生产成本。本次通过对喷漆压力等数据的采集分析，在喷漆之前和喷漆过程中，就能实时监测喷漆质量缺陷是否会发生，提前与产线控制系统协同，及时调整工艺参数，避免漆膜质量问题发生，既提高了效率，又节省了成本。

涂装车间是工厂耗能最大车间，其中空调系统节能是重点。在涂装车间开发应用的APC智能空调系统 ，综合运用仿真建模、先进控制、人工智能等技术手段，利用AI平台的算法模型，对循环风空调和新风空调进行全自动智能控制，在保障车间内对车辆生产要求的温湿度等前提条件下，大幅降低涂装车间的综合能耗

此外，在繁荣工厂，针对冲、焊、涂、总、电五大车间各类设备，开发应用了设备预测性维护系统，通过设备数据的采集及分析，判断设备可能发生故障的趋势及预计时间，合理安排维护保养，避免了设备停台对产线效率的影响，也避免提前维护保养带来的浪费，大大节约了维修维护成本。

数据的采集与分析，延伸到了生产线的每一个环节，遍布冲、焊、涂、总、电五大车间的数据的采集点位，在这个超级工厂内，达到上百万个，成为全面启用自研数据采集与处理平台的汽车工厂。在提升效率、提高质量、降低成本方面发挥了重要作用。

展望

一个数据驱动的工厂，已经正式落地。

一汽红旗繁荣数字化智能工厂，正在为中国汽车制造业探索出一条数字化的转型之路。可以预见，数据将在这座工厂里发挥巨大威力。

正值新一代信息技术与制造技术进一步融合的时代，中国汽车企业通过智能技术的创新与产业链的改革，逐步实现了汽车产业的转型，汽车智能制造的时代，正在全新开启。

出品人：阿里云智能-市场营销部&政企事业线

接口人：市场部——茜莹

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