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4月11日，2023阿里云峰会，在主论坛上的《云智一体，让产业全面迈向智能》主题演讲一结束，阿里云智能首席商业官蔡英华马不停蹄的来到Apsara live直播间，与《财经》杂志主编、《哈佛商业评论》中文版主编何刚，展开了一场关于阿里云智能产业升级方法论的对话。

关于“如何更好地为产业创新加速提供动力”，蔡英华提出了一个非常坚固的理论模型，之所以称其“坚固”，是因为蔡英华将这套通过实践总结出的理论定名为“钻石模型”。而在商业领域，“钻石模型”是由哈佛商学院著名的战略管理学家迈克尔·波特于1990年提出的，它用于分析一个产业集群在国际上整体优势和竞争力。

阿里云的“钻石模型”是什么？蔡英华的答案是：“业务在线化”、“组织协同化”和“应用智能化”。“业务在线化”和“组织协同化”是企业在数字化阶段要走的必经之路，这是智能化的起点，而“应用智能化”将主要赋能于产业智能化阶段。

Part1：“数实融合是一种趋势，但阿里云更把它定义为我们的使命。”

在2023阿里云峰会的演讲上，蔡英华说：“数实融合是一种趋势，但阿里云更把它定义为我们的使命。”如今，数字经济和实体经济融合发展成为引领和支撑我国经济新一轮增长的主引擎和主战场，数实融合已经成为每一个企业的必修课。

从信息化到数字化，数实融合已经经历了两次浪潮。如今从“通用人工智能（大模型）”的活跃度来看，数实融合第三次浪潮正汹涌袭来，全球技术创新已经呈现加速演进发展态势，蔡英华认为，颠覆式技术创新将成为新一轮产业智能化周期的起点。因此，需要对颠覆式技术创新更加敏感并及时跟进，阿里云希望把自身沉淀下来的、关于数智化转型的知识和能力外溢给更多企业，这是阿里云的责任和使命。

在蔡英华看来，当下这一波AI浪潮是基于算力时代实现的，而正是云计算推动了算力的飞速发展，才给产业数字化带来确定性，给智能化带来更大想象空间。正是基于此，早在2018年底时，阿里云就前瞻性的升级为阿里云智能，在2023阿里云峰会上更是将“云智一体”定义为“以云计算为基石、以AI为引擎”的关键战略。

目前，不同企业处在不同的数智化转型进程中，蔡英华认为，“云计算+AI”的结合本身就是来满足不同阶段下的数字化创新的企业，以及未来要走向智能化的一个很好的衔接点。在数字化阶段，企业需要将传统的业务活动转化为在线的方式进行，才能让数据成为资产；在数字化向智能化转型阶段，本质上是“业务转型，组织升级，企业需要通过数字技术可实现组织高效协同与资源灵活编排，构筑企业生产关系新形态；而在智能化阶段，就是以数字化为基础，以数据驱动，最后迈向应用智能化，最终实现产业的升级。

Part2：“通用人工智能（大模型）需要有场景和组织来承载，否则它是没有生命力的。”

阿里巴巴是中国少有的同时拥有“丰富AI应用场景+ 规模化AI应用经验”的科技公司。自去年阿里云伙伴大会提出“坚持伙伴优先”战略后，阿里云和全球12000+ 合作伙伴，共同打造了 800+的联合解决方案 ，共同服务了超过45万的客户，并通过持续能力建设，帮助超过30万的伙伴取得了阿里云的ACE，ACP等认证。“通用人工智能（大模型）需要有场景和组织来承载，否则它是没有生命力的。”蔡英华如是说道。

AI要想“落地生根、发芽结果”，必须找到合适的应用场景。因此，阿里云未来仍将聚焦千行百业的数字化和智能化场景，更坚定的和生态伙伴联合，以云计算产品技术为基础，面向具体的业务场景，打造“金融、电力、零售...”等丰富的行业解决方案，为客户创造价值。

随着云计算场景和业务不断深化，阿里云与伙伴的合作模式已经从最早的公共云分销模式，演进到产品解决方案共创、项目合作与联合市场销售共存的阶段，服务的行业和客户越来越多，合作伙伴体系也变得更复杂。

谈及如何与生态伙伴一起分享数实融合发展的机遇，蔡英华总结为三点：首先，将重新界定客户服务的层次结构，将客户市场更加细分，阿里云与合作伙伴携手一起，服务好客户；其次，将全新定义由伙伴为主导的，超过100亿规模的专属市场，同时将开放1000亿规模的市场给合作伙伴共同拓展。并会进一步加大激励投入，完善体系与平台建设，更好的服务合作伙伴；最后，鼓励伙伴加强专业能力，成为能力型伙伴。阿里云将全面升级认证培训体系，推出超过50门以上新课程，计划在新的一年为伙伴培养超过5000人规模的的专业人员。

Part3：“昨天的电气化，就是今天的数字化、智能化”

每一次工业革命最大的特点就是会把先进的生产力作为衡量标准，比如电气时代，电力就是衡量经济发展的标准。蔡英华指出，在当下有一个很明显的趋势：算力正在成为数字化经济潜力的重要的度量衡，因此这也意味着算力时代正在到来。只有坚实的算力基础，才使得企业和组织的数字化和智能化成为可能。

根据IDC公布的《数据时代2025》显示，从2016年到2025年全球总数据量将会增长10倍，达到163ZB，其中非结构化数据占70%以上，计算模式将变得更加复杂，因此，市场对智能算力的需求也在不断提高。

蔡英华表示，阿里云的智算，主要是以飞天云计算操作系统为核心，打造拥有大规模、高质量、大算力的智算中心，为AI应用加速。主要的应用场景有三个：面向产业的AI for Industry、面向公共服务的AI for City、面向科研领域的AI for Science。

在AI加速产业应用方面，让各行各业都可基于云上的融合算力，以更低成本、更高效率进行数字化转型和智能化升级。比如，在汽车领域，自动驾驶模型训练成为一头“吃算力”的巨兽。小鹏汽车需要一个强大的“本地+云端”的算力来支持，所以小鹏汽车与阿里云一起在乌兰察布，共建了中国最大的自动驾驶专用智算中心“扶摇”，将小鹏自动驾驶核心模型的训练速度提升了近170倍。

在AI助力城市管理方面，阿里云用算力和数据去智能优化和高效调配城市自然资源和公共资源的使用。在2021年，宜昌城市大脑引入了城市信息模型、物联网、AI等技术，构建起了城市级的智能数字孪生，为120、119等特种车辆规划最优行进线路，打造生命救援“绿色通道”，最高能够节约 50%的通行时间。如今，阿里云已经服务了50多个城市大脑的建设，通过一座座智能化城市，提升人们的生活幸福感。

在AI加速前沿科学探索领域，让过去原理驱动和数据驱动的两种范式得以统一，更好地解答更高维度的问题。基于此，阿里云与复旦大学共同建设了中国高校第一个智能算力和通用算力相融合的科学计算平台CFFF，创造全新的科研方法。此外，阿里云也跟深势科技一起打造了”新一代药物计算设计平台“，促进药物研发模式，从随机筛选走向理性设计，从经验驱动迈向数据与模型驱动，从“劳动密集”到“计算密集”的智能化转变，让药物研发企业在算力时代实现跨越式发展。

Part4：“在产业化层面，我们对市场、对客户时刻保持敬畏心，要‘与实俱进’更好地为产业创新加速提供动力��

我国云计算产业近年来年增速超过30%，是全球增速最快的市场之一。阿里云深耕云计算产业多年，自2016年起，持续保持中国第一、亚太第一、全球第三的市场地位，成为云计算产业最具代表性的企业之一。蔡英华强调：“阿里云耕耘这么多年，虽然取得了市场上的一个领先的地位，但是我们更多的还是一个践行者。在技术层面，我们可能会有颠覆式创新，但在产业化层面，我们对市场、对客户时刻保持敬畏之心，要‘与实俱进’。”

谈及如何更好地为产业创新加速提供动力，蔡英华指出，在“云智一体”战略指导下，“通用人工智能将与阿里内部的所有业务板块进行衔接，但这只是开始”。未来，阿里云将坚持“大算力、大模型、大生态、产业化”四大方向。

第一，大算力。大模型的训练需要更大的算力资源，更快的计算效率，集约化的算力设施是基础； 而从模型优化和应用看，需要在线化的服务，才能尽快实现“用户膨胀、使用反馈、模型进化”的飞轮效应。 基于在集约化和在线化的要求，“公共云+AI”是发展AGI的最优解决方案。一方面，通过在公共云在实现集约建设的同时，大幅提升通用计算与智算的协同能力和效率。另一方面，公共云的在线化服务能力可以很好满足AGI各类在线化需求。阿里云作为国内最大的公共云厂商，去年发布了“飞天智算平台”，并已经启用两座超大规模智算中心（乌兰察布和张北），为企业、科研和公共服务提供以云计算为核心的完整技术体系，可以支撑算力、数据、算法的完整技术闭环。

第二，大模型。AI大模型是支撑AGI发展的“新基建”，阿里巴巴是国内最早研发大模型的公司之一，并具有超大规模AI大模型工程训练能力。早在2019年，阿里达摩院就开始布局研发AI大模型，2021 年推出10 万亿超参数规模的M6。此外我们还研发推出类GPT-3超大规模中文模型PLUG，集语言理解与生成能力于一身，在小说创作、诗歌生成、智能问答等长文本生成领域表现较好。“通义千问”就是阿里长期坚持投入的结果。

第三，大生态。 技术生态和产业生态是抢占AGI制高点的“助推器”，阿里云具有AI技术普惠化和AI模型开源的能力优势，一方面，为了避免出现“科学家写代码、科学家调参数”的情况，阿里云提供了模型训练、部署、推理优化的全链路工具产品“PAI” 。另一方面，去年推出AI模型开源社区“魔搭(ModelScope)”，降低模型使用门槛，共建模型生态。到2023年2月，社区累计用户51万，模型深度使用开发者11万，累计模型下载量1260万，社区模型数为560个。产业生态是构筑商业闭环和竞争壁垒的关键。阿里云4月11日宣布邀请企业测试通义千问，基于大模型将会形成“大数据->大模型->新产品->新用户->新数据”的新型循环，邀请生态伙伴一起围绕大模型，打造新型人工智能应用，服务客户。

第四，产业化。商业化是AI产业大发展的必要条件，只有找到合适的应用场景，并大规模的商业化，AI才能“落地生根、发芽结果”。通过丰富AI应用场景，阿里云实现了规模化的AI应用经验。比如阿里智能客服，承担了淘宝98%的客服服务，相当于70万人工客服；天猫精灵语音交互链接4.6亿终端，月交互次数超过80亿；阿里翻译能提供214种语言的互译服务，每天为国内200万中小商家翻译上亿文字。 未来还会有更大量级的“AI场景训练”，基于阿里云通用预训练大模型和开放的API，形成实际落地的产业智能化场景。