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內生外延,戰略共振—阿里云與長虹佳華穿越AI周期的“價值定式”

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內生外延,戰略共振—阿里云與長虹佳華穿越AI周期的“價值定式”

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【內生外延,戰略共振—阿里云與長虹佳華穿越AI周期的“價值定式”】內生外延,戰略共振—阿里云與長虹佳華穿越AI周期的“價值定式”

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內生外延,戰略共振—阿里云與長虹佳華穿越AI周期的“價值定式”

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作者：毛爍



2025年 ， 中國數字經濟正經歷從“云原生”向“AI原生”的劇烈變革 。 國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出 ， 到2027年智能體應用普及率要超過70% 。 這樣宏大的目標背后 ， 上萬家云計算生態伙伴正面臨前所未有的“身份焦慮”和“能力重構” 。 這不僅是一場技術迭代 ， 更是一場關乎生存資格的洗牌 。
在此背景下 ， 我們訪談了長虹佳華、奇奇科技在內的兩家阿里云合作伙伴 ， 旨在深度解析生態伙伴如何與阿里云一起協助企業跨越AI落地的“最后一公里” ， 洞察智能體技術如何從“概念信仰”轉化為可交付的“商業現實” 。
本文為【阿里云和Ta的朋友們】“雙11”專題報道系列內容第二篇 。
【正文】
時代的“風向”總起于青萍之末 ， 科技的歷史 ， 往往總是因范式的轉移而被銘記 。
過去十幾年間 ， 各行業完成了一場浩蕩的“云端遷徙”——那是數字化轉型的上半場 。 彼時 ， 企業所求的 ， 不過是筑牢數字根基 。 直到AI來臨的潮涌下 ， 一切便戛然生變 。
這兩年 ， “AI一天 ， 人間一年”的進化速度 ， 正加速完成下一次從重塑式的迭代躍遷 。
自2022年底ChatGPT引爆全球 ， 人類經歷了科技史上“瘋狂”的700多天 。 從“千模大戰”甚囂塵上 ， 行業沉醉于與AI對話的新奇感 ， 企業焦灼地囤積算力；到狂熱的潮水退去 ， 市場回歸理性 ， 企業開始關心大模型在具體場景中的實際價值 。
就在這一關鍵時期 ， 阿里云與長虹佳華 ， 這對從云時代一路走來的伙伴 ， 完成了再一次的合作升級 。 在AI浪潮的十字路口 ， 他們選擇更加緊密地攜手同行 。
01  在“熵增”中與“大象共舞”
時間回溯至2023年 。 那是喧囂與迷茫并存的一年 ， “千模大戰”激戰正酣 ， 市面上的大模型如雨后春筍般野蠻生長 。
彼時 ， 對于身處一線的長虹佳華而言 ， 有更加貼近市場側的洞察與判斷 。 作為鏈接原廠、行業生態與終端用戶的“樞紐” ， 更專注于技術的場景落地和生態的價值共創 。
長虹佳華與阿里云自IT與云計算時代一路走來 ， 雙方的合作始終遵循一個核心邏輯：跟隨技術發展、市場與客戶的需求演進 。 從傳統IT時代提供數字化產品 ， 到云時代幫助企業“上好云、用好云、管好云” ， 每一次合作的升級 ， 都是對市場脈搏的精準應答 。
所以 ， 當AI時代的巨浪襲來 ， 作為平臺商的阿里云 ， 與作為服務商的長虹佳華 ， 都敏銳地察覺到市場需求正在發生結構性遷移 。



“云計算時代 ， 客戶經常問的是‘能不能幫我們上云？’彼時市場關注的是基礎設施的搭建與遷移 。 而當AI模型應用逐漸普及后 ， 客戶的常見問題已變成“能不能用AI來解決我們的具體業務問題？”長虹佳華副總裁夏劍軍分享道 。
當業務落地已經從“項目交付”變成“系統工程” ， 單一的平臺商或服務商 ， 都無法靠自己的能力同時兼顧模型研發、場景共建和全國級的交付 。 只有在技術、產品與資源上深度協同 ， 才能共同實現可場景化落地的業務價值 。
但是 ， 2023年的AI 賽道 ， 盡管模型數量成百上千 ， 但許多產品尚處于實驗室階段 ， 且一般的開源平臺無法提供標準化服務和本地交付能力 ， 無法滿足企業級客戶的定制化需求 。
而阿里云展現出的轉型決心 ， 是長虹佳華堅定跟進、進一步深化合作的關鍵考量 。
曾幾何時 ， IBM以一句“大象也能跳舞”廣為人知 。 而阿里云在AI技術革命面前正重新演繹這一幕 。 作為曾經體量龐大的云計算巨頭 ， 阿里云在AI浪潮來臨時沒有絲毫猶豫 。
從“通義千問”的高頻迭代 ， 到“百煉”平臺的上線 ， 再到系統性的伙伴培訓 ， 這種“All in AI”的態度 ， 給了長虹佳華真正的安全感 。
對商業合作伙伴而言 ， 技術和態度固然重要 ， 而政策的透明度與穩定性也非常關鍵 。 阿里云的政策體系很清晰——在權益上 ， 加大對核心伙伴的資源投入 ， 把聯合市場、樣板項目共創等納入標準權益；在秩序上 ， 明確客戶歸屬、跨區域作業等細則；在能力建設上 ， 推出結構化、體系化的培訓與賦能計劃 。
事實上 ， 在阿里云的認知中 ， 伙伴關系并不是簡單的相互交易 ， 而是長期的戰略共同體 。 眼下 ， 全球云廠商都在嘗試弱化交易型伙伴 ， 但阿里云的不同之處 ， 是主動幫助伙伴“換擋”——從舊賽道平穩、有序地過渡到AI新賽道 。



02  范式“奇點”擊穿效率鴻溝
雙方攜手之后 ， 第一個真正意義上落地的AI項目 ， 始于一家客服企業拋出的“靈魂拷問”——“ AI能否支持我的客服場景 ， 真正提升效率？”
這是該企業深埋已久的隱痛 。 在傳統的客服中心 ， 80%的工單本質上是重復咨詢 。 接線員的大量勞動精力 ， 消耗在機械式的低效應答中 。
“他們并非沒有嘗試過AI 。 ”夏劍軍回憶說：“企業也曾寄希望于早期智能工具 ， 但結果不盡人意 。 那時候 ， 智能的天花板較低 ， 原本期待能劃分50%的流量給AI ， 但實際上做到30%已經是極限了 。 ”
癥結在于“語義的鴻溝” 。 早期智能無法理解千變萬化的中文語境——同一個問題 ， 十個人有十種問法 ， 基于關鍵詞匹配的舊機制 ， 無法真正實現語義理解 ， 只能靠人工堆砌規則 ， 這一路徑存在上限 。
破局點 ， 出現在長虹佳華引入通義千問大模型之后 。 通義千問強大的語義理解能力 ， 讓該企業的客服系統第一次“聽懂”了人類語言的“弦外之音” ， 實現精準識別出不同表述背后的同一訴求 ， 并給出適合解答 。
落地的結果 ， 超越了所有人的預期 。
最初期待的50%解決率 ， 在實際運行中 ， 直接飆升至70%以上 。 這意味著 ， 客戶來年的投入產出效率將大幅提升 。
“那次合作 ， 我們產生了在AI時代真正‘賦能’客戶的實感 。 技術引發的范式轉移 ， 帶來了全新的結果 。 ”
真正讓長虹佳華意識到AI“威力”的 ， 是鐵騎力士的項目 。
作為一家現代農牧食品企業 ， 鐵騎力士的產品定位高端 。 在國內高端蛋業市場 ， 其旗下的圣迪樂品牌擁有60%以上的市場份額 。



圖：在四川省綿陽市梓潼縣長卿鎮里的圣迪樂與阿里云聯合廣告
項目的起因 ， 要從鐵騎力士一位90后的第二代接班人擔任副董事長說起 。 她上任后 ， 最想解決的就是企業在快速擴張中始終無法突破的核心瓶頸——養殖端的效率“天花板” 。
隨著鐵騎力士產能的持續擴張 ， 養殖端的人力模式難以同步提升效率 。 “當時 ， 他們一個15萬只雞的養殖場區 ， 需要多名員工輪班巡檢 ， 風險監控滯后、標準難以統一 ， 成本亦居高不下 。 ”
于是 ， 在這一結構性矛盾下 ， 鐵騎力士向長虹佳華提出了委托——能否以AI重構養殖端的效率模型 ， 使風險從“依賴人工發現”轉向“由系統主動識別”？
在需求清晰之后 ， 長虹佳華據此推進 ， 在既有數字化底座之上 ， 引入阿里云百煉平臺 ， 與視頻監控系統深度集成 ， 打造能夠自動識別關鍵場景、并對異常情況進行預警的智能監控系統解決方案 。
具體而言 ， 該系統將云端算法與欄舍設備無縫銜接 。 借助阿里云百煉平臺集成的通義千問VL多模態能力 ， 系統實現了7×24小時解析視頻流 ， 毫秒級識別人員闖入、陌生車輛靠近、生物安全違規等關鍵風險點監測等全天候精準監控 。
“一旦出現異常 ， 還可以立即通過釘釘推送帶現場截圖的告警信息 。 ”如此 ， 風險管理的邏輯被徹底改寫 ， 從“事后追溯”變成了“事前阻斷” 。
與此同時 ， 長虹佳華還聯合阿里云為鐵騎力士接入了基于通義千問大模型打造的專家智能體 。 通義千問充當“大腦” ， 整合養殖知識與專家經驗 。 形成與實時生產數據建立關聯的企業知識庫 ， 可根據當下環境參數、育種階段、歷史記錄等 ， 自動生成針對性的專業建議 。
這樣一來 ， 過去需要靠老師傅進行的經驗傳承 ， 現在新人也能快速上手 。
03 穿越周期 GMV“三級跳”
長虹佳華很早就洞察到 ， AI時代真正的價值在于成為“聯接者”和“共創者” 。 從與阿里云合作伊始 ， 長虹佳華就堅定地為自己確立了雙重角色：
一方面 ， 做“生態的樞紐” 。 通過聯接廣泛的渠道生態伙伴 ， 提供AI工具、方法論和服務支持 ， 讓更多伙伴也具備交付AI服務的能力 ， 共同服務市場和終端用戶 。
另一方面 ， 做“價值的共創者” 。 長虹佳華與伙伴的關系 ， 不止于完成一次性交付 ， 而是在AI場景落地的全生命周期 ， 共同完成咨詢、測試、優化、迭代 ， 確保它在客戶的業務場景里能用起來、用得好 ， 并在這個過程中不斷產生新的價值 。
戰略的清晰 ， 換來的是行動的堅決 。 長虹佳華在對外提供云+AI多元化解決方案的同時 ， 自身也進行了向智化的升級 。
依托阿里云的AI底座 ， 長虹佳華內部也構建起“智能合同審核”、“AI情報官”等垂直化應用工具 ， 提升運營質效 ， 賦能生態伙伴的智慧決策 。 “只有自己用得好 ， 才能說服客戶 。 ”
在這個過程中 ， 團隊鍛造出強大的技術韌性 ， 更實現了卓越的業績表現 。 在近幾年與阿里云的合作中 ， 長虹佳華的GMV（總交易額）完成了從8000萬到破1億、再到如今超3億的“三級跳” 。
如果說連年攀升的GMV數字是長虹佳華交出的“成績單” ， 那么剛剛過去的雙11 ， 則是這一成績背后 ， 解讀市場邏輯的最佳“切片” 。 在這一全行業的練兵場上 ， 釋放出兩個意味深長的信號：
一方面 ， 是安全意識的覺醒 。 今年 ， “AI一體機”需求爆發這背后體現的是：企業對數據安全與應用敏捷性的關注正邁上一個新臺階 。
另一面 ， 是應用落地的實踐 。 客戶的采購重心正從“GPU”轉向“Token數”（詞元數） 。 這一看似微小的技術指標切換 ， 實則揭示了市場成熟度的質變——GPU代表基建與模型構建階段 ， 而“Token數”則意味著場景已經跑通 ， AI正在真實的生產環境中創造價值 。



圖：阿里云與長虹佳華舉辦AI主題的聯合市場活動
這些信號也在阿里云“雙 11”的“平臺大盤”數據上 ， 得到了確切印證 。 截止發稿時 ， 阿里云“雙 11“已落下帷幕 ， 但今年的“雙11成績單”中 ， 有兩組數字格外引人注目：新購占比超 30% ， AI 產品銷量環比增長近3倍 。 這標志著 ， 圍繞AI的新一輪上云需求 ， 正經歷一場從“嘗鮮”到“常態”的轉變 ， 云業務的底層邏輯 ， 也正從單純的資源交付 ， 升維至以智能應用和業務價值為導向的實效新階段 。
“我們觀察到 ， 傳統行業擁抱AI的熱情不亞于互聯網企業 。 那些在云時代略顯遲疑的‘老牌企業’ ， 在AI時代卻展現出了相當大的積極性 。 ”
傳統行業的覺醒 ， 是AI應用爆發的前奏 。 面對這股勢不可擋的浪潮 ， 長虹佳華的未來戰略清晰而篤定 。
長虹佳華將進一步深化“平臺+生態”的“雙輪驅動” ， 持續完善包含MSP（管理服務提供商）及多云管理在內的數字綜合服務平臺 ， 同時更緊密地攜手阿里云 ， 為生態伙伴打造能夠“拎包入住”的技術底座 ， 讓AI能力在生態中順暢流動 。
在橫向筑牢平臺的同時 ， 縱向也將進一步“深潛” 。 聚焦高端制造、教育及泛金融等重點行業 ， 打造一批可復制的標桿型案例 ， 為合作伙伴和客戶提供能復用的成熟解決方案 ， 實現技術應用的規模化落地 。
長虹佳華在AI生態中的布局 ， 是錨定原廠技術的“平臺端”與客戶業務場景“落地”之間的生態位 ， 構建并運營好多元的生態伙伴體系 ， 共同創造出最大化的價值 。



而回望阿里云與長虹佳華的攜手 ， 是在不確定的時代洪流中 ， 交付出一份稀缺的“確定性” ， 雙方的關系也早已進化為戰略命運的同頻共振 。
當然 ， AI的范式躍遷依舊激蕩 ， 阿里云與長虹佳華也將在智能涌現的無垠曠野上 ， 續寫新的故事......


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