12 月 12 日，“2025 年 AI 雲產業發展大會”在北京舉行。阿里雲憑藉創新性將雲原生技術棧與 AI 工程化深度融合的技術突破與完整的產品化方案，取得了應用於企業 AI 工程化技術規模落地的實踐成果，多項落地實踐成功入選“AI Cloud 助力大模型場景化和工程化落地”典型示範案例。

從雲原生到 AI 原生，打造企業落地實踐示範樣本

為解決 AI 應用架構落地過程中智能體開發、存量系統融合、穩定運行等關鍵挑戰，阿里云云原生應用平台積極推動雲原生技術棧與 AI 工程化框架深度融合，推動智能化升級進入全新階段。

2025年“AI Cloud 助力大模型場景化和工程化落地”案例徵集評審工作由中國信息通信研究院主導，旨在推廣大模型工程化落地先進路徑，樹立行業標杆。阿里云云原生憑藉 AI 原生領域先進實踐經驗獲得四項認可：

• 阿里雲 AI 原生應用架構及產品實踐獲“AI Cloud Native 創新應用實踐”
• 函數計算 AI 原生應用基礎設施平台獲“AI Cloud Infra 創新應用實踐”
• 阿里雲 AI 中間件獲“AI Cloud 中間件創新應用實踐”
• 阿里雲可觀測智能運維助手 AIOps Agent 獲“AI Cloud Stability 創新應用實踐”

AI Cloud Native 示範案例：阿里雲 AI 原生應用架構及產品實踐

“AI Cloud Native 創新應用實踐案例”類別旨在面向雲服務提供商及企業，表彰聚焦在異構資源管理、彈性伸縮、推理加速、Serverless 等關鍵能力的成功實踐。

阿里雲 AI 原生應用架構圍繞 AI 原生應用的 DevOps 全生命週期，從架構設計、技術選型、工程實踐到運維優化，為企業提供系統性構建 AI 應用的架構指導，並通過阿里雲具備毫秒級彈性的函數計算運行時 AgentRun、統一流量治理與協議適配的 AI 網關、支撐異步高吞吐通信的消息中間件，以及覆蓋模型調用、智能體編排和系統交互的全棧可觀測體系等產品串聯形成完整的 AI 原生產品技術棧，幫助企業全面構建具備可信賴性、可擴展性、可進化性的下一代應用體系，並在已有數字化基礎上快速疊加 AI 的能力。

2025 年 10 月，阿里雲將 AI 原生應用架構系統性思考及產品技術實踐沉澱形成《AI 原生應用架構白皮書》，白皮書覆蓋 AI 原生應用的 11 大關鍵要素，獲得 15 位業界專家聯名推薦，來自 40 多位一線工程師的實踐心得，為 AI 原生應用的標準化、體系化發展提供參考框架。

AI  Cloud Infra 示範案例：阿里雲函數計算 AI 原生應用基礎設施平台

“AI Cloud Infra 創新應用實踐案例”類別旨在表彰面向智能計算/存儲/網絡/資源虛擬化/軟硬件協同/異構資源兼容/超智融合等方面有創新性的解決方案或產品。

阿里雲函數計算 AgentRun 是一款以全球領先的函數計算 FC 為技術底座的一站式 Agentic AI 基礎設施平台。它將 Serverless 的極致彈性、零運維和按量付費的特性與 AI 原生應用場景深度融合，深度集成日誌、網關等雲產品，助力企業實現成本與效率的極致優化，平均 TCO 降低 60%。

函數計算 AgentRun 以高代碼為核心，秉持生態開放、靈活組裝的理念，為 AI Agent 提供從開發、部署到運維的全生命週期管理，讓企業和開發者可以只專注於 Agent 的核心業務邏輯創新，無需自建和管理底層基礎設施，讓 Agentic AI 真正進入企業生產環境。

目前，阿里雲函數計算 AgentRun 已讓眾多企業級智能體“快速上崗”，成為模型服務、AI 工具生態、企業智能體等領域的理想選擇，服務於阿里雲百鍊、魔搭社區、吉利汽車等內外部企業客户與核心產品，支撐多家頭部基礎模型廠商，構建面向千萬用户的 C 端智能體應用如 Z.ai。

AI Cloud 中間件示範案例：阿里雲 AI 中間件

“AI Cloud 中間件創新應用實踐案例”類別旨在面向 AI 中間件產品提供商與應用實踐單位表彰在微服務、消息隊列、配置與註冊中心、數據處理等關鍵中間件領域的技術創新與落地實踐。

阿里雲 AI 中間件提供面向分佈式多 Agent 架構的基座，包括 AgentScope-Java，基於 Apache RocketMQ 的 AI 能力升級的 AI MQ，AI 網關 Higress，AI 註冊與配置中心 Nacos，以及覆蓋模型與算力的 AI 可觀測體系。AI 中間件已服務於通義千問、阿里雲百鍊、淘寶、攜程、螞蟻數科、釘釘、優酷、快手、Paypal、BOSS 直聘、大疆、唯品會、湯臣倍健、UU 跑腿、Sealos、國泰產險等互聯網、金融、IT 服務等多行業的企業客户。

當前，阿里雲 AI 中間件核心技術已全面開源，包括 Nacos、Higress、Apache RocketMQ、AgentScope-Java 等，將持續圍繞開源生態攜手社區開發者共同推動下一代 AI 基礎設施的標準化、工程化。

AI Cloud Stability 示範案例：阿里雲可觀測智能運維助手 AIOps Agent

“AI Cloud Stability 創新應用實踐案例”類別旨在表彰聚焦智能可觀測/AIOPS/智能運維/AI 應用穩定性等方面有創新性的解決方案或產品。

阿里雲 AIOps Agent 是國內唯一實現“原始數據→統一圖譜→AI 推理→處置閉環”全鏈路自研的國產方案，成功構建業界首個可觀測本體圖譜 Umodel 統一模型，統一實體的數據、知識與動作，支撐跨域推理，其基於統一可觀測平台融合日誌服務 SLS、雲監控 CMS、應用實時監控 ARMS 產品架構，支持千億行/秒查詢，覆蓋 200+ 雲與開源組件，可在 EB 級數據上實現分鐘級根因定位與自然語言運維，打造具備認知與行動能力的智能運維助手。

阿里雲 AIOps Agent 已在 6000+ 企業落地，幫助大型企業客户實現故障 MTTR 從小時級降至小於 15 分鐘，實現 LLM Token 消耗降低大於 90%。此外，團隊主導制定的《雲原生可觀測數據質量》團體標準已累計申請核心專利 3 項，具備顯著行業影響力與規模化落地能力。

未來阿里雲將繼續堅定從雲原生到 AI 原生的發展路線，為千行百業提供人工智能應用落地實踐，協同產業各界加速企業數智化轉型進程。