從 Pulsar Client 的原理到它的監控面板
背景前段時間業務團隊偶爾會碰到一些 Pulsar 使用的問題，比如消息阻塞不消費了、生產者消息發送緩慢等各種問題。雖然我們有個監控頁面可以根據 topic 維度查看他的發送狀態，
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找準位置，用對技術，以協同之力破解時代難題。
論滲透速度，還得看AI。
當其他技術還在靠渠道鋪量緩慢打開市場時，AI的滲透顯得格外迅猛。根據IDC的最新預測，到2025年，全球人工智能相關技術的支出將達到3370億美元，2028年這一數字更將翻倍，達到7490億美元。與此同時，2025年，預計將有67%的AI支出來自企業在核心業務中嵌入AI能力。
與此同時，仍有不少企業陷入“應用落地”困境中：有的工具用一次就被棄，有的降本效果停在“紙面數據”，真正能讓企業長期依賴的少之又少。
在應用落地路徑仍在探索中的背景下，阿里云聚焦算力底座與通用技術，鏈接垂直領域的實干型伙伴補全場景能力，最終為企業提供“技術+場景”的一體化方案。
9月24日，中小企業AI應用規?；l展論壇中，阿里云AI先鋒企業迎來6位新成員——挖地兔、集思科技、海鏡潮生、中天建設集團、國聯政信、招鯉科技，它們從不同場景出發，提供真實可見、擲地有聲的AI落地案例。
數據困境破局，從量化投資到審計風控
數字時代，數據已成為企業決策的核心引擎，但不同領域的數據痛點卻各有側重。在量化投資領域，數據的全面性、易用性直接決定策略成??；在企業審計風控領域，數據的處理效率、風險識別精度則關乎合規與安全。
挖地兔是國內最早的量化交易工具服務商之一，依托阿里云穩定且彈性的算力支撐，其核心產品Tushare數據平臺已成長為量化投資者打理金融數據的“全能管家”，從數據覆蓋、技術對接再到社區生態，全方位助力投資決策。
在數據廣度上，Tushare打破了傳統數據源碎片化的局限，不僅涵蓋A股、港股的個股行情、期貨合約波動、基金業績表現等交易層數據，更延伸至財務基本面，如上市公司利潤表、資產負債表等，以及宏觀經濟維度，如CPI、GDP等核心經濟指標。
在接口規范性上，Tushare提供的API遵循統一、清晰的技術規范，與Python等主流編程語言及各類量化交易平臺無縫對接。開發者無需在“數據格式適配”上耗費精力，便可將更多時間投入策略優化，大幅降低技術對接的門檻與成本。同時，為適配用戶在大模型應用上的需求，Tushare在第一時間提供了MCP等AI工具化服務。
如果說量化投資追求數據驅動策略，那么企業審計風控則需要數據守護安全。
隨著企業數據爆炸式增長，傳統審計風控短板凸顯。效率上，審計人員需手動整合ERP、OA、財務系統等多源數據，僅單據核對一項就可能占用70%的工作時間；風險上，依賴抽樣審計方法，難以覆蓋全量數據，諸如隱性關聯交易、異常資金流向等風險點極易被遺漏；技術上，通用AI模型懂技術卻不懂審計規則，難以精準匹配不同行業的合規要求與業務邏輯。
面對這些難題，海鏡潮生摒棄“一刀切”的標準化軟件思路，在阿里云支持下，將行業規則庫、業務知識圖譜與大模型深度融合，打造真正適配企業場景的智能風控與運營中樞，推動體系從事后補救向事前預警、事中監控、事后優化的全流程升級。
具體體現為：事前在采購、合同、報銷、資金等關鍵環節以“規則+模型”雙引擎前置攔截；事中對全量數據進行異常檢測與根因定位，并自動生成整改與閉環任務；事后沉淀指標與規則資產，持續復盤迭代，反哺經營策略與流程優化。
電商效率拓荒，從數字人直播到視頻營銷
凌晨直播缺人補位、短視頻趕工到熬夜、多平臺運營分身乏術……電商行業的這些“人力黑洞”，被集思科技與招鯉科技用AI逐個破解。
2021年，當行業還在探索虛擬人的娛樂價值時，集思科技敏銳抓住電商直播“人力成本高、時段覆蓋窄、轉化效率波動大”的核心矛盾，成為國內首家實現數字人直播規?；涞氐钠髽I。其推出的電商專屬解決方案，讓數字人從觀賞性道具轉變為實用性資產。目前，集思科技已服務超600個品牌，覆蓋LVMH、歐萊雅、雅詩蘭黛、OTB、雀巢、寶潔等國際巨頭。
集思科技能在市場站穩腳跟，靠的是技術硬實力。據了解，集思科技背靠通義千問模型，通過Multi-agent為商家制作智能的主播Agent、選品Agent等，幫助商家打造完整的直播間，不止一鍵開播，更能實現一鍵帶貨。同時，依托無影云電腦的云端部署能力，實現無間斷直播。
電商行業的另一個痛點短視頻營銷，則被招鯉科技用技術化解。
2019年，短視頻營銷剛成趨勢，但中小企業的入場門檻并不低：專業剪輯軟件如Pr、達芬奇等，學習成本高；外包一條視頻，少則幾百元，多則上千元；多平臺發還要反復改尺寸，一人?？溉嘶睢?span style="display:none">xyp28資訊網——每日最新資訊28at.com
在此背景之下，招鯉科技整合視頻行業熱點數據、電商產品賣點數據，用AI拆解高轉化視頻規律，再靠RPA自動化剪輯、適配等流程，推出智能剪輯、AI圖片翻譯、智能賬號管理等工具。
近日，招鯉科技的核心產品“鬼手剪輯”再次升級，推出短劇翻譯專家Agent，補上短劇出海的本地化短板。運營只需上傳SRT字幕、選好目標語言，AI就能在15分鐘內自動完成“全局分析-專屬指南-翻譯審閱-情感檢查-術語核對-智能調速-質量評估”全流程；最后運營一鍵確認結果，還能查看詳細審閱記錄，修改建議支持一鍵采納。
傳統煥發新機，從司法輔助到產業建造
傳統行業，正依靠AI進入“小而精”的場景攻堅期。
無論是政務領域曾被“城市大腦”“一網通管”覆蓋的治理場景，還是傳統產業里依賴人力的施工環節，都開始直面更具體的效率死結——司法系統的案多人少、基層治理的數據孤島、建筑業的粗放施工。
國聯政信與中天建設集團恰好站在了這兩條轉型賽道的前端：前者深耕司法與基層治理數字化，用“技術+市場化”打破政務服務的效率瓶頸；后者扎根建筑業智能建造，以BIM與機器人重構施工全流程。
政務數字化的上半場聚焦“通數據、建平臺”，但到了下半場，司法與基層的細分痛點逐漸凸顯：法院文書送達等輔助事務一度占據法官40%工作時間，基層跨部門糾紛協調平均耗時超72小時，傳統模式既耗人力又難持續。
2015年成立的國聯政信精準踩中了這一需求，專注于司法輔助與基層治理的數字化升級，核心產品可分為司法輔助智能化技術平臺、“法天天”一站式法律服務生態產品、基層治理數字化服務平臺三大類。
國聯政信一方面借力阿里云在 AI、大數據等領域的技術能力重構司法與治理流程，另一方面通過市場化運營機制實現可持續服務，既為法院等政法單位減負增效，也為群眾提供“指尖可及”的法律服務。
以“法天天”為例，通過區塊鏈存證、AI 矛盾預警、線上調解室等功能，不僅幫助綜治部門生成轄區糾紛“熱力圖”，實現風險前置排查，還將跨部門協調時間從“周級”壓縮到“小時級”，真正實現讓法律服務用得起、用得上、用得好。
與政務領域的效率瓶頸不同，建筑業的痛點藏在塵土飛揚的施工現場：海量技術資料散落在圖紙、規范和經驗中，設計交底不清、施工標準難統一、一線人員查不到、問不準，知識斷層成為質量與效率的隱形枷鎖。
中天建設的解法是依托阿里云的技術底座，構建面向工程全周期的AI知識庫，將碎片化文檔轉化為結構化、可推理的智能資產，讓傳統工地擁有“隨問隨答的專家大腦”。
例如在知識沉淀階段，通過NLP語義解析與工程術語標準化，將Word、PDF、Excel等資料自動提煉為帶標簽、可溯源的知識切片；在應用階段，智能問答系統無縫嵌入中天自有業務平臺，一線員工用自然語言即可多輪追問施工規范、工藝標準或材料參數，實現“專家知識下沉到作業面”，有效減少因信息不對稱導致的誤工與返工。
從挖地兔為量化投資搭起數據底座到海鏡潮生筑牢審計風控的安全防線，從集思科技用數字人激活電商直播到招鯉科技靠AI打通視頻營銷鏈路，從國聯政信用技術疏解司法與基層治理的效率堵點到中天建設讓智能建造重塑傳統工地，阿里云的6位AI先鋒新成員，用各自的實踐證明：AI落地的核心是找對應用場景。
而阿里云，正是這些實踐背后的重要支撐，通過開放通義大模型、PAI AI 平臺、IoT 物聯網、無影云電腦等核心技術能力，幫企業省去“重復造輪子”的研發成本；同時通過生態鏈接，讓技術精準匹配垂直場景，讓AI從紙面數據轉化為企業的效率增量。
當底座與場景并肩，生態與伙伴同行，AI也將照亮千行百業的轉型路。
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