我们正处在一个由人工智能驱动的全球产业变革时代，AI不再是未来的愿景，而是正在重塑各行各业价值链的核心引擎。在AI技术浪潮下，企业将AI从“概念验证”推向“规模化落地”的过程中，需要一套系统方法论。为此，阿里云在2025年第六届中国信通院 IT新治理领导力论坛上正式发布了AI云采用框架（AI CAF）。
AI云采用框架（AI Cloud Adoption Framework，简称AI CAF）是一套指导组织规划、构建和运营人工智能能力的端到端方法论体系。它的核心使命，是帮助企业系统性地回答一系列关键问题：如何制定与业务目标相匹配的AI战略？如何通过工程化方法构建企业级AI应用，实现规模化成功落地；如何平衡创新速度与风险控制，实现可持续的价值创造？从而帮助整个组织从“能用AI”迈向“用好AI”。AI CAF将企业AI采用分为四个阶段：AI战略、AI准备、AI应用工程化构建和AI治理。
战略先行
制定赢得未来的AI发展蓝图
AI战略是企业赢在智能时代的顶层设计，它系统性地协同业务、技术与组织，旨在创造可持续的商业价值。一份成功的AI战略，遵循一个动态、闭环的五步法：
明确愿景与目标，找准AI的价值锚点。审视自身业务属性、数据与技术能力储备；洞察行业与AI的融合趋势。由此，精准定位AI价值锚点，形成与公司整体战略高度对齐的清晰愿景。
规划路径，绘制阶段化作战地图。在探索期，夯实基础，通过试点快速验证价值；整合期，规模化复制，将AI深度嵌入核心业务流程；深化期，全面进化，打造“AI原生”的业务模式与组织文化。每个阶段均需配套清晰的技术、数据、组织与资源规划。
聚焦场景，筛选高价值突破口。战略的落地必须聚焦于具体的业务场景，我们将企业AI应用场景从面向对象和价值路径划分为内部提效型、能力进化型、服务优化型和产品创新型4种类型。借助“价值-可行性”矩阵进行科学评估与优先级排序，确保资源精准投入最高潜力的战场。
闭环执行，建立可量化的价值评估体系。为确保AI投入产生实效，建立贯穿“事前-事中-事后”全生命周期的价值评估机制。
动态迭代，保持战略的持续适应力。建立战略监控仪表盘，持续追踪业务价值、技术效能、组织能力和风险合规等四个维度的关键指标，及时洞察风险与机遇，让战略在动态调整中保持前瞻性与韧性。
AI Landing Zone
打造安全高效的AI就绪底座
当企业明确了AI战略方向后，下一步的关键行动就是“AI准备”——即构建一个能够承载和加速AI应用规模化落地的坚实底座——AI Landing Zone（AI LZ），它不仅是一个技术平台，更是一种组织协同、流程规范与自动化治理相结合的方法论，确保AI项目在启动之初就具备：组织与账号隔离、安全与权限控制、成本分账与监控、可持续演进能力。
工程化构建
高效推动企业级AI应用落地
AI Agent正成为企业智能化转型的关键驱动力，并在多个行业领域中展现出显著价值。然而，从概念验证到规模化应用，企业智能体仍面临技术路线复杂、工程集成困难、私有知识利用不足、输出稳定性欠佳以及安全合规要求严格等诸多现实挑战。通过工程化方法构建AI应用，可以从模型、数据、服务和应用4个层面系统地解决这“最后一公里”难题。
智能体系统架构设计。面对多样化的业务需求与复杂度差异，企业应如何设计并选择合适的智能体架构？如何在编排式、自主式以及多智能体系统之间权衡？白皮书深入剖析各类架构的适用场景、优势与局限，结合实际落地经验，提供主流开发框架的选型建议，为企业技术决策提供实用参考。
智能体核心能力体系构建。白皮书围绕规划、记忆、工具使用等维度，系统阐述智能体核心能力的构建路径，推动智能体从被动响应转向主动执行。同时，结合意图识别与查询优化、提示词工程、知识工程等方面的工程化实践与经验，有效提升Agent应用的事实准确性、专业深度与时效性。
领域适配与数据工程体系。白皮书介绍了模型后训练的不同方法与实践流程，协助企业以科学方式构建领域专属模型，充分释放AI在垂直场景中的价值。此外，也详细阐述了高效且可扩展的数据工程体系——从原始数据清洗与标注，到借助RAG技术连接可信知识库以抑制“幻觉”，再到建立应用数据回流机制。
AI治理与运营
保障AI应用稳健运行与持续优化
AI应用上线后，需通过持续的运营与治理，及时发现并解决实际生产中的问题与风险，从而确保其安全性、稳定性与可靠性。过去几年，阿里云通过卓越架构（Well-Architected Framework）已服务众多行业客户，助力企业在云端构建安全、稳定、高效的系统实践。随着生成式AI的迅速崛起，该框架提出安全、稳定、效率、成本、性能五大支柱，在AI时代依然具有重要指导意义。无论是保障AI数据的全链路安全，确保大模型训练推理的高可用与高性能，还是优化GPU算力成本与资源效率，这些维度依旧是企业评估、治理与持续优化AI架构的核心依据。
