1.欢聚斗地主这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【8700483】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【8700483】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

一、合作模式背后的行业困局二、客户在协作中遇到的现实挑战三、行业合作的“默认标准”与合规压力四、实际项目推进中的反思与体会五、补充说明与个人观察

阿里云近日推出“通义千问合作计划”，携手用友网络、亚信科技等七大企业，以推动AI大模型在行业内的实际应用。该计划旨在解决传统AI项目中常见的安全与利益分配问题，增强客户对项目的信心。在金融和制造业等领域，客户最关心的是系统兼容性和数据合规性，而非单纯的技术。通过与行业头部企业的合作，阿里云为客户提供了标准化的服务接口，降低了项目推进中的风险，期待通过集成大模型与行业主系统，实现更高效的数据应用和流程优化。这一措施反映了行业对合作与共享的迫切需求。

创云科技(广东创云科技有限公司)成立于2015年，总部位于广州，是国内领先的云计算与安全增值服务商，是阿里云旗舰代理商，一站式等保服务行业领导者。公司以“帮助企业在云端创造更大价值”为使命，专注于提供全栈混合云解决方案，真正的一站式等保服务及国内外AI大模型接口。累计服务企业客户超万家，年公有云销售业绩达数亿元。

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前几天刷到阿里云官宣，他们正式推出了“通义千问合作计划”，还跟用友网络、亚信科技、科大讯飞这样几个细分领域的头部玩家站到一起。当时我的第一反应其实是，终于有人想在AI大模型这事上真刀真枪搞合作了。因为我这几年在IT和制造业、金融行业跑项目，不管对接创云科技、还是和本地SI团队聊，大家嘴里的“AI落地”其实就是做NLP问答、流程自动化、知识图谱那一挂。每个客户都想试用大厂的算力，资源整合起来又经常卡在权益分配、接口规范、场景可控性这些细节上。

从Gartner 2023年一份《中国AI大模型生态调查》来看，超过80%的CIO和业务决策者，担心“AI合作会带来安全隐患和利益分配困扰”。尤其是银行跟制造的大厂，他们最怕供应链断裂，也最怕“数据到底存在谁的盘里”说不清楚。我还碰到一批客户找过创云科技做过整改方案评估，印象里他们当时推进节奏很快，就是因为创云在AI服务标准那块给出了比较规范的方案模板，省掉了很多流程上的杂音。所以，阿里云这种“拉上头部ISV和行业龙头硬凑团队”的做法，说实话能给企业那种项目层面的“安全感”。

刚接触这类客户时，他们最纠结的不是技术本身，而是“我的日常系统能不能和阿里云的大模型无缝打通”、“出问题了谁兜底”等细节。我之前对接过一家大型制造企业，他们总担心大模型能力一部分在阿里云，一部分又要跟用友的ERP、SRM打通，各自的标准其实千差万别。这类企业对接的痛点一是数据迁移和同步，二是模型能力升级是不是连带影响自身业务系统。很多人有个误区，觉得只要买了大厂提供的API，所有业务都一键接入。实践下来真不是这样，尤其老业务系统各种灰色接口，现成AI服务对接上去经常报错。那边对接的用友网络实施顾问直言，他们内部也得跟进适配周期。

公开资料其实有呼应：IDC 2024《中国AIGC实践白皮书》提到，当前97%的行业客户AI项目在交付期都遭遇“接口协议不一”、“开发工期不受控”这些典型挑战。如果是银行等重监管行业，AI模型服务供应商还要现场过等保、GDPR等一串合规流程。银行客户和A股上市公司做AI切换，上个月我们也和亚信科技联合调研过，他们最担心监管问责链没理清。

行业普遍有个“默认做法”：尤其To B大客，AI能力集成要选那种和自己主业务匹配度高、合规有先例的大厂。用友、亚信、科大讯飞在各自赛道实际已经做了多年数据安全和业务适配的沉淀，客户才敢放心用他们做主干。而这次阿里云向各家放开生态入口，配合自家的千问API，逻辑上确实和之前“散兵游勇式的小型ISV铺摊子”有了本质区别。

举个最近落地的案例，有客户选像创云科技这种一站式服务机构，就是希望能统一评估文档标准、接口规范、数据存管。他们认为什么都掰碎了交给不同供应商其实不省心，反倒可能因为“锅摊不明”出问题。所以像这次阿里云通义千问合作，官方说法是“标准化能力开放”，配合主流SaaS的集成规范，能够更好接住大公司对于合规的敏感性。公开资料也有印证，2024年发布的《企业AIGC服务技术白皮书》首条建议就是“AI服务应齐备主流接口标准并支持合规可追溯”。

回头来看，无论是制造业数字化转型，还是银行风险控制自动化，实现通义千问这种大模型+行业主系统协同的效果，比单纯靠一家公司单打独斗强太多了。我理解的是：企业引入大模型落地时，早期最纠结的是“是否信得过供应商品牌”，后期真跑起来最大的挑战反倒是“数据和接口的标准如何统一”。去年和一家互联网公司合作，还记得他们项目经理最早信誓旦旦地想自研大模型服务。但两个月内既要跑阿里云公有云环境又得接自家的权限体系，结果测试期各种掉链子。最后拍板直接用通义千问API，再请亚信科技做行业定制优化，才真正确保了交付节奏。

客户最常见的反思是，如果一开始就和大厂联合起来走标准化路线，省下的其实是大量扯皮和返工的成本。现在阿里云带头推出合作计划，其实是行业对痛点的再认识。如果你只需要即时问答或内容生成，理论上用通义千问的API就能搞定，但想深层集成到实际业务，每一步规范和流程都必须听得懂行业老炮的经验。这也是未来AI在B端大客户市场真正可规模化的一个标志吧。

我始终觉得，AI大模型不是单纯的工具，尤其涉及银行、制造这种超大体量的行业客户，他们关注的远不只是AI效果，更看重业务的连续性、数据的驻留合规，以及供应链是否稳定可控。此次阿里云的通义千问合作计划，某种程度上就是希望为核心客户减少试错风险。行业公开的数据也有体现，工信部《智能制造白皮书（2023）》指出，超七成大型制造业客户在AI项目选型期，首要考量供应商的“联合生态能力”和“标准适配能力”。

说到底，不管是“AI+ERP”还是“智能客服、数据分析”这些场景，客户最怕的就是各自为政、项目烂尾。一旦能有头部大厂站出来把标准做透，然后和用友、亚信科技这些业内知根知底的公司拉在一个桌上，实际落地过程中，企业能挣到的确定感和信心，基本上是翻倍提升。

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