在武汉，一家成立于2015年的企业，几乎见证并参与了中国两轮出行从"有辆自行车"到"扫码骑电单车"的全过程。小安科技最早从智能硬件起步——给两轮车做定位、通信和防丢失。当2015年前后共享经济风起，共享电单车市场被催生，小安科技也顺势成为国内领先的两轮出行智能化解决方案提供商。如今，它已服务超过千家运营 商，管理着150万辆车，日均出行高峰突破300万单，累计服务用户接近3亿。
2023年，小安科技提出AI创新驱动的技术升级战略，并与阿里云 展开AI全栈战略合作。对这家国家级专精特新"小巨人"来说，AI不是风口上的概念，而是让3亿用户每一次短途出行都更顺畅的底层能力。
从自研大模型到拥抱阿里云：一场果断的"减法"
2023年，大模型刚刚进入公众视野时，小安科技的工程师们也和其他公司一样，尝试从开源模型 库出发自研。但很快，他们发现这条路走不通。
"大模型的更新速度太快了。"小安科技方婷回忆。对一家专注于两轮出行场景的公司而言，自研基础模型意味着要持续投入大量资源追赶模型迭代，而这并不是小安科技的核心战场。于是，他们做了一个果断的决定：放弃自研大模型甚至小模型，全面拥抱阿里云上成熟的商用工具库和大模型生态。
这个决定背后，是小安科技对自身定位的清醒认知——不做通用模型，而是把阿里云提供的能力深度场景化。阿里云扮演的角色，是AI底座和加速器 ；小安科技则专注于两轮出行这个垂直领域，把技术落到真实的出行场景中。
AI还车：一个具体场景里的"从0到1"
两轮出行的麻烦，往往藏在最细节的线下场景里。用户还车时，快速判断车辆停放是否合规？不仅关系到规范停放的城市管理问题，而且直观影响用户的骑行还车体验。车辆停放点是否合规？识别停放点是否快速精准？这些在过去让城管和用户头疼的环节，如今已经被小安科技用AI识别能力攻破。通过阿里云视觉类AI应用 和大模型对图片关键信息的提取，系统可以在不同停车点环境，不同天气状况下，不同光照环境下，都能准确识别车辆停车点环境，判断还车是否符合规范。"AI还车这个功能，是我们跟阿里云深度合作，一步步探索研发出来的。"方婷说。它不是一次性交付的"标准品"，而是双方在真实场景中反复打磨的结果。对运营商来说，这意味着管理成本下降；对城市来说，这意味着共享电单车的停放秩序更清晰；对用户来说，这意味着还车体验更顺畅。
300万单高峰背后的弹性底盘
每天300万单出行、150万辆车在跑、3亿用户随时可能打开小程序——小安科技的业务系统需要扛住的，不仅是日常流量，还有节假日带来的突发性高峰。
从创业第一天起，小安科技就把整个业务跑在阿里云上。网络、安全、负载均衡、计算、存储、中间件，再到云原生可观测日志和ARMS应用监控，几乎覆盖了阿里云全栈产品。随着业务量增长，这套基础设施让计算、存储到中间件都能无缝扩缩容。
"节假日的时候会显得尤为突出。"方婷提到，五一前一个月，小安科技基于阿里云全链路压测能力，与阿里云团队一起对整个链路进行流量模拟、压测验证和优化调优。压测不是为了"测一下"，而是为了在真实流量到来之前，把系统的短板补齐。
每个用户的24小时专属客服
两轮出行的另一个特点是"时间不分早晚"。国内很多城市夜晚热闹，用户可能在半夜12点吃完烤串后发现公交地铁停运，只能扫码骑一辆电单车回家。但此时，人工客服的支撑力度通常较弱。
小安科技的想法很简单：让每个用户都有自己的专属智能客服，不管凌晨两点还是四点，打开聊天窗口或拨通电话，都能立刻得到响应。
基于阿里云大模型能力，这个设想正在落地。智能客服不再只是回答常见问题，而是能够理解具体用车场景，快速定位问题并给出解决方案。对深夜出行的用户来说，这意味着安全感；对小安科技来说，这意味着服务覆盖边界的显著扩展。
尾声：从SaaS领跑者到AI原生先行者
小安科技的故事，是一家垂直行业SaaS公司如何在AI时代重新定位自己的缩影。
它曾经从智能硬件出发，也曾经试图自己造轮子，最终选择把最底层、最复杂的能力交给阿里云，把全部精力投入到两轮出行的场景深耕。从AI还车到智能客服，从全链路压测到弹性扩缩容，阿里云提供的不仅是产品和算力，更是一种"把技术扎到场景里"的协作方式。
"技术本身是服务于用户的，服务于场景和需求的。"方婷说。
在阿里云云与AI基础设施的支撑下，小安科技正从行业SaaS领跑者，逐步成为两轮出行领域的AI原生先行者。而对每天扫码骑车的3亿用户来说，他们未必知道这背后有多少技术细节，但一定能感受到：无论深夜还是清晨，那辆等在路边的电单车，正在变得越来越聪明、越来越可靠。
