“螞蟻數科+伙伴”的組合拳，打在了產業AI的要害上

“智能體，走向產業深水區。

在過去的一年里，Agent（智能體）逐漸成為大模型產業的新共識。從美國硅谷到中國杭州，不少AI廠商和創業公司都在嘗試回答一個問題：如果大模型只是能力載體，那么真正能規模化落地的產品形態是什么？

Agent，被認為是一個可能的方向。

在這樣的背景下，近期，螞蟻數科在蘇州召開了年度生態伙伴大會——這是其一年一度的技術與產業生態“集中亮相”，合作伙伴齊聚現場，涵蓋金融、能源、交通、制造等多個核心行業。

會上，螞蟻數科發布了“星瀾計劃”升級版。

這一計劃的核心，不只是一個合作框架，而是一套開放的智能體產業生態機制：

·在技術層面，螞蟻開放了包括智能體開發平臺（Agentar）、數據與知識工程工具鏈、AI安全評測體系等底層能力；

·在合作層面，為伙伴提供聯合研發、聯合交付、聯合運營支持；

·在商業層面，通過資金激勵、商機共享和最高30%的返傭機制，推動AI方案從項目化走向產品化。

“AI的真正價值不僅在于技術的先進性，更在于能否深入產業一線、解決實際問題。”螞蟻數科CEO趙聞飆在大會上說。

螞蟻數科CEO趙聞飆

數據猿在這個大會上，采訪了螞蟻數科副總裁、中國區業務發展部總經理孫磊，以及螞蟻數科的多個合作伙伴。

借由這場大會，我們試圖搞清楚：在中國這個復雜的產業環境里，AI服務商到底該怎么走，如何把AI真正落地到業務當中？

Agent的熱與冷：

技術敘事之后，產業落地走到哪了？

過去這一年，大模型與智能體技術在C端引發關注熱潮，但當AI真正走向B端——走進銀行、能源、交通、制造、醫療等流程復雜、規制嚴謹、數據割裂的產業場景，問題就變得更加現實也更加棘手。

例如：技術不僅要能用，還要好用，應用門檻低；模型不僅要在業務里“跑起來”，還需要穩定地輸出準確、實用的答案；系統給出的方案，要能在提升業務效率、降低成本方面產生實際效果，甚至幫企業賺到錢才行。

在這場“AI to B的集體突圍”中，一線廠商對“落地難”的感受最為強烈。螞蟻數科副總裁孫磊在接受采訪時坦言：“我們最近的體感非常深。單靠螞蟻數科，是服務不了那么多客戶的。因為AI時代的交付，必須深度嵌入業務流、流程和場景，沒有合作伙伴一起探索各種行業know-how，是不可能成功的。”

產業智能體的真正挑戰，并不只在技術本身，還在“生態能力的協同”、“平臺能力的復用”和“業務流程的重構”。

這個判斷，也得到了生態伙伴的一致印證。

浩鯨科技云智能總裁楊名將其概括為“AI進入組織深水區”：“過去我們交付系統，是一次性交付。但現在交付智能體，就像交付一個孩子，還需要你持續訓練、喂知識、陪成長。”他提出，如果AI要真正融入企業運行體系，它必須從“工具”變成“數字員工”，從“輔助決策”演化為“共生協作”。

杭州諧云科技董事長王翱宇在大會演講上提到，AI時代比拼的是“深度使用”而非“展示能力”。AI技術要真正進入客戶主流程，才能帶來長期價值。因此，技術服務商要從“做客戶要的”，轉型為“陪客戶進化”，以架構師身份長期陪伴客戶數字化演進。他認為，POC/demo很容易，真正有用的，是支撐客戶核心流程的智能系統。

這就是產業AI的真實邏輯，AI不是“一推即走”的能力，它是一場與數據治理、行業理解、組織機制共同作用的系統工程。

那么，如何來解答這樣的一個產業命題？

螞蟻數科的答案

以全棧能力構建“智能體底座”

螞蟻數科給出的答案，并不是再造一個“更強的模型”，而是用一套工程化、體系化的方法，把AI嵌入真實業務系統。從最難的行業開始，一點點打穿落地路徑，通過構建覆蓋“模型—平臺—應用”的全棧AI技術能力，成為各類生態伙伴“造智能體的地基提供者”。

在現場，螞蟻數科用一句話概括自身定位：“為生態伙伴做‘基礎設施’，把復雜的AI能力封裝好、打包好，交到行業里去。”

這一戰略路徑的核心，就是他們持續打磨的三層技術架構：

1.底層是模型：垂類大模型“開箱即用”

相比通用大模型追求規模和多任務泛化能力，螞蟻數科聚焦金融、能源等高門檻場景，打造了金融推理大模型Agentar-Fin、能源時序大模型EnergyTS 2.0等垂類模型產品。

例如，其推出的金融大模型Agentar-Fin-R1，在多個權威金融基準評測中超越DeepSeek等國內外模型，具備“天生懂金融、出廠即專家”的能力；

此外，能源模型EnergyTS在光伏、風電預測中超過谷歌、亞馬遜的通用模型。

這些模型不僅追求“高準確率”，更強調可控性與行業可落地性，成為各行業智能體開發的“行業大腦”基礎。

2.中層是平臺：Agentar成為“造智能體的工廠”

模型之外，螞蟻構建了面向產業智能體研發的PaaS平臺——Agentar智能體平臺。這是連接模型能力與實際應用的“工程能力樞紐”，也是本次大會的技術焦點。

在這個平臺上，合作伙伴可以調用大模型，連接知識庫，搭建Agent鏈路，打通業務接口，最終構建出貼合自身場景的專屬智能體。

平臺中，螞蟻還沉淀了多項能力，譬如智能體生命周期管理、多模態任務調度、金融級知識注入與評測基準、安全評測能力等。

其中，螞蟻數科的數據分析智能體Agentar-Scale-SQL，在全球BIRD-SQL評測中斬獲準確率和效率雙第一，超越谷歌等國際團隊，連續兩月領跑全球，成為螞蟻平臺工程能力的重要技術例證。

也正是因為這些能力，在IDC近期發布的《IDC MarketScape：中國智能體開發平臺2025年廠商評估》中，螞蟻數科，成功入選最高級別“領導者”象限。

3.上層是場景：走進產業、走進業務，才是真正的考驗

值得指出的事，基于模型與平臺的結合，螞蟻數科已與20余家生態伙伴聯合打造了100+智能體解決方案，覆蓋金融、能源、交通、制造等領域，實現了“從AI工具箱”到“產業場景助手”的轉變。

例如，在金融領域，與寧波銀行共建智能決策系統，實現問答準確率提升至91%，響應速度數百毫秒級；助力上海銀行打造“對話即服務”AI手機銀行，實現業務轉化率提升10%，適老化體驗優化。目前，螞蟻數科的智能體方案已覆蓋大量銀行場景，更多項目在排期落地中。

在能源領域，其能源服務智能體，將新能源投資測算周期從2天縮短到10分鐘，資產評估效率提升10倍以上；與某大型能源企業客戶聯合建設AI底座，打破過去“煙囪式AI”的重復投入，重構能源行業的智能中臺。

在公共交通領域，在南京打造“小藍鯨”公交智能體，解析200米內客流規律，規劃微循環線路，覆蓋30余條線路、84個站點，接駁地鐵與老齡群體出行，成為城市AI治理的示范項目。

在這一系列落地案例中，螞蟻數科是平臺能力的提供者，然后開放平臺能力，讓合作伙伴去完成“最后一公里”。

一片智能體的藍海，

AI To B的商業想象力正在爆發

我們正站在一個由智能體掀起的產業轉折點上。

不同于過去以工具型AI為主的“單點突破”，智能體所代表的是一種從“完成任務”到“達成目標”的能力躍遷，也是一場在企業級市場重新構建“人-機-流程”協作模式的深刻變革。它不僅是新一代AI技術的承載體，更是一種全新的生產力范式。

而這種范式，釋放出的商業空間正變得異常廣闊。

據市場研究公司Mordor Intelligence報告預估，全球企業級人工智能（Enterprise AI）市場規模在2025年約為972億美元，并有望以約18.9%的復合年增長率（CAGR）持續擴張，到2030年達到約2293億美元規模。這一增長動能主要來自企業對自動化決策、智能工作流、生成式AI和智能體類系統的強勁需求。

未來幾年內，僅在金融、能源、交通等領域，智能體將承接千億級市場增量。而真正釋放這些機會，不可能靠一個平臺包辦所有，而是需要“平臺廠商+場景伙伴”共同構建服務體系。

這正是“星瀾計劃”的核心邏輯——由螞蟻數科負責打造平臺與工具，把底層能力封裝好，由生態伙伴面向客戶和行業，完成交付和運營。

這種協作機制，已經取得了實打實的商業回報。截至目前，螞蟻平臺上已沉淀100+產業智能體解決方案，生態伙伴可直接復用或二次開發。在大會現場，有合作伙伴分享，今年其30%的營收來自與螞蟻數科合作的業務。

那么，智能體生態應該如何建設，合作伙伴怎么跟螞蟻數科合作，有哪些經驗心得？從一些典型伙伴案例中，能看出一些端倪。

浩鯨科技云智能總裁楊名介紹，浩鯨科技服務了諸多大型客戶的AI項目，這個過程中就較為集中地用到了Agentar智能體開發平臺等技術。螞蟻數科Agentar具有強大的編排、意圖理解和執行等能力，為智能體的開發、交付和運行，提供了可靠保障。浩鯨科技還融合Agentar智能體開發平臺研發了“鯨智百應”企業AI操作系統，推動大型企業向AI化的組織轉型。

“螞蟻數科有很深的技術沉淀，本身有技術光環在。在我們打To B市場的時候，還是有很大的加持作用。”諧云科技董事長王翱宇表示，諧云科技以前做基礎設施層，隨著客戶向AI轉型，諧云科技引入螞蟻數科的技術之后，也可以進一步滿足客戶需求。

在能源領域，諧云科技就聯手螞蟻數科服務了一家大型客戶。過去幾年，諧云科技一直為這家客戶提供數字底座，隨著客戶對AI產生新的需求，諧云科技通過跟螞蟻數科合作，快速把智能體開發等能力接嫁到原有的數字底座之上，實現了對客戶的持續深度服務。

易誠互動總裁周丹認為，To B客戶個性化需求強，不可能用一套通用方案打天下，必須為每個客戶做場景適配和改造。螞蟻側重金融通用能力和場景方法論，易誠側重個性化實現。目前，易誠互動與螞蟻數科共同合作落地了多個銀行項目。

上海玖電科技有限公司董事長卓敬旋介紹到，他所在的電動自行車充電行業的從業者普遍是中小企業，基本上沒有能力去開發區塊鏈、智能體等應用。而玖電科技通過使用螞蟻鏈技術，直接破解了中小運營商的融資與發展困境。并且借助螞蟻數科AI智能體技術，玖電科技將多年積累的運營管理能力，封裝成投放選址智能體、AI智能客服等標準化工具包，以此幫助廣泛的行業客戶提升效率、降低運維成本。

通過對多個合作伙伴的訪談，大家都高度認可一個理念，就是平臺與伙伴的協同配合，是智能體落地的關鍵。

另一方面，孫磊對于生態戰略有著明確定位。在他的規劃中，螞蟻數科要做三件事：

1.提供高質量模型與智能體平臺；

2.沉淀可復制的方法論與工具包（包括安全合規、評估指標、開發SOP）；

3.牽頭制定行業標準，與伙伴共建開放生態。

本次“星瀾計劃”升級，也正是基于這一戰略展開。

回望過去十年，中國數字化進程的每一次躍遷，幾乎都伴隨著基礎能力的集體升級：從移動支付、云計算，到數據中臺與隱私計算，每一波浪潮都在推動企業底層架構的重構與社會運行邏輯的改變。

而今，智能體的興起，則像是打開了下一個時代的入口。

就像歷史上的每一次產業變革一樣，真正重要的不是一時的領先，而是能否建立起一個可信、可用、可持續的系統。未來屬于那些既有技術遠見，也有生態耐力的構建者。