公司战略定位 - 公司强调合规是创新的生命线 在通证经济探索中划定明确边界[1] - 公司坚决不发虚拟币 不参与任何形式炒作 专注技术基础设施建设[1] - 公司致力于服务行业而非颠覆行业 创造新价值而非争夺旧市场[1] 行业发展观点 - 行业对通证经济的价值和风险理解仍不充分 需要持续长期探索研究[1] - 行业发展应注重行稳致远 而非单纯追求速度和新颖性[1] - 通证经济价值的探索和风险防控应置于同等重要位置[1]

通证经济定位 - 通证必须从虚拟世界价值存储和投机交易对象转变为解决实体经济信任、效率与成本问题的工具才能形成可持续生态体系[1] - 通证经济未来必须植根于实体经济才能真正释放价值[1] 行业现状与挑战 - 全球Web3原生资产规模超3.8万亿美元但绝大部分仍以投机交易和价值存储为主与实体产业交互深度不足[2] - 通证若局限于虚拟世界内部循环其价值空间将非常有限[2] 技术发展与应用拓展 - 区块链基础设施在性能与可扩展性持续突破 AI与IoT融合催生适合通证化的产业资产 零知识证明推动传统信任向数字信任演进[3] - 资产通证化从金融领域拓展至新能源、算力等实体行业 从链上投资转向支持实体产业融资[3] - 通证支付从加密资产交易场景延伸至C端消费和B端支付场景[3] 核心增长引擎 - 资产通证化与通证支付是Web3领域关键增长引擎 通过通证化推动加密经济与实体经济深度融合[3] - 二者未来将融合为支撑实体经济高效价值流通的新型基础设施[3] 企业实践与合规框架 - 公司专注技术基建服务行业而非颠覆行业 坚决不发虚拟币不参与任何形式炒作[4] - 合规是创新生命线 价值探索与风险防控需放在同等位置[4]

AI在医疗领域的定位与前景 - 公司CEO表示在相当长的时间内AI都无法替代医生 其定位应是医生的助手[1] - AI医疗唯一的出路是人机结合[1] - 医疗健康是一个十万亿级市场[1] 公司的AI医疗战略与探索 - 公司致力于通过AI帮助专科医生拓展能力边界 向全科医生靠近[1] - 成立医疗健康实验室 进行AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索[1] - 未来几年内不急于推进商业化 更聚焦于解决基础问题[1] AI医疗落地面临的挑战 - 高质量数据是基础 其投入远超想象 一条数据的成本可能达上百美元甚至更贵[1] - 数据标注和训练需要副主任 主任医师级别的医学专家参与以保证质量[1] - 抑制幻觉的关键在于抑幻而不降能 需反复打磨平衡[1] - 医学伦理是全新挑战 公司已成立医疗伦理顾问委员会邀请顶级专家共同探索规范[1]

核心观点 - 蚂蚁集团CEO认为通证经济迎来破晓时刻 必须植根实体经济才能释放价值 [1][4] - 通证经济需从虚拟循环转向解决实体经济信任效率成本问题 构建可持续生态体系 [4] - 资产通证化与通证支付是Web3关键增长引擎 将融合为新型基础设施支撑实体经济价值流通 [5] 行业现状与挑战 - 全球Web3原生资产规模超3.8万亿美元 但绝大部分仍以投机交易和价值存储为主 与实体产业交互深度不足 [4] - 通证若局限于虚拟世界内部循环则价值空间有限 [4] 技术发展要素 - 区块链基础设施在性能与可扩展性持续突破 [5] - AI与IoT深度融合催生更多具备数字化基因的适合通证化产业资产 [5] - 零知识证明等隐私计算技术推动传统信任模式向数字信任机制演进 [5] 应用场景拓展 - 资产通证化从金融领域拓展至新能源算力等实体行业 [5] - 从服务链上投资转向支持实体产业融资 [5] - 通证支付在银行与支付机构布局下从加密资产交易延伸至C端消费和B端支付场景 [5] 公司实践路径 - 蚂蚁集团多年探索通证经济 最近一年重点进行RWA沙盒实践 [4] - 公司始终锚定真实价值 以技术助力实体经济高效流通与价值互联 [4] - 探索中清晰划定边界专注技术基建 强调合规是创新生命线 [6] 发展理念 - 通证经济价值探索与风险防控需放在同等位置 [6] - 行稳致远比单纯求快求新重要得多 需持续长期探索研究 [6]

公司战略与定位 - 蚂蚁集团CEO强调专业能力是垂类模型核心竞争力 通用模型短期难以替代[1] - 公司致力于解决数据 幻觉 伦理三大核心问题 让AI成为医生助手[1] - 探索AI医疗健康领域基于"刚需+中高频"双重特性 医疗低频但健康管理高频[3] - 明确表示专业AI在医疗健康领域具有不可替代性 用户粘性来自问题解决能力[3] - AI医疗终极目标是提供个性化精准可信建议 包括身体状况了解 用药推荐和健康管理[3] - 公司未来几年不急于推进商业化 聚焦专业数据积累 抑制幻觉与医学伦理建设[5] 技术发展与挑战 - 高质量数据投入远超想象 单条数据成本可达上百美元 需要副主任/主任医师级别专家参与[4] - 抑制幻觉关键挑战在于"抑幻而不降能" 需在减少错误同时保持模型服务能力[5] - 医疗伦理问题极为复杂 公司专门成立医疗伦理顾问委员会邀请顶级专家共同探索规范[5] 市场进展与成果 - 公司2023年起加速探索AI医疗 2024年6月推出AI健康管家AQ[5] - 全端服务用户已突破1.4亿 连接全国超5000家医院和近100万真实医生[5] - 已帮助超300个名医打造AI分身 实现名医"分身有术"的目标[5] 行业观点与趋势 - 医疗健康是十万亿级市场 为AI深度服务提供土壤[3][5] - 专业能力强构成护城河 使用越多越了解用户 深度认知是基础通用模型难以做到的[3] - AI相当长时间内无法替代医生 应定位为医生助手 帮助专科医生拓展能力边界[3] - AI医疗唯一出路是人机结合 让名医专注科研和疑难杂症 基层医生获得良好助手[3]

产品升级 - 蚂蚁集团旗下数字蚂力推出首批专家级AI数字员工团队 覆盖客服 营销 巡检 销售培训及研发五大核心业务领域 [1] - AI数字客服团队可帮助中小企业提升约70%的人效 降低35%的运营成本 并带来约10%的GMV增长 [1] - AI督导员能以20倍人效完成巡检 AI数字客服团队业务问题解决率超85% [6][7] 技术特点 - 采用人机融合全托管模式 客户购买的是包含技术 专家经验和运营在内的确定性业务结果 [3] - AI数字员工具备清晰角色定位与目标 能够作为责任主体融入现有组织 [6] - AI数字客服团队由多个专家智能体组成 覆盖从服务设计到效果评测的全链路能力 可自主执行咨询 导购 下单等业务流程 [6] 行业挑战 - 服务业AI应用面临显著技术-商业鸿沟 落地难点集中在性能 成本与协同机制不足三大方面 [3] - AI模型存在幻觉与逻辑错误 难以满足高精度业务场景要求 [3] - 企业需投入大量基础设施与培训资源 数据获取难和规模效应未显推高使用门槛 [3] - AI工具缺乏上下文记忆与持续学习能力 难以融入复杂业务流程 [3] 战略定位 - 人机深度融合能够共创全新业务与增长模式 实现1+1>2的效果 [4] - 让企业从浅层的工具提效迈向深层的生产力变革 [4] - AI不仅是降低成本的工具 更是驱动增长的核心引擎 [7]

通证经济定位与方向 - 通证必须从虚拟世界价值存储和投机交易对象转变为解决实体经济信任、效率与成本问题的工具才能形成可持续生态体系[1] - 通证经济未来必须植根于实体经济才能真正释放价值[1] - 全球Web3原生资产规模超3.8万亿美元但绝大部分仍以投机交易和价值存储为主与实体产业交互深度不足[1] 核心发展路径 - 资产通证化与通证支付是Web3领域关键增长引擎推动加密经济与实体经济深度融合[2] - 二者未来将融合为支撑实体经济高效价值流通的新型基础设施[2] - 蚂蚁集团探索RWA沙盒实践锚定真实价值以技术助力实体经济高效流通与价值互联[1] 战略实施原则 - 通证经济价值探索和风险防控需放在同等位置[2] - 合规是创新生命线坚决不发虚拟币不参与任何形式炒作[2] - 专注技术基建服务行业而非颠覆行业力求创造新价值而非争夺旧蛋糕[2] - 行稳致远比单纯求快求新重要得多需要持续长期探索和研究[2]

通证经济核心观点 - 通证必须从虚拟世界价值存储和投机交易转变为解决实体经济信任、效率与成本问题的工具才能形成可持续生态体系[1] - 通证经济未来必须植根于实体经济才能真正释放价值[1] - 全球Web3原生资产规模超3.8万亿美元但绝大部分仍以投机交易和价值存储为主与实体产业交互深度不足[2] 通证经济定义与特征 - 通证经济是基于区块链技术和通证构建的新型经济生态核心通过通证发行流通及激励机制设计解决传统经济中信任效率和中介成本问题[1] - 重塑传统商业模式和社会协作方式实现价值更高效传递和分配[1] 行业现状与挑战 - 资产通证化正从金融领域拓展至新能源算力等更广泛实体行业从服务于链上投资逐渐转向支持实体产业融资[2] - 通证支付在银行与支付机构布局下从加密资产交易场景逐步延伸至C端消费和B端支付场景[2] 技术发展驱动因素 - 区块链基础设施在性能与可扩展性上持续突破[2] - AI与IoT深度融合催生越来越多具备数字化基因适合通证化的产业资产[2] - 零知识证明等隐私计算技术推动传统信任模式向数字信任机制演进[2] 关键增长引擎 - 资产通证化与通证支付是Web3领域关键增长引擎[3] - 以通证化为桥梁推动加密经济与实体经济深度融合为真实世界支付结算和价值流通注入新活力[3] - 二者未来将融合为支撑实体经济高效价值流通的新型基础设施[3] 公司战略与实践 - 蚂蚁集团多年探索通证经济最近一年探索RWA沙盒实践锚定真实价值以技术助力实体经济高效流通与价值互联[2] - 坚决不发虚拟币不参与任何形式炒作专注技术基建服务行业而非颠覆行业力求创造新价值而非争夺旧蛋糕[3][4] - 通证经济价值探索和风险防控放在同等位置合规是创新生命线[3]

公司战略与定位 - 蚂蚁集团CEO强调医疗健康领域具有"刚需+中高频"双重特性 为AI深度服务提供土壤[3] - 公司明确专注专业AI在医疗健康领域的不可替代性 认为专业能力构成核心竞争力护城河[3] - AI医疗终极目标是提供个性化精准可信建议 包括身体状况评估用药推荐和持续健康管理[3] - 公司定位AI为医生助手而非替代者 致力于通过AI帮助专科医生拓展能力边界并向全科医生靠近[3] - 成立医疗健康实验室进行AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索 坚持人机结合发展路径[3] - 未来几年不急于推进商业化 聚焦解决专业数据积累模型幻觉抑制与医学伦理建设问题[4] 技术发展与挑战 - 面临三大核心难题：高质量数据获取成本极高 单条数据标注成本可达上百美元且需副主任/主任医师级别专家参与[4] - 抑制幻觉挑战在于"抑幻而不降能" 需在减少错误同时保持模型服务能力 需要反复打磨平衡[4] - 医疗伦理问题极为复杂 公司专门成立医疗伦理顾问委员会邀请顶级医疗专家共同探索规范[4] - 通用大模型在相当长时间内难以替代垂类专业大模型 因专业模型具有深度认知用户优势[3] 业务进展与规模 - 2023年起加速探索AI医疗 今年6月推出AI健康管家AQ[5] - 全端服务用户已突破1.4亿 连接全国超5000家医院和近100万真实医生[5] - 已帮助超300个名医打造AI分身 实践"让名医分身有术"的理念[5]

蚂蚁集团AI医疗战略定位 - 公司专注于AI医疗健康领域 致力于解决数据 幻觉 伦理三大核心问题 目标是将AI打造为医生的专业助手 [1][4] - 医疗健康领域具备"刚需+中高频"双重特性 医疗行为低频但健康管理高频 为AI深度服务提供发展土壤 [3] 垂类模型竞争优势 - 专业能力是垂类模型核心竞争力 通用模型短期难以替代医疗专业AI 专业性强构成护城河 [1][4] - AI医疗终极目标是提供个性化 精准且可信的建议 包括身体状况评估 用药推荐和持续健康管理 [4] - 公司明确AI在相当长时间内无法替代医生 核心战略是推进人机结合模式 [4] 技术实施挑战 - 高质量数据投入远超想象 单条医疗数据标注成本可达上百美元 需副主任/主任医师级别专家参与保障质量 [5] - 抑制幻觉需平衡"抑幻而不降能" 在减少错误同时保持模型服务能力 需反复打磨 [5] - 医疗伦理问题极为复杂 公司已成立医疗伦理顾问委员会 邀请顶级医疗专家共同探索规范 [5] 商业化与市场进展 - 尽管医疗健康是十万亿级市场 公司未来几年不急于推进商业化 优先聚焦专业数据积累 幻觉抑制和伦理建设 [5] - 公司自2023年加速AI医疗探索 2025年6月推出AI健康管家AQ 全端用户突破1.4亿 [6] - 已连接全国超5000家医院 近100万真实医生 并帮助超300个名医打造AI分身 [6] 应用场景拓展 - 通过AI帮助专科医生拓展能力边界 向全科医生方向靠拢 [4] - 成立医疗健康实验室 开展AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索 [4] - 目标让名医专注科研和疑难杂症治疗 同时为基层医生提供优质助手 [4]