技术发布 - 蚂蚁集团发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass 具备安全 交互 连接三大核心能力 致力于实现AI眼镜与智能体之间安全 可信 即时信息交互[1] - gPass开放蚂蚁金融级安全能力 以三大核心能力支撑AI眼镜向用户超级助手演进[3] - gPass已成功适配Android和RTOS双系统芯片级安全方案[3] 行业背景与需求 - AI眼镜作为新一代以人为中心的智能设备正逐渐走入大众生活[3] - 原生应用稀缺 交互逻辑独特带来的高开发门槛 以及行业在芯片与系统选型上的碎片化严重限制了服务的深化与普及[3] - 当前AI眼镜的服务潜能尚未完全释放 亟需构建开放可信的底层支持体系[3] - 构建统一 安全且互联的底层基础设施是驱动AI眼镜从基础工具迈向个人智能体的关键突破点[3] 技术能力细节 - 安全方面借助可信身份流通 端到端加密 设备认证等技术确保设备是本人 构建信息传输安全屏障[3] - 交互方面集成声纹 虹膜 指纹等无感核身技术实现用户是本人的便捷安全验证[4] - 连接方面可智能识别用户所处时间与空间 支持与多种智能体间实现即时安全的消息交互 具备跨端同步 消息优化及多模态提醒等功能[4] 应用与合作伙伴 - gPass已率先应用于rokid 小米 夸克 雷鸟等眼镜品牌 实现看一下支付功能[4] - 未来将在文旅 出行 医疗等场景中释放更多技术潜能[4] - 雷鸟创新评价gPass为智能眼镜支付提供了便捷无感且高安全性的解决方案 降低了开发门槛 树立了行业新基准[4] 未来发展 - 公司将开放能力支持快速接入 适配更多AI眼镜新形态与智能体[4] - gPass将持续深化多模态人机交互 即时消息提醒 隐私保护与多设备协同等能力[4] - 目标以更自然 高效 安全 协同的体验推动行业进步 赋能用户的智能生活[4]

蚂蚁集团技术发布 - 公司发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass 具备安全 交互 连接三大核心能力 致力于实现AI眼镜与智能体间安全可信即时信息交互 [1] - gPass开放蚂蚁金融级安全能力 支撑AI眼镜向用户超级助手演进 已适配Android和RTOS双系统芯片级安全方案 [2] - 技术已应用于rokid 小米 夸克 雷鸟等眼镜品牌 实现"看一下支付"功能 未来将在文旅 出行 医疗等场景释放潜能 [2] 行业现状与挑战 - 当前AI眼镜功能处于基础交互阶段 如拍摄 翻译 提词及简单对话 整体能力与手机相比仍有明显差距 [1] - 硬件算力有限 存储不足制约复杂功能运行 中低端产品难以动态加载应用导致生态扩展困难 [1] - 原生应用稀缺 交互逻辑独特带来高开发门槛 芯片与系统选型碎片化严重限制服务深化与普及 [1] 技术框架核心能力 - 安全能力借助可信身份流通 端到端加密 设备认证等技术确保"设备是本人" 构建信息安全传输屏障 [2] - 交互能力集成声纹 虹膜 指纹等无感核身技术 实现"用户是本人"的便捷安全验证 确保操作由本人完成 [2] - 连接能力智能识别用户时间与空间 支持与多种智能体即时安全消息交互 具备跨端同步 消息优化及多模态提醒功能 [2] 应用场景拓展 - 在医疗健康场景 用户可通过AI眼镜使用健康咨询 AI问诊 就诊提醒 药品解读等服务 [2] - 技术在保障隐私前提下实现无感伴随式健康陪伴新体验 提升服务可靠性与安全性 [2]

AI会重构用户入口、商业模式与产业分工吗？9月11日，2025Inclusion·外滩大会开幕式《破局与重构：大模型落地产业进行时》产业圆桌中，蚂蚁集团CEO韩歆毅、小米集团手机部副总裁、可穿戴部总经理张雷、金沙江创投主管合伙人朱啸虎围绕着这一热门产业话题展开对谈，三大领域领军者分别从应用、硬件与投资视角给出关键判断[1] AI对软件行业的影响 - 低代码和无代码软件尤其是编辑类和协作类软件将被AI替代 需求降低 用户数减少10%对市场影响巨大 协同类软件未来市场仍存在但规模会缩小很多[3] - 投资人关注AI产品的唯一指标是用户留存 AI产品用户召回成本可能是移动互联网产品的10倍以上 留存率决定公司后续发展潜力[3] 专业AI垂类应用的价值 - 专业AI垂类应用具有通用大模型无法取代的价值 例如医疗健康领域是用户刚需且趋向高频[3] - AI医疗健康的目标是了解病人 提供个性化服务 帮助执行解决问题 像专业医生一样 因此无需担心留存问题[3] - AI短期内无法取代医生 最佳方式是"人机结合" 帮助医生分身有术 专注于科研和疑难杂症 同时辅助基层医生[4] AI硬件与交互变革 - AI正在重塑所有硬件 包括AI手机 AI眼镜和AI机器人[4] - 未来入口机会取决于AI加持下硬件实现的场景是否具备超级粘性 长期来看AI眼镜有机会成为入口[4] - AI眼镜相比AI手机改变基础交互逻辑 从被动到主动 可能带来外来交互范式变化 小米眼镜端呼叫"小爱同学"频率是手机端的6到7倍[5] AI商业模式与创业机会 - 明年AI应用将迎来大爆发 下一个字节或小红书级别的公司可能已在今年成立 创业者有大量机会[5] - 美国AI企业以B端创业居多 中国擅长C端 AI本身相同 差异在于AI之外搭建用户体验 中国创业者最擅长此领域[5] - 垂直专业服务领域仍有巨大创业探索空间[5] - 垂直场景如AI医疗健康 未来一至两年不应关注商业化 而应聚焦高质量数据链 专业能力 抑制幻觉和完善医疗伦理等难点[5] AI硬件出海与产品力 - 中国在AI硬件出海方面存在供应链成本效率优势和良好AI生态优势[7] - 关键是在AI生态下找到用户真正需要的场景 实现落地 提升用户体验和产品黏性 最终提升产品力[7] - 所有创业需回归人性 人的需求过去三十年不变 未来三十年也不会变 AI只是提供更好体验和产品形态[7]

通证经济探索路径 - 通证经济价值探索与风险防控需放在同等位置[1] - 合规是创新的生命线 从探索起初就清晰划定边界[1] - 坚决不发虚拟币 不参与任何形式炒作[1] 公司战略定位 - 专注技术基建 服务行业而非颠覆行业[1] - 力求创造新价值 而非争夺旧蛋糕[1] - 对价值和风险的理解仍需持续长期探索研究[1] 发展理念 - 行稳致远比单纯求快求新重要得多[1] - 需要持续不断地长期探索和研究[1]

通证经济定位 - 通证应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[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] - 行业正迎来通证经济的"破晓时刻"但仍需持续扎实探索[1] 公司战略方向 - 坚决不发虚拟币且不参与任何形式炒作[1] - 专注技术基建并服务行业而非颠覆行业[1] - 力求创造新价值而非争夺旧蛋糕[1] - 通证经济价值探索与风险防控需放在同等位置[1] - 将合规视为创新生命线并从探索起初清晰划定边界[1]

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]

他表示，蚂蚁致力于通过AI为医生提供重要支持：帮助专科医生拓展能力边界，向"全科医生"靠近；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，"AI医疗唯一的出路就是人机结合。" 韩歆毅也坦言，AI医疗落地仍面临三大核心难题：高质量数据、抑制幻觉和医学伦理。 "高质量的数据是基础，其投入远超想象。"他透露，医疗数据的标注和训练门槛极高，"可能一条数据 的成本不是几美元，而是上百美元甚至更贵，还需要副主任、主任医师级别的医学专家参与，才能保证 训练质量。" 新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）9月11日，2025 Inclusion・外滩大会开幕式上，面对"AI会取代医生 吗？"这一行业焦点问题，蚂蚁集团CEO韩歆毅表示，"相当长的时间内，AI都无法替代医生，更应该是 医生的助手。" 抑制幻觉则是另一挑战。韩歆毅表示关键在于"抑幻而不降能"——"难的不是单纯抑制幻觉，而是在减 少错误的同时，不降低模型的服务能力，这需要反复打磨平衡。"而对于医疗伦理，蚂蚁专门成立了医 疗伦理顾问委员会，邀请医疗界顶级专家共同探索规范，"这个问题是以前没有人碰到的，我们必须一 起去摸索。" 尽管医疗健康已是一个十万亿级市场， ...

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]