行业趋势与共识 - Agent（智能体）正成为大模型产业规模化落地的新共识和可能的产品形态 [2] - 产业AI面临的核心挑战在于深入复杂B端场景（如金融、能源、交通、制造），需解决应用门槛、输出稳定性及实际业务价值等问题 [5] - 产业智能体的真正挑战超越技术本身，涉及生态协同、平台能力复用和业务流程重构，AI需从“工具”演变为“数字员工”，实现共生协作 [7] - 智能体代表从“完成任务”到“达成目标”的能力跃迁，是重构企业“人-机-流程”协作模式的新生产力范式 [17] 公司战略与定位 - 蚂蚁数科的战略定位是为生态伙伴提供AI“基础设施”，将复杂AI能力封装后交付给行业 [9] - 公司通过“星澜计划”构建开放的智能体产业生态机制，涵盖技术开放、联合研发与交付、以及包含最高30%返佣的商业激励 [3] - 公司旨在成为“造智能体的地基提供者”，通过工程化、体系化方法将AI嵌入真实业务系统，而非单纯追求更强的模型 [8] - 公司生态战略明确为：提供高质量模型与平台、沉淀可复制的方法论与工具包、牵头制定行业标准并共建开放生态 [24] 技术架构与能力 - 公司构建了覆盖“模型—平台—应用”的三层全栈AI技术架构 [8] - 底层模型：聚焦高门槛场景，开发垂类大模型如金融推理大模型Agentar-Fin和能源时序大模型EnergyTS 2.0，追求高准确率、可控性与行业可落地性 [9][11] - 中层平台：Agentar智能体平台作为PaaS层，是连接模型与应用的“工程能力枢纽”，提供智能体开发、生命周期管理、多模态调度、知识注入与安全评测等能力 [12][14] - 技术验证：金融大模型Agentar-Fin-R1在多个权威评测中超越DeepSeek等模型；数据分析智能体Agentar-Scale-SQL在全球BIRD-SQL评测中获准确率和效率双第一，连续两月领跑 [10][14] - 市场认可：在IDC《中国智能体开发平台2025年厂商评估》中，公司入选最高级别“领导者”象限 [15] 商业落地与成果 - 公司与20余家生态伙伴联合打造了100+智能体解决方案，覆盖金融、能源、交通、制造等领域 [16] - 金融领域：与宁波银行共建系统，问答准确率提升至91%，响应速度达数百毫秒级；助力上海银行AI手机银行，业务转化率提升10% [16] - 能源领域：能源服务智能体将新能源投资测算周期从2天缩短至10分钟，资产评估效率提升10倍以上 [16] - 公共交通领域：在南京打造“小蓝鲸”公交智能体，解析客流规律并规划线路，覆盖30余条线路、84个站点 [16] - 生态协作产生商业回报：平台上已沉淀100+产业智能体方案供伙伴复用；有合作伙伴今年30%的营收来自与公司的合作业务 [18] 生态伙伴与合作模式 - 合作模式为“平台厂商+场景伙伴”，公司提供平台与工具，生态伙伴面向客户完成交付和运营的“最后一公里” [16][18] - 浩鲸科技利用Agentar平台研发“鲸智百应”企业AI操作系统，推动大型企业AI化转型 [20] - 谐云科技在能源领域联手公司，将智能体能力快速嫁接至客户原有数字底座，实现持续深度服务 [21] - 易诚互动与公司合作落地多个银行项目，结合公司金融通用能力与自身个性化实现能力 [21] - 上海玖电科技利用公司AI智能体技术，将运营管理能力封装成标准化工具包（如投放选址智能体），帮助行业中小企业提升效率、降低成本 [22] - 合作伙伴普遍认可平台与伙伴的协同配合是智能体落地的关键 [23] 市场前景 - 据Mordor Intelligence报告，全球企业级AI市场规模在2025年约为972亿美元，并以约18.9%的复合年增长率扩张，预计2030年达到约2293亿美元 [18] - 未来几年，仅在金融、能源、交通等领域，智能体将承接千亿级市场增量 [18]