AI时代，蚂蚁集团重新出发改造商业基础设施

AI时代，蚂蚁集团重新出发改造商业基础设施 在第五届外滩大会上，蚂蚁集团明确将战略定位转向服务业智能化的基础设施。随着AI从通用工具转向介入现实经济活动的智能体（Agent），蚂蚁正围绕前台交互、支付结算体系、安全信任及底层架构对原有业务进行全方位改造，将其积累的信任与风控网络转化为智能体时代的底层支柱。 AI正从内容生成走向参与现实经济活动，但面临交互准确性、交易安全性及底层设施为人设计而非为机器设计的现实阻碍。 蚂蚁集团2025年确立新战略，愿景从“数字化”转向“数智化”，全面探索基础模型并重构生活服务、金融和健康场景。 前台应用上，健康助手“阿福”覆盖日常咨询至就医导诊全流程；AI版支付宝“阿宝”完成上万项生活服务的AI调用适配。 交易底层方面，支付宝推出面向机器结算的AI付、Token Pay、APASS信任基建等产品，AI付累计交易已超3亿笔。 蚂蚁数科推出Agentar平台助力企业批量生产与管理智能体，具身智能子公司灵波科技的LingBot模型已进驻线下药房分拣。 从参数比拼走向现实经济与落地困境 第五届外滩大会展示了AI在买咖啡、出行、就医及深夜药房分拣等具体场景的落地。当AI作为智能体（Agent）介入现实生活时，暴露了三大核心难题：非标准化需求导致的交互准确性问题；机器代操作引发的授权、违规与交易安全性风险；以及过去二十年为人设计的数字基础设施与AI高频多端调用之间的适配矛盾。为此，蚂蚁推出了沉淀至操作系统层的安全产品“灵影”及智能体安全可信互联协议（ASL）。 全面重构：从前台交互到交易支付结算 经历业务整改后的探索，蚂蚁于2025年定下“基础模型研发”与“用AI重做应用”两个方向。在C端交互上，AI健康助手“阿福”用户达1.5亿，日处理咨询超2000万次；AI助手“阿宝”则适配上万项政务与民生服务，打通手机、车机及智能穿戴。在交易链路上，针对机器代操作中的扣款确认与授权问题，蚂蚁推出AI付、AI收、Token Pay及APASS（KYA身份识别体系），覆盖Agent间商业交易的信任与结算闭环。 向B端基础设施与具身智能延展 为应对企业级多智能体协同需求，蚂蚁数科推出了“智能体超级工厂”Agentar平台，并发布适配Agent向量检索与多模态处理的OceanBase AI数据库。在物理场景应用方面，蚂蚁旗下具身智能公司灵波科技推出服务机器人Robbyant R1与LingBot系列模型，模型训练数据超过6万小时并适配20多种机器人构型，已在上海实体药房开展夜间分拣等实际打工任务。 老资产重估：从入口红利到隐形信任底座 AI的普及降低了用户对超级APP传统入口的直接依赖，但调研显示公众对AI自主代扣和购物依然缺乏安全感。万事达与Visa的数据均表明，安全保障是用户放权机器交易的核心前提。蚂蚁过去依托10亿用户与约8000万商家建立的支付、风控与信任机制，在新技术环境下成为稀缺资产。蚂蚁的转型目标不是成为新入口，而是转型为AI调用、付款及服务履约背后的底层信任与商业基础设施。

AI时代，蚂蚁集团重新出发改造商业基础设施 在第五届外滩大会上，蚂蚁集团明确将战略定位转向服务业智能化的基础设施。随着AI从通用工具转向介入现实经济活动的智能体（Agent），蚂蚁正围绕前台交互、支付结算体系、安全信任及底层架构对原有业务进行全方位改造，将其积累的信任与风控网络转化为智能体时代的底层支柱。 AI正从内容生成走向参与现实经济活动，但面临交互准确性、交易安全性及底层设施为人设计而非为机器设计的现实阻碍。 蚂蚁集团2025年确立新战略，愿景从“数字化”转向“数智化”，全面探索基础模型并重构生活服务、金融和健康场景。 前台应用上，健康助手“阿福”覆盖日常咨询至就医导诊全流程；AI版支付宝“阿宝”完成上万项生活服务的AI调用适配。 交易底层方面，支付宝推出面向机器结算的AI付、Token Pay、APASS信任基建等产品，AI付累计交易已超3亿笔。 蚂蚁数科推出Agentar平台助力企业批量生产与管理智能体，具身智能子公司灵波科技的LingBot模型已进驻线下药房分拣。 从参数比拼走向现实经济与落地困境 第五届外滩大会展示了AI在买咖啡、出行、就医及深夜药房分拣等具体场景的落地。当AI作为智能体（Agent）介入现实生活时，暴露了三大核心难题：非标准化需求导致的交互准确性问题；机器代操作引发的授权、违规与交易安全性风险；以及过去二十年为人设计的数字基础设施与AI高频多端调用之间的适配矛盾。为此，蚂蚁推出了沉淀至操作系统层的安全产品“灵影”及智能体安全可信互联协议（ASL）。 全面重构：从前台交互到交易支付结算 经历业务整改后的探索，蚂蚁于2025年定下“基础模型研发”与“用AI重做应用”两个方向。在C端交互上，AI健康助手“阿福”用户达1.5亿，日处理咨询超2000万次；AI助手“阿宝”则适配上万项政务与民生服务，打通手机、车机及智能穿戴。在交易链路上，针对机器代操作中的扣款确认与授权问题，蚂蚁推出AI付、AI收、Token Pay及APASS（KYA身份识别体系），覆盖Agent间商业交易的信任与结算闭环。 向B端基础设施与具身智能延展 为应对企业级多智能体协同需求，蚂蚁数科推出了“智能体超级工厂”Agentar平台，并发布适配Agent向量检索与多模态处理的OceanBase AI数据库。在物理场景应用方面，蚂蚁旗下具身智能公司灵波科技推出服务机器人Robbyant R1与LingBot系列模型，模型训练数据超过6万小时并适配20多种机器人构型，已在上海实体药房开展夜间分拣等实际打工任务。 老资产重估：从入口红利到隐形信任底座 AI的普及降低了用户对超级APP传统入口的直接依赖，但调研显示公众对AI自主代扣和购物依然缺乏安全感。万事达与Visa的数据均表明，安全保障是用户放权机器交易的核心前提。蚂蚁过去依托10亿用户与约8000万商家建立的支付、风控与信任机制，在新技术环境下成为稀缺资产。蚂蚁的转型目标不是成为新入口，而是转型为AI调用、付款及服务履约背后的底层信任与商业基础设施。

ChatGPT发布不到一年后，DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman被问到，AI什么时候才能真正像一个私人助理一样进入人的生活。 他判断大概是两到三年。到那时，人们不必在搜索引擎和一堆APP之间来回切换，只需一句话吩咐AI。 三年后在上海的外滩大会上，这个当时看来大胆的预测有了现实的轮廓。 9月12日刚落下帷幕的第五届外滩大会，主题是“共创AI新经济”。和过去几年科技展会上常见的参数比拼、机器人扭秧歌相比，今年AI开始忙一些没那么宏大的事情。 大会专门搭出了一个“8小时外”生活服务场景。智能体试着帮人买咖啡、规划出行、找工作，也开始进入家庭健康和支付场景。 另一边，走下舞台的机器人也开始了打工生活。它们出现在深夜药房里分拣药品，在咖啡店做拿铁拉花，甚至自行买菜取快递、巡检核电站。 过去几年，行业醉心于证明AI能写会画擅长编程。如今大家关注一个新问题：**AI要如何参与现实的经济活动？** 这也让蚂蚁集团在今年外滩大会上格外受瞩目。它站在生活服务、交易和商业基础设施的交汇处，是很难绕开的平台。 过去二十年，支付缴费、出行、医疗、金融等服务陆续进入蚂蚁，连接起普通用户、商家和各类机构，让后者成为数字时代的基础设施之一。 **而在AI新经济时代，蚂蚁原有的体系迎来了一次深刻的改造升级与价值重估。** 在这次外滩大会上，蚂蚁集团CEO韩歆毅的表述非常明确：8小时之外的智能体爆发是必然趋势。 **原因很简单，没人喜欢复杂的操作。** 过去这些年，移动互联网让大量生活服务有了线上接口，但依然需要人类手动点击。去一个陌生停车场充电，或者抢一张周杰伦演唱会门票，依然是一场紧张刺激的页面跳转大冒险。 大模型出现后，人与服务交互的方式有了明显变化。用户开始尝试把需求直接交给 AI，而不再自己走完每一步操作。 这正是“AI新经济”的含义。AI不仅是企业老板手里的效率工具，它开始进入预约、购买、支付等真实的生活环节，简化以往繁复的操作步骤。甚至AI进一步进入机器人，承担分拣、制作等任务时，还可能改变服务的供给方式和人与机器的分工。 它们共同提出了一个问题：为人设计的商业系统，如何接纳新的执行者？AI介入物理现实，会遇到三个明显的问题。 **第一是交互准确性。**现实生活不是一个标准化数据库，智能体往往面对大量夹杂着背景、习惯和潜在规则的非标需求。 最典型的是医疗场景，用户的症状描述往往含糊不清，医疗本身又专业门槛高。同样是头疼脑热，发生在28岁健身教练和80岁老人身上，严重程度可能完全不同。理解用户模糊的意图，再准确连接到相应服务，并不容易。 **第二是交易安全性。**过去是用户自己点下支付按钮，花钱这件事没法责任外包。但Agent时代，用户只给出一个任务，真正执行操作的却是机器，一系列安全性与授权问题随之出现。 当用户说“帮我抢购”，还包含很多没说出口的条件，比如不能刷爆信用卡，比如不能非法攻击系统。 今年澳洲通报过一个离谱案件\[1\]，用户让AI帮忙预约健身课，为了提高候补排名，Agent直接寻找系统漏洞取消了别人的预约。等主人发现AI不讲武德时，一切都已经来不及了。 **最后是底层设施适配问题。**过去是人点击一下系统响应一次，但未来Agent会持续调用多个服务、实时读取大量信息，甚至进入车机、眼镜等物理终端。 这次蚂蚁在外滩大会上已经展示了对这个远景的安全能力，它们的安全团队做了一个叫“灵影”的产品，将可信执行、数据保护和运行环境安全等能力沉到终端和操作系统层，并与终端厂商、供应链伙伴协作，把安全内置到手机、AI眼镜、耳机及更多智能设备的设计中。 当任务需要跨越多个Agent、设备和企业，单个终端可信还不够。蚂蚁还有ASL（智能体安全可信互联协议）聚焦智能体之间的安全协作。 归根结底，过去二十年搭起来的数字基础设施，**默认使用者一直是人，而不是AI。Agent进入现实经济之后，需要适应它的不只是产品，还有过去几十年为人设计出来的整套信息基础设施。** 过去一年，全球公司做的很多事情都是想解决这个问题。 比如OpenAI通过MCP和Apps SDK，让原本需要人的操作直接交给Agent执行；Visa和Mastercard忙着解决Agent身份、授权和支付流程问题。 但蚂蚁有些特殊。过去二十年，它早已不只是一个支付工具，而是嵌进用户、政企、生活服务和技术系统之间，成了一层根系交错的商业基础设施。 也正因为如此，AI新经济给蚂蚁打开了新的机会。当服务、交易和技术系统开始围绕Agent重新组织，其积累的用户、商家、支付和信任能力，也有了新的空间。 要接住这个机会，蚂蚁需要把原有体系重新做一遍。 重做一遍 AI爆发后的两年间，蚂蚁也有一段时间找不到节奏。 韩歆毅接受《晚点》采访时回忆\[2\]，2024年是他非常焦虑的一年。那时蚂蚁刚完成整改，旧业务还能继续增长，但已经很多年没有出现新的大产品。 转折出现在2025年春节后。管理层花了两天重新讨论AI战略，最后定下两个方向。 一方面继续探索基础模型智能上限；另一方面用AI锚定应用，把生活服务、金融和健康再做一遍。 蚂蚁在AI时代的愿景也只改了一个字，从“数字化”变成“数智化”，要做服务业智能化的基础设施。 但所谓重做一遍，并不是给原来的产品挨个装上AI。过去二十年，支付宝里的服务大多是给人设计的。现在Agent接手，原有体系从前台到后台都需要重新适配。 **最先变化的是人与服务打交道的方式。**蚂蚁首先从医疗健康入手，推出了AI健康助手阿福。 阿福和普通医学问答产品最大的区别，是尽量覆盖一个人从日常咨询到就医的完整需求。用户可以拍照解读检查报告，个人和家庭健康档案会参与后续分析，就医时还能提供导诊服务。 到今年，阿福用户数达到了1.5亿，每天处理超过2000万次健康咨询，同时连接5000多家医院和30万名真人医生。9月10日，阿福宣布加大在健康战略上的投入，从体重管理拓展到运动、饮食、睡眠、心理五大关键场景，并在App首页增加健康板块入口。 阿福深耕医疗健康领域，AI版支付宝阿宝则把这种交互调用服务的能力延伸到更多领域。让AI听得懂人话，以及准确找到并调用服务。 今年6月，阿宝亮相，对支付宝上万项服务进行了AI适配，覆盖餐饮点餐、出行打车、文旅景区、政务民生等场景，并与手机、车机、智能眼镜、大模型应用等终端打通。 从每天自动购买的一杯咖啡，到一次Robotaxi出行；从AI眼镜里的附近优惠，到车内完成停车缴费、购票和加油，原本散落在不同页面里的服务，开始变成Agent可以直接调用的能力。 调用服务只是前半程。真正麻烦的是支付体系。 用户对阿宝说一句“帮我订一杯咖啡”，背后有一连串问题：最多能花多少钱、什么情况下要回来征求确认，商家又怎么知道Agent真的获得授权。 过去一年，蚂蚁围绕Agent交易，重新设计支付、结算和授权体系。 去年9月支付宝上线AI付，今年4月上线AI收，随后AI钱包和Token Pay补上账户管理、授权和机器结算能力。今年外滩大会，支付宝进一步推出AI周期购、AI帮你抢、AI帮你订，上线Vibe Pay、Skill Pay和Machine Pay，覆盖AI应用、Skill和机器之间的收费需求。 这些产品分别面向不同环节，但要解决的问题相通：服务被调用之后，谁来付款、付款依据是什么、服务提供者如何收款。 交易量在快速增加。支付宝披露，AI付累计已经超过3亿笔；最近5个月，智能体代买任务量增长7倍，用户月均支付次数增长3倍。 蚂蚁还参与Agent身份和授权标准制定，与Visa等机构共同推进智能体身份识别和验证。外滩大会上，蚂蚁发布了面向智能体（Agent）商业活动的信任基础设施APASS，把身份识别从KYC（Know Your Customer)拉高到了KYA（Know Your Agent）时代，为Agent调用服务、办理业务和参与支付等商业活动提供信任基础。 **变化亦传导到了企业基础设施层。**如果一个 Agent 可以交易，一个企业可以拥有成百上千个 Agent，那么未来的商业组织，会变成什么样？在外滩大会上，蚂蚁数科“智能体超级工厂”试图解决这个问题。其Agentar 平台已经提供数百项 Skills、数字专家模板和连接器，让企业能够批量生产、编排、评估和管理智能体，并让多个智能体围绕同一业务目标协同完成任务。 一方面，蚂蚁持续改造原有系统适应新需求。比如今年发布了OceanBase AI数据库，就增加了向量检索、全文搜索、多模态数据处理等适配agent的能力。 另一方面，蚂蚁也开始为新的现实场景补功课。 去年蚂蚁成立具身智能公司灵波科技，推出服务机器人Robbyant R1。今年陆续发布的LingBot系列模型覆盖空间感知、视觉—语言—行动模型和世界模型等方向，训练数据超过6万小时，适配17家厂商、20多种机器人构型。 在上海的国大药房，搭载LingBot模型的机器人已经开始承担夜间药品分拣。 从阿福、阿宝，到AI支付、蚂蚁数科、OceanBase和灵波，看起来是几条完全不同的产品线，背后其实是在做同一件事： **过去二十年，蚂蚁搭起一套供人使用的商业基础设施。现在，它要让这套体系全面理解并接受Agent调用，也约束Agent的行为。** 这也是为什么蚂蚁这一轮AI转型看起来格外大动干戈。 韩歆毅说“大公司从来不Bet（赌博）”。蚂蚁敢动这么多地方，并不是准备抛掉过去重新赌一次。恰恰相反，它后来发现，过去二十年积累的很多能力并没有因为AI出现而过时。 新时代与老资产 在过去很长一段时间里，平台最容易被看见的价值是入口。 超级APP们装下无数服务，用户查社保、交水电费、买保险、打车，访问越多，平台价值越大。 但AI改变了这套交互方式。用户希望只需一声令下，AI就能帮自己买杯9.9元拿铁，或者把欠的水电费交掉。至于后台用了哪个小程序领券、缴费经过多少步骤，他们并不关心。 这一度造就了蚂蚁的焦虑。当通用AI如果能直接理解需求、调用服务，用户对传统入口的依赖自然下降，蚂蚁的优势似乎消失了。 但当AI开始替人调用服务、发起交易，**真正稀缺的东西逐渐从入口本身，转向入口背后支撑交易发生的一整套体系：服务供给、支付、风控、信任以及执行能力。** 万事达今年调查了16个国家2.6万人\[3\]，85%的人愿意和AI一起挑选商品，但只有9%愿意让AI在设定规则后自主购买。 聊天机器人和AI短剧可以天马行空，但当AI开始影响现实，大家反而会变得谨慎起来。大部分人连小额免密支付都要手动关掉，就别提让AI帮忙买菜做饭了。 Visa今年9月调查发现\[4\]，如果交易由Visa提供安全保障，愿意让生成式AI直接代付款的比例会从23%升到 61%。 诺奖经济学家肯尼斯·阿罗说过，几乎每一笔商业交易都包含信任。蚂蚁过去二十年的成长，某种程度上就是这句话在中国数字经济里的一场大型实践。 2003年，一位日本留学生向一位西安大学生卖出一台二手富士旧相机，这单编号为“200310126550336”的交易清单，至今仍挂在支付宝大楼里。两个素不相识的国人敢在网上做生意，就是从支付宝开始。 此后二十年，蚂蚁发展成一个拥有10亿用户的超级应用、大约8000万商家的庞然大物。线上线下如此多的人、钱和服务能够在同一套体系里流转，核心其实都是**信任**。 Agent能力是一个技术问题，但Agent的可信度是一个时间问题。**蚂蚁用二十年积累下来的商业基础，恰恰是AI新经济时代的稀缺资产。** “AI的价值最终要由真实增长来检验，也要由更多人的获得感来衡量。蚂蚁将承担起企业责任，一方面继续扎根生活服务、医疗健康、金融服务等真实需求和商业场景，推动AI创新；另一方面，与生态伙伴共同建设开放、可信的智能体商业基础设施，加速AI经济循环”， 韩歆毅在外滩大会上表示。 这也是蚂蚁这一轮AI转型最值得参考的地方。“商业基建”听起来自带穿越周期的滤镜，但在技术周期更替中，旧时代的护城河不等于新时代的入场券。 反而是一些过去不显眼的能力，到了新的技术环境里会被重新估值。这个道理隔壁的黄仁勋明白，王传福也明白。 但旧资产也不会自动变成新优势。对蚂蚁来说，过去二十年积累下来的支付、风控和信任关系，只有在整个公司体系真正适应智能体时代时，才可能继续发挥价值。 从这个角度看，外滩大会里那些点咖啡、找宠物医院、看病问诊的小事，并不是AI叙事里无足轻重的边角料。**它们代表着下一轮技术真正进入普通人生活的方式：技术越来越复杂，留给人的操作却越来越少**。 如果这轮转型顺利，未来的蚂蚁未必会成为一个新的超级入口，而可能成为每一次AI预约、付款和出行规划背后的隐形底座。 \[1\] When AI agents take unexpected action, ASD \[2\] 独家专访蚂蚁 CEO 韩歆毅：我们已重回战场，阿福是下一个十年，晚点 \[3\] The race for intent, consent&control in the agentic world, Mastercard \[4\] New Visa Research Finds Consumer Trust is Accelerating the Path to Agentic Commerce, Visa \[5\] Transcript: The Path Forward: Artificial Intelligence with Mustafa Suleyman，Washington Post