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网站的市场营销方案,wordpress构建自己的网站,怎么制作简易网页,武昌建设局网站文#xff5c;白 鸽编#xff5c;王一粟2025年#xff0c;被看作是AI Agent#xff08;智能体#xff09;落地元年。“今年没有AI#xff0c;国内的客户都不跟你聊了。”蚂蚁数科副总裁、中国区业务发展部总经理孙磊的一句话#xff0c;直接道出了整个行业的火热。然而白 鸽编王一粟2025年被看作是AI Agent智能体落地元年。“今年没有AI国内的客户都不跟你聊了。”蚂蚁数科副总裁、中国区业务发展部总经理孙磊的一句话直接道出了整个行业的火热。然而与市场的狂热形成鲜明对比的是产业一线的AI真实落地效果很多都不尽如人意。“我们评估现在Agent的能力也就是8000月薪水平所以我们在跟客户共创时都会直接表示不要对智能体的真实效果有很高的期待。”某软件企业相关负责人如此对光锥智能说道。正是存在着这种真实效果差距也让很多Agent在企业中的落地应用成为试点即终点。“技术一定要解决场景问题才会有价值。”谐云科技董事长王翱宇如此说道“而AI则是企业使用的深度决定了它的价值。”在其看来企业用AI做一些简单的PoC或demo很容易但在这波AI大模型热度过去之后如果AI并没有真正服务于企业的核心业务和核心生产流程那么它就不会产生持续的价值。因此“AI的真正价值不仅在于技术的先进性更在于能否深入产业一线、解决实际问题。”蚂蚁数科CEO赵闻飙在首届生态伙伴大会上的这句话道出了产业AI落地的核心逻辑。蚂蚁数科CEO赵闻飙那么如何将AI大模型真正深入到产业一线让Agent充分融入到企业核心业务中蚂蚁数科过去一年的实践给行业打了个样其通过携手近20家头部伙伴上架100余个智能体联合解决方案在金融、能源等关键领域实现了“客户愿意用、持续用”的产业价值。这种从实验室技术到业务生产力的跨越本质上是一场从“技术适配”到“需求共生”的产业变革。这场变革的核心是智能体落地与上一代数字化的本质区别即不再是技术方案的简单输出而是基于深度业务理解的生态共创。因此蚂蚁数科实践背后的逻辑在于一方面蚂蚁数科基于自身业务实践形成了标准化平台产品Agentar AI生态开放平台并通过提供标准化的能力降低智能体在企业中落地的技术门槛另一方面通过“星澜计划”蚂蚁数科联合了各行各业的生态合作伙伴这些合作伙伴本身已经扎根产业场景中积累了丰富的行业know-how更能够挖掘出真实业务场景需求。当技术供给侧的平台能力与需求侧的行业know-how形成合力产业AI才有望走出“试点即终点”的困境迈向规模化价值创造的新阶段。基于这种模式蚂蚁数科不仅让宁波银行的智能体在严谨性、专业性和合规遵从性上超越同业更让南京公交的“小蓝鲸”智能体、某大型能源企业的能源的时序大模型等项目真正融入业务血脉。AI扎根产业场景要有标准化平台做底座为什么在很多理论场景中表现非常优秀的大模型最终落地产业场景效果很差一位银行业CIO的真实反馈道出了企业落地AI的无奈。企业想要落地AI往往面临六大难题包括算力有限、数据不足且质量不高、大模型更新迭代快、知识经验沉淀不足、缺乏智能体落地方法、人工智能人才紧缺。这也就意味着企业想要自己搞AI就要成为“六边形战士”既要懂AI大模型还要懂数据治理和应用更要懂如何沉淀企业知识等等。但现实中除大厂外大多数中小企业都不具备这些能力。归根到底还是当前AI大模型落地企业背后的技术门槛过高企业并不知道从哪里着手才能高效的推动AI在企业中的落地。那么想要富先修路想要盖房子就要先打牢地基。因此一套标准化、可复用、能适配多场景且能够让企业真正实现“开箱即用”的全栈AI平台产品则成为了AI扎根产业场景的底座。针对产业AI落地的核心矛盾蚂蚁数科推出Agentar AI生态开放平台通过全栈标准化产品体系构建从技术到业务的桥梁。Agentar AI生态开放平台有五层架构打穿了从算力层、数据层、模型层、平台层、应用层的全链路形成了“大模型-平台-应用”的全栈产品矩阵形成可复用、可扩展的技术基座。据介绍这套体系有两个鲜明特点其一所有产品体系、经验和方法论都源于蚂蚁自身的业务实践。从支付宝的移动支付到蚂小财的金融服务从医疗AI助手AQ到多模态AI助手灵光蚂蚁数科的技术不是实验室产物而是经过亿级用户、复杂业务场景验证的实战成果。其二不涉及底层算力和基座大模型保持高度兼容性。蚂蚁数科兼容行业内所有的GPU架构和基座大模型“我们希望底层越繁荣越好竞争越激烈越好把这种差异性通过产品体系呈现到场景上实现业务效能最大化。”蚂蚁数科AI原生科技产品总经理王磊解释道。基于这一平台蚂蚁数科联合生态合作伙伴打造出了面向金融、能源、工业、汽车、交通等一系列关键行业的智能体解决方案。在这平台中蚂蚁数科沉淀出一套清晰方法论能够帮助企业更好的构建能用、好用的智能体。首先产业AI要避免成为“玩具”必须构建“可信智能体”。毕竟企业核心业务场景对大模型“幻觉”问题容错率非常低一旦大模型出现问题就容易给企业带来经济损失。基于此蚂蚁数科将可信智能体的核心特性抽象为三点严谨性、专业性、遵从性。其中遵从性特指对行业法律法规、监管政策的合规适配这在金融等强监管领域尤为重要严谨性要求控制大模型“幻觉”将其置于可控风险范围内避免误导业务决策专业性则要求大模型具备专家级观点能形成机构意志和专业判断而非平庸表达。要实现这三大特性离不开三大基石产品行业大模型、行业知识库、行业工具集。“行业大模型是从业者的大脑行业知识库是进入行业后获取的即时经验行业工具集则是动手执行的能力。”王磊形象地比喻道。以金融大模型为例先构建底层数据集和金融知识框架打造高质量COT思维链用于训练垂直领域大模型。当面向机构私有化输出时结合其内部私有化数据借助 DPO一种用于训练语言模型的算法等技术进一步强化学习最终构建出适配该机构及对应行业的垂直大模型。“通过这两个阶段的模型开发我们找到了一条面向产业输出大模型的有效路径。”王磊说道“而基于该方法构建垂直领域大模型可每个月都进行迭代让企业能更快速适应行业变化。”如果说大模型决定了智能体的“上限”那么安全就是智能体的“底线”。蚂蚁数科沉淀十几年安全能力总结出198类大模型安全风险并构建了模型领域的围栏防御体系。对于不合规、高敏感问题智能体能够拒答或引导通过识别用户真实意图提供合规答案。当然智能体的成长不是一蹴而就中间也需要一个过程。因此蚂蚁数科沉淀出“四车间范式”让智能体从“被动响应”升级为“主动解决问题”通过构建“意图策划执行表达”四个车间形成了用户从有效Query查询到有效表达的全链路。当前这套范式已融入Agentar生态开放平台该平台以智能体开放平台为应用构建入口输出全栈AIPaaS工具链和行业大模型家族。依托Agentar智能体开发平台宁波银行与蚂蚁数科合作共同构建了一套融合“知识加工管理平台逻辑推理引擎智能应用场景”于一体的智能化决策系统在行情分析、产品解读、话术陪练、报告写作等多个内部场景中规模化落地。据评测显示该方案的复杂问答准确率从68%提升至91%响应速度进入百毫秒级。其中内容推荐准确率提升35%召回率提升40%业务效能实现显著跃升。可以看到蚂蚁数科面向AI ToB场景已经构建了全栈的技术和平台化能力。不过术业有专攻蚂蚁数科起源于金融行业但其最终目标是要落地千行百业而AI落地产业需要强行业know-how单靠蚂蚁数科自己则做不到。因此这就需要其与生态合作伙伴共同推进产业AI落地。从技术交付到需求共生生态是AI落地关键“近期做了很多项目感受非常深如果仅靠蚂蚁数科自己AI产业落地这个事情不可能成功。”孙磊说。为什么号称“模型即服务”的AI时代企业更不能够单打独斗了最根本的原因在于AI大模型时代的业务范式已经发生了根本性的变化。在企业数字化阶段基本上纯靠技术能力就能够解决一部分业务问题为企业降本增效。但AI大模型想要扎根产业场景就必须要跟企业业务流强耦合。“现阶段所有的AI大模型项目如果只有科技部门参与最多只能提效只有业务部门深度参与梳理业务流智能体的效果才能最大化。”孙磊说道。孙磊也坦言表示“从AI来讲我们的核心优势在于标准化产品平台能力和金融、医疗等部分行业know-how但面向更多的行业、更丰富的业务场景应用我们还需要更多的合作伙伴一起共建。”通过不断摸索蚂蚁数科与生态合作伙伴之间的界限和分工则越来越明确。蚂蚁数科核心优势在于底层技术平台以及面向垂直行业的方法论。其Agentar智能体开发平台具备丰富插件能力和与模型无缝对接能提供意图理解、任务编排、执行引擎等标准化能力相当于智能体开发工具箱。而合作伙伴的核心价值在于将标准化平台能力转化为具体行业的场景化解决方案。如谐云科技将蚂蚁的AI能力与自身的云原生底座结合为能源行业客户提供算力管理、智能体开发的一体化方案易诚互动基于蚂蚁在金融行业淬炼的方法论、金融推理大模型底座打造适配不同银行的个性化AI手机银行解决适老化、区域化服务痛点。“用个通俗的比喻来说如果把智能体落地比作盖房子蚂蚁数科负责搭建坚固的‘地基’和针对该行业的标准化‘框架’合作伙伴负责根据客户需求做‘室内装修’和‘个性化设计’。”易诚互动总裁周丹介绍“To B客户个性化需求强不可能用一套通用方案打天下必须为每个客户做场景适配和改造。蚂蚁侧重金融通用能力和场景方法论我们侧重个性化实现这是基本划分。”谐云科技与蚂蚁数科合作的某大型能源企业项目更体现了生态互补的价值。据王翱宇介绍“某大型能源企业已有15-20年信息化基础但应用是‘烟囱式’的。我们负责构建数字底座蚂蚁提供AI底座的异构算力管理、智能体开发等优势产品双方互补后客户的数字底座根据新AI场景丰富了能力很容易就赢得了客户。”谐云科技董事长王翱宇这种分工模式在蚂蚁数科的“星澜计划”中得到进一步明确。据悉该计划通过产品开放、服务市场开放、权益开放将蚂蚁的垂直大模型、数据治理能力、智能体开发平台等核心能力开放给合作伙伴让伙伴能快速搭建属于自己的行业解决方案。据孙磊透露目前蚂蚁数科与生态伙伴在能源、银行、医疗这三个场景都已有标杆项目整体已经覆盖130多个场景且还有100多个项目将在明年落地。“平台是大模型的‘星’舰生态是智能体的‘澜’海每个人做好自己的角色做自己擅长的事情。”孙磊说道“我们只做擅长的标准化平台把场景落地交给更懂行业的伙伴。”面向未来蚂蚁数科核心聚焦三大方向一是金融行业细分深耕在银行、保险、证券的基础上进一步细分到基金等子领域复制已验证的成功模式实现精细化运营。二是生态体系升级将生态从“31”中的“1”提升为三大核心业务之一单独成立生态部门配备解决方案团队和架构师提供培训资源、市场联合活动等支持强化组织保障。三是推进AI出海将AI出海作为重要战役组建专门的产品团队推动国内成熟产品的国际化服务中资企业的海外拓展同时覆盖海外本土客户。目前蚂蚁数科已服务南洋商业银行、渣打银行等超百家海外金融机构还入选了香港金融管理局生成式AI沙盒项目。可以看到从智能体的深度落地到生态伙伴的协同共生蚂蚁数科正在走出一条独特的产业 AI 之路。这条路的核心逻辑清晰而坚定AI 要围绕业务走落地要依靠伙伴干。