在近期舉辦的生態伙伴大會上，螞蟻數科CEO趙聞飆提出，AI技術的核心價值在于能否扎根產業實際需求，而非單純追求技術突破。這一觀點為當前AI產業發展提供了務實方向。作為專注于企業級AI服務的科技公司，螞蟻數科憑借扎實的產業落地能力，悄然躋身中國智能體開發平臺第一梯隊。

數據顯示，過去一年螞蟻數科以技術落地為導向，在金融、能源、交通、制造等領域與近20家頭部企業聯合推出100余個智能體解決方案。這些方案均通過真實業務場景驗證，實現了客戶長期使用的產業價值。其中，金融領域成為其技術突破的關鍵陣地。

面對產業AI落地難題，螞蟻數科選擇從合規要求最嚴苛的金融場景切入。目前其服務已覆蓋全部國有股份制銀行、超六成地方商業銀行及數百家金融機構。在寧波銀行，基于螞蟻數科知識工程平臺構建的智能化決策系統，通過"規劃-檢索-推理"機制將復雜問題解答準確率從68%提升至91%，響應速度達到毫秒級。該系統特有的推理過程可視化功能，有效解決了金融監管中的"黑箱"問題。

上海銀行推出的AI手機銀行則展現了服務模式的創新。通過整合自然語言交互、個性化推薦等技術，用戶可直接用語音辦理轉賬、理財等業務，實現從"人找服務"到"服務找人"的轉變。該應用特別設計的適老化功能，使老年用戶占比顯著提升，成為金融數智化轉型的標桿案例。

金融領域的成功經驗推動螞蟻數科技術向更多民生領域延伸。在南京公交系統，其打造的智能調度系統通過分析全城出行數據，精準識別交通堵點?；谠撓到y建議新增的30余條微循環線路，使接駁公交單日最高客流突破2000人次，其中老年乘客占比近半，既提升了運營效率又完善了社區服務。

新能源領域同樣取得突破。今年發布的能源電力時序大模型已支撐起覆蓋投資決策、電力交易、設備運維等全場景的智能體應用。協鑫能科等企業采用后，投資決策效率提升60倍，資產評估效率提高10倍，運營效益顯著改善。該模型在權威評測基準BIRD-Bench上持續領跑全球，驗證了其產業適配性。

支撐這些成果的是螞蟻數科構建的全棧技術體系。從底層太倉標注中心的數據支撐，到中間層金融評測基準Finova Bench的質量把控，再到天璣實驗室的前沿探索，形成了完整的技術閉環。其數據分析智能體在全球評測中超越谷歌等國際團隊，創下國內企業最佳成績，相關垂類模型已開源共享。

在IDC最新評估中，螞蟻數科憑借全棧技術能力和金融領域深耕，入選中國智能體開發平臺"領導者"象限。國際市場拓展也取得進展，其AI方案已服務香港金管局沙盒項目及南洋商業銀行等超百家海外機構，助力提升運營效率與風險防控能力。

生態建設方面，螞蟻數科與300家合作伙伴共同服務超1.3萬家終端客戶。新升級的"星瀾計劃"將從技術、運營、商機、資金四個維度賦能伙伴，推動產業AI規?；涞?。有合作伙伴透露，與螞蟻數科合作的業務已貢獻其三成營收，期待深化合作共同探索垂直場景應用。

螞蟻數科副總裁孫磊在會上強調，公司將持續扮演生態基礎設施角色，與合作伙伴共同將技術轉化為產業成果。這種開放合作模式正吸引更多企業加入，共同推動AI技術在產業一線的深度應用。