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金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

不鸣则已  ，一鸣惊人 。

没想到一个低调霸榜了全球最权威SQL榜单凌驾两个月的国产AI  ，这一次选择了高调开源

云云反差剧情的主角正是蚂蚁数科  ，在第二届CCF中国数据大会上  ，它正式宣布：

开源旗下数据智能体要害手艺——Agentar-SQL系列 。

此次开源不但包括实时文本转SQL（Text-to-SQL）框架的全套论文、代码、模子和使用指南  ，后期还将陆续开源数据库明确与挖掘、行业知识挖掘、实时多轮交互手艺框架  ，笼罩意图明确、营业明确到数据明确的全链路数据能力 。

若是你关注AI数据剖析领域  ，或许率听说过BIRD-Bench 。这是现在全球公认最具权威性的NL2SQL评测基准 。

就在今年9月  ，蚂蚁数科的Agentar-Scale-SQL在BIRD榜单上以执行准确率（81.67%）和执行效率（77%）  ，双料第一的效果登顶一举逾越了谷歌、亚马逊等国际科技巨头 。

自然语言转SQL（NL2SQL）在现实落地中面临四大严肃挑战：明确模糊多义的人类口语、注入重大的行业专业知识、剖析重大的数据库结构与关联  ，以及天生准确无误的重大SQL语句 。这些挑战意味着  ，简朴的模子“套壳”远缺乏以知足企业级应用的可靠性与准确性要求 。

蚂蚁数科的Agentar-SQL焦点头脑在于  ，不是追求简单“完善”的SQL天生  ，而是通过系统化工程要领  ，真正让AI赋能生产  ，让数据效果懂需求、懂营业 。在某头部城商行试运营时代  ，蚂蚁数科Agentar SQL多个工具的平均盘问准确率超92%  ，较古板盘问计划提升超3倍 。

但这样的效果  ，还缺乏以形容蚂蚁数科 。

一直以来  ，蚂蚁数科的AI生长可谓很是“低调” 。若是深挖今年的行动会发明  ，蚂蚁数科的AI国界已经很是成熟与富厚  ，走出了一条中国AI“非知识”但又价值重大的新路径 。

蚂蚁数科CEO赵闻飙克日在生态同伴大会上的一番话  ，道出了蚂蚁数科AI结构上的真实“野心”：

AI的真正价值不但在于手艺的先进性  ，更在于能否深入工业一线、解决现实问题 。

△蚂蚁数科CEO赵闻飙

之以是会有这番言论  ，是由于这个AI降生的地方  ，正是在金融行业这个最重大、数据门槛最高的营业场景  ，它经受住了比任何果真榜单都严酷的磨练——

从登榜到开源  ，从金融到各行各业  ，蚂蚁数科正在用一套务实的要领论  ，回覆工业AI怎样真正用起来 。

从一场非共识的死磕提及

让我们先把时间拨回到2024年头 。

那是百模大战打得最凶的时间  ，市面上的AI公司大多在做两件事：要么在刷种种通用榜单  ，证实自己的模子智商有多高；要么在做Chatbot  ，试图让AI变得更像一个陪聊同伴 。

但蚂蚁数科的CEO赵闻飙和他的团队的做法  ，却显得有些“格格不入”——

一头扎数据门槛最高、合规要求最严的金融领域  ，这个被普遍以为是AI落地的“深水区” 。

这个战略从外貌上来看是一点也不性感的  ，它意味着团队必需要与“两高一长”相伴：高危害、高投入、长回报周期 。

由于这里没有“差未几”  ，只有“百分百” 。一个过失的回覆不但仅是用户体验下降这么简朴  ，更可能意味着巨额资金的损失  ，甚至是羁系的红牌罚下 。

金融场景的极端重大性  ，体现在三个维度：

数据高度敏感且孤岛化：客户资产、生意流水、风控规则等要害数据疏散在多个系统  ，互不买通；营业逻辑极其严谨：如“重点客户”不是模糊标签  ，而是“本季度活跃度大于80分”的明确界说；合规要求近乎苛刻：所有AI推理必需可诠释、可审计、可回溯  ，不允许“黑箱决议” 。

每一项对AI来说都是老浩劫的问题 。

换言之  ，一个AI若是能精准地搞定最难领域的问题  ，那它再身处别的领域时就会变得从从容容游刃有余 。

但蚂蚁数科偏偏选择了死磕  ，事实证实  ，这场豪赌  ，他们赢了 。

由于最新的效果单显示：蚂蚁数科的效劳已经笼罩了100%的国有股份制银行  ，以及凌驾60%的地方性商业银行 。

可以说中国金融系统的毛细血管里  ，已经流淌着蚂蚁数科的代码 。

不但云云  ，他们还悄然跻身了IDC《中国智能体开发平台2025年厂商评估》的向导者象限  ，意味着在市场份额和手艺实力上  ，他们已经站到了第一梯队 。

但光有战略定力是不敷的  ，AI生长到现在的阶段  ，更看重的好欠好用 。

在宁波银行  ，双方相助打造的智能化决议系统  ，便彻底突破了古板金融效劳的知识孤岛 。

已往  ，客户司理面临一个重大的投资咨询  ，需要在多个系统间往返切换  ，谜底经常是模糊的、滞后的 。

新系统通过“妄想-检索-推理”的智能机制  ，实现了从模糊匹配到精准推理的跨越 。重大问题回覆准确率从68%跃升至91%  ，响应速率进入百毫秒级 。

更要害的是  ，系统能清晰泛起推理历程与数据泉源  ，在强羁系的金融场景中实现AI黑箱白化 。

上海银行推出的AI手机银行  ，则是另一种维度的刷新 。

它以对话即效劳为焦点  ，用户通过自然语言交互即可办理转账、理财咨询、养老金盘问等营业 。这不再是简朴的功效堆砌  ，而是体验的重构  ，从“人找效劳”到“效劳找人” 。

配合千人千面的个性化推荐与适老化设计  ，它已经成为了行业数智化转型的典范样本 。

已经从金融级外溢到了工业级

金融领域的乐成实践  ，为蚂蚁数科积累了可迁徙的工业AI要领论  ，也推动其能力向更多民生领域延伸 。

在南京  ，蚂蚁数科与南京公交联合打造的公交智能体小蓝鲸  ，即是这一能力外溢的典范案例 。

它将金融领域验证过的“妄想-检索-推理”逻辑  ，应用到了都会交通的重大系统中 。

从剖析客流到天生线路  ，再到输出经济可行性报告  ，小蓝鲸展现的是一种通用的、可迁徙的工业AI能力 。

210路公交车的开通  ，可谓是一下子把之前这片区域的公交线网空缺给填上了  ，单日最高客流达2168人次  ，晚年卡使用占比近50% 。

不但云云  ，类似210路这样在AI建议下开通的公交  ，在南京已经有30多个  ，还新增了84个招呼站！

据悉  ，这是海内首次将AI智能体手艺深度应用于公共交通调理系统  ，凭证站点、客流、线路等多维数据剖析  ，实现从履历决议到智能妄想的周全升级 。

能源领域  ，这种能力同样尖锐 。

蚂蚁数科的 EnergyTS 能源电力时序大模子  ，能够精准展望发电量和市场供需转变 。

在投前决议环节  ，它能将原本需要2–3天的人工投资测算  ，缩短为十余分钟  ，决议效率提升超60倍  ，已助力协鑫能科、霍普等企业实现数智化升级 。

由此可见  ，从最难的场景切入  ，延伸到更广的场景  ，用最硬的指标语言  ，这就是蚂蚁数科在已往一年里上演的非共识剧本 。

还敢按效果付费

手艺再牛  ，若是卖不出去  ，也是白搭 。

在To B的软件市场  ，古板的收费模式无非两种：要么按项目制收费  ，要么是按订阅制收费 。

但这两种模式都有痛点：甲方以为我花了钱  ，万一效果欠好怎么办？乙方以为我投入了这么多人力  ，利润薄如刀片 。

蚂蚁数科在付费模式上接纳的做法也是一种非共识的打法——按效果付费 。

这种模式  ，极大地降低了中小机构应用AI的门槛和危害 ？突Р辉傩枰蝗范ǖ氖忠赵毒奥虻  ，而是为确定的营业效果付费 。

这就倒逼了手艺提供商必需真正深入营业一线  ，明确客户的痛点  ，将手艺能力转化为可量化的商业价值 。这是一种对自身能力的极端自信  ，也是一种对工业同伴的真诚认真 。

要规；厥迪终庵帜Ｊ  ，单打独斗是行欠亨的  ，蚂蚁数科深谙这一原理  ，因此  ，生态共荣  ，成为它必定选择 。

据相识  ，阻止今年  ，蚂蚁数科已与300家相助同伴建设深度相助  ，配合效劳超13000家终端客户 。

在这次的大会上  ，蚂蚁数科正式升级了“星澜妄想”  ，从手艺赋能、运营支持、商机共享、资金帮助四个维度  ，周全提升同伴能力  ，推动整个生态的全域升级 。

一位相助同伴在现场分享  ，今年其30%的营收来自与蚂蚁数科的相助营业 。这不但仅是数字  ，更是市场对这套“手艺+生态+商业化”组合拳的有力投票 Ｍ槊峭ü嘀  ，沉淀出了一套AI赋能笔直场景的要领论  ，配合推动工业AI的规；涞 。

这种生态的视野  ，甚至延伸到了全球 。

蚂蚁数科的手艺计划  ，已效劳南洋商业银行、渣打银行等超百家外洋金融机构 。今年10月  ，其入选香港金融治理局天生式AI沙盒项目  ，为沙盒提供AI智能体效劳与AI清静产品 。

这标记着源自中国严苛金融场景打磨出的AI计划  ，正获得国际市场的认可  ，展现出强盛的全球竞争力 。

在通用AI的喧嚣之后  ，工业AI的务实革命才刚刚最先；而这场革命的主角  ，必将是那些敢于用效果语言的实干者 。

— 完 —

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