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杨剑昌
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猫眼影戏记者 臧某 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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