当前位置：首页 → 电脑软件 → 樊振东需通过资格赛获奥运参赛席位 → 华球直播 v9.383 安卓汉化版
v6.449.6143 安卓版
v3.410.6841.522213 安卓汉化版
v8.678.6237.604424 IOS版
v3.407.2638.646909 安卓汉化版
v6.318.5465 PC版
v2.813.1692 安卓最新版
v5.29.169.574601 安卓汉化版
v9.78 IOS版
v7.47.2220.858252 安卓最新版
v7.492 最新版
v1.967.1476 PC版
v6.989.9565 安卓汉化版
v6.112 安卓汉化版
v1.579.5721.774215 PC版
v6.900.367 安卓版
v9.69.411 安卓免费版
v2.215.8464.48970 安卓汉化版
v3.969.7974 安卓最新版
v2.294.2517.962717 安卓最新版
v2.41 安卓最新版
v8.742.703 IOS版
v6.601.5948.515460 安卓版
v8.824.3497 安卓免费版
v7.742.2298 PC版
v7.311 安卓汉化版
v6.21 IOS版
v1.921.3693 安卓汉化版
v4.912.9712 安卓汉化版
v9.534.5211 安卓版
v2.937.7426 IOS版
v9.424 安卓最新版
v6.141.3127.955617 安卓最新版
v6.975.4833 安卓免费版
v5.51.928 安卓最新版
v5.243.3290.263001 安卓版
v2.450 PC版
v7.658 安卓汉化版
v9.929.6.397451 最新版
v6.962.7740.531737 安卓汉化版
v6.3.4470.903491 安卓最新版
v1.533.4879.43536 安卓版
v6.952.7087 安卓免费版
v6.936.6552 安卓汉化版
v6.641 安卓汉化版
v5.537 安卓汉化版
v9.325 安卓版
v4.804.4524 PC版
v5.282.8145 最新版
v6.695.4558 最新版
v2.194 安卓免费版
v4.869.8523.653042 安卓汉化版
v1.919.6195 安卓最新版
v6.840.2652.405986 安卓版
v4.557.3921 安卓最新版
v3.152.668 PC版
v9.678.7602 安卓版
v9.68.9554 安卓最新版
v3.70.2863.32828 安卓免费版
v5.64.8262.861885 安卓最新版
v5.423 安卓汉化版
v3.91.7536.358383 安卓汉化版
v8.957.4777 安卓汉化版
v1.788 安卓免费版
v9.840.2562 安卓汉化版
v2.366.2406 IOS版
v9.478.8147.296676 IOS版
v8.42.2954.685270 安卓版
v4.867.5874.935021 安卓汉化版
v5.529.1057.467938 IOS版
v2.965 安卓最新版
v6.931.3742 安卓免费版
v3.720.8693.725635 安卓汉化版
v5.903.9545 安卓汉化版
v9.61 PC版
v1.778.1078 最新版
v7.118.6579 安卓版
v8.698.6714.626679 IOS版
v4.211.6086 安卓版
v4.336.3491.203244 IOS版
v5.230.1803.592656 IOS版
华球直播
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榜单超过两个月的国产AI，这一次选择了高调开源
如此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关键技术——Agentar-SQL系列。
此次开源不仅包含实时文本转SQL（Text-to-SQL）框架的全套论文、代码、模型和使用指南，后期还将陆续开源数据库理解与挖掘、行业知识挖掘、实时多轮交互技术框架，覆盖意图理解、业务理解到数据理解的全链路数据能力。
如果你关注AI数据分析领域，大概率听说过BIRD-Bench。这是目前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%），双料第一的成绩登顶一举超越了谷歌、亚马逊等国际科技巨头。
自然语言转SQL（NL2SQL）在实际落地中面临四大严峻挑战：理解模糊多义的人类口语、注入庞大的行业专业知识、解析复杂的数据库结构与关联，以及生成准确无误的复杂SQL语句。这些挑战意味着，简单的模型“套壳”远不足以满足企业级应用的可靠性与准确性要求。
蚂蚁数科的Agentar-SQL核心思想在于，不是追求单一“完美”的SQL生成，而是通过系统化工程方法，真正让AI赋能生产，让数据结果懂需求、懂业务。在某头部城商行试运营期间，蚂蚁数科Agentar SQL多个工具的平均查询准确率超92%，较传统查询方案提升超3倍。
但这样的成绩，还不足以形容蚂蚁数科。
一直以来，蚂蚁数科的AI发展可谓非常“低调”。如果深挖今年的动作会发现，蚂蚁数科的AI版图已经非常成熟与丰富，走出了一条中国AI“非常识”但又价值巨大的新路径。
蚂蚁数科CEO赵闻飙近日在生态伙伴大会上的一番话，道出了蚂蚁数科AI布局上的真实“野心”：
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
之所以会有这番言论，是因为这个AI诞生的地方，正是在金融行业这个最复杂、数据门槛最高的业务场景，它经受住了比任何公开榜单都严酷的考验——
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方法论，回答产业AI如何真正用起来。
从一场非共识的死磕说起
让我们先把时间拨回到2024年初。
那是百模大战打得最凶的时候，市面上的AI公司大多在做两件事：要么在刷各种通用榜单，证明自己的模型智商有多高；要么在做Chatbot，试图让AI变得更像一个陪聊伙伴。
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，这个被普遍认为是AI落地的“深水区”。
这个战略从表面上来看是一点也不性感的，它意味着团队必须要与“两高一长”相伴：高风险、高投入、长回报周期。
因为这里没有“差不多”，只有“百分百”。一个错误的回答不仅仅是用户体验下降这么简单，更可能意味着巨额资金的损失，甚至是监管的红牌罚下。
金融场景的极端复杂性，体现在三个维度：
数据高度敏感且孤岛化：客户资产、交易流水、风控规则等关键数据分散在多个系统，互不打通；业务逻辑极其严谨：如“重点客户”不是模糊标签，而是“本季度活跃度大于80分”的明确定义；合规要求近乎苛刻：所有AI推理必须可解释、可审计、可回溯，不允许“黑箱决策”。
每一项对AI来说都是老大难的问题。
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，事实证明，这场豪赌，他们赢了。
因为最新的成绩单显示：蚂蚁数科的服务已经覆盖了100%的国有股份制银行，以及超过60%的地方性商业银行。
可以说中国金融体系的毛细血管里，已经流淌着蚂蚁数科的代码。
不仅如此，他们还悄然跻身了IDC《中国智能体开发平台2025年厂商评估》的领导者象限，意味着在市场份额和技术实力上，他们已经站到了第一梯队。
但光有战略定力是不够的，AI发展到现在的阶段，更看重的好不好用。
在宁波银行，双方合作打造的智能化决策系统，便彻底打破了传统金融服务的知识孤岛。
过去，客户经理面对一个复杂的投资咨询，需要在多个系统间来回切换，答案常常是模糊的、滞后的。
新系统通过“规划-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。复杂问题回答准确率从68%跃升至91%，响应速度进入百毫秒级。
更关键的是，系统能清晰呈现推理过程与数据来源，在强监管的金融场景中实现AI黑箱白化。
上海银行推出的AI手机银行，则是另一种维度的革新。
它以对话即服务为核心，用户通过自然语言交互即可办理转账、理财咨询、养老金查询等业务。这不再是简单的功能堆砌，而是体验的重构，从“人找服务”到“服务找人”。
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型样本。
已经从金融级外溢到了产业级
金融领域的成功实践，为蚂蚁数科积累了可迁移的产业AI方法论，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，便是这一能力外溢的典型案例。
它将金融领域验证过的“规划-检索-推理”逻辑，应用到了城市交通的复杂系统中。
从分析客流到生成线路，再到输出经济可行性报告，小蓝鲸展现的是一种通用的、可迁移的产业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白给填上了，单日最高客流达2168人次，老年卡使用占比近50%。
不仅如此，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，这是国内首次将AI智能体技术深度应用于公共交通调度系统，根据站点、客流、线路等多维数据分析，实现从经验决策到智能规划的全面升级。
能源领域，这种能力同样锋利。
蚂蚁数科的 EnergyTS 能源电力时序大模型，能够精准预测发电量和市场供需变化。
在投前决策环节，它能将原本需要2–3天的人工投资测算，缩短为十余分钟，决策效率提升超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，用最硬的指标说话，这就是蚂蚁数科在过去一年里上演的非共识剧本。
还敢按效果付费
技术再牛，如果卖不出去，也是白搭。
在To B的软件市场，传统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：甲方觉得我花了钱，万一效果不好怎么办？乙方觉得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采取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的门槛和风险。客户不再需要为不确定的技术前景买单，而是为确定的业务结果付费。
这就倒逼了技术提供商必须真正深入业务一线，理解客户的痛点，将技术能力转化为可量化的商业价值。这是一种对自身能力的极度自信，也是一种对产业伙伴的真诚负责。
要规模化地实现这种模式，单打独斗是行不通的，蚂蚁数科深谙这一道理，因此，生态共荣，成为它必然选择。
据了解，截至今年，蚂蚁数科已与300家合作伙伴建立深度合作，共同服务超13000家终端客户。
在这次的大会上，蚂蚁数科正式升级了“星澜计划”，从技术赋能、运营支持、商机共享、资金扶持四个维度，全面提升伙伴能力，推动整个生态的全域升级。
一位合作伙伴在现场分享，今年其30%的营收来自与蚂蚁数科的合作业务。这不仅仅是数字，更是市场对这套“技术+生态+商业化”组合拳的有力投票。伙伴们通过合作，沉淀出了一套AI赋能垂直场景的方法论，共同推动产业AI的规模化落地。
这种生态的视野，甚至延伸到了全球。
蚂蚁数科的技术方案，已服务南洋商业银行、渣打银行等超百家海外金融机构。今年10月，其入选香港金融管理局生成式AI沙盒项目，为沙盒提供AI智能体服务与AI安全产品。
这标志着源自中国严苛金融场景打磨出的AI方案，正获得国际市场的认可，展现出强大的全球竞争力。
在通用AI的喧嚣之后，产业AI的务实革命才刚刚开始；而这场革命的主角，必将是那些敢于用效果说话的实干者。
— 完 —
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论
