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蚂蚁人工智能，如何用慢功夫啃下硬骨头，为普惠而生

来源：AI门户网时间：2026/4/23 22:43:32 共 2313 浏览

在人工智能的浪潮席卷全球，巨头们围绕通用大模型展开激烈“军备竞赛”的喧嚣中，蚂蚁集团选择了一条看似“缓慢”却极具差异化的路径。当外界目光聚焦于参数规模与算力储备时，蚂蚁正悄然将AI的根系，深深扎入支付、金融、医疗健康这些与亿万普通人生活息息相关的土壤。从“让看病更简单”的健康助手，到“让理财更简单”的智能管家，再到探索让机器拥有“聪明大脑”的具身智能，蚂蚁的人工智能战略，始终围绕一个核心命题展开：如何将前沿技术，转化为触手可及的普惠服务。这背后，是蚂蚁对自身使命的坚持，也是对AI未来形态的独特思考。

从支付到AI：一场始于“小胜”的长期主义征程

蚂蚁的人工智能之路，并非横空出世，而是其普惠金融基因在智能时代的自然延伸。多年来，从扫码支付到余额宝，蚂蚁的核心逻辑始终是降低小微群体获取优质服务的门槛。当AI时代来临，这一逻辑被赋予了新的内涵。

蚂蚁的AI战略有何独特之处？它与追逐通用大模型的巨头们有何不同？

答案在于其聚焦垂直、深挖场景的战略定力。与追求“全能”的通用大模型不同，蚂蚁选择在支付、金融、医疗健康这“三条腿”上深耕。CEO韩歆毅曾坦言，蚂蚁需要的不是“小而美”的创新，而是能支撑十年、拥有庞大用户基础和持久生命力的“大创新”。医疗健康领域便是一个缩影。面对优质医疗资源分布不均的痛点，蚂蚁通过AI健康助手“阿福”（前身为AQ），构建了从线上挂号、电子医保码到AI数字人云陪诊的服务闭环。其核心并非取代医生，而是作为医生的“AI分身”和用户的“健康伙伴”，7x24小时解答疑问，缓解医疗资源的时空错配。数据显示，阿福单日处理的健康疑问已超1000万个，月活用户突破3000万，其中50后、60后用户占比显著，精准切入了“银发经济”与基层健康服务的蓝海。

这种垂直深耕带来了数据与场景的双重壁垒。在医疗领域，蚂蚁投入近千人的医学团队进行高质量数据标注，并与国家医疗人工智能基地合作建立评测标准。这种“慢功夫”积累的专业数据与行业理解，构成了通用大模型短期内难以逾越的护城河。2024年，蚂蚁集团研发投入达234.5亿元，连续三年超过营收的10%，这些投入大量流向了人工智能、数据要素等前沿技术，为其垂直战略提供了坚实的底座。

技术矩阵：从“数字大脑”到“物理之手”的全面布局

蚂蚁的AI野心并不局限于手机屏幕内的虚拟服务。其技术布局呈现出从数字世界向物理世界拓展的清晰脉络，形成了“应用-平台-基础”的立体矩阵。

在应用层，三大AI管家（健康、理财、生活）是直接触达用户的窗口，累计服务用户已超1.3亿。在平台层，全模态通用AI助手“灵光”的推出，标志着其向AGI（通用人工智能）和生产力工具迈出了关键一步。其“自然语言30秒生成小应用”的功能，大幅降低了AI应用开发的门槛，是“让复杂变简单”理念的集中体现。

最引人瞩目的突破，发生在被视为AI“硬骨头”的具身智能领域。蚂蚁灵波公司开源的一系列模型，特别是LingBot-VLA，揭示了蚂蚁在机器人“大脑”层面的野心。

为何说蚂蚁灵波选择了一条“慢功夫”的真捷径？

传统机器人开发常依赖仿真数据，成本低但与现实存在“质感鸿沟”。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军指出，行业尚处“GPT-1时刻”，没有捷径。因此，团队选择了最“笨”却最扎实的路线：全部采用真实世界的机器人操作数据。他们从2023年开始，通过遥控操作9种不同构型的机器人，积累了长达20000小时的真实操作视频，并利用半自动标注生成精确的自然语言指令。这使其模型从“童年”就见识了物理世界的复杂性与多样性。

对比维度	传统仿真数据路径	蚂蚁灵波真实数据路径
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数据来源	计算机模拟环境生成	真实物理世界机器人操作
数据成本	较低，可并行大量生成	极高，需硬件与人力投入
与现实鸿沟	较大，存在“模拟器到真实”的迁移难题	极小，模型直接学习真实物理交互
泛化能力	对环境变化敏感，易失败	对机器人型号、摄像头视角、任务变化适应性强
发展理念	追求快速迭代与规模	用“慢功夫”啃硬骨头，验证真实世界的ScalingLaw

LingBot-VLA采用专家混合Transformer架构，如同为机器人配备了“大脑”（语义理解）与“小脑”（动作规划）协同工作的系统，并通过流匹配模型生成更丝滑连贯的动作。其成果是显著的：同一个“大脑”模型，可以驱动AgileX、Galaxea等不同“身体”的机器人，完成从桌面收纳到餐具清洁的复杂长序列任务。这验证了“一个大脑，多个身体”的规模化之道，为通用机器人的未来指明了方向。

生态协同：AI普惠的价值闭环与未来挑战

蚂蚁的AI布局并非孤立的技术探索，而是与其商业生态和社会责任紧密相连，试图构建一个可持续的价值闭环。

在金融领域，AI理财助理“蚂小财”不仅帮用户“盯盘”，还能“诊基”，提供个性化的风险解析。数据显示，在其深度服务过的用户中，资产配置合理程度提升了5%，频繁交易比例下降了60%。在产业端，蚂蚁的AI能力通过隐私计算、区块链等技术，助力企业数智化转型与跨境贸易，如Alipay+已链接全球超17亿消费者账户。

然而，这条道路也充满挑战。垂直模型的“深挖井”策略面临通用大模型能力下沉的“降维”压力。一旦后者在专业领域取得突破，并凭借流量优势覆盖，垂直玩家将直接承压。同时，数据安全与隐私保护，尤其是在医疗健康等敏感领域，是用户信任的基石，也是必须跨越的门槛。蚂蚁在灰度测试的AFU Claw智能体，旨在为用户提供拥有长期记忆的主动健康管理服务，其成功与否，很大程度上取决于用户是否敢将最私密的健康数据托付其中。

从让看病更简单的阿福，到让理财更简单的蚂小财，再到让机器人更“聪明”的LingBot，蚂蚁的人工智能画卷正徐徐展开。它不再仅仅是一个科技公司的技术故事，更是一个关于如何将最前沿的智能技术，转化为温暖而实用的社会服务的叙事。当行业追逐风口时，蚂蚁选择俯身深耕场景；当业界热衷谈论颠覆时，蚂蚁更关注如何解决那些具体而微的“不方便”。或许，人工智能的真正价值，不在于创造出多么炫酷的“黑科技”，而在于它是否能让偏远山区的老人也能便捷地问诊名医，是否能让普通家庭的理财规划更稳健，是否能让未来的机器助手真正理解并服务于人的需求。这条路注定没有捷径，需要持续的投入、对场景的敬畏以及对初心的坚守。蚂蚁的实践提示我们，在AI轰鸣向前的时代列车旁，那些为解决真实世界问题而默默夯实的“慢功夫”，或许才是通往未来的坚实轨道。