在第二屆CCF中國數據大會上，螞蟻數科宣布了一項重大舉措：開源其數據智能體核心技術——Agentar-SQL系列。這一決定引發了AI領域的廣泛關注，因為該技術曾在全球權威的NL2SQL評測基準BIRD-Bench上以雙料第一的成績超越谷歌、亞馬遜等國際科技巨頭，并持續霸榜超兩個月。
此次開源內容不僅涵蓋實時文本轉SQL框架的全套論文、代碼和模型，還包含詳細的使用指南。未來，螞蟻數科計劃進一步開放數據庫理解與挖掘、行業知識挖掘、實時多輪交互等技術框架，形成覆蓋數據全鏈路能力的開源體系。這一舉措被視為中國AI技術從技術競爭轉向生態共建的重要轉折點。
自然語言轉SQL技術在實際應用中面臨四大挑戰：人類口語的模糊性、行業專業知識的注入、復雜數據庫結構的解析以及精準SQL語句的生成。螞蟻數科通過系統化工程方法突破這些瓶頸，其核心思想并非追求單一模型的完美表現，而是讓AI真正服務于生產需求。在某頭部城商行的試點中，該技術將查詢準確率提升至92%，較傳統方案提高三倍以上。
螞蟻數科的AI戰略路徑顯得與眾不同。當行業普遍聚焦通用大模型刷榜或聊天機器人開發時，該公司選擇深耕金融這一數據門檻最高、合規要求最嚴的領域。金融場景的特殊性體現在數據孤島化、業務邏輯嚴謹性和合規可解釋性三大維度，任何決策失誤都可能引發巨額資金損失或監管處罰。這種"高風險、高投入、長周期"的戰略選擇，使其技術具備了極強的場景遷移能力。
技術實力已通過市場檢驗得到充分驗證。目前，其服務已覆蓋全部國有股份制銀行及60%以上地方商業銀行，在IDC《中國智能體開發平臺評估》中躋身領導者象限。具體案例顯示，與寧波銀行合作的智能決策系統將復雜問題回答準確率從68%提升至91%，上海銀行的AI手機銀行則實現了從"人找服務"到"服務找人"的體驗重構。
金融領域的成功經驗正在向更多民生領域延伸。在南京公交系統中，基于"規劃-檢索-推理"邏輯開發的智能體小藍鯨，已建議開通30余條公交線路并新增84個招呼站，其中210路公交車單日客流達2168人次，老年卡使用占比近半。能源領域，EnergyTS大模型將投資測算時間從2-3天壓縮至十余分鐘，決策效率提升60倍，已助力多家企業完成數智化轉型。
商業化模式創新同樣引人注目。螞蟻數科打破傳統項目制或訂閱制收費模式，推出按效果付費機制。這種模式要求技術提供商必須深度理解業務痛點，將技術能力轉化為可量化的商業價值。為支撐這種模式規模化落地，公司升級"星瀾計劃"，通過技術賦能、運營支持等四維體系，與300家合作伙伴共同服務超1.3萬家終端客戶。某合作伙伴現場透露，其30%營收來自與螞蟻數科的合作業務。
國際市場拓展取得突破性進展。該技術方案已服務南洋商業銀行、渣打銀行等超百家海外機構，今年10月入選香港金融管理局生成式AI沙盒項目。這標志著中國嚴苛金融場景打磨出的AI方案，正在獲得全球市場的認可。從金融級應用到產業級覆蓋，從技術開源到生態共建，螞蟻數科正以獨特路徑重塑產業AI的發展范式。
