在第二届CCF中国数据大会上，蚂蚁数科宣布了一项重大举措：开源其数据智能体核心技术——Agentar-SQL系列。这一决定引发了AI领域的广泛关注，因为该技术曾在全球权威的NL2SQL评测基准BIRD-Bench上以双料第一的成绩超越谷歌、亚马逊等国际科技巨头，并持续霸榜超两个月。
此次开源内容不仅涵盖实时文本转SQL框架的全套论文、代码和模型，还包含详细的使用指南。未来，蚂蚁数科计划进一步开放数据库理解与挖掘、行业知识挖掘、实时多轮交互等技术框架，形成覆盖数据全链路能力的开源体系。这一举措被视为中国AI技术从技术竞争转向生态共建的重要转折点。
自然语言转SQL技术在实际应用中面临四大挑战：人类口语的模糊性、行业专业知识的注入、复杂数据库结构的解析以及精准SQL语句的生成。蚂蚁数科通过系统化工程方法突破这些瓶颈，其核心思想并非追求单一模型的完美表现，而是让AI真正服务于生产需求。在某头部城商行的试点中，该技术将查询准确率提升至92%，较传统方案提高三倍以上。
蚂蚁数科的AI战略路径显得与众不同。当行业普遍聚焦通用大模型刷榜或聊天机器人开发时，该公司选择深耕金融这一数据门槛最高、合规要求最严的领域。金融场景的特殊性体现在数据孤岛化、业务逻辑严谨性和合规可解释性三大维度，任何决策失误都可能引发巨额资金损失或监管处罚。这种"高风险、高投入、长周期"的战略选择，使其技术具备了极强的场景迁移能力。
技术实力已通过市场检验得到充分验证。目前，其服务已覆盖全部国有股份制银行及60%以上地方商业银行，在IDC《中国智能体开发平台评估》中跻身领导者象限。具体案例显示，与宁波银行合作的智能决策系统将复杂问题回答准确率从68%提升至91%，上海银行的AI手机银行则实现了从"人找服务"到"服务找人"的体验重构。
金融领域的成功经验正在向更多民生领域延伸。在南京公交系统中，基于"规划-检索-推理"逻辑开发的智能体小蓝鲸，已建议开通30余条公交线路并新增84个招呼站，其中210路公交车单日客流达2168人次，老年卡使用占比近半。能源领域，EnergyTS大模型将投资测算时间从2-3天压缩至十余分钟，决策效率提升60倍，已助力多家企业完成数智化转型。
商业化模式创新同样引人注目。蚂蚁数科打破传统项目制或订阅制收费模式，推出按效果付费机制。这种模式要求技术提供商必须深度理解业务痛点，将技术能力转化为可量化的商业价值。为支撑这种模式规模化落地，公司升级"星澜计划"，通过技术赋能、运营支持等四维体系，与300家合作伙伴共同服务超1.3万家终端客户。某合作伙伴现场透露，其30%营收来自与蚂蚁数科的合作业务。
国际市场拓展取得突破性进展。该技术方案已服务南洋商业银行、渣打银行等超百家海外机构，今年10月入选香港金融管理局生成式AI沙盒项目。这标志着中国严苛金融场景打磨出的AI方案，正在获得全球市场的认可。从金融级应用到产业级覆盖，从技术开源到生态共建，蚂蚁数科正以独特路径重塑产业AI的发展范式。
