从支付宝“阿宝”看AI Agent如何重塑企业数字化

AI版支付宝内测引爆关注，AI Agent正从消费端向产业端渗透，企业数字化转型的下一个路口在哪？

昨天，一则消息在科技圈炸开了锅——AI版支付宝正在内测中，内部代号"宝计划"，搭载名为"阿宝"的AI助手。这被业界称为"支付宝20年来最史诗级的改版"。

从曝光的截图看，AI版支付宝彻底重构了交互界面：首页不再是密密麻麻的功能图标，而是简化为"资产"和"阿宝"两个核心板块。用户可以直接通过对话完成转账、理财、出行等操作，AI Agent成为整个超级应用的交互中枢。

彭博社率先爆料了这条消息，随后晚点LatePost、Tech星球等媒体跟进证实。蚂蚁集团官方对此"拒绝评论"，但知情人士透露，新版本上线后默认打开的仍是原版支付宝，用户可自行切换——"以一种留有余地的方式推进"。

这件事的意义，远不止于一个App的改版。

从"点菜单"到"对话式"：AI Agent正在重写人机交互

支付宝这次改版的核心逻辑是什么？用一句话概括：从"人找功能"变成"功能找人"。

过去二十年，超级App的设计语言一直是"菜单+搜索"。用户想做什么，得先在密密麻麻的图标中找到对应的入口。而AI Agent版的逻辑完全不同——用户只需要用自然语言说出需求，AI自主理解意图、调用服务、完成操作。

这不仅仅是交互方式的改变，更是从"工具"到"助手"的范式跃迁。

外滩大会上，香港科技大学校董会主席沈向洋曾预判："未来超级应用方向就是AI Agent，ChatGPT很强大，但与Agent不一样。"支付宝的这步棋，正是将这一判断落到了实处。

支付宝的AI改造引发全民关注，背后折射出一个更深层的信号：AI正在从"尝鲜玩具"变成"基础设施"。

对于普通用户，AI意味着更便捷的服务体验。但对于企业，尤其是正在推进数字化转型的企业来说，这传递了一个更紧迫的信号——如果连拥有10亿用户的超级App都在全面拥抱AI Agent，那么传统企业的数字化系统还能停留在"表单+报表"时代吗？

这正是当下很多企业面临的"AI焦虑"：知道AI很重要，但不知道怎么落地；知道大模型很强，但不知道怎么与现有业务系统融合；知道别人都在做，但自己无从下手。

我们在服务众多行业客户的过程中，发现企业AI落地普遍面临三个核心挑战：

第一，数据孤岛。大多数企业的业务数据分散在不同系统中，CRM、ERP、SCADA、IoT平台各自为政，AI模型无法获取全局视角，就像一个人只有碎片化的记忆，无法做出准确的判断。

第二，场景碎片化。每个行业、每个企业的业务场景都是独特的。制造业关心的质量检测、能源行业关注的能耗优化、园区管理需要的安防联动……通用大模型面对这些垂直场景时，往往"懂谈话不懂行话"。

第三，安全与合规。Anthropic刚刚宣布将于7月8日起对Claude实施实名刷脸认证——AI安全治理正在从企业自愿走向监管强制。企业核心数据如果直接调用公有云大模型API，数据隐私和合规风险不可忽视。

应对这些挑战，需要的不只是一个AI模型接口，而是一套完整的AI基础设施——这正是AI中台的核心价值。

数智索AI中台提供从数据接入、模型训练、推理服务到知识库管理的全链路能力：

多源数据融合。AI中台向下对接物联中台和数据中台，打通IoT设备数据、业务系统数据、外部行业数据，为企业AI提供高质量的数据底座。

场景化模型服务。内置模型训练和推理引擎，支持私有化部署主流大模型（DeepSeek、Qwen等），结合企业专属知识库，让AI真正"懂业务"。数智索已率先利用DeepSeek大模型赋能核心业务场景，实现从通用AI到行业AI的跨越。

安全可控。支持全栈私有化部署，数据不出企业边界，满足最严格的合规要求。在AI安全治理从"自愿"走向"强制"的大趋势下，私有化部署正成为越来越多企业的首选方案。

支付宝的"阿宝"只是一个开始。当AI Agent渗透进每一个行业、每一个场景，企业数字化的游戏规则将被彻底重写。

就像十多年前移动互联网的到来一样，AI Agent的浪潮不会等任何人准备好才登陆。关键不在于"要不要做"，而在于"怎么开始做"。

数智索深耕数字化与智能物联领域十余年，已服务50+标杆项目、覆盖10+行业场景。无论是智慧工厂的AI质检、智慧园区的碳排管理，还是智算中心的智能运维，我们都能提供端到端的AI落地解决方案。

AI时代已来，你准备好了吗？