在2026 Inclusion·外滩大会上，蚂蚁集团首次系统性地展示了其在人工智能领域的完整布局。从底层大模型到面向消费者和企业的智能体应用，再到具身智能机器人，蚂蚁正在构建一条覆盖数字世界与物理世界的AI全链路。
模型层是蚂蚁AI战略的底座。百灵模型已迭代至Ling 3.0，产品线包括通用模型Ling-3.0-flash、轻量模型Ling-3.0-tiny，以及面向多模态和金融场景的Ling-3.0-flash-VL与Ling-3.0-flash-Fin。其中，Ling-3.0-flash总参数为1240亿，每个Token仅激活51亿参数；轻量版Ling-3.0-tiny总参数79亿，每Token激活13亿参数。Ling-3.0-flash使用了超过1万个交互式环境进行训练，重点强化工具调用和复杂任务执行能力。这一设计思路表明，蚂蚁在模型策略上不仅关注参数规模，更注重控制推理成本，以推动模型进入真实业务场景。
面向普通用户，蚂蚁已形成阿福与阿宝两个核心产品。阿福聚焦医疗健康领域，用户数已达1.5亿，日均健康咨询约2000万次，服务覆盖挂号、导诊、报告解读和诊后管理。阿宝则覆盖餐饮、出行、文旅和政务等场景，已完成万余项服务的AI化适配，定位为App之上的任务入口——用户只需表达意图，智能体在后台完成服务调用、下单和支付。
面向企业市场，蚂蚁数科将智能体开发平台Agentar升级为“商业智能体超级工厂”。Agentar首批预置约200个岗位级数字专家模板及数百项行业技能，企业可据此组装智能体并嵌入客服、营销、风控和研发等流程。蚂蚁数科CEO赵闻飙披露，过去两年蚂蚁数科整体业务年均增长接近50％，AI To B业务增速达到三位数。
在具身智能领域，蚂蚁推出灵波通用大脑，不直接制造机器人本体，而是提供统一的模型和技能系统以驱动不同形态的机器人。外滩大会现场，搭载灵波的机器人可在80厘米宽的药房货架通道间完成药品识别与分拣，无需改造药房环境。该大脑同样可进入物流仓库和工业生产线。
蚂蚁的差异化路径在于将AI嵌入具体行业的真实业务流程。金融与医疗是其优先选择的两个领域，前者涉及信贷、保险、投研和风控，后者连接挂号、问诊、检查、用药和随访。这些场景对模型的行业理解、权限管理和合规能力提出更高要求，也构成了模型之外的实际落地门槛。蚂蚁过去在支付、账户、风控及金融服务领域积累的能力，以及与企业、医疗机构和小微企业的连接，正在成为其智能体时代的落地基础。
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