蚂蚁集团成立数字蚂力：技术驱动下的产业数字化新引擎

2025年12月6日 互联网

蚂蚁集团成立数字蚂力：技术驱动下的产业数字化新引擎

近日，蚂蚁集团正式宣布成立全资子公司”数字蚂力”，旨在通过人工智能、大数据、区块链等前沿技术，为金融、零售、制造、政务等多个领域提供数字化解决方案。这一战略布局标志着蚂蚁集团从消费互联网向产业互联网的深度转型，也反映了其通过技术赋能实体经济的决心。

一、数字蚂力的战略定位：技术驱动的产业数字化服务商

数字蚂力的核心定位是”技术驱动的产业数字化服务商”，其业务范围覆盖智能风控、数据中台、行业解决方案三大板块。与蚂蚁集团旗下支付宝、网商银行等面向C端的产品不同，数字蚂力更侧重于B端市场，通过技术输出帮助企业构建数字化能力。

1.1 智能风控：构建企业级安全防护体系

数字蚂力的智能风控系统基于蚂蚁集团多年积累的金融级风控技术，提供包括反欺诈、信用评估、交易监控在内的全流程风控服务。例如，其”蚁盾”风控平台已服务超过500家金融机构，通过机器学习算法实时识别异常交易，将欺诈损失率降低至0.01%以下。对于制造业企业，数字蚂力可定制供应链金融风控模型，帮助核心企业评估上下游供应商的信用风险，优化资金流转效率。

1.2 数据中台：打通企业数据孤岛

数据中台是数字蚂力的另一核心业务。通过构建统一的数据治理框架，企业可实现跨部门、跨系统的数据整合与共享。例如，某零售企业通过数字蚂力的数据中台，将线下门店、电商平台、会员系统的数据打通，形成360度用户画像，进而实现精准营销。技术实现上，数据中台采用分布式计算框架（如Apache Flink）处理实时数据流，结合数据湖（如Delta Lake）存储结构化与非结构化数据，支持SQL、Python等多语言查询。

1.3 行业解决方案：定制化技术赋能

数字蚂力针对不同行业提供定制化解决方案。在政务领域，其”城市大脑”平台已落地杭州、上海等城市，通过物联网设备采集交通、环境数据，结合AI算法优化信号灯配时，使高峰时段拥堵指数下降15%。在制造业，数字蚂力推出”工业互联网平台”，集成设备联网、质量检测、预测性维护等功能，帮助某汽车工厂将设备故障率降低30%，年节约维护成本超千万元。

二、技术底座：蚂蚁集团的硬核实力支撑

数字蚂力的技术能力源于蚂蚁集团多年的技术积累。其核心团队来自蚂蚁智能引擎、达摩院等部门，拥有超过200项AI相关专利。技术架构上，数字蚂力采用”云原生+AI”的混合架构，支持私有化部署与公有云服务。

2.1 分布式计算框架：支撑大规模数据处理

数字蚂力使用蚂蚁自研的分布式计算框架”SOFAStack”，支持PB级数据的高效处理。例如，在某银行的风控场景中，SOFAStack可在秒级内完成千万级用户的信用评分计算，较传统系统提速50倍。代码层面，其核心模块采用Go语言编写，通过gRPC实现微服务间通信，结合Kubernetes进行容器化部署。

  1. // 示例：基于SOFAStack的微服务调用
  2. package main
  4. import (
  5.     "context"
  6.     "log"
  7.     "time"
  9.     "github.com/sofastack/sofa-rpc-go/client"
  10.     "github.com/sofastack/sofa-rpc-go/config"
  11. )
  13. type RiskService interface {
  14.     Score(ctx context.Context, userID string) (float64, error)
  15. }
  17. func main() {
  18.     cfg := config.NewClientConfig()
  19.     cfg.SetServiceName("risk-service")
  20.     cfg.SetDirectURL("bolt://127.0.0.1:12200")
  22.     client, err := client.NewClient(cfg)
  23.     if err != nil {
  24.         log.Fatal(err)
  25.     }
  27.     service := client.GetProxy().(RiskService)
  28.     score, err := service.Score(context.Background(), "user123")
  29.     if err != nil {
  30.         log.Fatal(err)
  31.     }
  32.     log.Printf("User score: %f", score)
  33. }

2.2 隐私计算：保障数据安全

在数据共享场景中，数字蚂力采用隐私计算技术（如多方安全计算、联邦学习），确保数据”可用不可见”。例如，在医疗领域，其”医联体”平台通过联邦学习，使多家医院可在不共享原始数据的情况下联合训练疾病预测模型，模型准确率提升12%。

三、对开发者的启示：技术输出与生态共建

数字蚂力的成立为开发者提供了新的机遇。其一，技术输出层面，数字蚂力已开放部分AI模型（如OCR识别、NLP文本分析），开发者可通过API调用快速集成功能。其二，生态共建层面，数字蚂力推出”开发者计划”，提供技术培训、联合解决方案开发等支持。

3.1 开发者如何接入数字蚂力服务

开发者可通过蚂蚁集团开放平台申请数字蚂力服务。以OCR识别为例，接入流程如下：

  1. 注册蚂蚁开放平台账号；
  2. 创建应用并申请OCR API权限；
  3. 获取AccessKey与SecretKey；
  4. 调用API上传图片并获取识别结果。
  1. # 示例：调用数字蚂力OCR API
  2. import requests
  3. import base64
  5. def ocr_recognize(image_path):
  6.     url = "https://api.antgroup.com/ocr/v1/recognize"
  7.     headers = {
  8.         "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN",
  9.         "Content-Type": "application/json"
  10.     }
  11.     with open(image_path, "rb") as f:
  12.         img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
  13.     data = {
  14.         "image": img_base64,
  15.         "type": "general"
  16.     }
  17.     response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
  18.     return response.json()
  20. result = ocr_recognize("invoice.jpg")
  21. print(result)

3.2 企业数字化升级的建议

对于计划进行数字化升级的企业，建议从以下三方面入手：

  1. 数据治理优先：建立统一的数据标准与治理流程，避免”数据孤岛”；
  2. 分步实施：优先解决核心业务痛点（如风控、营销），再逐步扩展至全链条；
  3. 技术选型：选择可扩展的技术架构，如云原生、微服务，降低后期维护成本。

四、未来展望：技术赋能实体经济的长期价值

数字蚂力的成立是蚂蚁集团”技术输出”战略的重要一步。短期来看，其将通过智能风控、数据中台等产品帮助企业降本增效；长期而言，数字蚂力有望成为产业数字化的基础设施提供商，推动数字经济与实体经济的深度融合。

对于开发者，数字蚂力提供的不仅是技术工具，更是一个参与产业数字化浪潮的入口。通过与其生态合作，开发者可接触到金融、制造、政务等领域的真实场景，积累跨行业技术经验。对于企业，数字蚂力的解决方案可帮助其快速构建数字化能力，在竞争中占据先机。

蚂蚁集团成立数字蚂力，既是技术积累的自然延伸，也是响应国家”数字中国”战略的主动作为。在数字经济成为经济增长新引擎的背景下，数字蚂力的探索或将为产业数字化提供新的范式。

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