在第九届数字中国建设峰会上，蚂蚁集团首次以“Data+AI”为核心命题，系统性展示了从底层技术、数据资产治理到产业应用的全栈布局，标志着其数据战略从单纯的“要素流通”全面演进至“智能可信流转”的新阶段。
在普惠服务领域，蚂蚁集团通过将大模型能力引入生活场景，实现了AI能力的工具化落地。 医疗AI应用“蚂蚁阿福”累计服务超1亿用户，并与福州市卫健委联合发布“福州数字家医”智能体，赋能基层医疗; 全模态通用助手“灵光App”则凭借“闪应用”功能，支持用户在30秒内通过自然语言生成交互应用，目前已累计生成超3000万个。 此外，支付宝在就业、政务等场景持续渗透AI能力，GPASS智能眼镜技术框架则将“安全+AI”延伸至物理空间。
面向产业端，蚂蚁集团展示了Data+AI进入千行百业的实践路径。 蚂蚁数科推出DataX智能体数据生态平台，通过三层架构加速数据要素释放; 钱塘征信发布的“信用可信数据空间”，利用AI-native多智能体协同架构，将征信建模效率提升90%以上。 作为底层支撑，OceanBase数据库已适配向量检索等AI工作负载，服务超4000家客户。 针对数据融合中的安全挑战，蚂蚁密算推出“可信智能Fabric”架构，在保持密态计算性能开销仅为明文1.21倍的同时，构建起“基建供数、融合炼数、场景用数”的闭环。
此次集中亮相展示了蚂蚁集团在数据要素与大模型双轮驱动下的阶段性成果。随着数据价值从“可用”转向“智用”，这种以密态计算为信任底座、以AI智能体为应用载体的技术范式，将进一步加速产业AI转型，推动智能红利向社会各阶层普惠渗透。
蚂蚁集团百灵大模型推出Ling-2.6-flash Instruct模型，以高“智效比”引发关注。该模型总参数量达104B，但激活参数仅7.4B，在性能与效率间取得平衡，展现出均衡的技术表现。
蚂蚁集团在CVPR 2026 NTIRE挑战赛中，于“复杂真实场景鲁棒性样本测试”和“人脸增强异常检测”两赛道夺冠。该成果有助于提升支付、内容审核、金融认证等场景的风险识别能力。面对深度伪造与AIGC滥用加剧、检测模型在真实场景及多模态大模型迭代中准确率不足的挑战，这一突破为应对提供了重要技术支撑。
4月2日，蚂蚁集团与清华大学联合开源ClawAegis，这是首个覆盖OpenClaw全生命周期的安全防御插件，旨在系统性解决其安全与可靠性风险。该插件为自主智能体提供多维度、轻量化、即时干预的原生防护能力。随着OpenClaw等开源智能体框架的普及，其自动化能力背后的安全风险日益显现，包括skill投毒、记忆数据污染、意图被恶意诱导及执行高危操作等。
蚂蚁AI安全实验室对开源智能体框架OpenClaw进行安全审计，发现33个漏洞。最新版本已修复其中8个，包括1个严重、4个高危和3个中危漏洞。蚂蚁集团将持续关注其安全风险，支持AI智能体安全应用。
蚂蚁集团与上海交通大学联合发布F2LLM-v2系列Embedding模型，旨在打破语义表征领域的“英语中心主义”。该模型在权威评测MTEB榜单中横扫11项SOTA，展现统治级性能。作为全开源方案，它兼顾高性能与极致效率，为全球开发者提供先进的语义表征工具。
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