AI落地有多遠？支付寶用新APP交出答卷。
給AI下個「咖啡」的指令，它大概率會給你介紹咖啡的文化和市場，「聰明」一點的會推薦附近幾家咖啡店，進階「玩家」則懂得去呈現一些顧客店鋪、評分較高的單品，甚至是如何到達的路線。
但現在，你可以更進一步，透過AI助手完成購買咖啡的動作。
開啟支付寶新推出的AI獨立App「支小寶」，透過對話告訴它「幫我購買一杯瑞幸的冰拿鐵，到店取」，選擇杯型和溫度後就可以跳轉到相應的小程式點選進行購買。所有操作都在支小寶App內完成。
支小寶是個註重「你說我辦」的務實派，買一杯咖啡、訂一張機票、安排一次旅行這樣的小事，都能幫忙「跑腿」完成。
GPT為代表的大模型湧現後，關於如何從chat前進演化到work，業界仍處於探索的階段。
從很多AI產品的功能上看，側重聊天交流、輔助創作是主流。支小寶的產品邏輯則不同，作為一個AI生活管家，其以支付寶龐大的商業生態為基底，不走花裏胡哨的路線，主打一個實用。
按照螞蟻集團總裁韓歆毅的說法，從「拼參數」走向「拼套用」，支小寶的目的是為了讓AI融入平台、落入生活，為使用者提供好用、有用、用得起的服務。
支付寶作為國民App，套用場景大而全，也不可避免地會有復雜冗余的問題。把支付寶內部場景當做「磨刀石」，打磨這背後的數據、場景、技術，構建AI連線生活服務的全新可能性，或許才是支小寶的試圖達成的使命。
01 支付寶加速AI布局，推出AI獨立App「支小寶」
「支付寶推出的AI生活管家，希望讓洞悉世界的大模型，變成更懂使用者的小助理。」
說這話的是王翼飛，他是支小寶的產品負責人，在 9 月 5 號上海舉行的外灘大會上，他被好奇的人群圍了個水泄不通——大家迫切地想知道，支付寶籌備已久的這款AI套用到底有什麽不一樣。
和大眾對人工智能、大模型的普遍印象不同，支小寶不是什麽高深莫測的復雜科技，而是一個人人都能用的AI套用。
首先，找到支小寶就是一件很簡單的事情。可在各大個套用市場下載使用；同時，它內嵌在支付寶中，在支付寶App首頁下拉也能體驗。
其次，命令支小寶也不復雜。區別於傳統的圖形化使用者介面，支小寶采用全新的對話式互動，使用者下達口語指令後，不用再煩心尋找或輸入，就能簡單找到各種生活服務，實作更聰明的「你說我辦」。
還有一個其他套用做不到的「秘密」，就是支小寶的「管家感」。
連線支付寶生態，支小寶可透過對話快速訂票、點餐、打車、查詢附近吃喝玩樂等，說句話就能辦事。
通勤路上，騰不出手打字，用一句話喚出地鐵碼或公交碼，還可以輕松找到附近的共享單車；人沒到公司先讓讓AI買一杯咖啡或奶茶，到地兒了就能取；下班了懶得打字，可以動動嘴就打車回家，或是搜羅附近推薦的餐館、電影院等。
針對旅遊人群及車主，支小寶可根據使用者的時間、價格等特定需求，幾秒內快速查詢機票或火車票；可以根據即時位置，精準查詢附近最近的充電樁、加油站和停車場，並能智能客製當地的旅遊攻略。
在便民生活、醫療健康等領域，支小寶也能提供多項便捷實用的服務。比如說句話就可以充話費、查快遞、查上月消費、看醫保余額、異地就醫備案、給親友轉賬或發紅包、搜尋電子社保卡等。
基於支付寶豐富的服務生態，使用者只需要簡單說句話，便可喚起海量的極致服務。使用者點選首頁左下方的「隨身口令」按鈕，還能快速找到自己最常用的功能，找服務更簡單。
02 另一種浪潮方向：AI正融入互聯網平台
外灘大會第一天的支小寶采訪間，人頭攢動，十幾平方米的房間悶熱不已。和夏末上海天氣一樣熱的，還有和AI相關的一切。
「支小寶的產品定義到底是什麽？商業搜尋、語音助手？」
「如何求提高使用者的留存率？」
一個接一個的問題，令被訪人應接不暇，對於支小寶和支付寶在做AI時的選擇，大家有太多想要了解。
ChatGpt橫空出世後，大模型浪潮隨之呼嘯而來。人們開始好奇，中國的科技互聯網土壤能長出什麽樣的AI套用？
去年以來，支付寶依托螞蟻百靈大模型能力，面向民生服務、醫療健康、出行文旅等行業開放了AI行業解決方案。
現在，支付寶交出了一份更完整的答卷，在外灘大會上正式推出支小寶，這個擁有服務執行能力和智能陪伴能力的AI生活管家App。
對於ChatGpt 這樣的語言類大模型來說，對prompt 的準確性要求很高，即與大語言模型進行互動時提供明確的指令，並透過反復訓練才能得出理想答案。很多時候，prompt甚至可以成為一種與AI模型互動的「程式語言」。這往往意味著使用門檻較高。
在科技企業介入後，通用大模型爆發，同時我們看到了很多不同形態的AI套用：
釘釘上線「AI超級助理」，可呼叫釘釘幾乎所有功能；
微軟將Copilot（AI助手）嵌入Word、Excel等旗下辦公套用；
蘋果推出Apple Intelligence（蘋果智能），將AI與Siri結合……
這些探索，包括支付寶推出支小寶，都顯示了AI浪潮的另一種方向：不是推倒重建，而是將AI融入原有的平台，服務使用者原本就存在的需求。
還是點咖啡的例子，從喚起到購買，解決的是入口問題和商業閉環，但支小寶神奇的地方在於具有場景感知能力，根據使用者的日常習慣及使用場景，智能推薦專屬的服務。
「比如想點一杯咖啡，支小寶根據使用者習慣，和所在的地點特征，會主動推薦你習慣的口味；或是當你到了黃山，會自動推薦AI導遊、快速訂票等服務。」
使用者主動使用的次數越多，支小寶就會越懂你。每個人的生活習慣和需求都是獨特的，推動大模型從通用能力走向個人化套用，成為AI行業的核心命題之一。
和支小寶管家熟悉之後，使用者就會變得願意去分享自己的計劃和習慣。「一個不愛曬太陽的人，讓支小寶推薦周末出遊地，它肯定不會推薦爬山；告訴支小寶今天要多喝水，它就會根據你的習慣和健康需求來提醒你喝水。」
王翼飛表示，讓人人都擁有專屬的AI生活管家，想我所想，辦我所辦，正是支小寶努力打造的目標。
大模型不是一切，但它能真正智能地呼叫一切。這些「一切」在那些已融入生活的國民級產品和它已服務的萬千復雜場景裏。
「內生」於支付寶，這是支小寶的天然基因。對於支小寶來說，這就意味著不止於All in AI，而是AI in All。
03 支小寶的背後，是AI煥新支付寶
互聯網平台擁抱AI，是個具有挑戰性的系統性工程。
從純技術衍生的輕量工具產品，向有具體落地場景的深度產品融合演變，除了模型技術、參數、訓練數據、訓練方法之外，還需要靠譜、具有可行性的套用場景和可持續的生態，以及作為「燃料」基礎的優質大數據，比如醫療、政務領域的專業知識和數據。
中國的互聯網不缺大數據，但建立在大參數模型和巨量數據展現出來的AI套用，對數據的真實性要求嚴格。
比如，由於抓取平台數據語言類大模型在回答問題時，答非所問或編造答案的情況並不少見。這樣的情況會導致使用者的信任感及和服務的可信度都成為問題。
與支付寶深度繫結，足以保證支小寶在數據真實性和安全性上有保障。選擇支小寶的模式也表明，支付寶不追求大模型包打天下，更追求讓AI回歸服務內容。
從風格上看，這背後是支付寶的一貫態度——不追求聊天上的花哨，更追求落地套用的務實；不追求一枝獨秀，更追求生態共建的開放升級。
從支付寶誕生開始，它的定位就是服務老百姓，串起千巷百戶的大小商家、生意人。這是支付寶成為國民App的基礎，但一方面也造成了支付寶功能龐雜的問題，一些套用入口隱藏較深。
在小紅書上，用支付寶掛號、繳費、匯率換算、拍證件照等「攻略」層出不窮。明明都是「寶藏」功能，卻因為支付寶功能太過大而全，App 頁面展現有限，生生被埋沒了。
支小寶的出現，相當於讓平台服務「瘦身增肌」，讓支付寶使用者能輕裝上陣，探索一種讓生活服務更簡單和智能的新模式。
過去兩年，螞蟻以支付寶為核心加速AI套用布局，並在出行、政務、醫療、理財等場景都接入了AI，累計服務了億級使用者，百靈大模型的日均呼叫量超2億，日均處理千億級Tokens。
螞蟻的「AI First」戰略，也並非僅停留在支小寶，將AI深度套用於內部場景後，還在加速探索AI原生套用與智能體生態——
面向C端使用者，除了生活管家「支小寶」，還推出了AI金融管家「螞小財」、AI健康管家等；
面向行業，支付寶啟動智能體生態開放計劃，並推出智能體開發平台「百寶箱」。
此前，支付寶透過開放能力，已聯合行業推出一系列的智能體：浙江衛健委「安診兒」、上海市第一人民醫院「公濟小壹」、長沙政務服務平台「我的長沙」、江西贛服通數碼人客服「小贛事」等。
開放的智能體生態，是新商業時代的服務載體，但如同流動互聯網時代的小程式一樣，這不是一朝一夕能建成，也不是一己之力能承擔的。
支付寶啟動智能體生態開放計劃，正是希望透過開放流量、行業解決方案、智能體開發平台的能力等，助力更多商家機構，一起推開智能體商業時代的大門。正如螞蟻集團總裁韓歆毅在這次外灘大會上表示的那樣，支付寶開放生態已全面進入 AI 時代。
中國擁有足夠大的使用者規模，中國各行業的數碼化轉型有強烈需求，這是中國發展AI的天然優勢與支撐。大模型可以極大降低智能體的開發成本，讓邊際成本趨零，讓無數普通人和千行百業都能用上AI，讓昂貴高冷的服務走向大眾化。
AI長出「手和腳」，走入尋常百姓家，這或許是我們更期待的方向。
