行业背景与核心使命 - 在全球经济不确定性加剧的背景下，新兴市场特别是亚太地区的跨境企业面临本地支付壁垒高企、全球流动性割裂、多市场资金管理能见度下降等挑战，这些障碍尤其制约了中小企业的市场拓展，并拉大了其与大型跨国企业的竞争差距 [2][18] - 金融科技产业在经历了移动支付和超级应用两个阶段后，正加速定义其3.0时代，其核心使命不仅是连接交易，更是让所有市场和所有企业获得经济增长的真实驱动力和过去仅属于跨国企业的全球触达能力 [2][18][20] 公司战略与愿景 - 蚂蚁国际正加速投资于以开放生态、多维度支付创新与可信安全科技为基础要素的Fintech 3.0愿景 [5][20] - 公司阐述了以AI为核心的金融科技战略，旨在助力企业应对周期波动、实现韧性增长 [4][20] - 公司自我定位为“金融科技连接器”，认为金融科技是未来商业体系的连接器，强调与银行、金融科技企业及各类跨境平台携手合作创造更大价值 [8][23] 生态互联互通 - 蚂蚁国际聚焦于推进公私营部门和跨领域合作，旨在在不同地区和新旧支付体系之间建立纽带，形成合规协同、低摩擦、高效率的全球支付生态 [6][21] - 其全球整合钱包网关服务Alipay+已与全球40家主流电子钱包和10多个国家二维码网络建立合作，覆盖100多个市场，通过标准化接口使全球超过1.5亿商户无需逐一适配各国支付系统即可无缝接入亚太主流支付方式 [6][21] - 2025年，Alipay+通过与万事达卡合作，实现了韩国Kakao Pay、中国香港AlipayHK及菲律宾GCash的用户通过NFC在卡组商户POS网络一拍即付，并与渣打银行率先实现了SWIFT系统上首个符合ISO 20222标准的银行到钱包直连交易 [7][22] - 企业端服务方面，万里汇（WorldFirst）用一个账户为中小企业链接100多种货币交易和超过130个国际电商平台，商户支付服务Antom则聚合超过300种传统和新兴支付方式 [6][21] 智能体支付与AI商业引擎 - 蚂蚁国际认为AI时代的经济是智能体经济，支付作为底层基础设施必须完善以支撑智能体协作网络高效运行 [9][24] - 公司于2024年开始发力智能体支付和智能体商业解决方案，同年6月推出Antom Copilot商户服务AI助理，经过2025年升级后，AI已全面应用于商户入驻、集成、争议处理、风控与支付成功率提升等环节 [9][24] - 公司同步建设了针对金融产业的AI即服务平台GenAI Cockpit，结合多元大模型、智能体开发管理架构、金融专业信息体系和安全底座，走向全栈商业运营智能体开发与协同，该平台已开始为马来西亚和巴基斯坦等国金融科技企业提供服务 [10][25] - Bettr AI信贷决策引擎已帮助东南亚和拉美地区客户将信贷策略部署周期从数周压缩至数分钟 [10][25] 实时结算与财资管理革新 - 实时全球支付结算（RTP）是Fintech 3.0的关键赛道，基于区块链的通证化解决方案可让企业实现全天候实时结算，降低传统银行网络的结算延迟和成本壁垒，并提升资金管理能见度 [10][25] - 自2024年开始，渣打、花旗、摩根大通、汇丰等主要银行与蚂蚁国际的平台科技部门展开了广泛的通证化存款合作 [11][26] - 公司开发了“鹰序”（Falcon）外汇需求AI预测大模型，2025年处理资金量达1.5万亿美元，帮助大客户AirAsia航空公司将外汇对冲成本降低了40%，该模型于2025年底在Github开源 [11][26] 可信安全科技 - 蚂蚁国际展示了新的智能眼镜支付方案Alipay+ GlassPay，新增虹膜核身支付功能，该方案已与几乎所有头部硬件厂商展开合作 [12][27][29] - 公司自研了AI SHIELD TRANSFORMER风控大模型，结合图、序列和表格三大模态处理技术，风控参数超过70亿，平均每分钟处理超过72万笔交易，高风险交易识别准确率超过95%，对深度伪造攻击拦截率达99.8%，并将支付成功率提高13.5% [15][30] - 公司依托全球11个高可用数据中心，大力投资于隐私计算架构，确保原始数据保留在本地，仅通过加密计算共享商业洞察 [15][30] - 2025年，公司联合TNG Digital、Alipay HK等合作伙伴发起“数字钱包守护者联盟”，推动安全科技共享与最佳实践交流 [15][30] 面向中小企业的产品 - 蚂蚁国际在新加坡金融科技节上推出了为中小企业打造的AI运营app EPOS 360，旨在让中小企业拥有与大型机构同等的洞察力与响应力 [16][31]

文章核心观点 - 蚂蚁国际首席执行官在2025年新加坡金融科技节上提出，金融科技产业已进入以AI为核心的3.0时代，其核心使命是成为“超级连接器”，通过开放生态、支付创新与可信安全科技，帮助所有企业（尤其是新兴市场及中小企业）克服经济动荡、获得增长驱动力和全球触达能力，弥合与大型跨国企业的竞争差距 [1][2][4][16] 行业背景与挑战 - 全球经济不确定性加剧，新兴市场特别是亚太地区的跨境企业面临本地支付壁垒高企、全球流动性割裂、多市场资金管理能见度下降等金融服务挑战，这些障碍制约了中小企业的市场拓展并拉大了与大型企业的竞争差距 [2] - 金融科技产业在经历了移动支付、超级应用两个阶段后，需要加速定义自己的3.0时代 [2] 战略愿景：Fintech 3.0 - 蚂蚁国际的Fintech 3.0愿景以开放生态、多维度支付创新与可信安全科技为基础要素，旨在成为“金融科技连接器” [4][6] - 金融科技的未来角色是“无形无界”的“超级连接器”，连接各种支付工具与账户、智能体与AI模型、交易流程与增长资源、小社群与大市场的增长潜力 [16] 生态：跨境、跨体系互联互通 - 致力于解决跨境支付破碎、不稳定、存在体系壁垒的瓶颈，通过推进公私营部门和跨领域合作，在不同地区和新旧支付体系间建立纽带，构建合规协同、低摩擦、高效率的全球支付生态 [5] - **全球整合钱包网关服务Alipay+**：已与全球40家主流电子钱包和10多个国家二维码网络合作，覆盖100多个市场，通过标准化接口让全球超过1.5亿商户无缝接入亚太主流支付方式 [5] - **企业端服务**：万里汇（WorldFirst）用一个账户为中小企业链接100多种货币交易和超过130个国际电商平台；商户支付服务Antom聚合超过300种传统和新兴支付方式，成为平台和大中商户跨境贸易的支付枢纽 [5] - **连接传统金融体系**：2025年，Alipay+通过与万事达卡合作，让韩国Kakao Pay、中国香港AlipayHK及菲律宾GCash的用户可通过NFC在卡组商户POS网络实现一拍即付；年中，与渣打银行率先实现了在SWIFT系统上的银行到钱包直连交易，这也是首个符合ISO 20222标准的跨系统支付方案 [6] 智能体支付：AI时代商业引擎 - AI时代的经济是智能体经济，支付作为底层基础设施需要完善以支撑智能体协作网络高效运行 [7] - 蚂蚁国际发力**智能体支付和智能体商业解决方案**，2024年6月推出Antom Copilot商户服务AI助理，2025年升级后AI全面应用于商户入驻、集成、争议处理、风控与支付成功率提升等环节 [7] - 公司同步建设针对金融产业的**AI即服务平台GenAI Cockpit**，结合多元大模型、智能体开发管理架构、金融专业信息体系和安全底座，提供全栈商业运营智能体开发与协同服务，已开始为马来西亚和巴基斯坦等国金融科技企业提供智能体定制、协同和管理服务 [8] - **Bettr AI信贷决策引擎**帮助东南亚和拉美地区客户将信贷策略部署周期从数周压缩至数分钟 [8] 实时结算：重写企业财资管理公式 - **实时全球支付结算（RTP）** 是Fintech 3.0的关键赛道，基于区块链的通证化解决方案可让企业实现全天候实时结算，降低传统银行网络的结算延迟和成本，并提升资金状况能见度与流动性管理质量 [8][9] - 2024年开始，渣打、花旗、摩根大通、汇丰等主要银行与蚂蚁国际平台科技部门展开广泛的**通证化存款（Tokenized Deposits, TD）** 合作 [9] - 针对外汇敞口管理，公司开发了 **“鹰序”（Falcon）外汇需求AI预测大模型**，2025年处理资金量达1.5万亿美元，帮助大客户AirAsia航空公司将外汇对冲成本降低了40% [9] - 2025年底，该AI预测大模型在Github开源，用于预测具有时间序列特征的数据 [9] 信任屏障：借力AI, 治理AI - 展示了新的智能眼镜支付方案**Alipay+ GlassPay**，在声纹核身外新增虹膜核身支付功能，已与几乎所有头部硬件厂商展开合作 [11][13] - 金融科技与安全科技一体两面，公司采用系统性防御策略，底层是自研的 **AI SHIELD TRANSFORMER风控大模型**，结合图、序列和表格三大模态处理技术，风控参数超过70亿 [14] - 该风控大模型平均每分钟处理超过72万笔交易，高风险交易识别准确率超过95%，对深度伪造攻击拦截率达99.8%，将支付成功率提高13.5% [14] - 大力投资于先进的**隐私计算**架构，依托全球11个高可用数据中心，确保原始数据保留在本地，仅通过加密计算共享商业洞察 [15] - 2025年联合TNG Digital、Alipay HK等合作伙伴发起“数字钱包守护者联盟”，推动安全科技共享与最佳实践交流 [15] 产品与商业影响 - 推出了为中小企业打造的**AI运营app EPOS 360**，旨在让中小企业拥有与大型机构同等的洞察力与响应力 [16] - 金融科技3.0能带来切实的商业结果和社会效益，为世界重写关于可信金融和普惠增长的答案 [16]

生成式AI对金融服务的影响 - 金融服务是数据与语言双密集型行业，生成式AI将全方位影响金融服务各领域，而非局限于单一环节 [1] - 未来人类员工与AI智能体将协同工作，大幅提升金融机构服务效率，推动普惠金融深入发展 [1] - 许多公司已在风险管理、反欺诈和客户体验优化等方面部署AI技术 [1] 支付智能体的发展趋势 - 支付智能体将迎来蓬勃增长，当前已能协助完成购买、预订及定金支付等操作 [1] - 多智能体正协同执行更复杂的任务，支付作为底层基础设施必须完善以支撑智能体协作网络高效运行 [1] - 支付智能体将进入快速发展阶段 [1] AI在个人及中小企业金融服务中的应用 - 未来每个人都将拥有专属AI理财助手，提供全天候在线服务、回答问题及量身定制的个性化建议 [1] - 生成式AI将在中小企业服务领域释放更大价值，让每个中小企业都有自己的CFO [1] - 蚂蚁集团推出的AI助手帮助企业轻松接入全球支付能力，实时追踪并优化各渠道支付成功率 [2] 蚂蚁集团的AI战略与实践 - 蚂蚁集团致力于用科技帮助中小微企业发展，在人工智能时代积极探索用AI为中小企业提供更普惠的服务 [2] - 面向东盟市场推出专门服务中小微企业的AI应用，帮助他们在全球不同平台便捷开店、销货和营销 [2] - 企业经营者只需与AI智能体对话即可获得专业指导，AI智能体扮演着CFO和COO的角色 [2]

活动概况 - 活动名称为“海道 : 2026年度 发路” [1] - 活动于11月4日下午在北京中国大饭店会议大厅举行 [1] 议程安排与核心议题 - 主题演讲“从AI浪潮到企业智变”由天际科技投资创始人张倩主讲 [2] - 沐曦集成电路将探讨国产算力如何赋能AI生态 [3] - 智谱公司将分享通用人工智能之路与大模型建设新范式 [3] - 议题涵盖AI在金融领域的全球实践及智能体经济前景 [3] - 汉得信息将探讨企业级应用自主创新AI升级路径 [3]

人工智能发展趋势 - 基础大模型迭代速度加快，多模态模型理解能力整体提升90%，TOP1模型迭代周期从去年的几个月缩短至几周[4] - 软硬件深度协同、高效融合成为大模型研发新范式，极致的软硬协同是支撑大模型快速迭代的关键[1][4] - 智能体成为大模型应用的主要形态，正在加速形成智能体经济[1][5] - 开源模型发展激活公有云、一体机等AI市场，极大降低了大模型落地应用门槛[5] 模型能力增强方向 - 语言基础超级模型深度集成多种能力，模型推理能力成为重要指标，通过路由融合和Agentic RL技术提升效率与场景表现[7] - 多模态大模型深度融合理解和生成能力，原生多模态架构逐渐成熟[7] - 世界模型加速构建数据生成、动作解释等四类核心能力，未来通用世界模型将成为AI通向AGI的关键基石[9][10] - 具身智能以突破具身图灵测试为目标，通过数据-模型-本体联合设计实现生物级感觉运动能力[10] 智能体技术发展 - 智能体是数字员工的初级形态，能自主完成复杂任务且性能优于单一模型，但能力仍有很大提升空间[2][7] - 推动互联互通和长难任务处理是当前智能体技术创新的主旋律，智能体完成任务的长度大约每7个月翻一番[2][14] - 通信协议如MCP、A2A成为智能体与外界交互的桥梁，可降低系统集成复杂性并解决数据孤岛问题[14] - 未来智能体将能独立完成需人类数天或数周的任务，加速开启智能原生应用时代[14] 人工智能行业应用 - 人工智能赋能行业遵循从数字化水平较好领域率先突破再逐步扩散的规律，率先在互联网等数字原生领域规模化应用[15] - 人工智能正逐步向金融、医疗、交通等数字化程度较高的行业渗透，并在自动驾驶等领域实现新突破[16] - 行业渗透深度存在差异是客观现实，受数字化转型基础、资源供给能力等因素影响[2][16] - 推进行业应用需关注行业水平与转型路线、技术能力与实际需求两个方面的协调统一，坚持市场驱动并因业施策[2][16] 未来技术路径展望 - 未来可能看到强化学习等机器学习技术取得重大突破，世界模型技术路径逐步清晰[12] - 可能出现效率更高、性能更好或可信水平更高的非Transformer新模型架构[13] - 光计算、类脑计算、量子计算等新兴计算技术一旦投入实用，将带来人工智能技术体系的重构[13]

人工智能发展阶段转变 - 人工智能正从大模型阶段迈入智能体新阶段 [1] - 大模型领域三大突破共同推动智能体诞生：推理能力提升、开源免费生态成熟、推理算力成本骤降 [1] 智能体的核心特征与能力 - 智能体具备自主规划、持续记忆、使用工具、分工协作四大类人特征 [2] - 智能体核心能力是通过强化学习与任务规划进行“慢思考”，将目标拆解为可执行路径并在试错中完成任务闭环 [2] - 智能体可跳出问答交互局限，主动调用专业工具、保存工作记忆，并与其他智能体协同交付完整成果 [2] 智能体带来的影响与机遇 - 智能体发展前景比软件大十倍，将催生全新的“智能体经济” [2] - 智能体将让个人成为“超级个体”，每个人可拥有数十个智能体组成的“赛博助理团”7×24小时处理各类任务 [2] - 企业将转型为“超级组织”，美国初创公司仅数十人却能创造千人团队效益的秘密在于智能体高效工作 [2] 企业AI转型方法论框架 - 转变认知：把智能体当“人”来用，明确角色定位 [2] - 小切口切入：优先选择流程明确、人力密集的岗位进行试点 [3] - 构建“虚拟团队”：通过多智能体分工协作处理复杂任务 [4] - 业务专家主导：由懂业务的骨干设计流程，AI团队提供技术支持 [5] - 坚持“人在回路”：关键决策保留人类监督，确保可控可管 [6] 未来竞争力与人才培养 - 未来竞争力在于能否“领导”智能体团队，AI不会淘汰人，但会淘汰不会使用AI的人 [6] - 建议高校开设“自然语言编程”等课程，培养具备AI协作能力的复合型管理人才 [6]

产品发布核心 - 谷歌云于10月10日发布企业级AI解决方案Gemini Enterprise（Gemini企业版），旨在成为“工作场所AI的新入口”[1] - 该产品定位为一个全面、安全且集成的平台，超越简单的聊天机器人，致力于将AI智能、企业数据、业务流程和员工无缝连接起来[1][12] - 谷歌CEO表示，谷歌云年化收益已突破500亿美元，大部分增长由AI驱动，超过65%的云客户正在使用其AI产品[1][8] 平台架构与核心组件 - Gemini企业版被定义为一个统一了六大核心组件的端到端平台，而非孤立应用[2][15] - 平台核心是谷歌最先进的Gemini系列模型，其中Gemini 2.5 Pro在行业基准测试中已领先超过六个月[2][11] - 工作台（Workbench）支持“无代码”方式构建和编排AI Agent，使业务人员可像开发者一样创建智能体[2][16] - 平台包含一套预构建的专业Agent，如深度研究、数据洞察和编码助手，开箱即用[2][16] - 平台能安全连接到企业几乎所有的数据源，并学习员工的个人工作习惯，提供个性化回答[2][17] - 平台提供集中的可视化管理、审计和安全控制，并已满足许多国家的主权要求和行业合规标准[2][17] - 平台包含一个汇集了海量合作伙伴构建的Agent的市场[2][18] 产品价值与客户案例 - 现场演示案例显示，营销经理通过其创建的Agent，在几分钟内完成了传统模式需数周、跨部门的万圣节营销活动策划[3][20] - 该营销Agent协调了市场研究、库存管理、内部沟通和媒体生成四个专业代理，实现了工作流的端到端自动化[3][21] - HCA Healthcare预计其由Gemini驱动的解决方案每年可为护士节省数百万小时[13][32] - Best Buy已改造其客户服务，使自主改期交付的客户数量增长了200%，并在特定话题上多解决30%的问题[13][32] - 在谷歌内部，近一半的新代码由AI生成[13] - Klarna借助Gemini等工具打造个性化搭配手册，使订单量增长超过50%[43] 技术战略与竞争优势 - 谷歌的底气来自于由四个紧密集成的层次构成的“全栈AI”战略[4] - 基础设施层包括比上一代性能提升10倍的最新TPU，是全球数十亿用户服务的算力基石[4][9] - 研究层由谷歌搜索和DeepMind世界一流的研究团队构成，持续在前沿领域驱动创新[4][10] - 模型层以Gemini为首的行业领先基础模型矩阵，目前已有超过1300万开发者在使用谷歌的生成模型进行构建[4][11] - 产品与平台层将AI能力大规模落地，如Search中的AI概览月处理标记已超过万亿[4][11] - 谷歌强调其提供的是完整的、为AI优化的平台，而非让企业自行组装的模型和工具包[4][18] 生态系统与行业合作 - “开放”与“生态”是发布会的核心关键词，谷歌正与Box、ServiceNow、Workday等合作伙伴深化产品整合[5][49] - 谷歌正在推动建立“智能体经济”，并制定了A2A开放标准用于规范智能体之间的通信[5][41] - 谷歌与Visa、PayPal等上百家机构共同开发了“代理支付协议 (AP2)”，为智能体的安全交易和支付奠定基础[5][41][42] - 谷歌公布人才培养计划，通过Google Skills平台提供免费培训，并启动“GEAR”计划，目标在一年内赋能100万名新开发者[5][50] - 对于复杂需求，谷歌专门组建了由顶级AI工程师构成的“Delta”精英团队提供深度技术支持[5][50] - 谷歌宣布成为LA28奥运会与残奥会的官方云合作伙伴，将利用其平台和技术提升赛事体验[46][47]

AI Agent行业趋势与市场前景 - 2025年正在成为"AI Agent元年"，行业技术架构和产品形态逐步成型 [1] - Gartner预测到2028年33%的企业级软件应用将整合AI Agent，15%的日常工作任务决策可实现完全自主化 [1] - IDC预测2024年AI Agent全球市场规模约52.9亿美元，中国市场规模2028年保守规模超270亿美元，2030年可增长至471亿美元 [6] - 李开复预测AI Agent将带来有史以来最大规模的经济飞跃，到2035年全球GDP增长率将远超以往 [1] AI Agent技术演进路径 - AI从依赖数据规模的知识积累跃迁至具备强大推理能力的新阶段 [1][3] - 推理AI Agent完成从AI Chatbot或AI Co-pilot的跃迁，能够自主拆解任务、规划路径、调用工具并完成任务执行闭环 [3] - 企业AI Agent进化路径从工作流Agent到强推理Agent再到多智能体Agents [5] - 在多智能体时代，Agents通过协同联动形成Multi-Agents网络，单个Agent具备特定领域深度专业 [5] 企业应用价值转变 - AI Agent价值从单纯"降本"走向"增效"，带来基于结果的商业模式再造 [2][3] - 企业不再为模型买单，而是为"结果"与"价值"付费 [3] - AI Agent是"永不休息的数字员工"，边际成本趋近于零，帮助企业重组价值链条和业务流程 [3] - 未来将形成"高效聪明的人管理大量智能体"的局面，AI超级员工占比越来越大 [6] 行业落地挑战与障碍 - 企业内部面临人员阻力，不同层级对AI认知存在显著差异 [7] - 传统组织依赖信息差维持管理权威，中层管理者担忧权利被架空 [7] - 数据难以跨部门共享，流程无法打通，员工普遍害怕被AI替代 [7] - 技术层面存在应用场景难找、技术门槛高、定制难度大等问题 [7] - 多智能体时代需要企业具备通过"积木式"手段重塑组织架构的能力 [5] 实施策略与市场格局 - AI数智化转型需要CEO与一线员工形成转型共同体，确保从战略到执行的贯通 [8] - 实施需要循序渐进，先以部门为单位完成KPI，再逐步跨部门协同，最终达成公司KPI [5][6] - 大厂倾向于提供标准化产品，在"最后一公里"外包给生态伙伴，导致垂直场景案例较少 [8] - 创业公司机会在于聚焦细分行业头部企业的私有化部署服务 [9] - 零一万物采用"一把手工程"战略，已在通信、金融、游戏、法律等行业落地 [9]

AI行业范式转变 - 2025年人工智能主流叙事发生深刻转向，以大模型为基础能力、Agent为交互核心的新范式加速向各行业渗透[2] - 技术能力暴发式增长倒逼商业逻辑、组织形态和投资策略全面重构[2] - 人工智能不再只是技术代名词，已成为国际竞争的战略核心，正重新定义所有产业[2] 技术发展与竞争格局 - AI竞争转向为“智能革命”，其本质是“智能”本身且在不断进化迭代[5] - 行业或将形成“双核驱动”格局：闭源大模型与开源大模型共存互动，美国与中国作为主要竞争体和推进力量[10] - 大模型竞争关键并非模型大小，而是看运行效率、性价比、推理能力、应用落地及生态建设的平衡[11] 投资策略与市场观察 - 今年以来整个AI产业链发生估值重构，科技主线强势崛起，人工智能、半导体、算力芯片等基础设施概念股吸引全球投资者目光[4] - AI时代投资理念关键在于“时间是最好的朋友”，需穿越周期、耐心积累[8] - 结合中国产业环境，中国制造业和金融业具备孕育世界级“苹果”式企业的土壤，中国AI“工程师红利”正产生巨大回报[7] Agent（智能体）经济与商业化 - 智能体可能成为劳动力主体和财富创造主力军，经济活动由智能体之间进行协调、决策、执行和优化，形成“智能体经济”[9] - Agent是破解当前AI商业化困局的有效出路，AI硬件成功核心在于“Agent+硬件+垂直场景”深度结合[22] - 智能经济时代，卖结果比卖软件、卖工具更符合用户需要，结果导向的AI RaaS是商业价值最大化支点[10] 算力基础设施发展 - 人工智能加速发展和落地催生海量算力需求，智算中心作为算力基础设施高级形态具有重要战略意义[13] - 新一代AIDC通过“算力+算法+数据”三位一体模式，推动传统产业智能化重构，加速新兴产业集群孵化[15] - 算力发展机遇和挑战并存，建设先进算力基础设施将助力AGI时代及早到来[15] 企业转型与产业应用 - 企业应对智能化理解三点：AI创新数字生产力，AI唤醒软件流水线，AI引爆装备突破[18] - 数字产业从以“应用/平台/系统”为中心，转向以“智能体”为核心的新阶段，通过智能体链接实现自主决策[18] - AI正从“生产力工具”转变为“生产力本身”，未来AI成果交付将更关注最终结果与效能[19] 垂直行业应用实践 - 创业公司应避免和巨头在通用场景下竞争，选择更垂直领域以便更好找到和解决消费者痛点[22] - 在Agent时代，所有原来的智能硬件都值得重新做一遍[22] - AI Agent加持能将AI能力和用户创意结合，生产大量衍生内容，延长影视作品生命周期[23] - AI智能教育突破时空限制，通过多模态智适应教育大模型为学生量身打造学习方案[25]

协议概述 - 谷歌与Coinbase联合发布开放支付协议AP2 旨在使AI智能体能够自主安全地进行支付 [1][2] - 协议解决AI代理支付中的三大核心挑战：授权验证 意图真实性确认和问责机制界定 [4][7] - 超过60家支付和科技公司参与推动 包括万事达 PayPal 美国运通等行业领导者 [7][17] 技术机制 - 引入"授权指令"(Mandate)概念 作为加密签名的数字合同 记录用户指令细节如商品类型 价格上限和触发条件 [8] - 支持两种场景流程：人在场时需实时签署"购物车授权指令" 人不在场时可预签"意图授权指令"实现全自动购买 [12][13] - 通过x402支付轨道整合稳定币支付 使AI智能体具备加密钱包地址 支持小额高频微支付场景 [14][15] 生态合作 - 合作方覆盖支付巨头(万事达 美国运通) 技术服务商(Salesforce ServiceNow)和区块链机构(以太坊基金会 MetaMask) [17] - 协议设计兼容信用卡与加密货币支付 避免技术碎片化 为全球智能商务提供互操作基础 [21] 应用前景 - 当前支持实物商品和常规服务 医疗教育等复杂资质领域尚未接入 [22] - 欧盟将协议纳入高风险AI类别 要求交易记录保存至少10年并配备实时监管接口 [22] - 推动智能体经济发展 未来可实现AI代理全流程自主购物与服务采购 形成机器驱动的微服务市场 [23]