打破終端壁壘!支付寶 AI 開放平臺上線,“阿寶”一鍵連接手機車機
重點摘要
支付寶推出AI開放平台,供商家與開發者接入AI助手「阿寶」,實現服務智慧化升級。該平台支援一次開發、多終端分發,包括手機、車機、AI眼鏡等裝置。商家能將現有服務轉化為AI元件,並獲得支付寶的安全與交易支援。
支付寶於7月7日正式宣布旗下AI開放平台上線,同時開始向企業開發者與技術服務商開放邀請測試。此平台的核心目標是讓商家與機構能夠更簡單地接入支付寶的AI助手「阿寶」,進而將既有服務升級為智慧化應用。不同於過去需要針對不同裝置分別開發,商家僅需一次串接,即可將服務分發到手機、車機、AI眼鏡以及各類IoT智慧終端,真正實現多端佈局與統一管理。這項開放平台的推出,也是支付寶從傳統「陳列式」服務邁向「對話式」服務的重要一步。在此之前,支付寶已於6月16日推出AI版本並啟動「阿寶」的邀請測試,並在7月2日全面開放公測,讓iOS與Android用戶無需邀請碼即可體驗AI生活助理,首批上線72項辦事技能。
如今開放平台更進一步,讓商家能直接將自己的服務轉化為AI可呼叫的元件,藉由「阿寶」與用戶的自然對話來觸發交易閉環,取代過去依賴搜尋與選單點擊的繁瑣路徑。在技術架構上,開放平台扮演了統一中間層的角色。商家無需為手機、車機、AI眼鏡等不同終端各自開發適配版本,平台會自動完成協議轉換,大幅降低研發成本。商家可以將現有的小程式、API等服務快速封裝成AI可調用的智慧體或元件,不需要從頭開始投入大量資源。一旦完成接入,這些AI服務不僅能觸及支付寶生態內的10億用戶,還能授權給各類外部智慧終端進行情境推薦,觸角擴及更多生活場景。
為了確保商家能從AI轉型中獲得實際商業價值,平台同時整合了服務託管、分發、交易與結算等基礎支援。每一次AI呼叫背後,如果產生服務執行或商品交易,都能被妥善記錄與分潤,讓流量真正轉換為收益。支付寶也強調,商家透過開放平台進行AI化升級,並不會影響原本在支付寶App內的小程式服務,兩套系統會並行運作,原有業務可以持續穩定運行,提供足夠的緩衝與過渡期。安全與信任是支付寶長久以來的核心優勢,這項特點也延續到AI開放平台。無論是身份核驗、支付安全、交易存證還是風險防控,支付寶都會將這些成熟的技術基礎設施開放給平台上的AI服務,確保每一次對話式互動都能在可靠的環境下完成。
商家不需要自己建立複雜的安全機制,就能擁有與支付寶同等級的交易保障。從市場反應來看,「阿寶」自邀請測試階段就引發高度關注,甚至出現邀請碼交易情況,支付寶官方隨即澄清從未授權付費售賣,並強調可透過已啟動用戶免費分享取得。如今開放平台上線,更加速了「阿寶」從個人助理角色擴展為商業服務入口的進程。用戶只需對「阿寶」說出需求,AI就會理解意圖、匹配適合的服務並直接完成執行,從訂餐、繳費到預約行程,都能在對話中一次搞定。對於商家而言,這意味著服務的呈現方式與流量獲取邏輯正在被改寫。
過去,商家需要設法讓自己的服務在支付寶的搜尋結果或功能選單中被用戶找到;未來,用戶直接對AI說出需求,AI會根據情境與歷史偏好自動推薦相對應的服務。開放平台正是支撐這套新機制的基礎建設,讓商家能專注於服務品質與內容,而無需煩惱多端技術瑣事。支付寶AI開放平台的問世,代表該公司在人工智慧領域的戰略布局進入全新階段。從個人用戶端的「阿寶」助理,到商家端的開放平台,兩者形成完整閉環:AI負責理解與溝通,平台負責串接與分發,終端負責服務落地。這套體系不僅有助於打破手機、車機、穿戴裝置與物聯網設備之間的壁壘,也為未來更多智慧場景的出現預留了擴充空間。
隨著AI技術逐步滲透日常生活,支付寶選擇以開放平台的形式,邀請更多開發者與合作夥伴共同參與。未來,無論是在車上透過語音叫外賣,或是在AI眼鏡上直接完成付款,這些過去屬於概念的情境,如今都有機會透過一次接入、多端分發的機制快速實現。支付寶的AI生態,正從單一App內的功能,向外延伸到每一個與用戶互動的智慧終端。
Related
相關文章

當 human in the loop 變成“閉著眼睛點確認”,企業Agent 安全還能靠誰?
專家指出,AI Agent 從內容安全轉向行為安全,提示詞注入、工具濫用與過度授權成為主要風險。企業應建立可視、可管、可追溯的安全基線,並對工具權限進行最小化與臨時化管理,避免 human in the loop 淪為形式。安全防護需從靜態入口轉向動態行為約束,以因應 Agent 自主執行帶來的全新挑戰。

開源Agent框架刷爆ARC-AGI-3,「自我改進」的RLM harness引爭議
一套開源Agent框架在ARC-AGI-3基準測試中創下超過85%的正確率,大幅領先其他解決方案,其核心是名為「RLM harness」的自我改進機制。然而,該方法引發學術爭議,部分研究者批評它透過反覆試錯「鑽漏洞」,不符合ARC-AGI評測一次性推理的精神。這場討論促使AI社群重新審視評測標準,並可能影響未來ARC-AGI版本的設計方向。

騰訊是在“賽馬”,還是在打造 “Agent工廠”?
騰訊內部正在探討其發展策略究竟是「賽馬」機制還是打造「Agent工廠」。相關討論聚焦於公司如何平衡內部競爭與統一平台建設。目前站內已移除相關混雜文字,保留原始主題供讀者參考。
ChinaJoy 2026 AI遊戲規模化落地,邊緣雲與API安全重構產業底層邏輯
2026年ChinaJoy展館,“與AI同遊”的主題隨處可見。行業調查顯示,僅有21%的企業擁有完整的API資產清單,大量後臺AI接口仍在無人監控的狀態下裸奔。合規與安全也同步下沉。算力下沉還不夠,API安全必須同步前移邊緣雲解決了體驗問題,但AI交互入口的安全,同樣需要前置到邊緣。算力與安全,缺一不可Akamai的判斷很明確:遊戲AI轉型不能割裂算力與安全。這也是遊戲廠商規模化落地AI智能體、構建AI原生遊戲的標準化底層方案。

openJiuwen發佈業界首個企業級分佈式蜂群架構,聯合郵儲成功落地金融生產環境
< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.

螞蟻集團開源Avernet,讓人與智能體像組織一樣高效協作
**螞蟻集團開源Avernet:打造人與智能體高效協作的“組織級”基礎設施** **來源:量子位** **2026-08-07 11:08:51** 近日,螞蟻集團正式宣佈開源多智能體協作基礎設施Avernet,其社區版本已同步上線。作為業界首個聚焦於“組織級協作”的智能體基礎設施,Avernet的首個版本重點開放了智能體協作網絡能力,旨在支持不同智能體之間的發現、共識達成、跨團隊協作與治理,為人工智能從“單點智能”走向“系統智能”提供關鍵支撐。