支付宝智能出行助手

战略定位面对出行服务数字化转型的机遇与痛点，支付宝出行业务战略定位：从“单一支付工具及信息聚合”转向“全域智能出行服务生态整合”方向，打造中国智能出行新竞争力。依托技术平台与用户生态，支付宝布局九大出行场景，以“支付宝智能出行助手”为战略引擎，重塑服务底座与运营范式。战略落地聚焦四大路径：（1）高质量数据整合与智能应用：打通公交、网约车等多场景数据，标准化处理并保障隐私安全，通过AI大模型分析用户需求与趋势，驱动智能调度与个性化推荐，提升运营效率，赋能生态伙伴协同创新。（2）技术开放与低成本智能化： 以AI大模型与智能Agent平台为底座，降低研发门槛，支持业务快速试错与场景化智能体构建，开放能力助力合作伙伴本地化创新。 | 战略定位 | 面对出行服务数字化转型的机遇与痛点，支付宝出行业务战略定位：从“单一支付工具及信息聚合”转向“全域智能出行服务生态整合”方向，打造中国智能出行新竞争力。依托技术平台与用户生态，支付宝布局九大出行场景，以“支付宝智能出行助手”为战略引擎，重塑服务底座与运营范式。战略落地聚焦四大路径：（1）高质量数据整合与智能应用：打通公交、网约车等多场景数据，标准化处理并保障隐私安全，通过AI大模型分析用户需求与趋势，驱动智能调度与个性化推荐，提升运营效率，赋能生态伙伴协同创新。（2）技术开放与低成本智能化： 以AI大模型与智能Agent平台为底座，降低研发门槛，支持业务快速试错与场景化智能体构建，开放能力助力合作伙伴本地化创新。

面对出行服务数字化转型的机遇与痛点，支付宝出行业务战略定位：从“单一支付工具及信息聚合”转向“全域智能出行服务生态整合”方向，打造中国智能出行新竞争力。依托技术平台与用户生态，支付宝布局九大出行场景，以“支付宝智能出行助手”为战略引擎，重塑服务底座与运营范式。战略落地聚焦四大路径：（1）高质量数据整合与智能应用：打通公交、网约车等多场景数据，标准化处理并保障隐私安全，通过AI大模型分析用户需求与趋势，驱动智能调度与个性化推荐，提升运营效率，赋能生态伙伴协同创新。（2）技术开放与低成本智能化： 以AI大模型与智能Agent平台为底座，降低研发门槛，支持业务快速试错与场景化智能体构建，开放能力助力合作伙伴本地化创新。 31 2025中国计算机学会企业数字化发展案例集 战略定位（3）标准共建与生态协同：联合政府、产业链及高校建立智能出行评测框架（Bench- mark），推动数据接口与服务流程标准化，引领产业协同发展。（4）场景深耕与标杆复制： 聚焦交通枢纽、城市出行、文旅等场景，打造“旅行规划助手”“全程AI伴游”等可复制的样板案例，以点带面加速智慧出行规模化应用。通过清晰的战略定位开放协同的实施路径，支付宝正有效构建数据驱动、生态联动的新型竞争力，引领中国出行服务迈向智能化新阶段。 组织保障在蚂蚁集团“AI-First”战略驱动下，支付宝将“智能出行助手”定位为一体化出行平台智能化升级的核心战役。该项目依托AI大模型深度重构用户出行全链路体验，旨在引领行业服务范式变革，抢占智慧出行战略制高点。为确保战役决胜，支付宝构建跨体系高规格组织阵型： （1）精锐团队立体攻坚集团级联合战队整合顶尖产研（产品、算法、工程、数据、设计）、业务与运营团队，形成全链路作战单元。创新“技术骨干领衔+产品经理责任制”双核机制，关键岗位配置精锐力量，实现技术前瞻性与用户体验深度耦合。 （2）生态共研体验闭环联合用户研究、权益团队高频开展高价值用户访谈，建立“反馈-迭代”敏捷闭环，精准锚定痛点。与生态伙伴深度共创，双向赋能。 （3）创新机制目标协同战略资源倾斜：业务产研团队聚焦AI场景突破，配套专项激励支持快速试错与MVP验证。 | 战略定位 | （3）标准共建与生态协同：联合政府、产业链及高校建立智能出行评测框架（Bench- mark），推动数据接口与服务流程标准化，引领产业协同发展。（4）场景深耕与标杆复制： 聚焦交通枢纽、城市出行、文旅等场景，打造“旅行规划助手”“全程AI伴游”等可复制的样板案例，以点带面加速智慧出行规模化应用。通过清晰的战略定位开放协同的实施路径，支付宝正有效构建数据驱动、生态联动的新型竞争力，引领中国出行服务迈向智能化新阶段。 | 组织保障 | 在蚂蚁集团“AI-First”战略驱动下，支付宝将“智能出行助手”定位为一体化出行平台智能化升级的核心战役。该项目依托AI大模型深度重构用户出行全链路体验，旨在引领行业服务范式变革，抢占智慧出行战略制高点。为确保战役决胜，支付宝构建跨体系高规格组织阵型： （1）精锐团队立体攻坚集团级联合战队整合顶尖产研（产品、算法、工程、数据、设计）、业务与运营团队，形成全链路作战单元。创新“技术骨干领衔+产品经理责任制”双核机制，关键岗位配置精锐力量，实现技术前瞻性与用户体验深度耦合。 （2）生态共研体验闭环联合用户研究、权益团队高频开展高价值用户访谈，建立“反馈-迭代”敏捷闭环，精准锚定痛点。与生态伙伴深度共创，双向赋能。 （3）创新机制目标协同战略资源倾斜：业务产研团队聚焦AI场景突破，配套专项激励支持快速试错与MVP验证。 （3）标准共建与生态协同：联合政府、产业链及高校建立智能出行评测框架（Bench- mark），推动数据接口与服务流程标准化，引领产业协同发展。（4）场景深耕与标杆复制： 聚焦交通枢纽、城市出行、文旅等场景，打造“旅行规划助手”“全程AI伴游”等可复制的样板案例，以点带面加速智慧出行规模化应用。通过清晰的战略定位开放协同的实施路径，支付宝正有效构建数据驱动、生态联动的新型竞争力，引领中国出行服务迈向智能化新阶段。

“支付宝智能出行助手”项目构建“三大优势核心能力+两大AI基建”的技术体系，覆盖规划、记忆、服务、评测与生态全链路，推动出行产业从“规则驱动”向“智能化、个性化、生态化”跃迁。出行智能化三大优势核心能力：优势一、智能出行规划引擎：AI大模型+强化学习驱动的全链路OD智能分析与服务协同，显著提升公司业务策略制定效率及质量 融合AI大模型与强化学习，基于自研Hierarchical Planning算法建模用户行为及跨区域迁移趋势，突破传统“人找服务”范式。通过意图识别、任务动态编排及跨行业工具（MCP）协同，实现以“行程”为中心的一站式服务编排。优势二、出行记忆智能管理：长短期记忆调度驱动的用户画像与跨场景服务引擎，驱动业务智能化演进创新长短期记忆调度机制，构建通用型记忆工具，突破大模型上下文限制。支持用户信息动态存储、多维关联推理与跨场景服务承接，解决多平台切换导致的体验断裂问题。通过“记忆即能力”设计理念，驱动服务从单次响应进化为可持续学习的用户级智能体系，提升个性化推荐精准度与全链路服务连贯性。优势三、一体化智能服务闭环：知识驱动的全周期出行体验与个性化服务引擎，实现服务高质量体验提升依托自动化知识库（7×24小时更新，效率提升50%），整合分散数据为统一知识体系。结合用户偏好建模与智能行程伴随能力，覆盖行前规划、旅途服务、返程保障全周期，通过细粒度个性化推荐与动态干预实现服务主动化。推动行业从信息聚合向智能决策与主动服务模式升级，增强用户信赖感与服务温度。出行智能化两大创新AI技术基建：创新一、首创智能出行Benchmark与评测框架：权威标准共建与高性能自进化评测体系，促行业有序发展 联合权威机构共建行业首个标准化评测体系，覆盖知识问答、规划、履约推荐等核心场景，支持20万级样本并发测试。通过弹性架构与自适应优化机制，提供透明量化评估基准，破解产业协同壁垒，驱动模型性能持续进化，巩固平台技术话语权与标准制定影响力。创新二、行业级智能Agent平台：低代码平台驱动的行业级场景快速智能体构建与生态普惠落地基于出行场景深度定制低代码开发框架，内置公交、旅行、景区等智能体模板与插件，实现跨场景服务快速搭建。通过问题泛化生成与场景适配技术，降低AI应用开发门槛，为合作伙伴提供模块化行业解决方案，加速大模型能力从单点突破向生态规模化普及落地，推动普惠智能化出行体验。

1. 1“支付宝智能出行助手”项目构建“三大优势核心能力+两大AI基建”的技术体系，覆盖规划、记忆、服务、评测与生态全链路，推动出行产业从“规则驱动”向“智能化、个性化、生态化”跃迁
2. 2出行智能化三大优势核心能力：优势一、智能出行规划引擎：AI大模型+强化学习驱动的全链路OD智能分析与服务协同，显著提升公司业务策略制定效率及质量
3. 3融合AI大模型与强化学习，基于自研Hierarchical Planning算法建模用户行为及跨区域迁移趋势，突破传统“人找服务”范式
4. 4通过意图识别、任务动态编排及跨行业工具（MCP）协同，实现以“行程”为中心的一站式服务编排
5. 5优势二、出行记忆智能管理：长短期记忆调度驱动的用户画像与跨场景服务引擎，驱动业务智能化演进创新长短期记忆调度机制，构建通用型记忆工具，突破大模型上下文限制
6. 6支持用户信息动态存储、多维关联推理与跨场景服务承接，解决多平台切换导致的体验断裂问题