6月17日AI新产品讯息：微信支付发布AI专属卡、蚂蚁数科发布Agentar金融智能体专家团、科大讯飞发布四款企业级AI新品
内容导读前沿讯息
一、微信支付发布AI专属卡
1.6月17日，微信支付正式发布“AI专属卡”。据介绍，这是一款专为AI智能体支付场景设计、内置于微信零钱内的产品功能。微信支付AI专属卡当前已接入腾讯桌面办公效率智能体WorkBuddy，未来将面向更多智能体平台开放。
2.用户可在与智能体的对话中提出消费需求，体验从智能推荐到下单支付的自动化消费。目前，该功能已在Mac端WorkBuddy（5.1.1版本）上线，用户可通过“专家”页面召唤“美团生活助手”，借助AI专属卡购买团购并到店核销使用。
3.安全方面，AI专属卡与微信支付主账户完全隔离，智能体所有消费仅能使用专属卡余额；卡内额度由用户自主决定，可随时转入转出；每一笔订单均需用户本人确认后方可完成支付。
二、蚂蚁数科发布Agentar金融智能体专家团
1.6月16日，蚂蚁数科在中国国际金融展主论坛上正式发布Agentar金融智能体专家团，面向银行、证券、保险等行业，覆盖财富管理、金融风控、金融营销等金融核心业务领域。
2.此次发布的Agentar金融智能体专家团包含十大金融数字专家与300余个行业智能体。每个“数字专家”对应一个完整的金融服务岗位角色，能够理解业务目标、拆解复杂任务、跨领域协调，并调度多个AI助手协同完成端到端业务流程。
3.与市场上现有的AI工具和Copilot模式不同，Agentar专家团将智能体升级为“岗位执行主体”。目前，Agentar已在银行、证券、保险等机构落地超过300个金融专业智能体。
三、科大讯飞发布四款企业级AI新品
1.6月17日，科大讯飞星火企业军团集中发布四款企业级AI新品，构建覆盖业务场景、人机交互、模型运行的产品体系。四款产品遵循“场景切入-能力升级-平台统筹”的落地路径，先直击企业经营刚需场景夯实应用基础，再逐步拓展业务边界，最终依托统一平台实现AI在企业内安全、高效、可量化运行。
2.业务场景层推出星火营销助理与星火AI企业风控官，分别聚焦业务增长与风险管控两大领域。星火营销助理融合客户动态标签、历史交互数据和企业知识图谱，自动完成客户分群、策略选择、渠道匹配和内容生成，支持“1名真人座席+5个AI分身”协同模式；星火AI企业风控官通过底稿数字化自动提取关键指标，结合行业知识与风控逻辑深度研判风险信号，生成结构化风险诊断与决策建议。
3.模型运行层由星火智能推理平台担当调度中枢，实现模型高效路由、推理加速、Token治理与安全管控。平台采用私有化部署为主、公有云API为辅的混合架构，针对DeepSeek、Qwen、GLM等国产主流模型做了算子融合和内存优化，在主流国产硬件平台上推理效率比开源vLLM框架提升约50%。目前，该平台已在能源、冶金等行业的央国企启动部署和场景验证。
四、智谱上线并开源GLM-5.2
1.6月17日，智谱正式宣布上线并开源新一代旗舰模型GLM-5.2。该模型专为长程任务能力打造，核心特色包括1M无损上下文、强化Coding能力，并采用MIT开源协议。
2.在全球百万用户参与盲测的前端开发评估系统Code Arena上，GLM-5.2以1595分排名总榜第二、全球可用模型第一。在FrontierSWE、Terminal-Bench等多个权威评测中，GLM-5.2与海外头部模型Claude Opus 4.8的差距缩小至1%至4%，是排名最高的开源模型。
3.GLM-5.2已在Day 0完成与华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、海光、壁仞等国产算力平台的推理适配，在国产芯片集群上实现高吞吐、低延迟、大并发的稳定运行。
五、昆仑万维发布天工3.1
1.6月17日，昆仑万维正式发布天工超级智能体3.1版本，国内与海外市场同步上线。此次迭代推出两项核心能力：以画布承载设计的Skywork Design，以及调度多Agent并行的Dynamic Workflows。天工3.0上线后一个月内，智能体收入实现三倍增长，深度用户在单个项目上的平均交互轮数超过40轮，显现出从简单问答向长期、复杂协作构建的模式转变。
2.Skywork Design将设计工作从线性对话框迁移至可无限延展的画布。用户提出需求后，Agent将首页、生成页、画廊、个人中心等多页面铺陈于画布上，实现全局纵览。用户可逐轮对话迭代修改，所有历史记录可视化保存，不会消失于时间线中。
3.Dynamic Workflows面向规模化批量任务。Agent接到任务后先进行动态规划与自动拆解，同时调度数十至上百个并行子Agent，最终成果支持导出为图片、Figma分层文件或代码压缩包。
报告观点
一、智能客服市场从“成本中心”向“价值中心”加速转型
iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，中国智能客服行业市场规模呈现稳步爬坡后加速跃升的发展态势，2025年突破600亿元，预计2028年迈入千亿级行列，2030年将达到1209亿元，十余年间增长超2.6倍，成为企业数字化转型浪潮下增长韧性突出的企业服务赛道。
这一增长是降本增效诉求与AI技术迭代深化共同驱动的结果。当前智能客服已从基础问答工具升级为全链路智能服务节点，在电商、金融、政务、通信等核心场景的应用深度持续提升。AI大模型与自然语言处理技术的成熟，使智能客服在意图识别、多轮对话、情感分析等能力上实现质的跃升。
展望未来，随着多模态交互、全渠道协同与垂类定制能力的完善，智能客服将逐步从“成本中心”向“价值中心”转型。市场竞争将聚焦于垂直场景解决方案能力、技术落地效果与运营服务质量，深度适配行业需求的厂商将占据核心竞争优势。
艾媒咨询 | 2026-2027年中国智能客服市场消费趋势调查报告
二、用户最看重AI图像识别，效率提升成核心驱动力
iiMedia Research数据显示，中国用户对AI大模型各项能力中，图像识别与处理能力最受重视，占比达72.7%；其次为自然语言处理能力（64.6%）和数据分析与预测能力（56.5%）。图像识别以明显优势位居用户关注度首位。
图像识别能力之所以最受用户关注，核心在于其带来的效率提升最为直观。人工进行图像处理通常需耗费大量时间与人力成本，而AI大模型的介入能够实现秒级识别、批量处理，在办公、设计、安防、医疗影像等场景中显著提升工作效率，直接解决用户痛点。
随着多模态大模型能力的持续进化，图像识别正与自然语言、数据分析能力深度融合，催生更丰富的应用场景。用户需求的高关注度将驱动厂商持续优化图像识别精度与处理速度，推动AI大模型在视觉相关领域实现更深度的商业化落地。
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