:::::。。。。我們正站在一場永不停歇的技術(shù)風暴中心。進入2025年，生成式人工智能的發(fā)展浪潮不但沒有“趨于平穩(wěn)”，反而以更-應用落地進入深水區(qū)：從工具選擇到全鏈決策，缺乏清晰的方法和路徑；-價值衡量方法模糊：AI對品牌營銷（創(chuàng)意潛能、消費者關(guān)系、數(shù)據(jù)洞察等）的深層影響，亟待科學方法的指引。這正是秒針營銷科學院持續(xù)深耕AI+營銷研究的核心動自2023-2024年連續(xù)發(fā)布首份AI營銷研究報告以來，我們以科學、前瞻、務實為準則，致力于為營銷人駕馭AI技術(shù)、穿越新周期提供“指南針”?！?025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》延續(xù)過往研究主題的基礎(chǔ)上，實AIGC從營銷供給視角，解讀了2025年最新的產(chǎn)業(yè)趨勢和AI技術(shù)能力的發(fā)展。AIGD從營銷決策視角，分析了消費者端，AI對決策的影響，以及企業(yè)端如何使用AI進行營銷決策。AI實踐篇從行業(yè)視角出發(fā)，深度分析領(lǐng)先企業(yè)的實踐及最新案例，總結(jié)共性規(guī)律。本報告不僅是一份面向2025年AI營銷的企業(yè)戰(zhàn)略指南，更是一本AI實踐戰(zhàn)術(shù)謹以此報告，獻給所有在AI浪潮中勇于探索、理性前行的營銷2023-20252023-2025AIGD營銷決策?消費者決策向AIGD營銷決策?消費者決策向AI轉(zhuǎn)移?企業(yè)開展對AI的營銷?營銷管理決策框架?營銷決策-人智協(xié)作流?營銷決策-企業(yè)工作流?營銷決策-任務&AI思維鏈?營銷決策-AI驗證AIGC營銷供給?AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢?大模型商業(yè)模式?新銳AI模型與新銳產(chǎn)品?大模型綜合能力?AI營銷創(chuàng)造力?AI智能體化?如何選擇AI工具AI實踐營銷案例5.餐飲零售AI應用生成式營銷用AI決策保障生成的效果，AI生成與AI洞察-驗證，AI智能體樣本AI模擬消費者成為智能體樣本，基于AI的營銷決策效企業(yè)級營銷智能體AIin企業(yè)級營銷智能體AIinMarketingDecisions構(gòu)建企業(yè)營銷決策新工作流：任務-思維鏈《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》感謝產(chǎn)業(yè)專家、學者的研究貢獻人工智能作為新的革命性技術(shù)，正在重構(gòu)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系，也將帶來需求洞察、供給匹配、價值交付以及營銷的操作系統(tǒng)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的根本性變化。它不僅會改變用戶交互體驗、媒介習慣，提升企業(yè)營銷流程的效率，還在某種程度上改變了營銷員工的綜合能力，種種疊加，有望大幅提升營銷的效率和效能。人工智能正逐步從一種“技術(shù)存在”拓展為一種“社會存在”。營銷供給的極大豐富已成定局，它會像水電一樣容易獲得。但問題也隨之而來，如何才能從中篩選出更適合企業(yè)、質(zhì)量更高的供給物？篩選和決策如何能滿足快速、準確的雙重標準？讓品牌在提升營銷效率的同時提升效能，獲得差異化競爭優(yōu)勢?；卮疬@一重要問題，需要凝聚營銷產(chǎn)學研專家的聲音，在開放討論中找到共識。為此，明略科技、秒針營銷科學院于2025年4月聯(lián)合復旦大學管理學院成立“AI驅(qū)動營銷決策”產(chǎn)學課題組。4-6月，復旦大學管理學院市場營銷學系內(nèi)部開設(shè)前探索課程《AI營銷》，秒針營銷科學院作為業(yè)界指導機構(gòu)參與學生小組探索項目，產(chǎn)出部分高質(zhì)量探索成果。5月30日，明略科技、秒針營銷科學院與復旦大學管理學院市場營銷學系合作舉辦“多場景營銷智能體落地產(chǎn)學研討會”，邀請包括學院教授、企業(yè)營銷高管、行業(yè)專家在內(nèi)的多位行業(yè)代表，共同定義營銷決策及運營領(lǐng)域運用的核心思維鏈，并得出初步共識。本報告主體內(nèi)容均基于以上成果得出并呈現(xiàn)。特別感謝以下學界、業(yè)界專家的貢獻：?蔣青云復旦大學管理學院市場營銷學系教授??金立印復旦大學管理學院市場營銷系學系教授、系主任??何雁群復旦大學管理學院市場營銷學系副教授?顧蓓蓓WPPMedia業(yè)務總監(jiān)??林宸復旦大學管理學院市場營銷學系青年研究員??房楨復旦大學管理學院市場營銷學系青年副研究員??于子桓華潤三九市場部總經(jīng)理?錢峻媒介360以及MSAI&創(chuàng)+平臺創(chuàng)始人?王雙江杜拉維特亞太區(qū)市場及電商總監(jiān)??陳高銘小米公司互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務部商業(yè)營銷品牌業(yè)務總經(jīng)理?董浩宇中國廣告協(xié)會學術(shù)與教育委員會副主任?張延極氪智能科技零售市場及營銷運營總監(jiān)?王凱航愛奇藝廣告策略營銷總經(jīng)理AIGC營銷供給篇02AIGD營銷決策篇03AI實踐營銷案例篇解讀2024-2025年8個行業(yè)的AI實踐01AIGC營銷供給篇產(chǎn)業(yè)趨勢、能力發(fā)展、存在問題《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》重新定義AIGC從狹義的“創(chuàng)意內(nèi)容”到廣義的“供給內(nèi)容”AI生成營銷創(chuàng)意AI營銷內(nèi)容AI營銷內(nèi)容頻、數(shù)字人、腳本、模態(tài)…..音音多營銷洞察智能體、智能廣告投放系統(tǒng)、用戶運營智能體……AI技術(shù)能力開源、MoE混合專家系統(tǒng)、RLPF強化學習、COT思維鏈……AI營銷大模型ChatGPT、DeepSeek、豆包、元寶、文心一言……《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》AI產(chǎn)業(yè)趨勢-2025整體發(fā)展全球性浪潮勢不可擋，AI應用正當時?AI自1956年被提出以來，經(jīng)歷了多次從高潮到低谷的起伏，2022年底ChatGPT在全球引爆AI熱潮的同時，也有人思考熱潮褪去后是否會又一次迎來低谷。兩年多過去了，站在2025年的時間節(jié)點上，我們看到，在“資本市場、技術(shù)突破、政策跟進、企業(yè)行動與應用”的共同驅(qū)動下，當前AI仍是不可逆的全球性浪潮，可以說，2025的AI，仍是營銷技術(shù)的焦點，仍處于高速發(fā)展中。投資正熱政策跟進投資正熱資本市場的巨額投入和高增長表明，AI已進入大規(guī)模商資本市場的巨額投入和高增長表明，AI已進入大規(guī)模商-數(shù)據(jù)公司(IDC)報告顯示2024年全球人工智能IT總投資規(guī)模3158億美元，2028年有望增至8159億元，5年復合增長率32.9%。2028年全球生成式AI市場規(guī)模將達2842億，占AI市場投資總規(guī)-IDC預計2028年中國人工智能總投資規(guī)模將突破1000億，5年復合增長率35.2%。-2024年全球人工智能領(lǐng)域融資額達到創(chuàng)紀錄的1004億美元，巨額融資輪次（指單筆1億美元及以上融資）占迄今所追蹤融資金額政策制定與監(jiān)管體系的完善，標志著AI已進入規(guī)范化發(fā)展階段，成為國家戰(zhàn)略競爭的核心領(lǐng)域。-歐盟《人工智能法案》（EUAIAct）2024年8月生效，是全球首部綜合性AI法規(guī)，基于風險分類（禁止“不可接受風險”應用，如實時生物識別）實施分級監(jiān)管。-中國《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標準化體系建設(shè)指南》（2024年6月印發(fā)），目標是到2026年新制定50項以上國標/行標，參與20項以上國際標準。-2025年9月1日《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》將正式施行。作為最新發(fā)布的強制性國家標準，該法規(guī)要求對AI生成內(nèi)容添加顯式或隱式標識，便于溯源和監(jiān)管。技術(shù)突破（智能體化）技術(shù)成熟度顯著提升，AI已具備解決實際問題的能力，并滲透至核心產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。-谷歌量子團隊開發(fā)的量子優(yōu)勢算法將AI訓練時間縮短90%以上-DeepSeek以低成本，開源模式降低大模型技術(shù)門檻。-Manus開啟AI行動智能體的廣泛應用。企業(yè)行動與應用企業(yè)行動與應用AI已深度融入垂直行業(yè)，成為效率提升和創(chuàng)新的核AI已深度融入垂直行業(yè)，成為效率提升和創(chuàng)新的核術(shù)的商業(yè)可行性。摩根士丹利2024年7月全球調(diào)研顯示，全球70%企業(yè)CMO正在使用或《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》AI產(chǎn)業(yè)趨勢-2025整體發(fā)展用戶增長全球AI用戶數(shù)量和使用量（時長）高速增長中以ChatGPT為例，達到1億用戶量僅用0.2年時間，遠超過其它互聯(lián)網(wǎng)媒體，并且在2025年1-4月仍保持用戶數(shù)的高速增長。同時，AI使用量（時長）指標也同步增長，ChatGPTApp的每日花費時間在近20個月內(nèi)（從2023年7月到2025年4月）增長幅度超過200%。中國崛起中國崛起競爭加劇，中國大模型力量崛起以DeepSeek為代表的中國AI力量崛起，并推動了源代碼的開放勢頭。全球市場中ChatGPT仍以巨大優(yōu)勢領(lǐng)先，但中國用戶正在大規(guī)模轉(zhuǎn)向本土模型。根據(jù)2025年1-2月斯坦福LMSYS評估，美國與中國AI模型的性能比較顯示，中國模型的性能已經(jīng)非常接近于美國模型。對比中美消費者對AI的態(tài)度發(fā)現(xiàn)，中國消費者的態(tài)度更積極，對AI利益大于弊端的認同更為樂觀。生態(tài)拓展生態(tài)拓展AI相關(guān)生態(tài)不斷拓展，開發(fā)者和初創(chuàng)公司激增源于NVIDIA的數(shù)據(jù)，相比2021年，2025年的AI產(chǎn)業(yè)開發(fā)者數(shù)量增長2.4倍，達到600萬人，AI初創(chuàng)公司數(shù)量增長了3.9倍，達到2萬7千家。《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》秒針營銷科學院×AI產(chǎn)業(yè)趨勢-商業(yè)模式按開發(fā)者/企業(yè)調(diào)用模型的token量計費，常以低價策略擴展規(guī)模。特征：標準化、低毛利、規(guī)模驅(qū)動?2025年大模型正經(jīng)歷從“技術(shù)投入”向“價值變現(xiàn)按開發(fā)者/企業(yè)調(diào)用模型的token量計費，常以低價策略擴展規(guī)模。特征：標準化、低毛利、規(guī)模驅(qū)動企業(yè)級解決方案為政府/大型企業(yè)提供私有化AI部署或行業(yè)定制服務，按項目制收取費用。特征：重定制、高單價、長周期。通過優(yōu)化廣告系統(tǒng)（如百度AI通過優(yōu)化廣告系統(tǒng)（如百度AI搜索廣告）或生成營銷內(nèi)容間接分成，暫未在對話界面直接推送廣告，存在監(jiān)管與體驗風險。向用戶收取月費，以解鎖高級功能（如GPT-4o訂閱費遠高于國內(nèi)大模型）特征：依賴用戶規(guī)模、產(chǎn)品力、品牌溢價。除以上四種主流收入模式以外，還包括一些探索中的模式，如硬件綁定銷售（訊飛學習機）、效果分成（豆包與企業(yè)的GMV抽傭）、生態(tài)分成（開源模型技術(shù)合作這些商業(yè)模式的本質(zhì)都是AI場景延伸的衍生收益，一般不構(gòu)成主體收入。表：2025年H1主流大模型收入模式中國DeepSeek基礎(chǔ)模型開源+高階功能/服務收費，主要收入來源是API調(diào)用服務。豆包字節(jié)跳動未披露豆包大模型的具體收入構(gòu)成，但結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)和技術(shù)特征，企業(yè)級API服務是豆包最核心收入源。通義千問基礎(chǔ)模型開源：構(gòu)建生態(tài)壁壘。增值服務分層變現(xiàn)：提供企業(yè)級API服務，以及行業(yè)解決方案定制。用戶訂閱方面，通義能力集成至淘寶、釘釘、夸克等阿里應用，以會員增值服務變現(xiàn)。元寶元寶目前處于“重AI賦能、輕商業(yè)變現(xiàn)”的初期階段，核心目標是快速搶占市場并完善產(chǎn)品生態(tài)，而非直接盈利。文心多元化，企業(yè)服務收入（API調(diào)用與云服務、定制解決方案）為主；C端訂閱：專業(yè)版用戶付費解鎖高級功能，形成穩(wěn)定訂閱收入；廣告：通過AI重構(gòu)搜索、信息流廣告，提升點擊率和轉(zhuǎn)化率；其它還有硬件與生態(tài)分成、技術(shù)授權(quán)的收入。星火收入核心是行業(yè)解決方案：如教育、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域深度滲透。硬件集成：星火大模型嵌入學習機、翻譯機、辦公本等硬件，C端規(guī)?；儸F(xiàn)。開放平臺與API服務：參與智慧城市、公共算力平臺等政府項目，美國ChatGPT以訂閱制為核心、企業(yè)級服務為增長引擎、API與移動端變現(xiàn)為補充。訂閱收入占據(jù)絕對主導地位，個人用戶ChatGPTPlus和企業(yè)用戶ChatGPTEnterprise合計貢獻76%的營收。Gemini企業(yè)級API服務為核心：硬件預裝（三星）與廣告系統(tǒng)集成（應用內(nèi)收入分成）。廣告收入：Gemini被用于優(yōu)化Google搜索的AI概覽（AIOverviews）功能，推動商業(yè)類查詢增長。用戶訂閱：付費用戶每月多付10美元可解鎖GeminiUltra模型，享受更多功能。Claude企業(yè)級API服務、在金融，法律等垂直行業(yè)提供解決方案，構(gòu)建差異化競爭壁壘分層訂閱制：個人用戶、企業(yè)用戶LlaMA企業(yè)級授權(quán)與云服務分成是LlaMA當前最核心的收入來源。廣告系統(tǒng)的效率提升：LlaMA通過生成廣告素材、用戶意圖預測等間接拉動Meta廣告收入?！?025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》秒針營銷科學院×AI產(chǎn)業(yè)趨勢-商業(yè)模式中國大模型以B端收入為主，C端跑馬圈地中，廣告變現(xiàn)較為謹慎中國：以B端政企項目為主導（百度、訊飛依賴行業(yè)定制與低價API擴規(guī)模；海外：C端訂閱是核心收入（OpenAI、Google疊加生態(tài)綁定。大模型企業(yè)的盈利挑戰(zhàn)和成本壓力2025年多數(shù)大模型企業(yè)尚未實現(xiàn)盈利：OpenAI年虧50億美元，Kimi的獲客成本居高不下；中國廠商通過端側(cè)部署（豆包）、模型輕量化降低成本。效果思維：從賣產(chǎn)品效果思維：從賣產(chǎn)品→效果抽成出現(xiàn)效果分成的方式：例如豆包與企業(yè)按訂單抽成，替代傳統(tǒng)訂閱；智能體經(jīng)濟：百度計劃Agent商店支持“任務打賞”分成。用戶體驗與廣告變現(xiàn)的博弈用戶體驗與廣告變現(xiàn)的博弈為平衡用戶體驗，大模型廣告變現(xiàn)較謹慎，當前，國內(nèi)百度在優(yōu)化搜索廣告、騰訊在微信“搜一搜”試水，但在對話界面的直接廣告仍受限（監(jiān)管與用戶體驗風險）；國外Meta已有計劃，2026年實現(xiàn)AI全流程的廣告生成。廣告模式的未來展望廣告模式的未來展望短期（1-2年百度、騰訊等擁有流量入口的企業(yè)可能優(yōu)先試水，通過搜索優(yōu)化和內(nèi)容生成間接變現(xiàn)，但對話界面直接的廣告推送受法規(guī)影響尚不清晰。中期（3-5年伴隨Meta2026年全面開啟自動化廣告的示范效應，國內(nèi)頭部廠商可能開放“AI廣告生成+推薦”API，向中小商家收費。長期風險：用戶對AI使用中侵入式廣告的容忍度決定了此商業(yè)模式的規(guī)模天花板，需平衡體驗與變現(xiàn)。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI產(chǎn)業(yè)趨勢-新銳模型DeepSeek從技術(shù)黑馬到全球新貴，DeepSeek打破AI產(chǎn)業(yè)格局?2025年1月，中國初創(chuàng)企業(yè)深度求索開發(fā)的人工智能大模型產(chǎn)品DeepSeek，以其開源、輕量化和強大的多場景能力引爆全球的高度關(guān)注，全球AI產(chǎn)業(yè)格局被打破。?作為全球增長最快的生成式AI平臺，DeepSeek在2025年第一季度以日均超過2千萬的活躍用戶、1.25億累計用戶的成績，超越了豆包、緊追ChatGPT，成為全球AI產(chǎn)業(yè)格局的關(guān)鍵變量。這家成立于2023年7月的中國公司，定位人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究，成立不足兩年即完成從技術(shù)研發(fā)到市場爆發(fā)的躍遷，DeepSeek為代表的前沿技術(shù)創(chuàng)新有望重塑全球人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭格局，進而影響全球資本市場定價。根據(jù)官網(wǎng)和公開數(shù)據(jù)，截止2025年3月，DeepSeek已占據(jù)全球AI應用市場6.58%份額，月訪問量達5.25億次，首次超越ChatGPT。在技術(shù)商業(yè)化方面，其API調(diào)用成本僅為GPT-4的1%，這種“高性能+低成本”的組合，使其在發(fā)展中國家市場滲透率尤為突出。?DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在MATH-500、AIME2024等測試中表現(xiàn)卓越，DeepSeek-R1的Pass@1成績甚至超越OpenAI。例如在AIME2024測試中，DeepSeek-R1能夠高效地解決復雜的數(shù)學問題，像處理幾何與代數(shù)結(jié)合的難題時，能迅速分析題目條件，運用恰當?shù)臄?shù)學原理進行推導和計算，展現(xiàn)出深厚的數(shù)學推理功底。?DeepSeek定位于“開源驅(qū)動的通用人工智能技術(shù)探索者”，核心產(chǎn)品為基于大語言模型（LLM）的智能推理與生成系統(tǒng)。其技術(shù)路徑采用了混合專家模型（MoE）架構(gòu)、數(shù)據(jù)蒸餾技術(shù)等創(chuàng)新方法，顯著降低了訓練和推理成本。其模型DeepSeek-V3訓練成本僅為557.6萬美元，遠低于同類閉源模型的數(shù)千萬美元。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI產(chǎn)業(yè)趨勢-新銳模型DeepSeekDeepSeek是新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)革命者?DeepSeek的現(xiàn)象級增長，是技術(shù)與生態(tài)兩方面共同作用的結(jié)果。技術(shù)層面，DeepSeek突破并重新定義AI的效率邊界，引發(fā)學術(shù)界、技術(shù)界的震蕩，其技術(shù)路線展現(xiàn)出對傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)的系統(tǒng)性革新，簡單來說就是讓AI變得更聰明、更省資源。?透明化推理與可解釋性突破長鏈思維（LongCoT）技術(shù)，將AI決策過程轉(zhuǎn)化為可追溯的邏輯鏈條：用戶可逐層查看問題拆解、知識調(diào)用和驗證步驟，如同觀察人類解題的“草稿紙”。這一創(chuàng)新解決了部分傳統(tǒng)大模型的“黑箱”問題。?混合專家模型（MoE）實現(xiàn)智能分工將模型分解為負責通用任務的“共享專家”和專注細分領(lǐng)域的“路由專家”，參數(shù)總量減少90%、訓練成本降至行業(yè)平均的5-10%。這種架構(gòu)在保持性能的同時，徹底打破了“參數(shù)規(guī)模決定智能水平”的傳統(tǒng)認知。?NSA&MLA進行記憶瘦身術(shù)，節(jié)省算力就像手機清理緩存一樣，DeepSeek開發(fā)了“壓縮打包”技術(shù)NSA（NativelyTrainableSparseAttention稀疏注意力）和MLA（Multi-HeadLatentAttention多頭潛在注意力能讓AI處理信息時占用的內(nèi)存直接減少八成。相當于原本需要10個倉庫存放的資料，現(xiàn)在只用2個倉庫就能搞定，系統(tǒng)運行更加流暢。?自我進化訓練法GRPO通過GRPO（GroupRelativePolicyOptimization群體相對策略優(yōu)化）強化學習框架，AI能像學生刷題一樣自主進步：先嘗試解題→核對答案→分析錯題→調(diào)整思路。這讓它逐步掌握多步驟推理能力，比如先計算材料成本，再考慮配送路線，最終給出完整的商業(yè)方案。技術(shù)突破讓DeepSeek保持高智商的同時大幅降低運行成本，相當于用電動車能耗跑出了超跑的性能。同時通過蒸餾技術(shù)，成功地將自身知識遷移到了更小的模型中。使AI模型可以在計算資源有限的設(shè)備上（如PC或手機）輕松部署和運行，極大降低了AI技術(shù)的使用門檻。2025上半年，國內(nèi)主流云平臺均陸續(xù)上線了相關(guān)模型。生態(tài)方面，通過開源戰(zhàn)略，構(gòu)建技術(shù)擴散的“飛輪效應”，DeepSeek開創(chuàng)了“核心模型開源+商業(yè)服務增值”的雙層生態(tài)。?技術(shù)普惠化1.5B參數(shù)的模型的推理性能與GPT4o相當，使得這些模型可以在計算資源有限的設(shè)備上（如PC或手機）輕松部署和運行，極大降低了AI技術(shù)的使用門檻，推動AI技術(shù)向中小企業(yè)和個人開發(fā)者下沉。在國內(nèi)DeepSeek與華為昇騰、摩爾線程等國產(chǎn)芯片廠商深度適配，形成從訓練框架（如MindSpore）到應用終端的全棧國產(chǎn)化支持；構(gòu)建了生態(tài)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。?開放知識產(chǎn)權(quán)在知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新方面，通過“開放核心+專利池”策略，多項核心專利覆蓋集群管理、RDMA通信等底層技術(shù)，既保障商業(yè)利益又促進協(xié)作創(chuàng)新。?錯位競爭新興市場在全球市場，實行錯位競爭戰(zhàn)略，避開與OpenAI在歐美市場的直接對抗，通過“高性價比+多語言支持”搶占東南亞、中東等新興市場。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI產(chǎn)業(yè)趨勢-新銳產(chǎn)品Manus全球首款通用型AI智能體產(chǎn)品（GeneralAIAgent）帶火智能體概念?2025年3月5日，中國AI初創(chuàng)公司Monica團隊推出Manus，號稱為全球首款通用型AI代理（GeneralAIAgent）。這款被稱為“數(shù)字實習生”的產(chǎn)品，其名稱源自拉丁語“MensetManus”（手腦并用寓意“連接思想與行動”。?Manus通過創(chuàng)新的MultipleAgentSystem（MAS）架構(gòu)，實現(xiàn)了從任務理解到成果交付的完整閉環(huán)。其革命性突破在于：首次將AI的“執(zhí)行層”真正產(chǎn)品化，與傳統(tǒng)的AI助手不同，Manus不僅僅停留在生成文本或提供建議的層面，而是能夠獨立思考、規(guī)劃并執(zhí)行復雜的任務。無論是編寫并運行代碼、瀏覽網(wǎng)頁并總結(jié)信息，還是操作文件并交付最終成果，Manus都能在隔離的虛擬環(huán)境中自主完成，真正實現(xiàn)“從指令到結(jié)果”的—站式服務。研究表明，Manus在GAIA基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異，超越了OpenAI的DeepResearch，展現(xiàn)出強大的任務處理能力。?Manus的發(fā)布，在3月的AI圈、科技圈中引發(fā)了巨大的市場反響，用戶側(cè)爆炸式增長，上線首日服務器請求量超預期17倍，次日即啟用邀請碼機制，邀請碼一度“一碼難求”甚至“高價灰色交易”。首批測試用戶數(shù)據(jù)顯示，73%愿意用Manus替代初級分析師工作；資本側(cè)隨之出現(xiàn)連鎖反應，發(fā)布次日A股AI板塊軟件ETF大漲3%，Monica團隊估值3周內(nèi)翻番；在行業(yè)側(cè)，Manus推動了中國AI市場的范式轉(zhuǎn)移，甲子光年報告中指出，Manus推動中國AI應用進入“工具鏈整合”新階段，工程化能力首次超越底層模型創(chuàng)新成為核心競爭力。?Manus承諾2025年開源核心框架，打破AutoGen等西方智能體平臺的技術(shù)壁壘。開發(fā)者社區(qū)已涌現(xiàn)OpenManus等仿制項目，帶動中國AIAgent開發(fā)效率不斷提升。Monica團隊此前以AI瀏覽器插件起家，積累了千萬級用戶基礎(chǔ)，此次發(fā)布標志著其從工具型產(chǎn)品向智能體平臺的戰(zhàn)略升級。其成功證明了工程整合>模型性能的新型競爭邏輯：當大模型性能越過閾值后，工具鏈整合能力將成為勝負手。其調(diào)用6-8個工具的協(xié)同效率（如同時操作Excel和PowerBI生成財務模型比單一模型精度更具商業(yè)價值。AI產(chǎn)業(yè)趨勢-新銳產(chǎn)品ManusManus核心功能及技術(shù)突破，商業(yè)模式的挑戰(zhàn)自主決策與任務執(zhí)行Manus內(nèi)置先進的思考與規(guī)劃能力，能夠理解復雜指令，分解任務并調(diào)用適當?shù)墓ぞ?。例如，當用戶要求“分析某行業(yè)趨勢并生成報告”時，Manus會自行搜索最新數(shù)據(jù)、整理信息并輸出結(jié)構(gòu)化的文檔，無需用戶—步步干預。多工具集成從編寫代碼到處理文件，Manus支持多種工具的無縫調(diào)用。它不僅能生成代碼，還能直接執(zhí)行并調(diào)試，確保結(jié)果準確無誤。此外，它還能瀏覽網(wǎng)頁、提取關(guān)鍵信息并加以總結(jié)，為用戶節(jié)省大量時間。隔離運行環(huán)境Manus運行在獨立的虛擬機中，確保任務執(zhí)行的安全性與穩(wěn)定性。這種設(shè)計不僅提高了效率，還避免了潛在的干擾，讓用戶可以放心交付復雜任務。多格式交付無論是生成文本、表格還是可視化圖表，Manus都能根據(jù)需求輸出多樣化的成果，滿足個人用戶到企業(yè)團隊的廣泛應用場景。?Manus的革新性源于三大核心技術(shù)突破：①分層代理系統(tǒng)：規(guī)劃代理（拆解任務邏輯）、執(zhí)行代理（調(diào)用代碼/瀏覽器等工具）、驗證代理（交叉驗證結(jié)果）分工協(xié)作，模擬人類“思考-行動-質(zhì)檢”流程；②動態(tài)任務引擎：支持50ms級響應速度，通過蒙特卡洛樹搜索（MCTS）算法優(yōu)化任務拆解路徑，在特斯拉股票分析案例中實現(xiàn)36倍效率提升；③混合模型調(diào)度：集成Claude3.5、DeepSeek等模型，降低API調(diào)用成本（相比純GPT-4方案節(jié)省67%費用）。?盡管產(chǎn)品理念超前，引發(fā)大的關(guān)注，但Manus在之后的數(shù)月中面臨多重發(fā)展瓶頸：技術(shù)依賴質(zhì)疑：在技術(shù)圈中被質(zhì)疑為“Claude套殼產(chǎn)品”，其核心模型依賴Anthropic的API調(diào)用，自身缺乏底層模型能力。用戶留存流失：3月發(fā)布后，月活（MAU）從峰值2000萬驟降至1000萬（2025年5月開放注冊后反映嘗鮮型用戶難以轉(zhuǎn)化為長期客戶的挑戰(zhàn)。商業(yè)化困境：獲Benchmark領(lǐng)投7500萬美元，6-7月團隊遷至新加坡，啟動全球化布局，中國業(yè)務實質(zhì)性收縮。未來的出海之路尚不確定。AI能力發(fā)展：綜合能力一年內(nèi)進步顯著，高考分從“偏科學生”到“全能學霸”?高考是中國篩選人才最重要的方式，AI參與高考也成為了檢驗大模型綜合能力的“試金石”。2025年6月主流AI模型紛紛發(fā)布高考實戰(zhàn)表現(xiàn)，成績較2024年大幅提升，達到頂尖高校錄取線。?學科差異分析說明大模型技術(shù)局限性：邏輯推理能力不足，多模態(tài)與實驗理解短板，幻覺與創(chuàng)造性缺陷。強勢學科：英語/政治/生物（依賴記憶型知識）、語文作文、數(shù)學客觀題。薄弱學科：物理（實驗題失分嚴重；化學推理題成“攔路虎”）、地理（空間分析能力不足）、主觀題缺陷（文綜遺漏知識點推導、理綜計算錯誤頻發(fā)，如物理公式正確但答案偏離）。2024年AI與人類天才的能力對比研究中，AI模型在語言能力、閱讀書籍數(shù)量、工作記憶和長期記憶方面遠超人類，甚至超過歷史上著名的天才。表明AI在處理大量信息和多語言任務方面具有顯著優(yōu)勢。然而，在IQ百分位和SAT分數(shù)方面，AI與人類天才的差距并不明顯，因為這些測試更側(cè)重邏輯推理和問題解決能力，而不僅僅是信息處理能力。AI能力發(fā)展：營銷創(chuàng)造力2024年VS.2023年，基于“廣告文案”場景的AI創(chuàng)造力量化評估?持續(xù)性地評估人工智能與人類創(chuàng)造力的差異顯得尤為關(guān)鍵。這種評估不僅有助于把握技術(shù)適應性中的變化,還能指導如何順應變化以優(yōu)化人工智能在創(chuàng)造力領(lǐng)域的輔助作用,并識別潛在風險。?在2023年基礎(chǔ)上，北京工商大學和中國人民大學的學者在2024年繼續(xù)以“廣告文案”為場景做創(chuàng)造力量化評估，提出并驗證以下假設(shè)。3.創(chuàng)造力離散分布假設(shè)?2024年的研究采用雙盲實驗法，設(shè)計如下：?專家評價者：117位廣告領(lǐng)域?qū)＜遥?5.2%為高校教師，其余為從業(yè)人員雙盲評估文案。分組與流程：5個品牌的不同創(chuàng)作方式文案（人類文案必測）。智協(xié)作865次）?數(shù)據(jù)分析：使用SPSS26.0進行方差分析（ANOVA）和t檢驗，對比人類、AI獨立及人智協(xié)作的創(chuàng)造力差異?？刂谱兞浚浩放?、專家年齡、性別、工作年限等。?縱向?qū)Ρ龋号c2023年同類研究數(shù)據(jù)對比，分析AI創(chuàng)造力的演進趨勢。來源：2025年7月《新聞與傳播評論》人工智能發(fā)展以及人智協(xié)作模式對創(chuàng)造力的影響———基于廣告文案創(chuàng)作的雙盲實驗研究AI能力發(fā)展：營銷創(chuàng)造力2024年AI廣告文案創(chuàng)造力相比2023年顯著提升,但尚未超越人類結(jié)論：結(jié)論：2024年AI模型的文案創(chuàng)造力超越2023年的人工智能模型。至3.08年,顯著性高于2023年分也顯著高于2023年AI得分。然低于2023年人類的3.83年。 現(xiàn)2024年人工智能在關(guān)鍵弱項(創(chuàng)來源：2025年7月《新聞與傳播評論》人工智能發(fā)展以及人智協(xié)作模式對創(chuàng)造力的影響———基于廣告文案創(chuàng)作的雙盲實驗研究明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI能力發(fā)展：營銷創(chuàng)造力2024年人智協(xié)作方式【無法】顯著提升AI廣告文案創(chuàng)造力 結(jié)論：人智協(xié)作方式無法提升AI的廣告文案創(chuàng)造力（能提高計算和推理能力）。 結(jié)論：基準趨近與離散加劇，AI廣告文案創(chuàng)造力出現(xiàn)類人?研究將每個文案的等同工作年限進行分析。發(fā)現(xiàn)2023年每個AI生成文案的“等同工作年限”都低于人類獨立創(chuàng)作文案的中位數(shù)，而人類獨立創(chuàng)作文案的“等同工作年限”呈現(xiàn)較大的差異性(SD=0.65),標準差僅僅0.25，且2023年和2024年AI的文案“等同工作年限”的方差齊性檢驗顯著，說明2024年AI的文案創(chuàng)造力具有更顯著的離散性。2024人工智能在“等同工作年限”不僅從2023年相對集中的趨勢轉(zhuǎn)變AIAI創(chuàng)造力一方面在工作年限峰值上持續(xù)突破，已有偶發(fā)的類人化“靈感閃現(xiàn)”的創(chuàng)作表現(xiàn)；另一方面在清晰完整等基礎(chǔ)性指標上波動增大，說明其創(chuàng)意系統(tǒng)已開始模擬人類創(chuàng)作中“突破與妥協(xié)”的動態(tài)平衡機制，標志著其從技術(shù)性輸出向真正的創(chuàng)造性產(chǎn)出的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。人類需探索更靈活的協(xié)作框架，平衡人類意圖與AI自主性。來源：2025年7月《新聞與傳播評論》人工智能發(fā)展以及人智協(xié)作模式對創(chuàng)造力的影響———基于廣告文案創(chuàng)作的雙盲實驗研究明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI能力發(fā)展：智能體化從“動腦”到”動手”，2025是AI智能體的爆發(fā)元年?AIAgent（人工智能智能體）是一種能夠自主感知環(huán)境、制定決策并采取行動以實現(xiàn)特定目標的智能系統(tǒng)，其本質(zhì)是模擬人類認知與行為過程的數(shù)字實體。對于用戶，其價值包括重復工作的效率提升、復雜任務處理、個性化服務（學習用戶習慣，提供定制化建議）。?2025年，AI大模型向AIAgent進化。不同于以往AI大模型主要扮演“知識庫”的角色，智能體更像一個“執(zhí)行者”，谷歌數(shù)據(jù)顯示AIAgent的全球搜索量自2025年初開始激增。2024年底開始，各AI巨頭紛紛發(fā)布智能體產(chǎn)品，例如OpenAIOperator、AmazonNovaAct等。中國初創(chuàng)AI公司的Manus也借由全球首款通用型AI代理的名由（GeneralAIAgent引發(fā)了高關(guān)注。?有這么多大模型了，為什么還需要AIAgent？原因見下方。表格展示了大模型和智能體的差異，2024年大模型的局限性在于，本質(zhì)上還在扮演“知識庫”的角色，而非“執(zhí)行者”。當大模型還在“動嘴”時，AIAgent已經(jīng)“動手”撕開了生產(chǎn)力革命的缺口。維度傳統(tǒng)AI模型AI智能體（AIAgent）記憶能力無狀態(tài)，每次獨立處理輸入具備短期/長期記憶，保留上下文主動性被動響應，需人工逐步提示主動規(guī)劃多步驟任務并執(zhí)行工具使用僅生成文本或預測調(diào)用API、操作系統(tǒng)、硬件等外部工具應用場景單任務處理（如問答、分類）多任務協(xié)作（如旅行規(guī)劃、股票分析）明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI能力發(fā)展：智能體化?AIAgent具備自主性、感知與交互能力、決策與規(guī)劃能力、工具調(diào)用與執(zhí)行及學習與適應的全鏈路能力。自主性行操作。感知與交互能力獲取環(huán)境信息語音）并理解會議助手通過語音指令解析用戶需求。決策與規(guī)劃能力干預。工具調(diào)用與執(zhí)行支付接口）完外賣Agent能自主完成選餐、支付全流程。學習與適應?2025年，中國市場中企業(yè)級營銷智能體進入爆發(fā)增長期，這些智能體整合企業(yè)（營銷）數(shù)據(jù)及外部專業(yè)數(shù)據(jù)源，既是企業(yè)AI數(shù)據(jù)專員，也是每個人的工作助理，通過APP等界面向企業(yè)員工提供全面的營銷服務，包括：知識庫問答、內(nèi)容創(chuàng)作、RPA、內(nèi)容審核、OA、數(shù)據(jù)分析等。能完成各類營銷任務，洞察層如分析、研究、撰寫報告，行動層的如用戶運營、KOS培訓、內(nèi)容生產(chǎn)、投放等。明略科技秒針營銷科學院×明略科技秒針營銷科學院×AI存在的問題：無處不在的幻覺?AI幻覺（AIHallucination）指生成式人工智能在缺乏準確依據(jù)時，因模型缺陷、數(shù)據(jù)局限性或算法偏差，生成看似合理但實際錯誤或虛構(gòu)的內(nèi)容。其表現(xiàn)形式包括虛構(gòu)學術(shù)論文、編造歷史事件、輸出錯誤代碼等。?從技術(shù)角度看，AI幻覺的產(chǎn)生，本質(zhì)是模型基于概率分布過度外推的結(jié)果。主要由數(shù)據(jù)問題、算法缺陷和設(shè)計偏差造成。?訓練數(shù)據(jù)污染：數(shù)據(jù)中 的錯誤標注、過時信息或虛構(gòu)內(nèi)容導致模型被誤導。?數(shù)據(jù)多樣性不足：缺乏 覆蓋多場景的平衡數(shù)據(jù)，模型易對特定模式過擬合。?知識固化：參數(shù)化記憶 無法動態(tài)更新（如訓練數(shù)據(jù)只到2023年，之后的事件會完全虛構(gòu)）?過擬合：模型過度記憶訓練細節(jié)，忽略泛化規(guī)律，生成與真實場景脫節(jié)的輸出。?上下文窗口限制：有限的理解范圍導致長文本或復雜指令出現(xiàn)語義偏差。?統(tǒng)計預測機制：基于詞頻概率生成內(nèi)容，缺乏邏輯推理能力。?強制回答傾向：模型被設(shè)計為必須輸出答案，即使信息不足時也會編造。?對抗性攻擊：惡意輸入數(shù)據(jù)誘導模型生成錯誤結(jié)果。?AI幻覺并非都是錯誤的，其在營銷創(chuàng)意領(lǐng)域有著正向應用潛力，如藝術(shù)創(chuàng)作、游戲場景設(shè)計等利用幻覺生成突破性內(nèi)容。但危害也是顯而易見的，最主要的，是帶來營銷環(huán)境中巨大的信息污染：例如AI生成虛假廣告內(nèi)容損害品牌信譽。當前LLM的“幻覺”問題已成為業(yè)界關(guān)注焦點。?清華大學沈陽團隊2025年2月發(fā)布《DeepSeek與AI幻覺》報告，測試了眼下風靡的一系列大模型，題目是隨機抽取300道事實性幻覺測試題，涵蓋健康、科學、歷史、文化、音樂等多個領(lǐng)域，獲取大模型給出的答案與正確答案比對發(fā)現(xiàn)，多個熱門大模型的幻覺率超過20%。Vectara公司2025年2月的評測顯示，主流模型在文本摘要任務中的幻覺率差異顯著：GoogleGemini2.0Flash最低（0.7%而國產(chǎn)Qwen（通義）模型高達3%。該榜單使用Vectara自研的HHEM-2.1評測模型,通過讓AI模型對831篇短文進行摘要來測試其產(chǎn)生幻覺的概率。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI存在的問題：無處不在的幻覺?解決AI幻覺，先理解大模型的本質(zhì)，如圖所示，大模型的本質(zhì)是一個函數(shù)，想要最終輸出理性的結(jié)論和決策，先決條件，是必須有強大的模型和準確的信息。Y-理性的結(jié)論和決策；f-強大的模型；X–準確的信息。用事實性數(shù)據(jù)解決幻覺。企業(yè)應對AI幻覺的策略，包括技術(shù)優(yōu)化和流程管理兩方面：?技術(shù)優(yōu)化檢索增強生成（RAG整合權(quán)威知識庫作為“外掛”，優(yōu)先基于可信數(shù)據(jù)源生成答案。例如行業(yè)的數(shù)據(jù)庫&知識庫、品牌一方數(shù)據(jù)庫與知識庫，都具備真實性、代表性和時效性。多模態(tài)協(xié)同驗證：結(jié)合文本、圖像、語音等多維度數(shù)據(jù)，交叉檢驗輸出。微調(diào)與強化學習：針對垂直領(lǐng)域任務優(yōu)化模型，減少通用場景的過擬合風險。?數(shù)據(jù)與流程管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管控：清洗訓練數(shù)據(jù)，剔除噪聲與錯誤標注，建立動態(tài)更新機制。三階審核機制：機器預篩→專家復核→業(yè)務終審，確保關(guān)鍵輸出的可靠性。事實性數(shù)據(jù)為依據(jù)AI洞察事實+HI定義價值認清現(xiàn)實-預見趨勢-決策方向令數(shù)據(jù)可用令數(shù)據(jù)可讀令數(shù)據(jù)可用令數(shù)據(jù)可讀專業(yè)性趨勢可信性決策 預見認知決策可靠性明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI存在的問題：局限與偏見AI“創(chuàng)造力悖論”——沖擊集體創(chuàng)新性，“使用者偏見”?商業(yè)世界關(guān)于AI的喧囂討論，幾乎都圍繞著“效率”展開。我們習慣將其視作“效率工具”，卻忽視了它的“角色屬性”。隨著AI深度嵌入組織，它必然會升維為一種“社會性存在”。?當“知識”唾手可得，問題比答案更顯珍貴；擁有智能技術(shù)，并不等同于擁有駕馭智能的能力。在這場由AI重塑的營銷范式變革中，企業(yè)管理者面臨的變化，不止是效率提升，還有來自于AI對生產(chǎn)關(guān)系的改變和影響，包括應用AI過程中的數(shù)據(jù)、流程、組織、人才和文化挑戰(zhàn)。AI應用的創(chuàng)造力悖論：個體能力提升，集體新穎性降低2024年7月發(fā)表于ScienceAdvance上的論文發(fā)現(xiàn)，生成式AI讓個體創(chuàng)造力提升，但是會讓集體新穎性降低。例如：在生成式AI的幫助下，作家個人的創(chuàng)作能力提高了，但總體上產(chǎn)生新穎內(nèi)容的范圍變窄了。AI應用的偏見：工作中使用AI工具的員?2025年的最新研究發(fā)現(xiàn)：工作中使用像ChatGPT、Claude和Gemini這樣的人工智能工具的員工更容易受到同事和經(jīng)理對其能力和動機的負面評價:更懶惰、能力更差、不那么勤奮、更容易被取代，不那么獨立且缺乏自信。?這種偏見會影響真實的商業(yè)決策。在一項招聘模擬實驗中，那些自己不使用人工智能的經(jīng)理更不愿意招聘經(jīng)常使用人工智能工具的候選人。?這種社會影響可能成為工作場所采用人工智能的隱藏障礙。即使組織推動人工智能的實施，個別員工可能會因為擔心自己會被如何看待而抵制使用人工智能。說明：AI專業(yè)研究Reifetal.(2025),EvidenceofasocialevaluationpenaltyforusingAI,PNAS明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI存在的問題：局限與偏見?2025年的最新研究：Goergenetal.(2025),AIassessmentchangeshumanbehavior,PNAS,得出以下結(jié)論，當人們意識到被AI（而非人類）評估時，會顯著增強分析性（analytical）特質(zhì)的呈現(xiàn)，弱化直覺與情感表達。當被評價對象策略性迎合AI偏好時（策略性自我呈現(xiàn)可能掩蓋真實特質(zhì)，導致組織錯配（mismatch）風險。AI系統(tǒng)可能存在偏見，并且因與人類互動放大偏見?研究揭示了人類與AI互動中偏見放大的機制，強調(diào)了AI系統(tǒng)在設(shè)計和部署時需要更加謹慎。AI不僅可能自身表現(xiàn)出偏見，還可能通過與人類的互動放大人類的偏見，形成一個反饋回路。這種現(xiàn)象可能會對社會產(chǎn)生廣泛的影響。研究者呼吁提高對AI偏見的認識，并探索減少AI偏見的方法，以提高人類判斷的質(zhì)量。?AI的放大作用：AI可能更敏感于數(shù)據(jù)中的微小偏見，并利用這些偏見來提高預測準確性。?人類的感知偏差：人類可能將AI視為更權(quán)威可靠的來源，從而更易接受其偏見。實驗：研究者設(shè)計了一個情感聚合任務來收集人類數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)參與者在判斷一組面孔的平實驗：研究者利用文生圖模型Stable我們接觸到的AIGC內(nèi)容，如圖片，文來源：Glickman,M.,&Sharot,T.(2025).Howhuman–AIfeedbackloopsalterhumanperceptual,emotionalandsocialjudgements.NatureHumanBehaviour,9,345–359.明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI存在的問題：工具選擇AI工具與AI模型的區(qū)別，營銷領(lǐng)域AI工具的主要類型組合升級為智能工作流。AI工具將有更強的自主任務理解和執(zhí)行能力，減少人工的干預。AI工具組合品牌撰寫行業(yè)分析研究報告：DeepSeek完成資料其形式一般為API接口、SDK、預訓練模型的文件（無需有技術(shù)背景）有時整合多個模型（技術(shù)）EQ\*jc3\*hps17\o\al(\s\up1(景),四)總結(jié)出以下分類，對、AI工具主要類型示例★★★★★★★★★★★★★★★★★★★Cursor★AI存在的問題：工具選擇選擇AI工具的原則：需求-工具-場景的多維匹配?市場供給側(cè)不斷涌現(xiàn)出眾多的AI工具，同樣功能和場景下的AI工具數(shù)量多、重復性高，其功能、優(yōu)勢、適用場景、成本均不同。無論企業(yè)用戶，還是個人用戶，都需要系統(tǒng)的評估，知道如何找出最適合自身需求的工具。一方面保證使用效率，一方面降低試錯成本，節(jié)省應用的時間和費用。?AI工具作為一種技術(shù)性產(chǎn)品，其評選標準也應該基于客觀數(shù)據(jù)，而不是個體經(jīng)驗。好的工具是適合你，能高效低成本解決你問題的工具，而非最先進或功能最多的工具。?企業(yè)團隊AI工具選擇的原則如下圖所示：頂層考慮戰(zhàn)略上和企業(yè)業(yè)務場景的匹配；底層戰(zhàn)術(shù)上，根據(jù)自身需求，通過全面多維的AI工具測評，輔助選擇和采購；中間層，從功能性、兼容性、安全性、性價比多個維度全面考量。戰(zhàn)略基礎(chǔ)戰(zhàn)略基礎(chǔ)：與企業(yè)的業(yè)務場景匹配，與價值需求一致兼容性易集成、能拓展兼容性易集成、能拓展安全性數(shù)據(jù)治理、合規(guī)性價比成本合理功能性性能高、協(xié)作強戰(zhàn)術(shù)方式：戰(zhàn)術(shù)方式：建立全面多維的AI選用/采購/部署測評體系?北京大學2025年4月的《AI工具深度測評與選型指南》中，提出了評估AI工具的8個重要維度：核心功能、效果質(zhì)量、易用性、成本效應、集成性、合規(guī)性、社區(qū)支持和創(chuàng)新前瞻性。?在不同性質(zhì)的企業(yè)和團體中，維度的重要性和權(quán)重相應也就不同。例如對個人用戶（如內(nèi)容創(chuàng)作者）而言，效果質(zhì)量、易用性更為重要；對小型企業(yè)來說，核心功能、效果質(zhì)量、成本效應的重要性高；大型企業(yè)除了核心功能、效果質(zhì)量以外，安全性也非常重要，另外集成性和社區(qū)支持也較重要；對科研機構(gòu)來說，創(chuàng)新前瞻性的重要權(quán)重高。企業(yè)可以根據(jù)上述原則和框架，進行內(nèi)部AI工具的評測，選擇和采購。評估維度說明不同目標用戶的重要性（權(quán)重設(shè)定）核心功能工具設(shè)計針對的主要任務是否能有效解決用戶痛點和需求？中高高高效果質(zhì)量工作執(zhí)行核心功能的結(jié)果表現(xiàn)水平是否準確、穩(wěn)定、可靠、符合任務的目標？高較高高高易用性工具的用戶優(yōu)好程度（界面操作等）較高中中中成本效益獲得工具的成本和帶來的價值間的平衡定價模式、擁有成本，與同類工具的比較中高中低集成性工具與企業(yè)其它常用軟件、系統(tǒng)的兼容性低中較高中安全合規(guī)性數(shù)據(jù)隱私、信息安全方面的表現(xiàn)低中高中社區(qū)支持獲取幫助、解決使用問題，用戶交互的能力低中較高中創(chuàng)新前瞻性工具是否有最新技術(shù)、獨持性，未來潛力中中中較高?對AI工具進行測評，最常見的方式是：基于實測案例的質(zhì)量打分，收集用戶及專家的評估反饋，建立適用于本企業(yè)的結(jié)構(gòu)化評估體系，通過決策矩陣，結(jié)合各維度的權(quán)重設(shè)定，多維客觀的評估不同業(yè)務場景、需求下的AI工具表現(xiàn)，最終科學的選擇最優(yōu)解（即最佳推薦的AI工具）。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI存在的問題：工具選擇不同類型的AI工具測評與推薦（2025H1）文本工具①DeepSeek：能力強，六邊形戰(zhàn)士，尤其是代碼及邏輯推理能力，輸出風格符合國人表達習慣。②Gemini：代碼能力及統(tǒng)籌規(guī)劃能力超強，長文本理解能力強且有深度調(diào)研，適合復雜推理工作。③通義千問：Qwen3推理速度快，可對推理進行控制，工具④豆包：文本理解及生成能力弱于DeepSeek，但其工具集成性較好。圖像工具①Midjourney：能力最強且發(fā)揮穩(wěn)定，細節(jié)處理和質(zhì)感方面，堪稱最強的AI繪畫工具，但目前對于中文提示詞的支持效果較差，適合專業(yè)設(shè)計場景，學習成本較高。（收費）視頻工具視頻工具③Vidu：適合短視頻創(chuàng)作者和內(nèi)容愛好者，更擅長卡通場景。④通義萬相：完全免費，普通場景效果不錯，復雜場景能力較弱。數(shù)字人工具⑥Heygen：聲音和數(shù)字人效果非常好，適合大多數(shù)場景，尤其是出海業(yè)務。⑦智課：聲音和數(shù)字人效果好，有開源大模型加持，非常適合制作視頻課程。⑧奇妙元：聲音操控功能強大，適合對聲音要求高的場合，但數(shù)字人動作略顯僵硬。⑨閃剪：專業(yè)版服務好，功能多，適合長期大量做IP的業(yè)務場景，數(shù)字人效果一般。02AIGD營銷決策篇消費者購買決策、企業(yè)營銷決策?企業(yè)端：AI供給空前豐富，營銷決策成為挑戰(zhàn)企業(yè)行動建議：在營銷管理框架之下，按營銷任），決策。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AIGD是什么一種新的決策范式指將與新AI技術(shù)工具融合， ,并基于進行模擬來提升決策效率和效果的過程。3542從AIGC提效率→AIGD保效果?AIGC在營銷行業(yè)廣泛應用后，營銷生產(chǎn)力大幅提升，AI支持的創(chuàng)意、內(nèi)容、方案、創(chuàng)新數(shù)量巨大且依托的是效率工具。2025年，效率工具開始向智能體進化。?當供給量巨大時，如何決策成為企業(yè)新的挑戰(zhàn)，企業(yè)必須構(gòu)建營銷決策體系。營銷決策是把經(jīng)典營銷方法理論，與新AI技術(shù)工具融合的過程，包括經(jīng)典方法（AI決策可匹配的思維鏈提升決策的效率工具（或智能體以及驗證方法（如從大量內(nèi)容供給中選擇出最優(yōu)解）。生成式營銷效率效果營銷供給營銷決策AIGCAIGDContentDecision=+=+=++底層：知識+效率/驗證工具（智能體）明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×現(xiàn)象：消費決策權(quán)向AI轉(zhuǎn)移行動：MarketingToAI明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI改變媒體生態(tài)和廣告模式?AI已從工具進化為媒體生態(tài)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，媒體的智能化程度決定未來媒體的競爭力。?AI技術(shù)正在重塑媒體平臺的內(nèi)容產(chǎn)品，如字節(jié)跳動、百度、阿里等巨頭布局AI內(nèi)容創(chuàng)作，涵蓋知識科普、客戶服務、內(nèi)容生產(chǎn)等多個領(lǐng)域。頭部媒體基于自研大模型不斷擴展能力邊界。AI的使用和擴散，讓搜索習慣發(fā)生了重大變化，零點擊搜索成為新的用戶搜索習慣。以百度為例，其搜索結(jié)果不僅包含核心搜索詞，還增加了“意圖理解”的內(nèi)容。研究預測，2024年，美國和歐洲市場的谷歌搜索中，將有近60%的用戶搜索后不再進一步點擊網(wǎng)站，原因是AI的2025年谷歌SEO趨勢分析與預測/2025Overview2025年谷歌SEO趨勢分析與預測/2025AI無排名內(nèi)容改寫人類將思考外包隨著AI接管搜索，媒體內(nèi)容的呈現(xiàn)方式，也將從競價展示或按熱度推薦，轉(zhuǎn)變?yōu)椤盁o排名綜合索引”，這對平臺、內(nèi)容創(chuàng)作者和企業(yè)都提出了新挑戰(zhàn)。越來越多的媒體將基于AI的問答邏輯，按照無排名內(nèi)容改寫，而非羅列的方式呈現(xiàn)內(nèi)容，帶來的改變包括：①內(nèi)容綜合-AI模型將基于推理，重新組織語言輸出整體內(nèi)容。②內(nèi)容改寫-AI會重新改寫抓取或?qū)W習的內(nèi)容，標題、摘要變的不可控。③沒有排名-所有的來源都會通過索引的方式呈現(xiàn)（但你會去查看索引嗎？）④沒有廣告位-媒體廣告位數(shù)量將大幅降低，至少目前還看不到插入廣告的合適位置。電商平臺也在積極使用AI助手，幫助顧客從問題出發(fā)直接推薦合適商品。淘寶推出了“小淘”，京東有“京言AI助手”，抖音也有購物助手。電商平臺正在探索通過消費者與AI工具對話發(fā)現(xiàn)需求并推薦商品。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×AI影響的消費者越來越多直接用AI、間接看AI、決策信AI，消費者“AI普及”2025年爆發(fā)?AI發(fā)展對消費者的直接影響：消費者自身使用AI工具，普及性不斷擴大，體現(xiàn)在主流AIAPP用戶數(shù)量近一年來飛速增長。2025年，DeepSeek爆發(fā)，進一步降低AI使用門檻，引發(fā)普通消費者的興趣和使用。AI的使用覆蓋了消費者的生活、工作、學習、娛樂等多場景。?中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）《生成式人工智能應用發(fā)展報告（2024）》截至2024年12月，使用過生成式AI的用戶2.49億人，占整體人口的17.7%。并且用戶群體極為優(yōu)質(zhì)。年輕用戶（20-29歲）使用率40.5%，高學歷用戶（大專以上）使用率44.0%。?AI發(fā)展對消費者的間接影響：由于大量專業(yè)人員（記者、KOL）普遍使用AI工具創(chuàng)作內(nèi)容，使消費者日?？吹健⒆x到內(nèi)容的“AI含量”越來越高。?CNNIC《生成式人工智能應用發(fā)展報告（2024）》報告指出，AI正在被廣泛用于內(nèi)容創(chuàng)作和信息處理上。近2/3的用戶使用LLM服務來回答問題，而1/3的用戶將其視為工作助手。中國抖音、快手等平臺的內(nèi)容中約30%涉及AI生成。ActivateTechnology&Media的《2024年科技與媒體展望》顯示，60%的內(nèi)容創(chuàng)作者已采用生成式AI技術(shù)，該報告預測，2025年AI在內(nèi)容生產(chǎn)中的滲透率將突破80%。?綜合數(shù)據(jù)與研究表明，消費者對AI工具的信任度已跨越臨界點，并直接推動其在消費決策中的核心地位。特別是中國消費者對AI的信任度全球領(lǐng)先。?凱捷咨詢《2025消費者行為追蹤報告》數(shù)據(jù)顯示，68%消費者在2024年根據(jù)AI推薦完成購買，較前一年增長16%。?美國公關(guān)公司愛德曼發(fā)布的調(diào)查研究表明中國用戶對人工智能的信任度顯著高于美國用戶。這項研究的數(shù)據(jù)顯示72%的中國受訪者表示信任人工智能，而這一比例在美國僅為32%。?貝恩咨詢2024年8月調(diào)研顯示：相比歐美國家，國內(nèi)消費者對AI持積極且擁抱的態(tài)度，高出歐美國家45%。個性化購物推薦、客服、資訊等應用場景接受度尤為突出。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×消費者決策權(quán)正在向AI轉(zhuǎn)移?人工智能（AI）技術(shù)正以驚人的速度滲透到消費領(lǐng)域的各個環(huán)節(jié)。當前，各類研究和數(shù)據(jù)證明，AI不再是少數(shù)人的嘗鮮選擇，而是以“生活助手”“購物參謀”的身份參與、影響到更多消費者，加速融入到消費決策鏈條之中。2025年關(guān)于AI影響消費的最新研究2025年5月HCR慧辰股份發(fā)布的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，92%消費者在購物決策中使用過AI工具輔助購物決策。在使用人群中，男性占比53%略高于女性的47%，30-39歲，承擔家庭最復雜消費決策（如家庭采購、高單價商品選購）的群體為主體人群，2025年Q2《AI驅(qū)動消費決策營銷變革白皮書》顯示：-83%用戶在過去3個月內(nèi)通過AI搜索、了解過消費品類信息。-用AI搜消費問題，高效、便捷、專業(yè)，縮短30%以上「做購物功課」時間，消費者對AI搜索的綜合滿意度(3.95)超傳統(tǒng)搜索(3.62)。-信息密集型、技術(shù)含量高的產(chǎn)品更傾向問詢AI，例如：IT科技、專業(yè)健康、家用電器等是消費者AI問詢最高品類。?影響消費者，先從影響AI開始，對AI大模型的營銷行動迫在眉睫。2025年搶占AI認知的品牌，能獲得AI時代流量紅利。?對AI營銷，要先了解AI的認知特征。AI獲取信息與消費者存在很大差異，不同于消費者喜歡感性、有趣、多模態(tài)的內(nèi)容。AI是“理科生”，更易于學習理解理性知識。政府和官方發(fā)布，國際國內(nèi)機構(gòu)認證，專業(yè)論），明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×開展對AI營銷-MarketingToAI?AI認知優(yōu)化是一個持續(xù)的過程，客觀的評估是基礎(chǔ)。根據(jù)評估表現(xiàn)，制定優(yōu)化策略，再根據(jù)AI的信息源和內(nèi)容特征進行優(yōu)化，優(yōu)化后再評估效果。這一過程中，不同參與方的角色不同：?品牌方：依據(jù)品牌定位和競爭策略，確定優(yōu)化目標和方向，提供品牌內(nèi)容作為優(yōu)化的基礎(chǔ)物料。?第三方：客觀中立，提供評估產(chǎn)品并持續(xù)監(jiān)測，支持品牌方設(shè)定KPI和執(zhí)行方優(yōu)化策略。?執(zhí)行方：根據(jù)現(xiàn)狀評估和目標KPI，完成內(nèi)容生產(chǎn)，匹配目標模型的信源并進行媒體發(fā)布。?科學的測量評估體系是任何營銷行動的基礎(chǔ)，為幫助品牌了解自己在AI中的“被認知”“被推薦”程度，明略科技構(gòu)建了一套科學、全面的用于評估AI品牌認知和推薦程度的方法和標準指標，并從2025年4月開始，按行業(yè)發(fā)布“品牌AI認知榜單”，為營銷行業(yè)提供“AI認知表現(xiàn)評估”的標準尺子。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×現(xiàn)象：AIGC使營銷效率大幅提升行動：AIinMarketingDecisions明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×營銷決策框架?營銷決策是企業(yè)為實現(xiàn)營銷目標，在對市場環(huán)境、消費者需求、競爭態(tài)勢等內(nèi)外部因素分析的基礎(chǔ)上，對營銷戰(zhàn)略、策略（例如產(chǎn)品定位、價格制定、渠道選擇、促銷方式等）做出最優(yōu)選擇與規(guī)劃的過程。?在營銷中需要什么樣的決策？我們借鑒復旦大學管理學院市場營銷系的“營銷管理流程框架”，梳理出共16個重要任務，它們是營銷決策的關(guān)鍵節(jié)點。?針對不同任務，需要引入經(jīng)典營銷理論中沉淀的研究模型和分析方法，指導科學決策。復旦大學管理學院：營銷管理流程框架營銷觀念市場研究0402客戶分析05公司分析01環(huán)境分析0402客戶分析05公司分析01環(huán)境分析03競爭分析合作者分析06目標市場、0706目標市場、07價值主張、08品牌定位營銷策略09產(chǎn)品/服務策略客戶關(guān)系09產(chǎn)品/服務策略客戶關(guān)系管理渠道/分銷策略溝通/媒體策略價格/激勵策略14營銷計劃制訂與實施、15評估與調(diào)整16營銷組織管理明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×營銷決策框架：三層決策的關(guān)系?營銷三層決策之間的邏輯關(guān)系是從戰(zhàn)略到運營的動態(tài)協(xié)同，從戰(zhàn)略到執(zhí)行的穿透與反饋。戰(zhàn)略層決策明確賽道與商業(yè)模式；定位層決策定位客群和獨有價值；運營層決策執(zhí)行具體的打法并不斷優(yōu)化。運營層反映數(shù)據(jù)和問題；定位層重新審視策略是否合理；戰(zhàn)略層做出調(diào)整。）；自上而下決策傳導自自上而下決策傳導自下而上反饋迭代明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×營銷決策方法：個人+AI協(xié)作流程6步走人與AI協(xié)作，可通用于營銷決策的各種任務?生成式營銷中，各類營銷決策所涉及的問題雖然多種多樣，但解決問題方法的底層邏輯是通用的，都可以通過以下的6步流程。其本質(zhì)，是將戰(zhàn)略決策從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)化為“系統(tǒng)驅(qū)動”——通過結(jié)構(gòu)化問題的分解、科學方法的匹配、高效工具的應用、可驗證的流程優(yōu)化，在不確定性中構(gòu)建可復制的AI輔助決策方案。達成以人智協(xié)作提升營銷決策效率的目標。（模型/方法/工具）明確工作任務提供支持資源提出任務的整體目標提出調(diào)整意見確認模型方法可用確認AI工具可用確認行動方案確認各步驟子目標提供自有數(shù)據(jù)確認付費/定制數(shù)據(jù)方案采集并提供付費/定制數(shù)據(jù)調(diào)整和確認分析結(jié)論確認交付物的設(shè)計方案調(diào)整完成最終交付成果確認驗證方法構(gòu)建智能體和工作流復雜任務拆解為具體問題為問題設(shè)定目標分析任務的問題匹配解決問題合適的模型方法建議需用到的AI工具依據(jù)思維鏈規(guī)劃工作行動方案輸出步驟，分解子目標采集公開數(shù)據(jù)/信息提出自有信息/數(shù)據(jù)要求提出定制/付費數(shù)據(jù)方案數(shù)據(jù)設(shè)計、生產(chǎn)、協(xié)助采集（問卷設(shè)計、虛擬樣本等）提煉，分析信息與數(shù)據(jù)按目標分析輸出結(jié)論設(shè)計和可視化、產(chǎn)出關(guān)鍵交付物設(shè)計和執(zhí)行驗證方案（多模型驗證、階段性驗證，預測性檢驗等）提供流程優(yōu)化建議明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×營銷決策方法：企業(yè)工作流?思維鏈（ChainofThoughts,CoT是一種將復雜問題分解為邏輯連貫的中間推理步驟，通過逐步推理得出最終結(jié)論的思考過程或技術(shù)方法，其核心是結(jié)構(gòu)化的思考（強調(diào)分步拆解問題，避免模糊或跳躍推理）和可追溯、可解釋（每一步的推理清晰可見，便于驗證和糾錯）。?人工智能模型中的思維鏈是大模型涌現(xiàn)出來的一種獨特能力。它是偶然被“發(fā)現(xiàn)”的（人們在訓練OpenAI時沒想過會這樣）的。有人在提問時以“Let(sthinkstepbystep”開頭，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人工智能會自動把問題分解成多個步驟，然后逐步解決，使得輸出的結(jié)果更加準確。思維鏈的原理，讓人工智能生成更多相關(guān)的內(nèi)容，構(gòu)成更豐富的“上文”，從而提高“下文”生成更正確結(jié)果的概率，對涉及計算和邏輯推理的問題作用顯著。人們通過提示詞工程技術(shù)，向模型輸入包括中間推理步驟的示例，引導模型模擬人類逐步思考的過程，能顯著提升AI解決復雜任務的能力。?思維樹（Tree-of-thought,ToT）指在思維鏈的每一步，拆解多個分支拓撲，展開成一棵思維樹。判斷每個分支的任務完成度，以便進行啟發(fā)式搜索。設(shè)計搜索算法，判斷葉子節(jié)點的任務完成的正確性。AI營銷決策企業(yè)工作流戰(zhàn)略：環(huán)境/競爭…定位：市場細分…營銷任務（明確問題）運營：價格/渠道/媒介…營銷任務（明確問題）確定思維鏈CoT確定思維鏈CoT（模型/方法+工具）（消費者（消費者/專家反饋）企業(yè)營銷知識庫企業(yè)營銷知識庫開）AI問卷AI互動廣告廣告NPS銷量私域媒…銷量私域媒…（樣本庫-流動抽樣-用戶抽樣-AI合成樣本）MCP（ModelContextProtocol，模型上下文協(xié)議）是專為大語言模型（LLM）應用設(shè)計的開放協(xié)議，旨在實現(xiàn)LLM與外部數(shù)據(jù)源、工具的無縫集成。它通過統(tǒng)一的接口規(guī)范，將原本分散的API插件集成簡化為“即插即用”的模式，如同AI領(lǐng)域的"USB-C接口"，解決傳統(tǒng)API插件集成中存在的多協(xié)議適配、高開發(fā)成本等問題。對于企業(yè)和開發(fā)者來說，這意味著AI應用和Agent的邊界將進一步拓展，開發(fā)門檻也進一步降低。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×營銷決策的主要任務說明分類節(jié)點描述戰(zhàn)略環(huán)境分析對企業(yè)外部營銷環(huán)境進行全面分析，包括宏觀社會、中觀行業(yè)，判斷環(huán)境對企業(yè)產(chǎn)生的影響有多大，識別環(huán)境帶來的機會和威脅。客戶分析研究企業(yè)目標客戶的需求、行為、偏好、動機，包括現(xiàn)狀與趨勢，用以指導面對客戶的營銷策略。競爭分析識別企業(yè)當前及未來直接或潛在的競爭對手，并評估競爭對手的表現(xiàn)，包括優(yōu)勢、劣勢和策略等，目標是幫助制定有效的競爭應對措施。合作者分析識別和分析合作伙伴（如供應商、分銷商）的資源和關(guān)系，以指導企業(yè)優(yōu)化合作效率和協(xié)同關(guān)系。公司分析評估本公司的內(nèi)/外部資源、能力和優(yōu)劣勢，以幫助企業(yè)確定核心競爭力和戰(zhàn)略基礎(chǔ)。定位目標市場洞察、識別、定義特定的目標顧客群體，基于細分市場潛力與適配度，目的是集中營銷資源，實現(xiàn)最大化的市場滲透。價值主張?zhí)釤挳a(chǎn)品功能/情感/社會價值組合，開發(fā)企業(yè)獨特的產(chǎn)品或服務承諾，形成獨特賣點，目標是能吸引目標客戶并區(qū)別于競爭對手。品牌定位建立品牌在顧客心智中的獨特、差異化品牌形象，強化消費者認知與其建立情感聯(lián)結(jié)，以增強品牌認知和忠誠度。運營產(chǎn)品/服務策略設(shè)計企業(yè)針對目標客戶的產(chǎn)品及服務，管理生命周期，通過功能/體驗差異化滿足顧客需求，建立競爭壁壘并提升客戶黏性。價格/激勵策略基于成本、價值感知與競爭格局，設(shè)計價格體系，結(jié)合折扣/會員制等激勵提升購買頻次與客戶忠誠，并平衡利潤目標和市場吸引力。渠道/分銷策略設(shè)計公司渠道策略，包括建立全面渠道（直營/加盟/電商優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)與物流效率，平衡市場覆蓋廣度與成本，確保產(chǎn)品對顧客的可及性（買得到）與用戶體驗（購買方便）。溝通/媒體策略整合廣告、公關(guān)、社交媒體及KOL資源，規(guī)劃營銷推廣活動和媒體渠道策略，以有效傳播品牌信息，廣泛覆蓋目標客戶，并引導轉(zhuǎn)化行為?？蛻絷P(guān)系管理設(shè)計企業(yè)客戶管理和維護的機制，整合企業(yè)內(nèi)外客戶數(shù)據(jù)，建立客戶運營機制，維護客戶關(guān)系，促進客戶互動，提升客戶的留存率和轉(zhuǎn)化率，實現(xiàn)客戶長期價值的增長。營銷計劃制定和實施將戰(zhàn)略拆解為可執(zhí)行的營銷活動方案，明確KPI、預算、責任人及時間軸包括決策：營銷資源（廣告、KOL、內(nèi)容）的評估選擇，物料的生產(chǎn)和測評，媒介預算的分配，效果的預測、以及執(zhí)行流程的管理。營銷評估與調(diào)整監(jiān)控營銷投資，營銷活動的績效指標，并及時進行分析，發(fā)現(xiàn)問題，優(yōu)化調(diào)整，以提高營銷行動的效率和實現(xiàn)持續(xù)改進。戰(zhàn)略營銷組織管理設(shè)計營銷團隊架構(gòu)，規(guī)范工作流程與權(quán)責，設(shè)定考核方式，通過培訓與激勵機制提升執(zhí)行力和跨部門協(xié)同效率，保障營銷工作高效運營。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×營銷決策：經(jīng)典方法思維鏈結(jié)合AI不同營銷任務匹配思維鏈（經(jīng)典模型和方法）,支持決策說明：模型與方法來源于2025年5月30日上海復旦大學營銷科學家AI營銷研討會明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×應用示例戰(zhàn)略決策-環(huán)境分析判斷環(huán)境對企業(yè)產(chǎn)生的影響有多大，識別環(huán)境帶來的機會和威脅。明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×環(huán)境分析：人智協(xié)作流程?人智協(xié)作：人類主導，負責核心決策、業(yè)務邏輯審核、數(shù)據(jù)輸入、成果修正；AI輔助，負責信息與數(shù)據(jù)采集整合、初步分析提煉推理，模型計算、可視化設(shè)計、報告初稿?！暧^環(huán)境掃描，識別2025年影響企業(yè)的宏觀社會關(guān)鍵變量（政策/經(jīng)濟/技術(shù)/法律…）?AI：采集公開數(shù)據(jù)信息；輸出PE→行業(yè)競爭解構(gòu)，分析行業(yè)競爭格局，識別價值鏈風險點與合作機會→機會量化與驗證，量化可觸達市場空間，定位高潛力戰(zhàn)略空白點→整合結(jié)論，結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)外部機會/威脅，關(guān)聯(lián)企業(yè)的戰(zhàn)略優(yōu)先級?AI：分析并填SWOT四象限行性建議（關(guān)聯(lián)企業(yè)戰(zhàn)略）明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×環(huán)境分析：SWOTAI智能體?工具：秒針系統(tǒng)AIAGENTSWOT模塊?信息&數(shù)據(jù)：公開數(shù)據(jù)，自有社媒大數(shù)據(jù)?產(chǎn)出：可視化的品牌SWOT分析報告WWSOTOT明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×應用示例定位決策-品牌定位??任務：分析消費者對品牌的感知分析工具，源于20世紀60-70年代的多維尺度分析和過二維或多維坐標圖的形式，直觀呈現(xiàn)不同品牌或產(chǎn)品過模型繪制圖形。《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報告：從AIGC到AIGD》×品牌價值感知圖譜：人智協(xié)作流程?人智協(xié)作：基于消費者價值感知圖的工作流程，設(shè)計協(xié)作模式。研究人員負責：提供背景信息、輸出要求確認、組合AI工具（分析、調(diào)研、可視化提供真實調(diào)研數(shù)據(jù)。AI負責：分析研究品牌、提取消費者維度、設(shè)計生產(chǎn)問卷、采集數(shù)據(jù)（模擬）、分析和可視化、執(zhí)行驗證。確定研究品牌提供所在行業(yè)本品信息確認研究品牌確定研究品牌提供所在行業(yè)本品信息確認研究品牌輸出目標品牌競品清單列出研究品牌清單構(gòu)建評估維度提取用戶品類關(guān)注核心維度確認補充維度構(gòu)建評估維度提取用戶品類關(guān)注核心維度確認補充維度以確保全面性輸出要求個數(shù)的競品維度設(shè)計評價問卷設(shè)計樣本要求與配額制作完整問卷品牌*30個維度評估量表提供設(shè)計評價問卷設(shè)計樣本要求與配額制作完整問卷品牌*30個維度評估量表模擬&實測用戶樣本完成實測樣本采集模擬&實測用戶樣本完成實測樣本采集采集消費者數(shù)據(jù)模擬用戶樣本完成規(guī)定數(shù)量的問卷提出可視化要求整合AI工具提出可視化要求整合AI工具可視化輸出二維圖雷達圖3D圖對應分析圖輸出可視化感知圖輸出目標品牌定位建議確認補充建議輸出目標品牌定位建議確認補充建議調(diào)整選用結(jié)論分析與建議分析結(jié)果分出優(yōu)勢劣勢對目標品牌提出改進方向執(zhí)行驗證多模型不同樣本量執(zhí)行驗證多模型不同樣本量不同產(chǎn)品線等效果驗證驗證效果可用性優(yōu)化AI模型的工具選擇優(yōu)化研究設(shè)計輸出設(shè)計明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×品牌價值感知圖譜：輸出成果人智協(xié)同的品牌定位-價值感知圖譜?AI輸出：可視化成果智能手機品牌-形象對應分析圖00高系統(tǒng)流暢度-0.600-0.400-0.2000.0000.200說明：復旦大學課程AI應用實踐明略科技秒針營銷科學院×《2025明略科技秒針營銷科學院×品牌價值感知圖譜：AI驗證人智協(xié)同的品牌定位-價值感知圖譜?AI驗證方法：多個大模型結(jié)果測試對比，選擇出最優(yōu)結(jié)果的模式引用智能體。多行業(yè)驗證，不同樣本量驗證也是常見的驗證方法l訓練數(shù)據(jù)和算法邏輯不同○數(shù)據(jù)來源偏差：如部分AI訓練數(shù)據(jù)覆蓋面不同，導致某些品牌評分偏低或偏高○算法權(quán)重差異：各模型對評分維度優(yōu)先級設(shè)定不同l評估維度定義和標準不統(tǒng)一○維度內(nèi)涵差異：同一維度在不同AI中定義不同○評分尺度不一：部分AI評分嚴格，部分AI有“評分通脹”現(xiàn)象l品牌認知存在模型特異性偏向○國際化程度影響：部分模型更偏向國際品牌○國產(chǎn)模型本土傾斜：如對華為等國產(chǎn)品牌更高評分l數(shù)據(jù)采集與處理的隨機性○樣本時效性差異：數(shù)據(jù)更新滯后影響評分○噪聲數(shù)據(jù)干擾：極端個別樣本