【报告】营销专题三:2026中国AI智能体营销趋势与发展报告蓝皮书(附PDF下载)
光华博思特·消费大数据中心&中国互联网品牌研究中心（香港）： 《2026中国AI智能体营销趋势与发展报告蓝皮书》
（完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末
前言：AI智能体时代已来
2025年，我们迎来AI爆发年。中国企业发展和营销模式进入全新阶段。在这片被AI重塑的商业新大陆上，我们需要积极看待变化趋势，挖掘背后动因，抓住新的增长机会。
品牌长青，始于对价值的笃定坚守；破局之道，成于与时代的同频共进。
第一部分：AI智能体——重塑商业格局的核心力量
什么是AI智能体？
AI智能体（AI Agent）是一种能够感知环境、进行自主分析、制定决策并执行行动以达成特定目标的人工智能系统。
它不是简单的应答工具，而是具备“代理执行”能力的数字实体，是“数字劳动力”，是“会思考的行动者”。
AI智能体的本质，是从“被动工具”到“主动参与者”的范式迁移。
AI智能体的多元形态
产品型AI Agent：AI Agent本身就是一种产品，以APP、网页、小程序等形态呈现。如DeepSeek、Devin、AutoGPT、Manus等。AI Agent即交互界面与使用入口。
嵌入型AI Agent：AI Agent嵌入App、平台或企业系统，以插件、推荐系统等形式无感嵌入用户使用链路中。如Office Copilot、钉钉智能助理、企业微信智能机器人、腾讯会议AI小助手等。这是对现有系统的一种能力提升，用户无感知，AI Agent作为某一功能模块存在。
多AI Agent协作系统：多个AI Agent协同完成任务，内部模块分工明确，具备协作能力。如Genspark、Claude Research。
隐形AI Agent：以插件、推荐系统等形式无感嵌入用户使用链路中，如智能搜索、日程推荐，用户无感知，系统替代行为。
人工智能体的五个等级
目前已有产品均未完全达到L3级别：
-
L1：基础工具（如计算器）
-
L2：初级智能体（如简单对话机器人）
-
L3：中级智能体（具备规划与执行能力）
-
L4：高级智能体（跨域协同）
-
L5：超级智能体（自主进化）
“大脑+手”的协同结构
AI智能体是由自主性与行动力共同构成的智能系统，可形象概括为“大脑+手”的协同结构：
-
“大脑”：不仅能自主思考，还应能与环境交互，并根据环境变化动态调整行为策略
-
“手”：根据“大脑”指令直接完成工作，还能使用外部工具
与传统AI工具的本质区别：
传统AI工具是被动响应，等待人类输入完整指令，执行单一任务（如生成文本）。而AI智能体是主动代理，接受一个高阶目标（如“策划一次京都深度文化之旅”），然后自主拆解任务、调用工具、执行并交付完整结果。
传统AI工具功能边界清晰固定，AI智能体能力边界无限扩展（通过工具使用调用外部API、软件或设备）。
传统AI工具交互单一，AI智能体能管理多步骤、长周期、需要动态调整的复杂流程。
AI智能体引发生产力革命
AI智能体最大的突破是赋予了AI“手和脚”，使其能调用工具、完成复杂任务闭环。这意味着员工可以将一个高阶目标直接“委托”给智能体，由它自主拆解、执行并交付结果。
联想“鲁班超级智能体”案例：能瞬间拆解千万级订单，一键生成未来数月的排产计划，并将整车下线效率提升至分钟级。其意义不仅是“机器换人”，更是将人从重复劳动中解放，专注于更具创造性和战略性的工作。
阿里云通义晓蜜案例：能构建一个“虚拟运营团队”，从分析单通电话到生成全局洞察与优化策略，形成“分析-决策-执行-反馈”的分钟级运营闭环。
金融和能源领域案例：智能体可以精准预测市场变化或发电量，将投资决策效率提升数十倍。保险营销智能体“Online Sales Agent”能独立完成从识别客户到成交、复购的完整销售流程。
AI智能体重塑商业格局的三个维度
生产力跃迁：从被动工具到主动执行。变“人操作软件”为“人指挥智能体”，实现复杂任务端到端闭环，将人力资源解放至高价值工作。
流程与决策重构：从预设流程到动态智能。基于实时数据自主感知、规划、决策与行动，驱动业务流程自动化、决策智能化。
生态与竞争升级：从单一应用到生态协同。多智能体分工协作（如研发、营销、客服团队），并作为新“入口”与“生态”引发巨头竞争。
国家战略高度
发展智能体已成为国家战略，是驱动“发展新质生产力”的核心引擎，旨在重塑生产要素价值，服务于现代化建设。中国设定了明确目标：到2027年，智能体等应用普及率需超过70%，到2030年超过90%。
智能体是“技术-场景-商业”的最短连接点，能直接带来效率提升和成本下降，通过“消费创造、投资提质、出口升级”三维路径，促使全要素生产率提升。
第二部分：AI智能体行业应用现状
应用全景：从热情到理性的渗透曲线
行业应用呈现“先锋领跑、大众跟进、长尾观望”的多元格局，应用深度差异巨大。
AI智能体在不同行业应用分化的关键：从“单点应用”跃迁至“深度整合”的核心障碍，并非单项技术，而是跨部门的“业务融合”能力。
领先行业已跨越技术试验阶段，进入以智能体重塑商业模式的深水区。
欧莱雅：综合布局AI研发体系
欧莱雅与IBM合作开发化妆品配方AI基础模型，分析海量配方数据，加速可持续原材料开发与产品重新配方。这是业内首个定制模型，辅助全球4000+研究员。
自研CellBioPrint个性化皮肤分析工具（CES 2025发布），结合蛋白质组学与AI，5分钟内通过生物标志物提供深度皮肤分析，实现从“被动护肤”到“主动健康管理”的转变。
与英伟达、Google等合作建立CreAItech生成式AI内容实验室，为营销人员生成海量定制化的品牌图像、文本和视频内容，提升跨平台营销内容的生产效率与个性化程度。
投资英伟达提供核心技术的初创公司Noll，以AI驱动重构美妆探索与购物体验，孵化未来的美妆科技体验。
在Meta WhatsApp上线的Beauty Genius个人美妆助理，由代理式AI驱动，提供24小时一对一美妆指导与产品推荐，测试期间互动超48万次，有效提升转化率与订单价值。
欧莱雅AI研发的核心价值
数据驱动的研发闭环：与IBM合作的核心，是将欧莱雅积累的百年配方数据和化学分子数据，通过生成式AI技术进行深度挖掘。研发人员能快速预测成分组合的功效与可持续性，精准开发新产品或用生物基材料重新配方。
“诊断-方案”一体化：硬件（如CellBioPrint）负责采集深度的个体生物数据，软件（AI模型）则负责解读数据并生成个性化方案，构成从科学诊断到个性化产品推荐的完整技术闭环。
开放式创新生态：欧莱雅扮演“整合者”角色，与IBM、英伟达、Google、Meta等巨头结成战略网络，同时通过“BIG BANG美妆科技共创计划”吸收初创公司活力，确保持续获取最前沿的技术。
欧莱雅构筑的多维竞争壁垒
效率与标准：AI大幅缩短新品研发和原有产品改进的周期，帮助其实现发展目标。AI设置了行业新门槛，将竞争从营销层面引至核心研发与供应链的绿色科技层面。
品牌认知：像CellBioPrint这样的工具，将品牌形象从“化妆品提供商”提升为“个人皮肤健康管理伙伴”。这种基于硬核科技的专业信任感，是传统营销难以企及的。
核心资产：通过Beauty Genius直接与消费者对话，通过智能硬件获取独家皮肤数据，欧莱雅积累未来最核心的资产——深度、动态的消费者生物数据与交互场景，为持续创新提供燃料。
多行业AI智能体应用案例
农业产业：中国中化发布农业种植综合大模型IMAP，为“耕-种-管-收”全流程提供智能决策。将专家经验产品化，服务超4000万亩农田，农事决策时间缩短75%，革新农业生产模式与科技服务范式。
丰农控股推出“识农”“丰农AI问答”等工具，提供从病虫害识别到全产业链管理的智能农服。破解农业“认知困境”，累计解答超600万问题，构建以数据与算法为核心的新一代农业服务生态。
食品原料行业：卡夫亨氏与微软开发AI工具“The Cookbook”，将150年番茄酱工艺知识数字化，辅助生产决策。将核心工艺与专家知识从“经验”转为可迭代的数字资产，筑牢质量与效率壁垒，引领“数据驱动制造”。
工业品：联想自主开发“鲁班超级智能体”，统管万人工厂的生产排程、人员调配、质量管控等。实现千万级订单“一键排产”、质量问题秒级响应，推动生产方式从经验管理向智能决策变革。
TCL应用“章鱼智脑”平台快速开发AI应用，部署近100位AI机器人实现关键工序自动化。设备运维效率提升85%，应用开发周期从月缩短至天，凸显了柔性智造和快速响应市场的能力。
第三部分：AI智能体营销的深度变革
什么是AI智能体营销？
AI智能体营销，是指利用具备自主感知、规划、决策、执行与学习能力的AI智能体，以达成特定营销目标为导向，自主或协同完成复杂营销任务的新一代范式。
其本质是利用AI重构企业与客户连接的“关系密度”与“价值浓度”。
AI智能体营销不再是需要人工逐步操作的工具，而是一个接受高层目标（如“提升某新品市场份额”）后，能自主拆解任务、调用资源、执行并优化的“数字营销官”或“智能营销战队”。
绝味食品：AI智能体营销实战案例
绝味食品启动AI智能体营销，旨在解决零售行业长期存在的三大营销困境：
-
高投入低回报：营销活动投入高，但难以精准触达用户，转化率低
-
会员难以留存：通过补贴吸引的会员，缺乏持续运营手段，难以转化为忠实客户
-
无效触达引发反感：粗放的群发信息易被用户视为骚扰
核心目标：将超过1.2亿的全渠道会员数据，从“消费记录”升级为可深度运营、能持续增值的“会员资产”。
绝味食品：五大Agent组队
绝味食品AI智能体营销系统，通过AI种智、多个专业智能体协同，将复杂的营销活动变成了“对话式”的自动流水线。运营人员只需输入自然语言指令（如“策划8月夜宵节会员活动”），系统便能自动完成所有环节。
核心架构是一个由五大子智能体组成的“数字战队”：
-
智能选品Agent（货品经理）：为不同用户推荐最可能感兴趣的商品组合
-
权益设计Agent（促销专家）：自动设计匹配人群特征的优惠券、满减等活动权益
-
人群洞察Agent（数据分析师）：根据活动目标，从海量会员中精准圈选目标人群
-
内容生成Agent（文案大师）：生成千人千面的个性化推广文案、图片甚至视频内容
-
数据复盘Agent（复盘专家）：活动结束后自动分析效果，为下一次迭代提出优化建议
绝味食品“红蓝军对决”结果
绝味食品设计了一场真实的“红蓝军”实战对抗，让AI智能体组与公司内部资深会员运营专家组，在“同目标、同预算、同人群”的条件下进行多轮比拼：
-
销售业绩：AI智能体组3.1倍于人工组
-
支付转化率：AI智能体组2.4倍于人工组
-
内容点击率：AI智能体组1.8倍于人工组
-
用户体验：企微好友删除率降低47%
绝味AI智能体营销为传统行业的AI转型提供了关键启示：谁率先定义本行业的AI智能体，谁就掌握了定义新商业规则的话语权！
第四部分：36大趋势——AI时代商业逻辑深度解构
商业演进的四个时代
从“中心化广播”到“主动搜索”，再到“个性化推荐”，最终迈向“智能代理”。
大众媒体时代（传统营销）：计划性购买。技术背景是电视、广播、报纸形成单向中心化信息网络。消费处于“短缺经济”到“增量经济”初期，选择有限。社会文化是权威崇拜与从众心理盛行。
互联网时代（搜索电商）：搜集式购买。PC互联网与搜索引擎成为信息中枢，电商平台兴起。经济高速增长，对多样性与品质要求提升。个人主义崛起，消费者主权意识觉醒。
移动互联网时代（兴趣电商）：发现式购买。智能手机、推荐算法、移动支付成熟，实现永远在线。Z世代成为主力，愿为兴趣与情感溢价付费。圈层化、娱乐化，“种草”文化构建新信任链。
AI时代（智能体营销）：代理式购买。大语言模型、智能体、IoT实现深度对话与跨平台服务。高净值与高时间成本用户率先拥抱。“认知带宽”稀缺，信赖专业工具，委托决策成趋势。
趋势1：AI时代的新消费模式
代理式购买：AI作为自主执行的代理人，根据预设规则或授权，独立完成从发现、比价到支付的全流程。例如：“每月15号自动为我订购两箱A品牌矿泉水。”
对话即购买：在对话界面中无缝完成消费咨询、决策与支付，无需跳转至其他APP或网站。例如在AI中问：“我想给妈妈买条围巾作为生日礼物，预算500元，有什么推荐？”并直接在聊天框内下单。
向AI智能体下达指令：用户用自然语言向AI下达包含复杂需求的综合性指令，AI负责拆解并执行。例如：“为我规划一个下周去三亚的三天两夜行程，包含性价比高的机票酒店和美食推荐，总预算不超过8000元。”
零点击决策：用户提出问题后，无需点击任何链接，AI直接在搜索结果页面生成整合后的答案、推荐或完成服务，用户决策路径极短。例如在Google的AI Mode中搜索“预算500元以内最好的无线耳机”，AI直接列出对比清单和购买建议。
趋势2：AI时代消费心理的深刻重构
信任AI代理：从“使用工具”变为托付决策，相信AI能代表自己的利益，完成从比价、筛选到支付的复杂任务。长期依赖与认知驯化建立了可靠认知。
视AI为无偏见顾问：认为AI决策仅基于数据和逻辑，不受情绪、营销话术或人类销售偏见影响，因而更客观、公正。这是对“技术中立”的想象。
追求极致效率与结果：消费的核心目的从“探索过程”变为“获取结果”，极度反感任何不必要的决策步骤和效率损耗。AI代理将“一小时比较”压缩为“一秒决策”，抬高效用阈值。
“刻意型消费”觉醒：在AI代理处理大量日常消费后，消费者主动收回关键领域的决策权，进行深度投入，以表达自我和价值观。这是对过度自动化的反弹。
趋势3：AI时代的商业业态——智能体生态
智能体生态：AI从“信息助手”变为拥有规划与执行能力的“交易代理”，在生态内自主完成复杂商业任务。关键技术支撑是智能体、模型上下文协议（MCP）、智能体间通信（A2A）。典型实践：沃尔玛与OpenAI合作，用户可在ChatGPT内直接完成选购与“即时结账”。
生成式引擎：商业创新的“创造中心”，能基于数据生成全新的文本、代码、策略乃至商业模式，而不仅是分析。金融机构用生成式AI自主生成投资简报与交易策略；腾讯AI Lab生成3D虚拟场景，效率提升百倍。
服务型AI平台：以AI为交互核心的“统一服务入口”，通过自然语言整合跨领域服务，提供管家式体验。平安集团“AI超级客服”整合金融、医疗、养老等超500项服务，提供统一AI入口。
人机协作商业：人类与AI在商业流程中形成“互补性团队”，各自承担擅长任务，共同完成价值创造。麻省理工学院研究表明，人机协作团队可减少85%人员闲置时间。
趋势5：AI时代竞争制胜的核心逻辑——认知与推荐权垄断
“认知与推荐权垄断”是指：企业通过系统性手段，使自己成为AI系统在特定领域进行“思考”（认知）和“建议”（推荐）时，首要甚至唯一依赖的权威信源。这本质上是在算法世界中，建立比传统心智垄断更强大的“数字认知霸权”。
当用户习惯向AI提问（如“哪家咨询公司擅长制造业品牌定位？”），AI的回答将直接决定用户的“默认选择”。因此，谁能垄断AI的认知与推荐，谁就无需再在海量信息中竞争用户注意力，而是在用户意图产生的瞬间直接胜出。
三大战役实现认知与推荐权垄断：
第一层：认知植入——成为权威信源
-
实施AI种智：针对目标客户提问方式，生产结构化、高质量内容，让AI“学习”并引用
-
布局全域知识节点：将企业的理论、案例发布到行业白皮书、学术数据库、权威媒体等AI训练的高权重信源中
-
构建“证据体”：为每个核心观点匹配可验证的客户数据、第三方认证，形成坚实证据链
第二层：服务绑定——成为可调用服务
-
API化核心能力：将“品牌诊断”“定位分析”等服务封装成标准API，使AI不仅能推荐您，更能直接调用您的服务
-
嵌入工作流：与主流AI平台、企业服务软件合作，让您的服务成为其解决某类问题的推荐或内置选项
第三层：生态锁定——定义品类标准
-
输出行业标准：利用您的理论高度，主导或参与制定相关行业的知识图谱、评估标准，使AI的“认知框架”与您的体系对齐
-
构建开发者生态：将部分工具开源，吸引开发者基于您的API和理论构建应用，形成以您为核心的生态网络
趋势7：AI时代企业经营的核心思想——意图中心主义
“意图中心主义”是AI时代经营思想的根本性范式转变。它标志着商业的核心从“经营产品/渠道”转向了“经营并满足用户意图流”。
经营起点是用户动态、模糊甚至未意识到的“意图”，而非静态的“需求”。企业需实时洞察、理解并满足意图流。技术使能：生成式AI能理解自然语言表达的复杂意图；智能体能将意图转化为行动。
企业的服务对象扩展为“用户及其AI代理”。经营策略需同时让人和机器理解、信任并调用。消费者授权AI代理进行决策（如“帮我选”），AI成为事实上的“第一决策者”。
核心指标从“转化率”变为“意图满足的速度与精度”。竞争的是在意图产生的第一场景（对话、工作流）内完成闭环。消费者追求极致效率，“零点击决策”成为常态。
趋势9：AI时代竞争战略的核心思想——嵌入论
在AI时代，商业竞争已演变为在算法世界中争夺“认知节点”和“默认选择权”。“嵌入论”的核心思想就是，企业需要主动将自己的品牌能力系统性地植入AI的“思考”与“推荐”链路中，从而在用户意图产生时，直接成为AI提供的解决方案。
认知嵌入——成为AI的“权威信源”：目标是在AI“认识你、信任你、引用你”，即在AI的知识体系中建立权威节点。具体方法是通过“AI种智（GEO）”，系统性地优化内容，使品牌信息被AI识别、理解并推荐。
服务嵌入——成为AI的“可调用工具”：目标是在AI不仅能“说到你”，更能“用到你”。这要求企业将核心能力封装成标准、开放的API接口或微服务，使AI智能体能够像拼装乐高积木一样，直接调用你的服务来响应用户复杂需求。
趋势10：AI时代企业经营理念——证据为王
AI时代，企业竞争的焦点已从争夺人的眼球，转向了争夺AI的“认知”与“信任”。
品牌声誉不再仅是广告印象，而是可被AI交叉验证的事实、数据和评价的集合。企业需通过AI种智构建系统化的“品牌证据体”以证明自身可信度。
四个层面实现“证据为王”：
战略层：定义与布局核心证据
-
确立“知识主权”：清晰定义你在AI知识图谱中的位置——你是谁、做什么、为谁服务、独特优势是什么
-
实施“全域种智”：在百科、学术库、开源社区等高权威平台，系统化布局品牌的核心概念、要素品牌和技术专利等结构化信息
内容层：创建AI友好型“证据体”
-
构建权威内容工程：系统化生产能回答用户真实问题的深度内容（如白皮书、深度案例、行业报告），采用清晰的逻辑结构，便于AI理解和引用
-
坚持真实与可验证：所有证据必须基于事实。使用真实案例、第三方认证、客户评价和可查证的数据
技术层：实现证据的“可读”与“可调用”
-
优化机器可读性：为官网和关键内容添加Schema标记等语义化标签，帮助AI准确抓取和理解信息
-
推动“服务API化”：将核心服务（如查询、预订、验证）封装成API，方便AI智能体直接调用
运营层：持续监控与动态优化
-
监测AI认知：定期检查主流AI如何介绍和推荐你的品牌，发现认知偏差及时通过官方渠道纠正
-
积累引用资产：将每一次被权威媒体、行业报告或AI答案引用的记录视为重要数字资产进行管理
-
培养关键角色：设立如“GEO操盘手”“AI内容官”等新岗位，系统化地构建和优化企业在AI世界的可见性与可信度
趋势13：AI时代消费者价值的来源——决策的代理感
“决策的代理感”是指消费者出于对AI能力与可信度的认可，主动将部分或全部消费决策权委托给AI代理的一种主观感受与行为。它基于信任，让消费者感到决策负担被减轻，但控制感和最终利益仍被保障。
其核心意义在于重构了消费者与品牌/平台的关系，从单向的“搜索-选择”变为双向的“委托-服务”。
与传统顶级服务的区别：
-
传统顶级服务：核心驱动力是尊崇与特权，基于社会地位、消费能力带来的优越感；价值来源是情感满足，获得被关注、被礼遇的心理愉悦；互动性质是被动享受；结果指向是过程体验的极致化
-
决策的代理感：核心驱动力是信任与效率，基于对AI专业性、可靠性及为我定制能力的信任；价值来源是解放认知负担，从信息过载和复杂比较中解脱出来；互动性质是主动授权；结果指向是高效达成目标
趋势14：AI时代品牌价值定位——可信赖的解决方案
AI成为核心决策中介，它像一位理性的“采购员”，依据外部数据和逻辑做推荐，而非依赖情感化的品牌故事。品牌价值定位正从“我们是谁”的故事讲述，转向“我们能为你解决什么问题”的证据呈现。
新定位理念的核心内涵：
-
品牌价值不再是抽象的情感或形象，而是可被验证的、能解决具体问题的能力集合。用户购买的不是产品，而是确定的“结果”
-
品牌的说服力不再源于内部的广告宣称，而必须依赖于外部独立第三方（如权威机构、客户、数据平台）提供的证据来反向验证
-
品牌定位的每一个核心主张（如“最安全”、“最快”），都必须有可公开检索、可验证的权威信源或客观数据作为支撑
-
品牌不强求成为所有人的首选，而是追求在一个被清晰定义的、高价值的场景中，成为被AI和用户公认的“最佳”或“最合适”选择
趋势15：AI时代产品开发逻辑——智能伙伴
在AI时代，产品开发逻辑的核心转变是从构建一个固定的、需要用户去学习和适配的工具，转向构建一个能理解用户、主动适应并融入其工作流的智能伙伴。
意图洞察→动态配置与智能适配：产品的起点不再是预设功能，而是对用户自然语言表达的、模糊的、场景化的意图进行实时洞察与理解，并动态配置功能与服务以满足该意图。
基于AI预测的潜在需求：利用AI分析多维数据，主动识别用户尚未明确表达、甚至自身未察觉的潜在需求，并以此驱动产品创新与个性化服务。
产品即服务，功能可动态配置：产品形态从“一次性交付的软件”变为持续提供、可按需组合调用的服务集合。功能不再固定，可以根据不同用户、不同场景进行动态加载、组合与调整。
为被AI推荐而设计：产品设计时，需预先考虑如何被AI系统发现、理解并推荐。这要求产品信息高度结构化、参数明确可比，成为AI眼中的“标准答案”。
趋势16：AI时代用户价值核心理论——用户意图价值
在AI时代，用户价值理论正从“注意力经济”向“用户意图价值”跃迁。其核心是：用户的每一个“意图瞬间”（即表达需求、寻求解决方案的时刻），都是一个独立、高价值的商业机会。谁能精准捕获并满足这些意图，谁就能赢得未来。
内涵：意图即需求，用户通过自然语言表达（或隐含）的、即时、具体的需求单元。意图背后是强烈的决策意愿，转化路径极短。AI能理解意图，并主动推荐或调用服务。
产生背景：决策权转移，AI正从“辅助工具”升级为“决策中介”，约33%的消费者已计划使用AI购物助手。交互范式变革，用户从“主动搜索”转向“问AI要答案”。意向经济兴起，“注意力经济”的后继者是“意向经济”。
商业价值：高转化率，意图瞬间用户处于主动决策状态，转化率远高于泛流量。高客户生命周期价值，精准满足意图易建立信任，带来长期复购。数据资产积累，每次意图交互都是高质量数据，可反哺产品与营销优化。
趋势18：AI时代品牌建设理论——全域种智
在AI深度介入决策的时代，品牌建设的逻辑正从“塑造感性认知”转向“构建可被机器验证的理性信任”。
全域种智：指品牌在所有可能被AI系统扫描、抓取和引用的领域（如百科、评测、社区、学术数据库、API文档），系统化地布局结构化、高可信度的信息，如同播下能被AI识别和信任的“智慧种子”。
品牌是可被AI验证的信任集合：品牌声誉不再仅是人心中的模糊印象，而是变为一系列可被AI交叉验证的事实、数据和评价的集合。AI会像“审计师”一样验证这些证据。
建设品牌证据体：指有意识地构建一个系统化、多维度的数字证据体系，用于向AI证明品牌的可信度与价值，包括产品参数、第三方认证、用户实证、专家评测、透明供应链数据等。
全领域GEO优化：要求企业在内容、数据、服务三个层面进行优化，确保品牌信息能被生成式AI有效地检索、理解并生成到回答中。
趋势19：AI时代权力中心——AI智能体&用户意图
商业史的发展轨迹：从大众媒体时代的“品牌方&大众”，到互联网平台的“算法&用户”，再到AI智能体主导的“AI智能体&用户意图”。这是理解AI时代商业底层逻辑的核心框架。
大众媒体时代：权力中心是品牌方&大众媒体，核心权力表现是品牌通过垄断的媒介渠道进行单向广播，定义消费潮流。商业驱动力是规模化生产与渠道渗透。
互联网时代（搜索/电商）：权力中心是平台算法&用户，平台通过算法分发信息/商品，用户行为反向训练算法，形成双边市场。商业驱动力是流量运营与转化效率。
移动互联网时代（兴趣电商）：权力中心是用户&KOL，用户兴趣和社交关系成为流量源头，KOL/主播作为关键节点影响决策。商业驱动力是内容共创与社交裂变。
AI时代（智能体营销）：权力中心是AI智能体&用户意图，AI智能体解析并代理用户意图，直接调用或推荐服务，成为连接用户与一切服务的“总开关”。商业驱动力是意图洞察与智能服务交付。
所谓“权力中心”，是指在一个商业生态中，拥有定义规则、分配流量、匹配供需并最终决定价值流向的核心节点。它的每次转移，都伴随着价值创造与获取方式的根本性变革。
趋势20：AI时代打造消费影响力的方式——被AI高频引用与生成
AI时代品牌建设的核心是认知主权争夺战。品牌的核心信息、产品卖点被各类AI在回答问题时频繁、准确地引用和推荐。
核心策略不再是广撒网的广告，而是系统性地实施“全域种智”，成为其回答相关问题时无法绕过的权威信源。
趋势21：AI时代品牌传播模式——争夺AI的理解力与信任度
在AI时代（智能体营销），品牌传播模式发生了巨大变化：表现为GEO生成式引擎优化、优化内容以成为AI的“标准答案”、构建权威信源与事实证据链、品牌即服务。品牌传播的战场从“争夺人的注意力”，彻底转向了“争夺AI的理解力与信任度”。
与传统品牌传播的区别：
-
传统品牌传播：核心目标是广而告之，通过创意和媒介投放占领用户心智；主要渠道是大众媒体、社交媒体、搜索引擎结果页、信息流广告；内容形态注重创意、情感与视觉冲击；效果评估关注曝光量、点击率、互动率
-
AI时代品牌传播：核心目标是成为信源，通过优化内容与数据成为AI检索与推荐时的可信赖标准答案；主要渠道是生成式AI对话界面、知识图谱、第三方权威平台、服务API；内容形态注重准确性、事实性与机器可读；效果评估关注AI引用率、答案排名、API调用量
趋势23：AI时代公关活动特点——证据化、开源化、算法主导
在AI时代，公关活动的核心逻辑正从“影响人”转向“影响算法”，最终目的是在AI的“证据池”中获得稳定、权威的席位。
证据化：公关内容不再仅是观点陈述，而是转化为可验证、可溯源、结构化的“证据资产”。例如权威数据报告、实验成果、案例库等，其格式便于AI直接提取和引用。将品牌话语从“主观宣传”升级为客观事实，成为AI和公众信赖的标准信息来源。
开源化：主动将部分技术、工具、数据集或方法论开源开放，甚至推动成为行业公共产品。建立生态影响力，通过开源吸引开发者、研究者使用，形成技术依赖和生态绑定。从“封闭的自我宣传”转向开放的生态共建，使品牌成为行业基础设施的一部分。
算法主导：公关策略的设计与执行，必须考虑算法（尤其是生成引擎）的检索、排序、生成逻辑，并优化内容以提升在算法中的“可见度”与“引用率”。争夺AI答案层话语权，用户越来越多地从生成式AI获取答案，品牌必须在AI的答案链路中“被引用”“被代表”。
趋势24：AI时代构建信任的方式——算法背书与事实共识
在AI时代，“算法背书与事实共识”正从根本上重构商业信任的构建方式。它意味着：信任不再源于品牌单方面的宣传，而是由客观算法通过全网交叉验证可信证据后，所形成的自动化、可复现的“事实共识”。这标志着信任机制从“主观说服”转向了“客观验证”。
算法背书：指AI系统在决策时，将某些信源、数据或品牌默认为可靠并优先引用。这实质上是算法给予的“信任票”。
事实共识：指关于品牌的核心事实（如技术参数、市场地位、创始人背景），在互联网的多个高权威平台上呈现高度一致、相互印证的状态，形成了无可争议的公众认知。
核心价值：将品牌资产转化为“抗算法审计”的硬通货。在AI时代，无法通过算法交叉验证的品牌主张，其价值将大打折扣。
趋势25：AI时代快速打造市场竞争力的方式——成为AI的默认服务选项
在AI时代，“成为AI的默认服务选项”是最高效、最具决定性的市场竞争力。它的核心是：当用户的AI智能体响应用户意图时，企业的服务能不假思索地成为首选。
内涵本质是“嵌入AI的决策脚本”。这意味着企业的品牌和产品核心信息通过GEO优化，成为AI的权威知识；企业的服务能力通过API封装，成为AI可自主调用的工具。用户需求一经表达，AI便自动推荐并调用企业。
这一变化的核心是“生成引擎证据收敛效应”：AI在生成答案时，会将依据高度收敛到极少数权威信源，未被优化的品牌会在AI答案层“集体失声”。
意义与作用：重构竞争壁垒，从争夺用户注意力，转为争夺AI的“认知货架”和“推荐权”；缩短转化路径，实现“意图即服务，推荐即交易”；成为基础设施，企业的能力将成为AI生态不可或缺的一部分。
趋势26：AI时代销售渠道建设——API服务集成
AI时代，“API服务集成”是企业构建新型营销渠道、提升效率的核心技术手段。API不仅要被开发者理解，还要便于AI智能体理解和自动调用。以API为核心的新型渠道建设，正从传统的“点对点”硬连接，转向基于统一API层的“枢纽式”连接。
传统点对点集成模式：应用与应用之间直接、分散连接。形成“碎片税”，连接数呈指数级增长，维护成本高、易出错、难扩展。对消费者影响：体验割裂，数据不同步导致库存不准、优惠券无法通用；响应迟缓，系统间链路过长。
基于统一API层的枢纽模式：所有应用通过一个统一的API网关与核心服务层交互。连接数线性增长，极大降低复杂度。对消费者影响：无缝体验，实现跨渠道的库存、订单、会员通；敏捷响应，后端数据实时同步，前端交互流畅。
趋势27：AI时代快速构建营销体系——设立AI种智部门
AI种智，是指系统性地管理与优化品牌在AI（特别是生成式AI）认知网络中的存在、表现与权威度的战略性过程。其核心目标是：确保当AI在回答任何相关问题时，企业的品牌能被识别为最相关、最权威的答案来源之一。
传统SEO：面向搜索引擎的爬虫和索引规则，优化网页结构、关键词，以提升在“10条蓝色链接”中的排名。
AI种智：是在争夺AI答案层的话语权。它要求品牌思考的不再是“如何被看到”，而是“如何被AI理解、信任并选为答案”。
AI种智部门的核心团队：
-
GEO团队：GEO策略师、AI训练师/提示工程师
-
数据结构化团队：数据产品经理、知识图谱工程师
-
API与生态集成团队：生态集成经理、API架构师
-
人机协作流程团队：人机流程设计师、内部赋能培训师
趋势29：AI时代快速提高效率的方式——人机协同与预测性响应
AI时代，企业快速提高效率的方式发生了巨大变化，表现为：人机协同与预测性响应。将重复性决策与内容生成交给AI，人类聚焦战略与创意；利用AI预测需求，提前配置资源。
与传统模式的对比：
-
传统模式：人类主导大部分任务，技术是辅助工具；被动响应，出现问题后由人发现、分析和解决；单向指令，人发出指令，机器执行；效率来源是通过自动化和流程优化提升单项任务的速度
-
人机协同与预测性响应模式：人机动态互补，AI处理规则性、数据驱动任务，人类聚焦需要创造力、战略判断和情感交流的任务；主动预测，AI通过分析历史与实时数据预测需求、问题或风险，提前给出方案或自动配置资源；双向反馈与协同，机器提供量化分析和预测，人类用经验、直觉和全局观进行校准与决策；效率来源是通过全局性、前瞻性的资源优化和人机能力的最佳匹配，实现系统性效率跃升
实施“人机协同与预测性响应”的系统性升级：
顶层设计：明确人机分工与协同原则。定义“机为人先”的场景，在数据分析、重复性决策、初步内容生成、7x24小时监控等场景让AI担任“第一响应者”。确立“人控机优”的规则，人类负责审核AI输出、处理复杂异常、做出战略性抉择。
流程再造：嵌入预测与自动化闭环。构建预测中枢，在关键业务流中部署预测模型。设计自动化工作流，将预测结果与后续动作自动连接。
组织与人才：培养人机协作能力。建立新的岗位与团队，设立如AI训练师、人机协作流程设计师等角色。提升全员AI素养，培训员工掌握与AI高效对话、利用AI增强分析决策的能力。
趋势30：AI时代快速扩大规模的方式——生态集成与协议调用
在AI时代，企业快速扩大规模的核心已从“自建渠道”转向“生态集成与协议调用”。这意味着将自身能力封装成标准接口，像“插件”一样接入主流AI平台或操作系统，从而瞬间触达海量用户。
第一步：能力封装与标准化。将核心业务能力转化为易于调用的标准化服务。API化关键功能，适配主流协议，提供SDK与文档降低开发者使用门槛。
第二步：选择并接入目标生态。将标准化后的服务嵌入到拥有海量用户或开发者的平台。入驻AI平台市场，与操作系统/硬件生态合作，拥抱开源与社区。
第三步：运营与持续优化。确保服务稳定、可靠，并持续迭代以提升在生态内的价值。保障性能与安全，建立开发者关系与支持，分析API调用数据持续优化服务。
成功企业案例：
-
叮咚买菜：接入阿里云百炼平台的通义千问大模型，对售前咨询、商品品质监控、售后客服等环节进行智能化改造，将模型推理成本降低了70%以上
-
百度智能云千帆：国内率先兼容MCP协议，将百度地图、文生图等海量能力封装成MCP Server，开发者可通过千帆App Builder直接调用
-
阿里云百炼：全面支持MCP服务，上线高德、无影等50多款内部及三方MCP服务，大幅降低Agent开发门槛
-
天聚地合：推出国内首家兼容MCP协议的综合数据服务平台MCP Server，将传统单一API调用升级为协议化生态协作
趋势34：AI时代企业利润的来源——“意图响应佣金”与“智能服务费”
AI时代，企业利润的来源主要为意图响应佣金与智能服务费。利润来自被AI调用和推荐的“推荐费”，或直接提供API智能服务所收取的费用。
意图响应佣金：企业的产品/服务在AI响应用户意图时，被推荐并促成交易，企业向AI平台或流量方支付/分享的费用。产生条件：可发现性，您的信息被AI视为权威信源；可交易性，能无缝完成从推荐到交易的闭环；议价能力，您与平台达成佣金分成协议。商业价值：购买流量与注意力，获得精准的意向流量，缩短转化路径。
智能服务费：将企业的核心能力封装成标准API或智能体，供其他系统或用户直接调用并按使用量/效果付费。产生条件：可调用性，能力被封装为稳定、标准的接口；明确价值，服务能解决具体问题，价值可衡量；计费系统，有清晰的计量与收费系统。商业价值：销售能力与解决方案，创造持续、可预测的经常性收入。
趋势36：AI时代企业的市场竞争优势——生态卡位
在AI时代，企业的竞争已从争夺用户心智，升级为争夺AI智能体的决策脚本。“生态卡位”正是这一竞争形态的核心体现。
具体含义：指企业主动将自己的产品、服务或数据，以标准化、可调用的形式，深度嵌入AI驱动的商业生态系统，在AI的决策逻辑中占据一个不可或缺、难以替代的关键位置。其终极目标是成为AI处理某类需求时的“默认选项”或“基础服务”。
核心背景：AI成为决策代理，用户将消费决策权委托给AI，AI的“思考过程”成为新战场。竞争升维，企业不仅要优于竞争对手，更要先于对手被AI“看见”和“信任”。意图经济兴起，商业价值从满足“搜索需求”转向响应“模糊意图”。
企业“生态卡位”行动指南：
基础设施卡位——成为“可调用”的服务（确保AI“能用”你）：服务API化，将核心服务封装成稳定、高效、文档完善的API；接入主流协议，积极适配如MCP等新兴AI智能体协议。
认知与信任卡位——成为“可信赖”的信源（确保AI“愿用”你）：AI种智实施GEO，系统性优化让品牌关键信息成为AI的权威信源；建设品牌证据体，用可验证的数据构建数字信任状。
生态关系卡位——成为“被集成”的伙伴（从“被调用”升级为“被需要”）：与AI平台战略合作，争取成为官方推荐或深度集成的服务；拥抱开源生态，在合规前提下将部分能力开源或贡献给开发者社区。
数据与反馈卡位——成为“自我优化”的节点（确保卡位持续有效）：利用API调用数据，分析调用频次、场景、成功率，持续优化服务与API设计；建立反馈闭环，将AI推荐后的用户实际行为数据回收，用以训练和优化自身模型。
第五部分：全域种智战略——AI智能体时代企业竞争制胜的终极战略
品牌建设理论的四代演进
从“占据心智”到“构建证据体”，品牌建设的逻辑随着媒介与消费者决策路径的演化而发生根本性变革。
大众媒体时代（传统营销）：本质是制造认知，通过单向灌输在消费者有限心智中占据一个差异化位置。核心思想是抢占心智，成为第一。著名理论有定位理论、USP、品牌形象论。核心手段是大众媒体广告、重复性口号、明星代言、渠道铺货。
互联网时代（搜索电商）：本质是构建认知一致性，在信息初步透明的网络中确保消费者心智认知与产业实际表现统一，建立双重信任。核心思想是虚实对应，双向印证。著名理论有双定位理论、搜索引擎营销、长尾理论。核心手段是官网建设、SEO/SEM、电商平台运营、线上口碑管理。
移动互联网时代（兴趣电商）：本质是共创价值与关系，在去中心化、社群化的生态中，品牌与用户共同创造情感、内容和价值，形成深度绑定。核心思想是共建生态，情感共鸣。著名理论有价值生态圈战略、粉丝经济、增长黑客、私域流量。核心手段是要素品牌、社交媒体运营、KOL/KOC种草、内容营销、社群运营、直播电商。
AI时代（智能体营销）：本质是建设可验证的信任体系，品牌是被AI“阅读”和“验证”的信任集合，须在全域互联网中系统化地建设“品牌证据体”。核心思想是全域种智，AI可验。著名理论有全域种智战略、认知主权、生成式引擎优化（GEO）。核心手段是AI种智、GEO、AI知识库训练、全域数据打通与标注、AI智能体友好型服务接口。
何谓“全域种智”？
全域种智是通过“全信息、全AI生态、全场景”的品牌信息布局，将结构化品牌资产深度嵌入各AI Agent的知识图谱与决策逻辑中，构建可被AI Agent自动识别与优先调用的跨平台动态数据网络，旨在实现品牌在AI Agent响应中的全域优先推荐与持续决策影响力。
全域种智，就是全领域、系统性地“喂养”和“训练”AI智能体，形成品牌认知与推荐权垄断。
全域种智战略模型
全域种智战略跳出传统营销的渠道思维与流量思维，以“AI种智”为核心——即通过AI技术将品牌价值、用户需求、生态资源转化为可沉淀、可复用、可进化的智能资产，实现“认知植入”与“价值共生”的双重目标。
全域种智战略突破传统营销的“单点突破”局限，构建了以价值定义层、效率转化层、生态运营层、AI种智层以及数据智能中枢为骨架的动态增长引擎。
全域种智战略五层关系深度解析
价值定义层：系统的“恒星”与能量之源如同恒星，提供整个系统运行所需的核心能量（价值主张）与引力中心（战略方向）。对效率层：提供核心卖点与场景化沟通的“脚本”，确保所有转化动作不偏离核心价值。对关系层：提供用户凝聚的“信仰”与身份认同的“旗帜”。对智能层：提供需要被结构化、权威化的核心概念，是数字资产建设的“原材料”。
效率转化层与生态运营层：共生的“双行星”系统如同相互绕转、协同作用的行星，共同完成“获取-深化”用户价值的使命。效率层通过精准场景转化，为关系层输送精准的“用户种子”，并提供其初始行为数据。关系层通过深度服务，极大提升用户终身价值与复购率，并为效率层提供最真实的用户证言与内容，提升新客转化信任度。
AI种智层：面向未来的“星际港口”如同面向外部广阔AI宇宙的港口与通讯站，负责建立规则、接收未来信号。智能层从AI全域捕捉的前瞻性需求意图，为效率层和关系层提供创新方向。同时通过GEO布局带来的“认知流量”，是成本更低、意向更高的优质流量。效率层的销售数据、关系层的用户故事，经过加工后都成为智能层强化AI认知的“信任证据”。
数据智能中枢：系统的“引力与循环系统”如同引力角和血液循环，不可见但至关重要，确保能量（数据）与物质（策略）在系统内循环流动。告诉效率层在哪个场景投放转化更高，告诉关系层哪类用户有流失风险应如何干预，告诉智能层哪些关键词的AI回答中品牌排名下降需优化，告诉价值层市场反馈显示核心价值主张中哪一点最被认可或最易被误解。
第六部分：企业行动路线图——把握“意图、推荐、代理”新闭环
在AI时代，“意图、推荐、代理”构成了一个完整的、全新的商业价值闭环。
把握AI“意图”——从被动收集到主动预见
-
全域数据融合：打通各触点数据，构建统一的用户意图视图
-
设立“意图洞察”团队：专门分析会话记录、交互行为，提炼高频与潜在意图
-
开发预测模型：基于历史与实时数据，预测群体及个体的意图波动
驾驭“推荐”——从商品列表到人生解决方案
-
升级推荐系统：从协同过滤迈向基于深度学习的多目标优化推荐
-
实施“生成式推荐”：利用大模型直接生成图文、视频等个性化的解决方案内容
-
构建“生态化推荐”能力：不仅推荐自营商品，更整合外部优质服务，成为价值整合者
推进“代理”——从工具提供者到目标协作者
-
将核心能力“API化”与“模块化”：让企业的每项服务都能被AI代理便捷、稳定地调用
-
主动训练“企业级代理”：开发能代表企业品牌、精通企业知识的专属代理，嵌入到各类平台
-
设计“人机协作流程”：明确在代理执行任务的全链条中，人类在哪些关键节点进行监督、校准和创意注入
结语：AI智能体时代企业10条行动建议
转变认知：从“工具思维”升级为“代理思维”AI Agent不是被动工具，而是具备目标感与执行力的“数字业务伙伴”。企业应重新定义人机关系，将AI Agent视为可委托复杂任务、自主闭环执行的智能体。
推动“服务API化”——成为AI可调用的生态组件将核心业务能力封装为标准化API，接入主流AI Agent平台，让AI Agent智能体可直接调用企业的服务，实现“被调用即成交”。
设立“GEO·AI种智部门”——系统性优化AI可见性组建专职团队，负责GEO、API接入、AI种智内容布局等，确保品牌在主流AI Agent的知识图谱中占据权威位置。
构建“品牌证据体”——抢占AI Agent认知货架在AI Agent成为消费决策入口的时代，品牌需系统化构建结构化、机器可读、可验证的证据体系，确保AI Agent在推荐时优先引用企业的品牌和产品。
以“意图中心主义”重构用户价值体系深入洞察用户意图流，用双定位理论打造品牌价值内核并锁定产业优势，构建“洞察—响应—满足”的实时响应能力，从“满足需求”升级为“预见并代理用户决策”。
从小规模试点走向全链路整合优先选择营销、客服等高价值场景开展AI Agent智能体试点，逐步渗透至研发、供应链等全价值链，实现从“单点智能”到“业务闭环智能”的跨越。
实施“全域种智战略”——贯穿四层竞争力以“价值定义→效率转化→生态运营→AI种智”为框架，以数据智能中枢为支撑，构建动态协同的智能增长系统，追求系统化优势。
培养“人机协同”组织能力——重塑团队结构设立AI Agent训练师、人机流程设计师等新角色，提升全员AI素养，推动企业员工从执行者转型为“目标设定与结果验收者”。
抢占“默认服务”地位与AI Agent平台、行业联盟、技术厂商共建生态，通过协议接入、标准共建、数据互通，成为AI Agent推荐链路中的“默认选项”。
构建“动态数据飞轮”——实现持续学习与进化建立“数据—AI反馈—优化”实时闭环，让AI Agent智能体在实战中持续学习、迭代，形成不断自我强化的智能资产护城河。
我们犯的大多数错误，都源于思想观念上的落伍——因观念错误而付出的代价，远远大于任何执行上的错误。
2025年中国经济处于周期性转变——旧经济增速放缓，新经济高速增长；消费价值观改变，00后撞上AI Agent爆发；线上流量饱和，线下获客难度增加；品牌面临流量焦虑，市场竞争激烈……
2026年我们将站在一个剧烈重构的商业纪元门口。AI Agent智能体掀起的不仅是技术浪潮，更是一场触及企业根本的生存革命。传统增长逻辑正在失效，经验护城河加速消融，AI Agent智能体取代资本与规模，成为新时代的核心生产要素。
AI Agent智能体时代不是技术的简单叠加，而是商业逻辑、竞争要素与组织形态的系统性重构。面对这场深度智能化的范式转移，企业家应尽早跳出“优化旧模式”的思维，转向“构建新生态”的战略行动，以全域种智、生态嵌入、人机共进为核心，通过系统化经营“价值定义、效率转化、生态运营和AI种智”四层竞争力，并依靠数据驱动协同，赢得用户及其AI Agent代理的双重选择。
AI Agent全域种智战略的变革已非选择，而是必须奔赴的征程！
☟☟☟
☞人工智能产业链联盟筹备组征集公告☜
☝
精选报告推荐：
11份清华大学的DeepSeek教程，全都给你打包好了，直接领取：
【清华第四版】DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单？
【清华第七版】文科生零基础AI编程：快速提升想象力和实操能力
【清华第十一版】2025AI赋能教育：高考志愿填报工具使用指南
10份北京大学的DeepSeek教程
【北京大学第五版】Deepseek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施
【北京大学第九版】AI+Agent与Agentic+AI的原理和应用洞察与未来展望
【北京大学第十版】DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例(上中下合集)
8份浙江大学的DeepSeek专题系列教程
浙江大学DeepSeek专题系列一--吴飞：DeepSeek-回望AI三大主义与加强通识教育
浙江大学DeepSeek专题系列二--陈文智：Chatting or Acting-DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景
浙江大学DeepSeek专题系列三--孙凌云：DeepSeek：智能时代的全面到来和人机协作的新常态
浙江大学DeepSeek专题系列四--王则可：DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读
浙江大学DeepSeek专题系列五--陈静远：语言解码双生花：人类经验与AI算法的镜像之旅
浙江大学DeepSeek专题系列六--吴超：走向数字社会：从Deepseek到群体智慧
浙江大学DeepSeek专题系列七--朱朝阳：DeepSeek之火，可以燎原
浙江大学DeepSeek专题系列八--陈建海：DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来
4份51CTO的《DeepSeek入门宝典》
51CTO：《DeepSeek入门宝典》：第1册-技术解析篇
51CTO：《DeepSeek入门宝典》：第2册-开发实战篇
51CTO：《DeepSeek入门宝典》：第3册-行业应用篇
51CTO：《DeepSeek入门宝典》：第4册-个人使用篇
5份厦门大学的DeepSeek教程
【厦门大学第一版】DeepSeek大模型概念、技术与应用实践
【厦门大学第五版】DeepSeek等大模型工具使用手册-实战篇
10份浙江大学的DeepSeek公开课第二季专题系列教程
【精选报告】浙江大学公开课第二季：《DeepSeek技术溯源及前沿探索》（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：2025从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：智能金融——AI驱动的金融变革（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：人工智能重塑科学与工程研究（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考(附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：AI大模型如何破局传统医疗（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：2025年大模型：从单词接龙到行业落地报告（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：2025大小模型端云协同赋能人机交互报告（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：DeepSeek时代：让AI更懂中国文化的美与善（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第二季：智能音乐生成：理解·反馈·融合（附PDF下载）
6份浙江大学的DeepSeek公开课第三季专题系列教程
【精选报告】浙江大学公开课第三季：走进海洋人工智能的未来（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第三季：当艺术遇见AI：科艺融合的新探索（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第三季：AI+BME，迈向智慧医疗健康——浙大的探索与实践（附PDF下载）
【精选报告】浙江大学公开课第三季：心理学与人工智能（附PDF下载）
-
篇幅有限，部分展示 加入会员，任意下载 资料下载方式
Download method of report materials
关注公众号后回复：LP260310 即可领取完整版资料 
荐： 【中国风动漫】《姜子牙》刷屏背后，藏着中国动画100年内幕！ 【中国风动漫】除了《哪吒》，这些良心国产动画也应该被更多人知道！ 【中国风动漫】《雾山五行》大火，却很少人知道它的前身《岁城璃心》一个拿着十米大刀的男主夭折！
如需获取更多报告
扫码加入 “人工智能产业链联盟” 知识星球，任意下载相关报告！ 
报告部分截图
声明 来源：光华博思特·消费大数据中心&中国互联网品牌研究中心（香港），人工智能产业链union（ID:aiyuexingqiu）推荐阅读，不代表人工智能产业链union立场，转载请注明，如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！ 编辑：Zero
文末福利
1.赠送800G人工智能资源。
获取方式：关注本公众号，回复“人工智能”。
2.「超级公开课NVIDIA专场」免费下载
获取方式：关注本公众号，回复“公开课”。
3.免费微信交流群：
人工智能行业研究报告分享群、
人工智能知识分享群、
智能机器人交流论坛、
人工智能厂家交流群、
AI产业链服务交流群、
STEAM创客教育交流群、
人工智能技术论坛、
人工智能未来发展论坛、
AI企业家交流俱乐部
雄安企业家交流俱乐部
细分领域交流群：
【智能家居系统论坛】【智慧城市系统论坛】【智能医疗养老论坛】【自动驾驶产业论坛】【智慧金融交流论坛】【智慧农业交流论坛】【无人飞行器产业论坛】【人工智能大数据论坛】【人工智能※区块链论坛】【人工智能＆物联网论坛】【青少年教育机器人论坛】【人工智能智能制造论坛】【AI/AR/VR/MR畅享畅聊】【机械自动化交流论坛】【工业互联网交流论坛】
入群方式：关注本公众号，回复“入群”
戳“阅读原文”下载报告。
评论