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王喜文:AI進(jìn)入以用戶為中心的新階段

2025-11-21 11:06:07 中新經(jīng)緯

  中新經(jīng)緯11月21日電 題:AI進(jìn)入以用戶為中心的新階段

  作者 王喜文 北京華夏工聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)研究院院長

  近期,阿里官宣個(gè)人AI助手“千問APP”開啟公測(cè),免費(fèi)開放吸引用戶使用;疊加百度近期披露AI業(yè)務(wù)收入同比大增等消息,AI應(yīng)用板塊熱度驟升,18日相關(guān)概念股集體大漲。

  當(dāng)前國內(nèi)AI應(yīng)用市場呈現(xiàn)“規(guī)模爆發(fā)+格局分化”的特征,7億月活用戶與億級(jí)APP的出現(xiàn),標(biāo)志著市場已從早期技術(shù)嘗鮮進(jìn)入大眾普及階段。頭部廠商憑借模型與生態(tài)優(yōu)勢(shì)占據(jù)流量高地,中小開發(fā)者則在垂類場景中尋找機(jī)會(huì),形成“通用+垂直”的二元格局。

  這無疑意味著競爭已從“模型競賽”邁入“應(yīng)用競賽”新階段——隨著國產(chǎn)大模型與海外差距縮小至3-6個(gè)月,單純的技術(shù)參數(shù)比拼已難形成壁壘,將技術(shù)轉(zhuǎn)化為可感知的用戶價(jià)值,成為市場突圍的核心邏輯,阿里巴巴千問APP的公測(cè)正是這一趨勢(shì)的典型印證。

  當(dāng)前產(chǎn)業(yè)競爭的新分水嶺是場景深耕能力與差異化價(jià)值供給,而非表面的功能疊加。在多數(shù)應(yīng)用仍停留在通用助理、信息檢索等同質(zhì)化功能時(shí),能否精準(zhǔn)解決特定場景的核心痛點(diǎn),成為區(qū)分產(chǎn)品生命力的關(guān)鍵。

  用戶體驗(yàn)在此扮演“價(jià)值轉(zhuǎn)換器”的核心角色:它將抽象的技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為具象的使用價(jià)值,比如垂類AI Agent通過提升客服準(zhǔn)確率、縮短理賠時(shí)間創(chuàng)造實(shí)際效益,而非單純追求“全能”噱頭。

  只有讓用戶在高頻場景中感受到效率提升或體驗(yàn)優(yōu)化,才能突破同質(zhì)化困局,建立長期用戶粘性。

  競爭重心向用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)移是技術(shù)趨同與市場需求升級(jí)的雙重必然。

  從技術(shù)端看,中美領(lǐng)先模型差距已縮小至0.3%,單純的模型迭代難以形成差異化優(yōu)勢(shì),行業(yè)不得不從“技術(shù)內(nèi)卷”轉(zhuǎn)向“應(yīng)用落地”;

  從市場端看,AI應(yīng)用要融入大眾生活,必須跨越“實(shí)用價(jià)值門檻”——早期用戶為技術(shù)嘗鮮買單,而大眾用戶更關(guān)注產(chǎn)品是否解決實(shí)際問題、使用是否便捷。

  當(dāng)技術(shù)不再是稀缺資源,用戶的真實(shí)需求就成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指揮棒,推動(dòng)競爭從“技術(shù)能做什么”轉(zhuǎn)向“用戶需要什么”,這是產(chǎn)業(yè)走向成熟的必然規(guī)律。

  當(dāng)前最核心的瓶頸集中在技術(shù)能力短板與生態(tài)整合不足,用戶認(rèn)知培養(yǎng)則是次要問題。技術(shù)上,多數(shù)應(yīng)用在復(fù)雜推理、多輪對(duì)話中存在明顯缺陷,如多工具調(diào)用時(shí)易卡頓、狀態(tài)信息丟失,難以完成跨步驟復(fù)雜任務(wù);生態(tài)層面,數(shù)據(jù)孤島與接口不統(tǒng)一導(dǎo)致應(yīng)用難以實(shí)現(xiàn)外部服務(wù)聯(lián)動(dòng),無法形成端到端的解決方案。

  相比之下,隨著AI應(yīng)用普及,用戶認(rèn)知與習(xí)慣已逐步養(yǎng)成,真正制約體驗(yàn)的是“技術(shù)跟不上需求”與“生態(tài)聯(lián)不通場景”——這導(dǎo)致88%的AI概念驗(yàn)證項(xiàng)目未能規(guī);渴。

  阿里3800億元的基建投入,標(biāo)志著底層算力競爭進(jìn)入“超大規(guī)模、超高投入”階段,但這并不意味著體驗(yàn)競爭是單純的“資源消耗戰(zhàn)”。

  頭部企業(yè)的優(yōu)勢(shì)在于通用平臺(tái)與基礎(chǔ)設(shè)施,而中小廠商仍有明確機(jī)會(huì):一是聚焦“專、窄、深”的垂類場景,如法律文書起草、保險(xiǎn)理賠等,這些領(lǐng)域需要行業(yè)Know-How積累,而非單純的算力堆砌;二是挖掘大廠覆蓋不到的細(xì)分痛點(diǎn),垂類AI Agent憑借精準(zhǔn)解決方案,已實(shí)現(xiàn)98%的客服準(zhǔn)確率等亮眼表現(xiàn)。

  關(guān)鍵在于避開通用賽道的正面競爭,以場景深耕和差異化體驗(yàn)構(gòu)建壁壘,而非比拼基礎(chǔ)設(shè)施投入。

  第一條建議是錨定垂直場景,拒絕“全能幻覺”。放棄打造通用AI助手的執(zhí)念,聚焦某一行業(yè)或細(xì)分場景的核心痛點(diǎn),比如制造業(yè)的設(shè)備巡檢、教育行業(yè)的個(gè)性化輔導(dǎo),通過積累行業(yè)數(shù)據(jù)與專業(yè)知識(shí)構(gòu)建壁壘,就像金融領(lǐng)域的保險(xiǎn)客服Agent那樣,以明確的效率提升創(chuàng)造價(jià)值。

  第二條建議是將“生態(tài)適配”納入產(chǎn)品核心設(shè)計(jì)。用戶體驗(yàn)的核心是“解決問題的完整性”,新開發(fā)者需優(yōu)先打通場景所需的外部工具與數(shù)據(jù)接口,避免陷入“單點(diǎn)賦能”困境,讓產(chǎn)品能端到端完成用戶任務(wù),而非僅提供碎片化功能,這是在巨頭環(huán)繞下實(shí)現(xiàn)突圍的關(guān)鍵路徑。(中新經(jīng)緯APP)

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責(zé)任編輯:張寧

來源:中新經(jīng)緯

編輯:萬可義

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