人工智能如何链接消费者与商品？6月29日，南方都市报政商数据新闻部、上海新闻部在上海黄浦江畔举办“2023高品质消费品牌百强发布暨创新趋势论坛”

，衔远科技合伙人兼营销副总裁宁宁出席圆桌论坛并接受南都记者专访，介绍AI大模型如何赋能消费品企业。

南都：AI大模型是如何帮助消费品企业进行决策的？

(资料图片)

宁宁：对消费品企业而言，任何一个品牌的产品都要经历完整的生命周期，这意味着从最初市场机会的捕捉，进一步定义产品，然后进行设计和研发，最后推进到市场营销，这个过程构成了一条完整的价值链。在过去的几年中，数据中台解决了数据整合问题，将各种分散的数据集成在一起。然而，由于不同部门间业务流程的差异性和对数据解读方式的不同，这并未能完全打破各个工作环节、部门间的壁垒。然而，AI大模型的应用带来了变革，它有能力将价值链上的市场机会洞察与识别、产品定义、产品设计、产品研发以及产品营销这五个环节融为一个整体，通过单一的大模型进行连贯的处理和决策。

衔远科技合伙人兼高级副总裁宁宁。受访者供图

在AI大模型的辅助下，我们首先将企业生产产品的各种经验、产品相关参数以及市场其他商品数据等信息压缩到大模型中，以此在供给侧让模型对目标产品进行全面的洞察。同时，我们也会在需求侧收集外部消费者需求，例如在社媒、电商等平台获取的用户的反馈。这些数据都会综合到一个模型中，让大模型推导出供给侧和需求侧之间是否存在不匹配的情况。哪些消费趋势是尚未在产品层面得到满足的？这样，企业就可以基于这些发现，定位新产品的创新方向，确定新产品的功能。

以衔远科技和一家头部乳品企业的合作为例，我们采用AI大模型，根据其过去的配方生产经验、乳品生产规则等信息，作为模型训练的数据，最终产出了一种新的酸奶配方。在家电行业中，我们利用大模型帮助一家冰箱企业开发出一款登顶某电商平台销量榜单的新产品。通过洞察消费者的偏好进行反向定制，不仅加速了创新进程，也提升了产品销量和收入。

对消费品企业来讲，除了产品创新，营销分发也是至关重要的一个环节。举例来说，衔远科技正在和一家客户合作，该客户主营服装销售，并希望我们利用多模态的大模型进行营销。在这个模型中，用户输入文字描述即可生成对应的图像，为服装营销提供视觉内容。传统上，他们需要请模特穿上不同类型的服装并进行拍摄，这一过程的成本相对较高。然而，通过多模态大模型，我们可以直接根据目标市场生成相应的模特形象。举个例子，同一件衣服，拍摄一次亚洲模特，即可秒级快速生成欧洲、非洲、东南亚等多个销售区域的模特展示图，可以降低拍摄成本90%以上，针对销售区域文化元素个性化创作，也能进一步增强营销效果。

我认为， AI大模型的应用将引发深刻的生产力革新，这种变革触及到了基础设施层面，其影响可以比拟于历史上马车向汽车的转变。因此，对于未来的数字化转型而言，大模型和数据的结合无疑将成为企业竞争力的核心要素。这是一场正在进行的、并将塑造未来的革命性变革。

大模型可以跨品类地联想

南都：你刚刚在圆桌论坛上提到，衔远科技是全球第一家消费品AI大模型的公司。但消费品的种类其实很繁杂，你们是怎么找到共通点并应用落地的？

宁宁：大模型的实质就如同一台压缩世界知识的机器，像ChatGPT这样的模型实际上是将人类的大量公开知识压缩并内化，呈现出了惊人的“涌现”能力，实现了指数级的非线性增长，同时也具备了推理能力。因此，一旦我们对某一品类的商品进行了训练，大模型就能在跨品类商品中运用推理，产生同样的“涌现”能力。

大模型的一个天然优势在于，我们可以直接向其提出问题，比如——“制造飞机的技术是否能应用到扫地机器人的研发上？”它能给我们带来诸多富有启发性的建议。我认为，大模型在跨品类上的联想能力是一个重要的创新源泉。

宁宁在高品质消费品牌百强发布暨创新趋势论坛现场。

南都：衔远科技选择的是什么样的技术路线？

宁宁：我们选择了自主研发大模型的路径，专注于开发一种通用的大模型。我们重视“通用”，因为只有当模型达到通用性，它才能展现出“涌现”的推理能力，因此，它必须是一种通用的大模型。同时，我们还针对大模型在消费品领域形成了独特的训练方式，使其能更好地为消费品企业提供服务，能更深入地理解商品和消费者

因为考虑到大模型在商业化落地层面上，场景、模型、数据都很重要，所以我们选择了在消费品的产品全生命周期场景。为什么没有去直接用别人的模型，是因为我们想清楚了要的场景，进而从场景反驱了技术路线的选择。我们需要去自研一个模型，才能更好适配我们要达成的消费品行业应用中闭环的目标。

南都：衔远科技目前合作的企业，向你们提出过哪些方面的诉求？

宁宁：我观察到2022年食品行业的一个数据显示，新品消费人群占总消费人群的71%，而且新品对新客户的吸引力也更强。因此，我们听到企业的一个重要诉求就是如何设计和打造爆品。另外，他们还希望我们能帮助他们洞察其他品牌在营销策略上所采取的行动和内容，从而借鉴并应用到自身的策略和内容生产中。

此外，知识管理是一个经常被提及的需求场景。企业期望从大模型中得到具备自己企业知识背景的解读。他们期待我们能整理出企业内部的数据，将其融入大模型中，这样在员工向大模型提问时，它能给出与企业高度关联的回答。因此，我们在构建大模型时特别关注如何让它成为一个深入理解企业的模型。

南都：大模型技术的应用会带来消费企业的分化吗？

宁宁： 我认为那些积极拥抱大模型驱动的智能化转型的企业更有可能迅速优化其增长的曲线。这些企业应用大模型不仅能将智能化嵌入现有的业务流程中，提升效率和效果，而且有机会更早、更快地开创新的增长曲线。我坚信这是一场根本性、平台级的变革。哪个企业能更快地拥抱并有效利用大模型技术，它的竞争力将得到本质的提升。

我们知道，企业发展的本质是打造差异化的产品，然后让消费者形成对品牌差异化的认知。衔远的通用大模型能够具象地赋能这些场景，从而提升消费品品牌的品牌力、产品力和营销力。

采写：南都记者 赵唯佳 发自上海

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