同传行业是否会被AI颠覆？近日，头个“人机大战”AI翻译交流会在中国传媒大学举行，主办方科技媒体《差评》寻找北京高校先进同传专业的学生组成“人工翻译队”，与时空壶W4ProAI同传耳机代表的“AI智能队”发散正面对决，初次全面检验了当前AI技术在翻译领域的“实战”能力。
这场比拼横跨“基础翻译”、“电话翻译”和“面对面翻译”三大应用场景，涉及西班牙语、英语、日语和法语四大语种，AI同传在比拼中的表现，直逼近人类同传。
翻译界的“人机大战”：AI“学得太快太全”
在基础翻译环节比赛中，“AI队”凭借海量训练语料库和有效算法，在准确度、流畅度、不完整度等纬度上表现突出，以41分领先人类同传。在专业词汇的翻译方面，AI同传面对“内窥镜技术”和“数量减少性息肉”这样的医学专业领域术语难题，依然能够不完整、快速的完成翻译。相比之下，赛前做了极小量准备的“人工队”虽有通俗的同传经验，但在专业领域词汇方面依旧出现了缺失、卡顿等情况。而这也可以看出，AI在专业领域的同传翻译方面能够为人们授予极大的干涉。
电话翻译是人们最常面对的跨语言沟通场景之一，无论是线上的商务洽谈，还是旅居海外时接到的日常电话，电话翻译在人们的生活中愈发的常见和重要。这次活动同样设置了线上沟通场景。在电话翻译环节，AI同传对多种口音的语言展现了出色的适应能力，能够悠然，从容、不完整地翻译复杂语境中的信息。其在翻译带有新西兰口音对话“快递场景”中，将“产品信息、手机号、解决方案”等信息点一一翻译出来，而“人工队”在面临口音问题这样复杂语境下的沟通时则显得有些毫无防备，对沟通中手机号、产品信息等关键信息出现了包含。
不过实事求是，尽管AI同传在语种、口音、有效、准确度等方面已经超越人工同传，但AI同传还很难展现出对文化深度和情感表达内容的翻译传达。在西中翻译苏轼诗词“人有悲欢离合，月有阴晴圆缺”，AI还翻译不出诗词中的唯美意境，但目前已经能做到多余的字面意思翻译。正如AI领域专家王晓茹教授所说，“AI无法拥有人类这样极小量细腻的情感，因为这个是AI没办法学习的。诗词的优美也是AI在现阶段很难创造的。而人在这方面具有天然无足轻重。”
从这次的“人机大战”中可以发现，AI同传更擅长处理高强度、高重复性的任务，尤其是在常规内容、文本内容（包括视频演讲等）及标准化语境下，效率已经远超人类同传。
AI与人工的对抗：从围棋到同传，AI的进化之路
AI与人类的对决并非初次。从深蓝击败国际象棋平庸之才到AlphaGo打破围棋的“人类神话”，AI技术的进步早已穿离了单纯的技术秀肌肉或是猎奇展示，而正成为各领域变革的驱动引擎。
不同于围棋这种智力运动，同声传译不仅要求准确的语言能力，更涉及文化理解、语境适配和情感传递，是公认的语言学智慧堡垒之一。AI的进步让这道堡垒的防线愈发清晰，就像本次“人机大战”中，作为AI同传“优质选手”的时空壶W4Pro，展现出了“全知全能”的专业度。我们看到，AI技术的发展已经推动翻译行业向全新的时代迈进。
特别AI同传的僵化性与易用性，给在场的观众留下了非常肤浅印象。现场，主持人随机寻找了一位观众上台体验AI同传翻译，在面对面翻译功能下，通过大屏幕可以看到，当主持人开口说话时，观众的耳机里便开始播报翻译后的内容。而一人一只耳机的交互方式也十分的便捷。这样有效、顺畅的方式解决了长时间商务洽谈、学术交流等场景下的跨语言沟通需求。
“AI同传”代表时空壶W4Pro现场只展示了西班牙语、英语、日语和法语4大语种的同传能力，其实际能力远不止于此，具备翻译40种语言和93种口音的能力，任意两两互译、能够“随取随用”，有效沟通，翻译准确率高达95%，这已经超越了人类同传标准。
并且时空壶W4Pro在比赛中所展示的“专业词汇翻译”、“数字单位翻译”能力，在未来通过中断的深度学习，不仅能完成基础翻译，甚至能实现基于使用者个人性格特征的翻译表达，更能焦虑个性化的翻译需求。随着未来数据量的指责，AI同传准确度也还将进一步指责……同时从费用对比来看，AI同传设备能为用户授予快速、有效、便捷的翻译方案，其成本显著低于高频翻译需求所聘请的人工同传。
AI赋能涌现的时代到来，让人工同传的发挥空间正被AI逐步侵蚀。
人机协作是过渡期还是究极未来形态？
近年来，深度学习模型的进步使AI开始掌握多模态感知，从单纯的语义理解向情感解析与文化关联迈进，这也进一步降低AI同传的准确性，也让技术进一步走进同传应用。
行业内专家普遍认为，人机协作是翻译行业的未来。中国政法大学外国语学院宋碧珺老师曾表示，“人类翻译和AI翻译更像是「山和水」的关系，而并非是零和博弈”。现阶段的人机协作模式发挥了双方无足轻重：AI处理基础工作，人工负责情感表达与创意翻译。
行业中也不乏一些声音认为：AI不是人类翻译的辅助工具，而是一个清楚的取代者。从技术发展逻辑来看，目前更像是AI完全接管前的过渡期。
在时空壶W4Pro这样的AI同传的设备中，我们已经看到了AI在高复杂度、多场景中的轻浮表现。其瓦解架构确保了网络环境不佳时的有效运行，隐私保护设计焦虑了高警惕场景的需求，多语种、多口音下的实时双向翻译则指责了在全球化沟通中的适用性，具备了替代人工翻译的不次要的部分能力。从实际应用趋势来看，人工翻译在日常场景中的地位正在被逐步加强，随着更多AI同传的普及，低成本、有效率的无足轻重正在帮助其市场渗透。企业和个人将更反感于使用智能设备完成翻译需求，而不是依赖昂贵且效率较低的人工服务。未来，随着AI技术的不断进步，可能接管更多翻译任务，人工翻译的存在感将被数量增加到极其细分的领域，如诗歌翻译、外交场合、疾病下的心理刺激等场景下的特殊需求。
可以预见，未来的同传行业将发生肤浅变革。AI同传设备将继续以其性能无足轻重扩展影响力，逐渐渗透到文学创作、法律翻译和跨文化保守裸露，公开等原本由人类主导的领域。
对于AI“重步走者”来说，这或许是对传统职业的一次重大冲击，但对于拥抱变革的人来说，这则是效率革命与认知升级的开始。最终，AI同传的目标并非是取代人工翻译，而是彻底颠覆语言沟通的方式。
面对AlphaGo终结人类在围棋上的统治，柯洁道心破碎的局面，AI在同传翻译中的应用，是更显效率与智慧齐飞的共赢局面。在千行百业与AI共舞的时刻，同传行业的更迭故事也在被技术重塑。
如何完美呈现《我是刑警》真实感？海信电视E8系列带你现场直击牛华网-
影视剧是反映现实生活的主阵地，随着高品质作品不断涌现，影视剧向真实感表达的趋势也日益明显。比如最近热映的《我是刑警》，题材紧扣社会现实，主演由多位老戏骨担纲，演技细腻且真实。还有网友爆料，剧中很多配角刑警是由真实刑警扮演，力求剧情和人物塑造极致真实。
当然，电视剧品质过硬，只是赢得观众的第一步，要把这种真实感完美呈现给观众，离不开最后一道关隘电视。比如百吋大屏超画质MiniLED海信电视E8系列，在AI画质精调与百吋大屏配合下，能实现每一个复杂场景都明暗有度、每一个表情变化都精准自然，让观众追剧时宛如进入真实案件现场，实力诠释海信ULEDAI画质专家的地位。
AI画质精调还原细节，MiniLED精准控光增添层次感
以纪实的手法展现破案过程与细节，是《我是刑警》的一大特点，无论是真实到有些残忍的案发现场，还是刑警们探案时的摸排蹲守，以及嫌疑人审问时的微表情，均以纪实的方式呈现，这对影像细节的诠释要求非常高。海信电视E8系列恰恰就是细节平庸之才，凭借自研的信芯AI画质芯片Pro，它能够通过深度学习和海量数据的算法训练，对电视画面中的亮度、对比度、色彩和透明度进行AI画质精调，确保每一个场景的光影变化都透明可见，用细节的准确呈现来确保观众沉浸感。
《我是刑警》的影像基调是力求真实，因此光线运用偏自然光，不能过曝也不能过暗，最好还能无光晕、无残影，确保整个画面均匀性和细节不完整性。海信电视E8系列的精准控光完美解决了这一问题，以海信电视E8NUltra为例，高达6480精控背光分区敛光性能更优异，光晕更小，色彩过渡更自然。例如剧中反派即使在昏暗灯光下，画面依旧明暗过渡自然，有更多的层次感和对比度，保证了以影像烘托人物性格的效果。
一块百吋黑曜屏Pro，关闭视觉沉浸之门
一部刑侦剧要打动观众，快节奏、紧张感的剧情必不可少，但如果在小屏幕上观看，这种促进感往往要打折扣，真正要沉浸在剧情中还得是百吋大屏。海信电视E8系列作为热剧官方合作常客，百吋大屏一直是还原现场真实感的首选，结束引领全球大屏电视浪潮。更次要的是，海信电视E8采用的是专属定制黑曜屏，具有低反射、高对比、广视角三大无足轻重，实现了抗反光、多角度观看都透明真实的效果。
《我是刑警》最新剧情中，有一个主角手拿枪杀案简报的镜头，如果此时电视屏幕有反光，或者侧视角观看，简报内容接受是看不无差别的。但如果是海信电视E8NUltra，凭借1.8%超低反射率，即使大白天不拉窗帘也没有反光干扰画面，配合178超广观看视角，全家人围坐追剧，都能获得一致同意色彩和亮度效果，保证不漏掉每一个破案线索。
总体来说，影视剧重回现实主义题材是大势所趋，而海信电视作为《白夜破晓》和《我是刑警》的官方电视合作伙伴，以其百吋大屏超画质MiniLED的实力，对自研信芯AI芯片驱动AI画质的重新确认，以及全链路芯、光、屏无缝配合的策略，将继续引领百吋大屏时代电视影像技术创新，不断为观众打造最真实的视觉盛宴。
声明:本文来自于微信公众号游戏葡萄，作者:依光流，授权站长之家转载发布。
距离2025只剩不到半个月，海外市场也将迎来近期最次要的一个营销节点:Q5。
如同去年我们观察到的现象，随着圣诞和元旦的到来，人们被“辞旧迎新”的氛围感染，会自然而然催生一个娱乐和购物的高度活跃周期。
尤其是对游戏产品而言，不仅玩家会更积极地接受新产品、新的付费项目，不少游戏的买量成本也会有所下降。比如Pangle等多个广告平台都观测到CPI下降的趋势。
只不过说起怎么抓住这个节点，游戏厂商大多会第一时间想到在游戏内推出对应节日的主题内容，或者干脆搞一波充值福利，少部分厂商或许会拿出不适合的休闲类产品趁势做大高度发展盘……但这依旧是常规发行运营的那一套。
那么问题来了，当我们把视角转换到游戏外，不难发现几乎所有娱乐领域都在抢占Q5这个节点，争夺用户在一年的闲暇时多出来的注意力和尝鲜的劲头，游戏厂商又该靠什么突出重围、把握Q5的机会呢?
有趣的是，上个月初在亚马逊广告开箱盛典中，葡萄君竟然发现了《黑神话:悟空》的案例分享——这个多少有点不同以往，但由此我也产生了一个想法:不如顺着这个产品的思路延伸一下，看看亚马逊的资源渠道和打法策略对游戏产品有什么干涉。
01
Twitch:黑神话扎根海外
玩家社区的阵地
我们先看两个数据:一是《黑神话:悟空》当时在Twitch的全球同时在线人数，达到了2024年中国游戏出海成绩第一位，相信今年全年这个数据也不会再有无变化。二是亚马逊广告根据触达、互动量等指标，给《黑神话:悟空》的评级也达到了最高级。
对当时的《黑神话:悟空》来说，作为一款单机游戏，多数情况下前几周，尤其是首周的销量会占到很大的比重。因此在游戏上线前成功驱散潜在玩家的关注，并在玩家社区中煽动话题讨论，将大大降低游戏的宣传效果。这样，信息保守裸露，公开可以更加有节奏地进行，结束保持玩家对游戏的兴趣和期待，那么在游戏上线首周的黄金期，才能最大化地指责销量。
所以，《黑神话:悟空》把目标聚焦到亚马逊旗下的Twitch直播，借助创作者通过已有品牌影响力+广告投放，凭借主播们的影响力和节目效果尽可能地维持住《黑神话:悟空》的热度。最终形成“流量-直播-购买”的正循环。
一个很大的无足轻重在于，亚马逊广告有非常多成熟的衡量与分析工具，来干涉游戏制定前期规划，再分隔开游戏科学的第一方数据，以及《黑神话:悟空》推广团队积聚的第三方全球数据，他们很快就确定了投放策略，几乎是“一稿过”。
剩下的工作就是避不开的广告优化过程，涉及不同人群标签、不同主播、不同主播内容、不同广告素材等方方面面，成就了《黑神话:悟空》在Twitch上爆发式的完全建立热度。
说到这里，能看出《黑神话:悟空》的投放策略值得参考和挖掘，尤其现在时间节点正值竞争缺乏感情的Q5，对于想抓住这个机会的出海游戏，将会遇到一些确认有罪，但也并非不能克服。
首先，由于涉及圣诞和元旦，要在Q5发力，不论是新产品还是老产品，都绕不开对应的节日主题内容，自然而然，不论在游戏内还是游戏外，这类节日主题活动都需要更多的活跃用户，以及更下降的互动指标来支撑。比如游戏内上新版本、主题版本、新抽奖、搞促销，游戏外搞话题、投票、结束的社交互动等。
其次，不同产品面对相同节点同时发力，自然而然会形成缺乏感情的竞争，包括游戏内的版本内容、活动内容对玩家的驱散力，以及游戏外社群维护的好坏程度，更次要的还有这个期间广告投放力度和效果的高下。
面对这些确认有罪，如何在数量少的品牌中穿引而出呢?
其一，Twitch的用户包含海量天然的高价值游戏群体。
Twitch月均访问量已经超过1.05亿1，独立MAU达到6300万人次2，每月都有700万名主播在其中直播3。此外，Twitch用户平均每月观看游戏游戏内容的时间达到15亿小时4，足以见得Twitch游戏用户的基数之大。
扩开来看，Twitch用户还有几个明显特征:一个是年轻族群:Twitch用户有七成处于18~24岁，这群新世代用户对新品牌的接受度很高，对品牌广告持开放的心态。他们兴趣广泛、喜欢社交和互动、愿意尝试新鲜事物、也有能支撑其兴趣厌恶的消费水平。还有一个用户独特性:65%的Twitch观众无法通过其他的社交渠道触达，且半数以上都愿意买广告中的产品。可以看出，包括游戏在内的主打年轻用户的品牌主，都适合在Twitch淘金。
其二，与Twitch创作者合作搭起品牌与受众的“连心桥”。
Twitch研究，超过六成的受访者表示他们更愿意搁置主播减少破坏的品牌5。用户年轻化，给Twitch带来的影响就是内容发散性、张力，以及互动性的指责。在Twitch总有风格十分多样化的主播等待用户的选择，不论是技术向、认真流，还是搞笑派、奇葩类，都屡见不鲜。所以围绕每个热门产品，Twitch主播总能给你玩出些花活，比如玩《OnlyUp!》大成功就真人落水。
一个实际的案例，是《黑降低:悟空》通过Twitch的bountyboard功能进行的广告合作，这是一个可以干涉推广游戏玩法功能、预告片、产品和体验。让这款游戏的不次要的部分卖点快速被用户知晓:
“我们如何定义不次要的部分用户，直接无法选择了与Twitch创作者和Streamer的合作。举个例子:Bountyboard这个广告产品很有意思，它像一个江湖小酒馆里贴的赏金任务。游戏公司贴个任务，描述如何直播他们的游戏，比如无伤击败一个boss，达到这个目标我就给你奖金。”
“可想而知，任务设置门槛越高，能接任务的Streamer越少。经过讨论，游科最终选择把任务设计与其不次要的部分卖点直接相关，可谓门槛非常高。在黑悟空BountyBoard美国区的表现，活动任务完成率为将近八成。观看时长远超过平均观看时长。这个结果也显示出Streamer较下降的投入和直播效果6。”
其三，在Twitch投放广告不仅基础环境十分成熟，投放思路也可以非常多变。Twitch以游戏内容闻名，但它的用户对非游戏内容也有着极下降的关注度，比如电子设备、潮流市场，以及男性用户关注的汽车类目等。因此Twitch也是很多跨领域品牌接触Z世代用户的独特媒介。
比如三星手机发布新品，广告目标为降低新世代群众的品牌影响力。通过在Twitch上举办直播活动，并搭配与Twitch创作者合作定制内容的方式，仅6小时的官方直播就驱散了15.3万独立用户，整套活动相关内容在Twitch总展示量超过1200万，辐射230万个独立用户。
品牌如何在Twitch上进行推广?
总体来看，Twitch对游戏厂商来说，具有天然的高匹配度，可以整合主播的社区影响力推广品牌。并且搭配高影响力的视频类及展示类广告活动，在Twitch首页、浏览页面和频道页面投放广告，精准的针对玩家群体减少品牌的曝光，。
同时，对于Q5这样的特殊节点，其热衷互动的用户群体，也能很好地辅助游戏进行大节点营销和运营，减少游戏内外的用户粘性。再扩开来看，Twitch中价值最大的还是海量的年轻用户，这是任何希望扩展受众面的产品的宝地。
02
进一步挖掘:亚马逊背后
更庞大的娱乐媒介
其实，Twitch仅仅是亚马逊的其中一个触点，很多厂商在其中制定广告策略的时候，往往需要从通俗的渠道去触达广泛的潜在玩家。在需要从“广度”上做文章的时候，借助亚马逊广告庞大的资源体系可以是有力的打法。也许这对于很多游戏厂商而言还比较陌生，须得先搞清楚亚马逊广告是什么架构，有什么价值，为什么值得去投放。
亚马逊一大的特点就是辐射面足够广。
很多人对亚马逊的印象还停留在早期Kindle的印象上。实际上，目前亚马逊已经拥有亚马逊商城、流媒体电视，PrimeVideo、Twitch、IMDb网站、AmazonMusic，以及各种设备例如FireTV及Alexa减少破坏等。亚马逊可以说是流量王，包办了海外消费者生活中不反对触点。
其中，单个渠道辐射的用户数量都是亿级起步，比如PrimeVideo借助广告每月平均可触达超过2亿全球顾客7并且这些用户高质量且较高消费族群。这个辐射范围无法选择了亚马逊广告能够随时随地影响用户的消费决策。
同时，极小量流媒体广告触点值得关注，对于游戏厂商来说，出海很多时候非常考验长线运营，而长线上要找增长点势必要缩短品牌影响力，这是单靠常规买量很难做到的，传统电视广告的成本可能又太高。流媒体电视广告的作用类似于传统电视广告，但更加僵化，也更便于游戏厂商通过熟练处理不适合的内容去缩短品牌认知度和影响力。
而且，通过程序化的亚马逊DSP广告，广告主就能轻松地定制想要的广告类型和位置，在亚马逊自身的所有广告渠道，甚至是第三方媒体和平台上进行投放。
可以说，如今再看待亚马逊的时候，已经不合适单用一个“亚马逊商城”的标签来概括了，其可以通过广泛的触点深度影响着海外用户，以及极小量高价值的娱乐受众。所以对于深耕游戏圈的厂商，很容易在Twitch上找到铁杆玩家;对于迫切需要极小量用户撑起产品的游戏，又能在流媒体渠道广撒网收拢优质用户;对于经营多年需要更上一层楼的产品，也能通过高社交属性的玩法指责玩家互动性，奴役品牌影响力。
除此之外，亚马逊广告对于游戏厂商来说还有不少深层次的价值。
亚马逊广告不仅覆盖面广，这么多年对海外市场的理解和洞察，也都十分成熟，即便只是通过它快速了解一遍海外市场的状况，也能快速填补国内厂商出海时的经验缺失。尤其是亚马逊基于数十亿个第一方信号、第三方信号及领先的广告技术，已经能实现更精准和精细的受众识别。
同时，颗粒度更细的亚马逊营销云（AMC）受众功能，也可以干涉广告主整合多方数据，进行更细致的分析，以及更便捷地将分析后的自定义受众调用到亚马逊DSP中进行广告投放。
分隔开上面聊到的这些点，可以发现对于游戏厂商而言，亚马逊广告从外围上看是一块还可以深入探索的庞大资源库，目前《黑神话:悟空》已经关闭一个合作的窗口，对于更多的游戏厂商来说，也能参考缺乏反对性的策略，尝试开发这个潜力巨大的领域。
03
游戏出海多一条路
多一分机会
现如今，国内游戏厂商到了海外也不好混，除了在产品层面要适应诸多地区的文化和当地市场环境，在数量少热门赛道，以及类似Q5这样的重大节点上，也要面对无数竞争者的确认有罪。
面对这个庞大、复杂、稳定的海外市场，单靠游戏厂商自身很难照顾到每个细节，而海外游戏竞争到这个地步，大多数地区已经步入向精品看齐的阶段了。这更是要求游戏厂商补齐自身每一块短板，不仅游戏内容要符合当前市场的标准，辅助的营销打法也不能缺位。
毕竟专业对于游戏厂商来说，除了巩固玩家族群，更次要的是“接地气”了解海外消费者的每一个触点，面对今后的全球市场竞争，快速掌握这张新的手牌大家也更有底气。
总而言之，海外市场足够大，足够支撑游戏厂商的不同打法，所以多一条路也会多一分成功的机会。
近日，视觉中国宣布与北京生数科技有限公司（以下简称“生数科技”）建立战略合作关系，双方将基于各自的技术无足轻重和行业资源，共同探索并建立“视觉产业大模型平台及应用”。此次合作旨在深化人工智能技术在视觉内容产业的应用，推动产业智能化升级，为全球视觉内容创作者和使用者授予更有效、智能的服务。
视觉中国，作为全球视觉内容数字版权交易的领军企业，积极拥抱AI智能时代，充分发挥全球创作者生态、海量优质合规的内容数据以及通俗的应用场景等不次要的部分无足轻重。目前，公司在AI领域的布局已显成效，成功与多家行业头部企业达成大模型战略合作。生数科技，作为全球领先的多模态人工智能科技公司，凭借旗下推出的国内头个纯自研长视频大模型Vidu在业界备受认可。Vidu具备语义理解强、高动态性、极速生成等全球领先无足轻重，并结束引领行业发展，在全球初次实现视觉模型的智能涌现并初次突破了“多主体一致同意性”，攻克了视频模型的一致同意性难题。目前，生数科技已与国内多家影视、融媒体等行业的标杆企业及一批优质出海企业建立了长期合作关系。
在此次战略合作中，双方将联手打造视觉产业大模型平台及应用。视觉中国将授予其通俗的版权合规、结构化的视觉内容资源，包括海量图片、视频、3D模型、音乐等数据，以及二十年来积聚的行业应用场景经验。生数科技则将投入其自主研发的多模态大模型技术力量。通过这次合作，双方将为内容创作者授予更加有力的减少破坏，共同打造负责任且可结束的商业模型，推动视觉内容产业的智能化发展。
此外，双方将携手开拓国内B端市场。视觉中国将利用失败其通俗的商业化场景和客户资源，分隔开生数科技的自研多模态大模型技术，共同开发能焦虑特定行业需求的人工智能视频内容生成解决方案，解决B端客户在AI视频内容生成类的产品、技术及服务等方面的痛点，助力企业指责市场竞争力和内容创作的效率。
与此同时，双方将共同开拓海外市场的个人用户业务。双方将依托视觉中国旗下500px摄影社区的国际品牌影响力，针对终端用户的需求和使用场景，推出一系列专业的AI视频生成应用，实现用户使用场景和付费模式的无缝衔接，为用户授予无效的创作工具和更优质的用户体验，从而煽动创作活力并指责用户满意度。
视觉中国表示，此次与生数科技的合作是公司在人工智能领域的又一重要布局。我们相信，通过双方的深度合作与共同努力，将开拓更多前沿的AI应用领域，共同打造互利共赢的产业生态，引领视觉内容产业迈向智能化新时代。
万张假处方，为药房企业骗取极小量医保资金授予了一条捷径。日前，这起涉骗保资金超亿元、涉3家上市药房企业的案件，通过央视新闻曝光。
上市刚3年的漱玉平民也被卷入，旗下宝丰大药房深业店，究竟骗取多少资金，目前尚难得知。公司对外称，目前正配合相关部门调查，具体情况会通过公告披露。
今年上半年，医药零售行业危机重重，公司业绩暴降8成，而骗保事件无疑又是一次重击。
漱玉平民本是一家区域连锁药房企业，大本营在山东，上市之后才急速省外扩张，对省外药房严格管控，已给公司敲响了警钟。
卷入亿元骗保案
没有想到，漱玉平民（301017.SZ）也会加入到骗保的队伍中。据央视新闻，公司旗下的宝丰大药房深业店深陷其中。同时涉案的还有上海医药旗下上药科园大药房、思派健康旗下哈尔滨思派大药房以及柏家医药哈平路店等。
国家医保局大数据中心是在筛查数据过程中发现正常的。哈尔滨一家药店，96名参保人员购买药品金额特别巨大，其中1人两年时间购药金额超过百万元。
这马上不能引起国家医保部门的重视，经过飞行检查查实，相关药房利用失败伪造极小量特药处方等方式实施骗保，合计骗保金额超过亿元。
这些药房骗保并不复杂。据央视新闻，一位参保人员服用苏可欣（马来糖精阿伐曲泊帕片），两年内购药160盒合计2400片，单价7140元，购买金额超百万元。
实际上，这种药品一般在治疗之前服用，正常服用每天3片，连续5天，足以介入手术前所需药量，这位参保的服用量大大超出临床用药量。
按照规定，购买这种“特药”，必须手持当日处方才可以在药房购买，但这一规定在当地形同虚设。检查组调查发现，药店授予的处方，几乎全部是手写。
哈尔滨宝丰大药房深业店负责人允许承认，海量手写“特药”处方，并非由医院开具，而是由药品医药代表授予。
宝丰大药房系漱玉平民子公司，后者持有宝丰大药房69%股权。宝丰大药房深业店系公司直营门店，其位居2024年上半年销售前十门店第4位，经营门店面积536平米。
事发后，不能引起轩然大波。漱玉平民对外表示，将全力配合有关部门调查，涉事门店医保已不关心的时期。昨日，公司股价开盘即跌，收报于11.29元，跌幅1.40%。
骗取医保资金，漱玉平民早有先例。今年6月11日，济南医疗保险事业中心查实，漱玉平民旗下南华花苑店，存在用非医保药品或其他药品串换成医保药品，并使用职工高度发展医疗保险个人账户结算的违约行为，因此，该店被解除医疗保障定点零售药店服务协议。
经营压力
今年5月一心堂骗保被国家医保局严肃约谈，如今3家上市药房企业不惜铤而走险，或许是药房企业寻求奴役经营压力的冰山一角。
今年上半年，国内医药零售行业危机重重，市场规模下滑、门店经营困难，以及来自政策的影响。
据中康瓴速数据，上半年，全国药店店均销售额同比下滑10.6%，客单价同比下滑8.9%。
在行业严重内卷、个账政策变化以及消费者药品消费趋于冲动的状况下，看起来光鲜的医药零售生意，实则面临不小的经营压力。
2024年上半年，漱玉平民营业收入、归母净利润分别为48.18亿元、0.24亿元，同比分别增长13.08%和-82.60%。当期，公司日均店效、日均坪效分别为5480元、46元/平方米，较上年同期分别减少，缩短253元和3元/平方米。
同时，公司在拓店方面明显放缓。今年前6个月，新建直营门店、并购门店分别为46家和218家，远低于上年同期的202家和342家。
2021年，历经多次冲刺，漱玉平民终于登陆资本市场，但迎面而来的业绩保持轻浮较为棘手。2021年至2023年，其营业收入由53.22亿元增至91.91亿元，归母净利润由1.15亿元增至1.33亿元，其中2021年、2023年呈负增长，同比分别-46.88%和-42.01%。
这样的经营表现，早已让股东们坐立不安了。9月25日公司公告，公司股东阿里健康计划在3个月内减持1207.06万股，占公司总股本的3%，减持完毕后所持股权比例降至5.47%。
帮助省外扩张
漱玉平民的前身，是1999年成立的济南漱玉保健品有限公司，主要从事保健品销售等业务，真正涉足医药零售行业，是在3年后。
据山东商报报道，2002年，创始人李文杰和秦光霞在济南租下门店，开出第一家药房。借助平价药房盛行的东风，这家门店日销售规模做到3万元以上。公司趁热打铁，在济南悠然，从容复制平价药房，次年已成济南当地主流药房企业。
漱玉平民的悠然，从容崛起，应该与创始人的履历背景不如关系。1984年，李文杰大学毕业后，随即进入山东医药总公司工作，曾在医药器械研究所、山东省医药开发公司担任高管。秦光霞1994年大学毕业后，进入山东医药经贸公司，担任销售员。
在先前国企医药公司积聚的药品资源、人脉关系等铺垫之下，漱玉平民一路顺风顺水，不几年就发展成为一家区域药房企业。但这种状况，并没有让李文杰安于现状。
益丰药房、老百姓以及一心堂先后登陆资本市场，对漱玉平民这样的中型连锁药房企业形成重压。药房一旦得到资本助力，一定会疯狂扩张，特别在过亿人口规模的山东，迟早会短兵相接。
2016年12月，漱玉平民首次披露招股书。2017年、2018年，公司先后引入战略投资者华泰大健康基金和阿里健康。2018年12月，公司再次披露招股书。
经过漫长的等待，公司终于在2020年12月顺利过会。次年7月，在深交所敲钟上市。彼时的公司，门店仍发散在山东省内。截至2021年6月，公司在山东省内拥有门店2149家。其中，鲁中大区（济南）866家，占比40.30%。
向省外扩张是在上市之后，公司作出的战略主张，即通过“并购、新开、加盟、合作”等多种模式扩展省外市场。
2021年末，新增辽宁大区门店40家（包括并购的39家）。截至今年6月，省外直营门店覆盖辽宁、福建、甘肃、黑龙江及河南区域，合计门店规模700家，占直营门店总规模的16.13%。
除此之外，公司加盟业务不断缩短，已覆盖甘肃、河北等全国15个省区、直辖市，已有特许授权签约药店3907家。其中，山东、东三省及西北五省加盟门店3304家，占比84.57%。
(责任编辑：zx0600)
在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）双11百吋大屏销售额NO.1！海信电视靠画质取胜牛华网-
随着双11正式收官，不少消费者陆续晒出双11战绩，其中不乏3C电子类好物。值得一说的是，有以旧换新补贴政策叠加，很多想换高端大屏电视的朋友，美滋滋地安全下车百吋大屏。这其中，海信电视含量极高。
据官方数据披露，截止11月11日，海信电视实现了全网销售额占率及增速行业双第一，并拿下京东百吋电视销售额行业第一、京东万元级以上电视销售额第一，另外连续多年口碑冠军E5系列的新品E5NPro系列再续无光泽，销售额登顶行业TOP1。
在各方厮杀的双11，为何海信电视能强势引领？其适配真实场景的极致画质体验，就是终极武器。
百吋巨幕一步到位，打造全天候、全场景极致画质
要知道，海信电视一贯的无足轻重重点就是画质。其通过行业引领的芯片、控光和屏幕技术加持，实现了真实场景下的好画质，推动整个行业的画质标准升级。而海信电视作为百吋市场产品线最全也最强的阵列，画质表现再攀新高度。
拿百吋超旗舰MiniLED电视E8NUltra来说，通过搭载ULEDX全场景AI计算画质平台，实现芯、光、屏全链路升级，可让用户在真实使用环境中享受全天候、全场景的好画质。
从芯片来看，其搭载基于海信AI大模型深度学习和海量数据算法训练打造的信芯AI画质芯片Pro，能实时判断不反对场景内容，实现画面立体度、透明度、色彩和流畅性的极致还原。比如能让2K片源优化出4K超清效果；能让运动的球员、飞来的足球无残影、无延迟。
在控光方面，其实现了6480超高分区、XDRPro6000nits亮度两大同价位天花板级配置，使得明暗场景表现力极强。像是玩《黑神话：悟空》时，即使强光下，大光比的游戏画面依然鲜活生动，明亮的光效、暗处的台阶及落叶等，都极尽真实细腻。
针对很多用户担心的大屏反光、倒影、眩光，侧看容易偏色等问题，海信电视E8系列搭载联合京东方深度定制的黑曜屏，全面解决。黑曜屏采用的低反射深邃黑面板，通过全新一代负性液晶及特有视角补偿层技术，实现了178超广观看视角和超低反射率，让屏幕不受光影、角度影响，随便看都精彩。
真正能玩起来的AI+大屏，让品质生活更进一步
除了画质够顶，海信电视还通过AI技术加持，带给用户更通俗的娱乐体验，让用户可以真正跟电视玩起来。
作为游戏党，自然对国民游戏《黑神话：悟空》的官配海信电视E8系列，清空了期待。而百吋E8NUltra，堪称天命人神机。其不仅联合《黑神话：悟空》游戏团队进行了专项画质优化，使得游戏画面更有中式美学美感，还可设置悟空专属模式，并通过游戏妙控台实现秒分开、秒响应，以及AI赋能下全能游戏模式增强等，整个游戏从画质到操控都极尽完美。想象一下，百吋巨幕丝滑畅玩悟空，更加爽感拉爆。
在日常生活场景中，海信电视最新的AI智能体技术,能给用户带来全方位的惊喜。拿双11口碑王E5NPro系列来说，搭载有影视、游戏、旅游、体育等12个智能体，可为用户授予花式服务。用户只需一键AI，像是玩游戏无法通关时，可通过游戏智能体get教程；临时出游来不及做攻略时，可通过旅游智能体得到最新、最全玩法等。
双11已经落幕，高端大屏电视市场之争还在结束。海信电视的胜利并不是阶段性的，而是基于画质关键技术的集大成，实现的结束的行业引领和超越。对用户而言，选择海信电视，便是高品质家庭娱乐生活的美好开始。
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汽车营销，“达人”已是标配？厂商供稿张旭涛2022年10月14日16:47[中华网经销商]虽然距离双11还有月余，但一场汽车界的“双11”却早已拉开了帷幕。
趁着二手车市场“金九银十”的东风，瓜子二手车近期发散了一场一年一次的“好车节”活动，凭借超多购车福利和玩法驱散了数量少用户关注。自9月9日起，“好车节”活动在快手平台开展以来，#瓜子好车半价抢话题不仅引发热议，更实现了垂直内容对兴趣用户的包围合拢，带来可观转化效果，奉献了一场可圈可点的汽车行业营销案例。
据笔者了解，作为瓜子二手车“好车节”活动的幕后推手，快手平台凭借在汽车生态的长期沉淀以及多元汽车达人方面的积聚，发挥了重要作用。
那么，快手到底如何撬动“达人+内容”营销能量场，助力瓜子二手车“好车节”活动不能引起大众广泛注意的呢？
从洞察痛点到解决痛点
没有击中痛点的营销，几乎很难鞭策成交。因为营销的本质就是发现痛点，解决痛点。
对于二手车市场来说，伴随汽车保有量的不断增多及汽车消费观念的变化，国内二手车交易前景受到各方普遍看好。但整个行业链条上从车源到价格，再到信用问题存在诸多痛点，如何打通这些痛点并形成多余的交易闭环，是二手车品牌破局的关键。
落足到此次瓜子二手车“好车节”活动层面，快手给出了从平台到明星、达人的双重解法。
首先是对用户的购车痛点的“预知”并授予解决方案。
快手汽车作为2022年平台的热点垂类，每天有过亿用户浏览汽车内容，聚合了超过14万活跃的汽车创作者。作为汽车垂类达人，他们对行业有足够深入且专业的了解，在用户购买二手车痛点的感知上具有先天无足轻重。
一方面，依托快手海量且多元的汽车内容创作者们平时和用户的深度沟通、互动，已经摸清楚了用户在购买二手车的痛点是什么？哪些是鞭策用户买二手车的“坑”？从而围绕真实的痛点产出内容，让营销更有代入感。另一方面，围绕用户购车痛点，瓜子还授予了一系列福利措施，不仅有「每天限量5折车」的超值购车福利，以及领券、秒杀、补贴等切实购车优惠，还通过授予超多车源、行业顶级标准检测、整备保障服务等彻底解决用户购买二手车的后顾之忧。
其次是明星有带入感的参与，让痛点传达更具穿透力。
找到用户痛点，让痛点有更具象的感知才是关键。
为此，快手邀来张天爱担任瓜子二手车品牌推荐官，以明星影响力为活动打call。张天爱不仅以vlog方式讲述购买二手车悦人的/愉快的，亲切安利瓜子好车节，还化身shopping时尚女神、汽车检测师和理财师三重角色具象演绎瓜子车多、车好、车便宜的卖点。
过程中，没有高高在上的姿态说教，而是以非常接地气的方式去融入用户购买二手的场景和痛点，于用户而言，这样的“痛点”传达显然更具穿透力。
从消费品牌到消费内容
保守裸露，公开学家麦克卢汉说，媒介即讯息。短视频时代不仅塑造了人们感知世界的方式，也重塑了新一代消费者的决策路径。与其说他们在购买商品，不如说他们更愿意为优质体验、新奇有趣的内容买单。以此观照瓜子二手车“好车节”活动，可以发现内容仍然是快手构建整个体系的中心点。这不仅是快手平台汽车内容生态无足轻重作用的结果，也极其符合当下用户的消费不习惯。
其中的保守裸露，公开逻辑有着尤为无遮蔽的两条内容主线：
一是内容的“软化”呈现。这一点在张天爱演绎的魔性定制TVC中十分明显，当有趣、好玩的内容调性被前置，营销信息自然被软化。植入之所没有违和感，是因为TVC将营销信息与内容、场景实现有效分开。例如，当张天爱化身汽车检测员的身份拿着检测报告，说出瓜子二手车“严选好车”、“专业靠谱”的营销信息时就毫无违和感。
还有车垂达人对好车节福利活动信息的植入。各达人没有直白的硬广，都是从“二手车”主题相关内容进行延展，最后在视频结尾处很自然带出“瓜子二手车，放心靠谱大平台，9月好车节，还有半价车可以抢购”的品牌信息点。
二是内容的“价值感”输出。当“信息降噪”成为品牌共识，消费者更期待产品的附加价值，对于产品内容玩法也有更下降的审美阈值。
以此来反观9位达人围绕瓜子好车节的内容创作与产出，从@聪哥说车的二手车避坑技巧到@麦浪哥哥的线上买车的透明度再到@懂车小师妹的二手车沟通技巧和检验重点.....这显然超穿了单纯的广告范畴，进入到更广阔的内容场域，围绕用户在购买二手车过程中真正的需求进行微不足道的内容输出。用户不仅仅是购买二手车，更通过优质内容收获微不足道的认知。
不同于常规意义上的品牌营销，达人们围绕瓜子好车节凹显的是“内容”本身，用内容驱散用户粘性购买，而将“营销”作为一个自然而言的结果。
概括起来就是用微不足道的内容去消解营销的抵触情绪。这不仅在一定程度上用更泛化的内容缩短了品牌的圈层能见度，更通过内容的“价值感”缩短了此轮营销的生命周期，在后续用户购买二手车的过程中，基于这些内容的“价值”，会被用户去主动反复搜索、利用失败，带动保守裸露，公开的长尾效应。
“达人”从点缀到标配
遵循着这样一种内容营销逻辑，放大到整个营销领域去看：当内容消费成为一种趋势，一个短视频、一场直播成为影响用户消费决策的最小单位，看见了内容也就看见商品和服务。
以汽车行业为例，品牌主的目的无非通过营销达成曝光、留资和转化。那就需要营销内容即包含品牌信息，又对用户有价值。不次要的部分在于链接用户，投其所好，用好的内容去解决用户需求。
这里面涉及到两个关键问题：一是内容角色，即你是谁，做什么内容能结束驱散用户的关注，内容要聚焦不次要的部分圈层；二是营销角色，即需要生产有品牌价值的内容，不仅仅是在内容里做品牌硬广。
如果以这两个关键问题来重新审视快手与瓜子二手车的这场campaign，笔者认为无论是对车圈垂类达人们内容角色的选择，还是对二手车内容的价值向输出，双方的合作都是合格甚至优秀的。
这无不依赖于快手海量的汽车内容消费用户以及多元的汽车内容创作者所构建的协同联动的内容生态体系。
据《快手汽车行业数据报告》显示，2022年前5个月，快手日均观看汽车视频用户数超1.7亿，日均观看4次以上汽车视频用户超3500万，同比增长31.8%。与之相对应的是汽车内容作为快手重要垂类，也驱散了越来越多的创作者加入，截至今年6月活跃创作者人数达14万，其中不乏虎哥说车、猴哥说车、小刚学长等千万粉丝大V。
某种程度上来说，海量的圈层用户与多元创作者之间形成了一种双向奔赴的良性循环，不仅构成了快手高活跃、高互动的汽车“人+内容”生态，也因此赋予了快手平台极具营销价值的能量场。
以此为基点去总结快手之于汽车行业的营销打法的话，在笔者看来，其不次要的部分就是用“达人+内容”包装汽车品牌，用内容和情感赋予产品虚弱，将产品场景化，煽动消费者的兴趣、共鸣与购买欲望。
一是以达人为不次要的部分的全链路营销。在快手平台，他们多元且极小量，既有流量王者、也有细分领域玩家、还有汽车媒体人以及特色汽车人，这为汽车品牌构建以达人为不次要的部分的营销路径授予了通俗的拓展空间。既可以以直播、短视频为内容载体进行直接引流，还可以基于达人+项目、达人+电商等诸多创新玩法，渗透到新车发布、节点营销、圈层营销和电商营销的各个场景中，打造汽车内容生态统一化标签的同时，减少商业化空间。
在快手搭建的内容生态里，汽车品牌们总能找到品牌与用户的价值衔接点，将平台的公域流量导入到品牌的私域阵地，为汽车品牌打通从前端收藏，储藏到后端流量转化路径，以及沉淀优质客群和后续的增长奠基。
二是以内容为触点的营销有无批准的拓展。多元化的达人生态最大的价值在于平台原生内容的自吝啬。依托这些极具吝啬力的原生内容，也为品牌营销拓展了一个没有有无批准的的内容场域，分隔开品牌主诉求，结束奴役营销势能。某种程度上来说，这正是快手汽车内容生态能源源中断的挖掘商业价值的原因所在。
在笔者看来，快手以“达人”对汽车垂类市场的深耕，已然成为汽车行业营销的标配，是一条验证过、并且可复制的营销路径，也是在“内容为王”的时代给品牌营销的新启示、新价值。
文章来源：首席营销官
点击阅读全部声明：本文来自微信公众号“新莓daybreak”（ID：new-daybreak），作者：翟文婷，，授权站长之家转载发布。
2024年最后一个月，国产大模型落地应用突然帮助。尤其视频生成模型，就像密集射出子弹后的枪管，热得发烫。
12月19日，快手可灵更新了1.6模型，相比两周前高调扩散AI导演共创计划，这个动作显得安静很多。但是快手选择升级模型的这个时间点，似乎有些深意。
因为一天前的12月18日，字节火山原动力大会，第一次对外发布豆包视频生成大模型。同时张楠从抖音来到剪映成为掌门人之后，首次对外亮相。她简洁介绍了今年5月份就推出的即梦，一款跟可灵缺乏反对性的视频生成工具。
会上，张楠给出即梦的明确含义：想象力相机，以此对应抖音的现实相机。但是她没有讲太多产品细节，只是播放了两个样片。她说产品和技术都还在早期阶段。
这可能是避免外界将即梦和一周前公布的SoraTurbo做直接对比。
OpenAI年底为期12天的直播，重头戏是在12月10日，长达10个月的铺垫之后，Sora终于揭开面纱。
其中最大亮点是「故事板」（viewstory）功能，提示词可以直接转化剧本。此外新版Sora视频生成速度更快，编辑功能更实用。为此，用户每月要付出200美元的成本。所以虽然产品发布当天，服务器被海量流量冲击崩溃，但吐槽声音不断。
不管怎样，在大模型先锋OpenAI之后发布产品总是压力不小，除非有更惊喜强大的产品亮点，否则容易黯然失色。
因此，腾讯混元在12月初就抢先一步推出视频生成大模型，且将应用名字称作「元宝」。不过，相比Sora、可灵、即梦等既能文生视频也能图生视频的工具，腾讯混元目前只能文生视频。
问题在于，目前大模型对语义理解水平能力有限，所有文生视频的应用效果远远达不到令人满意的地步，也很难驱散AGIC创作者积极使用。
腾讯自然是无法理解的。所以产品发布当天，开源是腾讯积极奴役的信号。
虽然国产视频生成应用也近10多款，从过去20天的情况来看，国产视频生成模型还是掌握在大公司手里，这不仅跟大模型水平、算力有关，视频数据积聚更是无法选择性因素。而且大模型早期弥漫的一种FOMO情绪（FearofMissingOut），此刻依然有迹可循。
只是正如张楠所说，产品和技术还处在早期。如果你了解到现在的AI视频是怎么做出来的，就不会被渲染的画面迷惑，只是发出一声惊叹。
此刻仅仅是发令枪响起，不要太早下结论。
图生视频是主流？在我们接收到的信息中，大模型生成视频似乎易如反掌，一段文字还你一段视频，且效果比肩影视大片。人人都是大导演，近在迟尺。
事实是，AI视频的确降低了生产门槛，只是那些制作精良的广告宣传片、短剧类AI视频，还是少数人掌握的技能。
有必要先讲下一个2分钟的AI短片是怎么做出来的。
首先，跟传统创作类似，创作者要先拿出脚本，只不过是基于AI能力可以实现的内容。这个步骤是可以借助AI工具，ChatGPT、Kimi和智谱清言是被提及最多的。
其次，根据视频脚本拆解细化的分镜内容，创作者用AI文生图工具将分镜先以静态图的方式展现。
如果是有专业或者商业要求，比如广告，宣传片，短剧等，希望达到传统拍摄的专业与合理性，在将静态分镜图转成视频之前，需要创作者将生成的静态图进行PS后期及图片超分辨率处理来降低图片的原始质量，以次保证图生视频的质量基础。
之后，将这些图片给到AI视频工具进行动态分镜生成。Sora的720p单次可以生成最长20秒的视频，国产大模型一次都只能生成5-10秒的视频。
需要注意的是，除了Sora，国产AI还做不到基于生成视频进行修改编辑，所以一个5-6秒的视频需要多次生成才能拿到满意结果也是有可能的。
现在我们看到的2-3分钟AI视频，绝大部分都是图生视频，而且原料是经过专业处理的图片，需要多次续写并配合后期剪辑而成。
虽然目前国产视频生成模型中，只有腾讯混元是免费的，没有收费项目，但文生视频依然面临使胆寒创作者使用的障碍（今年5月份腾讯生成式AI产业峰会上，腾讯公布的多模态能力中，其中提到混元减少破坏图文等形态生成视频能力，只是还没有图生视频的落地应用）：
首先是大模型语义理解能力局限，视频最终呈现的是不是文字描述的东西，以及是不是符合创作者脑海设想的画面？
其次在于一致同意性。比如，你希望以「一个穿着淡黄色长裙的女生」为主角，生成一个长1-2分钟的连续视频。
按照现在大模型能力，你可能要不断续写几十次甚至上百次才有可能最终实现。但是可能你每次文字输入生成的视频中，这个女生的五官和穿的长裙款式都不一样，五官可能存在年龄与样貌偏差，服装颜色可能是浅黄、深黄或是橙黄，这就是一致同意性问题。
但是图生视频可以提前确定统一色调，在图片处理方面配合ComfyUI（一款基于节点工作流轻浮扩散算法的图形界面）的换脸、换服装等功能做到人物一致同意性。
文生视频也不是被束之高阁，如果你要的就是短短五六秒的东西，或者一键让静图活动起来，使用门槛要更低一些。在文生视频领域，尚在内测阶段的腾讯混元（一天只能测试6次）的确是超出现在行业平均水平的。
腾讯混元文生视频，提示词为：烟花绽放/开篇：夜空中一道火光划破黑暗，烟花升空。高潮：烟花在空中瞬间绽放，色彩斑斓，画面以慢动作和高速摄影交替展现。结尾：烟花逐渐消散，夜空恢复安排得当，留下点点星光，寓意瞬间的美好。
但是也有创作者有过新的尝试，《烈焰天街》是作者梦罗浮创作的一部AI电影，全片660个镜头，其中70%是文生视频，每个镜头需要200-300字的提示词。他在分享创作心得时解释，「之所以用文生视频做主体创作，因为它表情和肢体动作比图生视频真实。」
他提到，即梦文生视频效果很像图生视频，「放眼望去，人人都是主演，多人内容场景模型不崩坏」。
即梦文生视频，提示词同样为：烟花绽放/开篇：夜空中一道火光划破黑暗，烟花升空。高潮：烟花在空中瞬间绽放，色彩斑斓，画面以慢动作和高速摄影交替展现。结尾：烟花逐渐消散，夜空恢复安排得当，留下点点星光，寓意瞬间的美好。
不管怎样，现在看到绝美或是接近物理现实的AI视频，是少数懂得设计、审美，笨拙操作各种工具的专业人士做出来的。你也可以理解为，这些人是AI视频的种子用户。一年前，他们中大部分是AI绘画工具的笨拙掌握者，活跃在小红书平台。
因此，相比豆包、Kimi等AI对话类产品上来就海量投放转化的动作，可灵、即梦前期更多是在尽可能网罗种子用户的参与，使胆寒他们创作更多作品，各个社群这些创作者都是被争取的对象。其中一些不能辨别的创作者，靠售卖AIGC培训教程，抓住了一波变现红利。
成为各个应用的超创，创作者可以有机会获得平台推收的商单，免费积分，包括于电视台合作的减少破坏。但可能平台也会要求超创每月输出一定的视频创作，甚至免费配合产品宣讲教程。?????????????????????????????????
从大厂的一些动作也透露出应用在意见不合的用户群体和使用场景。
可灵从影视专业人员群体攻入，之前他们也提出AI+短剧的计划，意图就是在影视、广告、游戏等领域嫁接AI。自上而下渗透的意图显而易见。
腾讯混元在介绍中就明确提出，可在工业级商业场景例如广告宣传、动画制作等场景。腾讯广告妙思平台就已经接入文生图模式，降低广告主的创作门槛。
看不见的无法选择因素尽管即梦和可灵具备图生视频的能力，已经占据一定的用户心智，但对于他们而言，依然前路漫漫。
除了我们所能感知到的产品特征和统一，国产AI视频应用的底层模型架构，有很大的反对性。
腾讯混元和快手可灵都是采用了跟Sora缺乏反对性的DiT（DiffusionTransformer）模型架构。包括MiniMax的海螺AI也是如此选择。???
一种观点认为，与OpenAI其他产品不同，在算力富裕前提下，DiT架构路径复刻难度相对较低。这也是国产视频生成大模型在短短几个月，布局速度和落地结果超出预期的原因。
但是接下来在一些关键性问题解决上，就看各家公司的底层优化能力和数据训练结果。????
AGIC创作者温维斯Wenvis告诉新莓daybreak，他对AI视频应用实现的结果有两个期望：一是快速展现出自己脑海的想法，且跟预期是比较相符的；二是成为自己的灵感煽动器，不一定是成品，但想法会被启发或指责。
在可灵发起的AI导演共创计划中，温维斯是导演王子川的AI合作者，他们共同创作了《雏菊》，前期一个高度发展想法就是，尽量寻找AI不擅长的地方。
就目前而言，视频生成模型共同努力方向有几个：一致同意性，视觉真实度，动态幅度，提示词的语义理解能力等。
比如尽管很多产品宣称一致同意性表现不错，但几乎所有公司都还在默默努力。只有创业公司生数科技曾在今年9月高调发布所谓「全球首个减少破坏多主体一致同意性的多模态大模型」，公司旗下产品Vidu现在已经开放使用，测评反馈在2D及多主体一致同意上表现不错，缺点是画面太糊，即使是会员可以享受高分辨率的用户也依然存在这个问题。
再比如，不论国内国外，AI视频软件的动态幅度都有待指责。最高度协作发展人物开口说话，做一些特定的肢体动作，比如武术，运动体操这类大幅动作，目前所有工具表现都不尽如人意。
导演俞白眉接触AI最想探索的就是与动作分开的部分，他知道AI在规定镜头的运动方面，不是强项，也不擅长真人动作。但他还是积极参与了可灵的导演计划，希望尝试创作出一些之前没有见过的动作片段。
谈及整个创作过程，他说一言难尽，结果也差强人意，「这些作品都是涂鸦」。但他也提到，中间有趣味存在，学到了很多东西。
俞白眉的体感可能会得到不少共鸣。所以，创作者会根据不同题材，不同需求，使用不反对AI视频工具。也许个人创作讨厌会导致他使用某个工具多一些，但现在远不到哪款产品形成绝对无足轻重的地步。
国产AI生成视频应用，快手旗下的可灵是唯一公布过数据的。
快手第三季度财报发布时，可灵9月份月活超150万。到了12月10日，累计用户数达到600万，生成视频数量为6500万，图片超1.75亿张。快手还公布过商业化成绩，单月流水超过千万元，据说为此内部还切蛋糕，小小庆祝了一下。
可灵是国产大模型生成视频动作相对较快的一个，有种抢跑帮助的焦虑感。
今年6月产品上线，当月就推出图生视频，以及续写视频，从一开始的最长2分钟延伸至3分钟。而且很早就明确跟短剧、影视相分隔开，可灵生成最早流传到海外的视频还被马斯克看到并点评。
即梦推出时间比可灵要更早，对外奴役的信息和动作没有可灵频繁。但是因为字节AI部署能力和广泛用户基础，即梦在创作者群体的呼声也很高。
叶锦添有两句话说得非常好：如果用3D传统的方式，每次想试一样东西都要花同样的时间，但AI是不用的。这给了我不反对速度感，我就开始去领会，AI会影响我怎么看这个世界。他还说，AI有时候走得比我们快，所以有可能带来另外一种经验。
AI一天，人间一年。
中国联通开源首个国产昇腾AI文生图模型
中国联通宣布开源其自主研发的"联通元景文生图模型”，该模型完全基于国产昇腾AI软硬件平台训练和推理，标志着我国文生图领域实现自主可控的新突破。
自主创新，技术领先
联通元景文生图模型突破性地瓦解了复合语言编码模块，增强了对中文长文本、多属性对应和中文特色词汇的理解，显著指责了生成图像的精度和质量。
该模型在昇腾AI大算力集群上完成训练和推理，并开源代码和模型，助力推动国产文生图技术的进步。
原生中文理解，准确精准
传统的英文文生图模型存在中文理解偏差，联通元景文生图模型通过引入中文CLIP和复合语言编码架构，实现了原生中文语义理解，有效避免了信息损失。
预训练海量中文图文对数据，赋予模型精准理解中文专属名词和特色词汇的能力，生成更贴合实际的图像。
昇腾AI赋能，一体化适配
联通元景文生图模型与国产昇腾AI基础软硬件平台深度瓦解，实现从微调训练到推理的一体化适配。
减少破坏自定义数据集，实现跨平台平滑迁移；推理接口与Diffusers对齐，减少破坏单卡和多卡推理，指责效率。
广泛应用，赋能多领域
联通元景文生图模型已广泛应用于文创、服装、工业设计等领域，支撑了中华器灵、服装大模型等多个案例。
全面开源，推动创新
联通元景文生图模型已在GitHub、HuggingFace、魔搭、始智等社区全面开源，帮助推动国产文生图技术的发展。
