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不裝了!中國科技“狂飆”一個半月集體攤牌,攬多項第一震撼全球
誰也沒想到,2026年剛開局一個半月,中國就用一波接一波的科技暴擊,直接把全球科技圈給干懵了。沒有鋪天蓋地的宣傳,沒有虛頭巴腦的炒作,全是實打實、能硬剛全球頂尖水平的硬核成果——從AI碾壓矽谷,到航天叩響登月之門,再到量子科技領跑世界,中國用行動證明:所謂的技術封鎖,不過是倒逼我們加速突破的催化劑,現在,輪到我們給全世界上課了。這波爆發最讓人驚喜的,不是單一領域的突破,而是多賽道齊頭並進、全面開花,這種創新密度和落地速度,放眼全球都找不出第二個。很多人說中國科技只會“跟風追趕”,但這一個半月的成果告訴你:我們早已告別模仿,開始在多個領域定義規則、領跑未來。AI領域的“組團炸場”,絕對是開年最大的驚喜。字節2月初內測了Seedance 2.0大模型,別人還在糾結“生成視訊能不能不卡頓”,我們已經實現了電影級畫質、精準控幀,美國導演集體哀嚎“好萊塢要被顛覆”,馬斯克都急著發文吐槽“發展太快,根本追不上”。更狠的是,從內測到正式上線豆包App和“即夢”平台,只用了不到一周,這種執行力,矽谷巨頭看了都得俯首稱臣。更關鍵的是,不止字節一家發力。智譜AI緊接著推出的GLM-5大模型,在程式設計領域直接超越Claude,被程式設計師稱為“程式碼神器”,更重要的是它深度適配華為昇騰等國產晶片,這意味著中國AI生態徹底打通了“晶片+模型+應用”的閉環,再也不用看別人臉色。如果說AI讓人驚喜,那航天領域的突破,就足以讓人熱血沸騰。2月11日,長征十號運載火箭和夢舟載人飛船完成聯合試驗,一次創下三個“中國首次”,直接為2030年載人登月掃清了關鍵障礙。要知道,載人登月的每一步都險象環生,而這次試驗不僅實現了火箭初樣點火飛行,還完成了飛船最大動壓逃逸、返回艙與箭體海上濺落,每一個環節都精準落地。回看2025年,中國航天發射92次創下新高,2026年開年就放大招,這種節奏,就是中國航天的底氣。量子科技領域,中國更是直接拿出了“王炸”。2月12日,北大團隊耗時6年研製出兩款核心晶片,打破了世界紀錄。除了這三大熱門領域,中國在能源、通訊等領域也頻頻發力——“人造太陽”鞏固全球領先地位,釷基熔鹽堆開闢核能新路徑,光電融合晶片為6G築牢基礎,中國空間站已落地265項科研項目……可以說,中國科技的突破,已經形成了“全面突圍、多點開花”的格局。 (W侃科技)
狂撒100億!2026春節AI燒錢大戰終局,還是豆包笑到了最後
據蘋果App Store最新顯示,字節跳動旗下AI助手豆包App排名反超阿里系的千問、螞蟻阿福,上升至第一名。該成績與近期央視春晚期間的高曝光度及使用者互動活動密切相關。2月16日,豆包與央視總台春晚聯動,豆包方面披露,除夕當天豆包AI互動總數達19億。據瞭解,豆包新春紅包活動第一階段於2月13日開啟,使用者在豆包App首頁點選“豆包過年”即可參與AI互動玩法領取紅包。第二階段活動於2月16日(除夕)開啟,使用者點選“豆包過年”開好運錦囊,有機會抽科技好禮或8888元現金紅包。科技好禮覆蓋17種熱門產品,包括宇樹機器人、松延動力機器人、魔法原子機器狗、拓竹3D印表機、大疆無人機等前沿科技產品。同時還包含小米智能手錶、蘇泊爾電飯煲等智能消費品,以及上汽奧迪E5 Sportback和奔馳CLA兩款電動車的使用權。值得注意的是,春節期間,國內AI應用賽道競爭激烈。此前騰訊元寶投入10億元春節紅包,阿里千問啟動30億元"春節請客計畫"全面接入淘寶、飛豬等生態業務。QuestMobile資料顯示,2月7日千問DAU達到7352萬,一度逼近豆包的7871萬,且千問App曾連續6天位居App Store免費榜第一。而在2月14日,蘋果AppStore中國區免費應用排行榜顯示,螞蟻阿福、千問下載量猛增,包攬總榜前二。豆包大模型2.0正式上線繼Seedance 2.0視訊模型、Seedream 5.0 Lite圖像模型之後,2月14日字節跳正式發佈豆包大模型2.0(Doubao-Seed-2.0)系列。據介紹,豆包2.0針對大規模生產環境的使用需求進行系統性最佳化,以更好地完成真實世界的複雜任務。目前豆包可選快速、思考、專家模式目前,豆包2.0 Pro已在豆包App、電腦客戶端和網頁版上線,使用者選擇“專家”模式即可對話體驗。火山引擎也已上線豆包2.0系列模型API服務。在語言模型基礎能力上,豆包2.0 Pro旗艦版取得IMO、CMO數學競賽和ICPC程式設計競賽金牌成績,也超越了Gemini 3 Pro在Putnam基準測試上的表現,數學和推理能力達到世界頂尖水平。大模型執行長鏈路複雜任務,需要豐富的世界知識。豆包2.0加強了長尾領域知識覆蓋,在SuperGPQA等多項公開測試集上表現突出,科學領域知識測試成績與Gemini 3 Pro和GPT 5.2相當,在跨學科知識應用上也排名前列。在教育、娛樂、辦公等眾多場景中,大模型需要理解圖表、複雜文件、視訊等內容。對此,豆包2.0全面升級多模態理解能力,視覺推理、空間感知、長上下文理解等權威測試均取得業界最佳表現。面對動態場景,豆包2.0增強了對時間序列與運動感知的理解能力,還可實現即時視訊流分析、環境感知與主動互動,廣泛應用於健身指導、穿搭建議、看護陪伴等生活場景。Agent能力是大模型具備行動力的關鍵。測試成績顯示,豆包2.0 Pro在指令遵循、工具呼叫和Search Agent等評測中達到頂級水平,在HLE-Text(人類的最後考試)上更是獲得54.2的最高分,大幅領先於其他模型。據悉,豆包2.0 Pro按“輸入長度”區間定價,32k以內的輸入定價為3.2元/百萬tokens,輸出定價為16元/百萬tokens,相比Gemini 3 Pro和GPT 5.2有較大的成本優勢。豆包2.0 Lite更具性價比,綜合性能超越兩個月前發佈的上一代主力模型豆包1.8,百萬tokens輸入價格僅為0.6元。 (快科技)
Seedance 2.0 出片萬能範本
你有沒有在 Seedance 2.0 里輸過「一個女孩在街上走」,然後生成了一段毫無運鏡、像素級 PPT 的東西?問題不在工具,在提示詞。精準說,在兩件事上:結構和運鏡。結構決定視訊「能不能看」,運鏡決定視訊「好不好看」。大多數人兩樣都缺。這篇把兩個問題一次解決。為什麼自己寫幾乎必然翻車大多數人用 AI 視訊工具的方式是:腦子裡有個模糊畫面 → 用自然語言描述 → 祈禱 AI 理解你。結果通常是:畫面靜止、角色僵硬、鏡頭不動、轉場生硬。不是 Seedance 2.0 不行,是你的提示詞裡缺了太多東西——運鏡類型、鏡頭切換邏輯、光線氛圍、特效節奏。這些術語你可能聽都沒聽過,更別說精準使用。@yanhua1010 說得很直接:AI 視訊的質量,70% 取決於運鏡描述,而不是場景描述。你寫「A girl walking in the forest」,出來的是監控錄影;你寫「A girl walking in the forest, Smooth Dolly Follow, golden hour lighting」,出來的才叫視訊。場景是骨架,運鏡才是靈魂。第一層:用萬能範本搞定結構@leslieyu0 公開了一個提示詞範本,結構大致是這樣的:**(多鏡頭,快速呈現人物/高光動作,分鏡銜接流暢)**【@素材1】作為首幀參考,【角色名】為主角。鏡頭1(【鏡頭類型】):角色出現在【場景】中,做出【核心動作】,搭配【局部特效】;鏡頭2(【鏡頭類型】):鏡頭切換方式銜接,特寫面部表情,強化情緒;鏡頭3(可選):快速帶過輔助元素,呼應核心動作;整體【畫風】,色彩【光線】,自帶【音效/配樂】,時長5s。看起來像一份分鏡指令碼的骨架。它把一個視訊該有的要素全鎖定了:多鏡頭結構、運鏡變化、情緒節奏、風格統一。你不需要懂這些術語。把範本丟給 ChatGPT、Gemini 或 Kimi,告訴它你想要什麼風格、什麼主角、什麼氛圍,AI 會幫你把每個槽位填滿專業詞彙。比如你說「賽博朋克風格,銀髮機械姬,5秒,視覺炸裂」,AI 會自動補上「極速推拉」「光子粒子流」「故障轉場」這些你手寫想不到的東西。這套範本解決了「從 0 到能用」的問題。但範本裡有個關鍵槽位——【鏡頭類型】——大多數人填不好,因為根本不知道有那些選項。這就需要第二層。第二層:運鏡詞典——範本裡那個填不好的槽位@yanhua1010 結合 @yyyole 的運鏡術語體系和 @YZCStella 的實戰範本庫,整理了一套三級進階體系。我把它壓縮成最實用的部分。三個基礎詞所有運鏡都建立在這三個詞上:Pan(搖移):鏡頭水平或垂直轉動,機位不動。展示全景、交代環境用這個。Zoom(變焦):改變焦距,主體變大或變小。聚焦細節、製造衝擊。Dolly(推軌):鏡頭物理前進或後退。跟隨人物、營造沉浸。Pan 和 Dolly 最容易搞混。Pan 是「頭轉了,人沒動」,Dolly 是「整個人跟著走了」。我一開始就搞反了,生成出來的畫面總覺得那裡不對,後來才意識到是運鏡指令給錯了。加修飾詞,超過 80% 的人光寫 Pan、Zoom、Dolly 太生硬,就像跟攝影師說「你動一下」。加一個修飾詞,告訴 AI 這個鏡頭的「情緒」,效果天差地別。速度:Smooth(流暢)、Slow(緩慢)、Fast(快速)、Subtle(微妙,極細微的移動,高級感全靠它)。情緒:Cinematic(電影感,萬能詞,不知道加什麼就加這個)、Dreamy(夢幻)、Aggressive(侵略性,恐怖片動作片用)、Intimate(親密,人物特寫用)。風格:Handheld(手持,紀實感)、Aerial(航拍,史詩感)、Dutch Angle(荷蘭角,畫面傾斜,製造不安)。組合起來就是:Smooth Dolly Forward、Slow Aerial Pan、Cinematic Handheld Tracking。試過一次你就知道區別有多大。同樣一個森林場景,「Dolly Forward」出來的是平淡的前進鏡頭,「Slow Cinematic Dolly Forward」出來的有呼吸感,光影在樹葉間流動,完全不是一回事。組合運鏡單一運鏡夠用了,但 Seedance 2.0 對組合運鏡的理解特別好,不用白不用。幾個經典組合:Orbit + Zoom In(環繞 + 推進):鏡頭繞著主體轉,同時緩緩靠近。人物登場、產品展示首選。Crane Up + Pan(升降 + 搖移):鏡頭向上升起同時水平轉動。大氣磅礴,開場結尾用。Dolly Zoom(推軌變焦):鏡頭前推同時焦距拉遠,希區柯克的經典「眩暈」效果。用好了驚豔,用不好暈車。Tracking + Handheld Shake(跟蹤 + 手持抖動):跟拍加適度晃動。戰爭片動作片標配。一條視訊不要超過 2 個組合。「快速推進 + 環繞 + 升降 + 變焦」四合一,AI 會精神分裂,出來的畫面你自己都不知道它在幹嘛。中文也能用,而且效果不差英文術語是底層邏輯,但 Seedance 2.0 對中文理解同樣強。@YZCStella 總結了一套中文萬能公式:主體 + 動作 + 場景 + 光影 + 鏡頭語言 + 風格 + 畫質 + 約束幾個可以直接複製的範本:唯美人像:一位年輕女生在林間緩慢行走,微風輕拂頭髮,自然微笑,暖光光影,中景,緩慢推鏡,畫面流暢穩定,4K高畫質,電影感,面部清晰不變形,人體結構正常,細節豐富。氛圍風景:海邊日落,海浪輕拍沙灘,鏡頭緩慢橫移,暖橙色調,治癒清新,畫面絲滑,4K超高畫質,無閃爍無重影。圖生視訊(首幀固定):基於參考圖保持人物樣貌與服裝一致,動作緩慢抬手轉身,自然流暢,不僵硬不變形,穩定運鏡,高畫質細節,電影質感。如果想自己寫,套這個框架:[景別] + [主體描述] + [動作(慢、連續、具體)] + [運鏡指令(1-2 個組合)] + [光影氛圍] + [風格標籤] + [畫質標籤] + [穩定性約束]五條鐵律這幾條是踩坑踩出來的,每一條背後都有翻車的教訓。動作寫慢,寫連續。不要寫「跳舞」「走路」這種大詞,要寫「緩慢轉身、輕輕抬手、腳步輕移」。AI 生成慢動作的成功率遠高於快動作。你寫「高速奔跑」,出來大機率是鬼畜。運鏡寫穩,寫簡單。一條視訊最多 2 個運鏡組合。前面說過了,貪多必亂。必加穩定約束詞。無論什麼場景,結尾加上「畫面流暢穩定 / stabilized / 無抖動無閃爍」。不加的話畫面穩定性全靠運氣,十次裡有七次抖。必加角色約束詞。人物視訊最大的坑是變臉變形。加上「面部穩定不變形,五官清晰,人體結構正常,服裝一致」。這不是錦上添花,是保底。模糊詞換精確詞。「move」→「Smooth 3-second dolly forward」;「好看」→「治癒清新,暖光光影」;「很酷」→「賽博朋克,暗調高級,霓虹反光」。模糊詞等於沒描述,AI 全靠猜。速查表鐵律是通用底線,具體到場景,這張表更直接:人像特寫→ 緩慢推鏡 / Dolly In,加 Intimate、Smooth。快速變焦會讓臉崩掉。風景全景→ 緩慢橫移 / Pan / Aerial,加 Cinematic、Dreamy。手持風格和大全景天然矛盾,別用。動作追逐→ Tracking + Handheld,加 Fast、Aggressive。這是少數適合用 Handheld 晃動的場景,固定機位拍追逐像在看監控。產品展示→ 環繞推進 / Orbit + Zoom,加 Smooth、Subtle。產品要穩,大幅度運動會搶主體的注意力。開場結尾→ 升降搖移 / Crane Up + Pan,加 Cinematic、Slow。多重複合運鏡在這裡很誘人,忍住,兩個夠了。回憶夢境→ Dolly Zoom / Slow Pan,加 Dreamy、Subtle。城市夜景→ 俯衝 / Aerial Crane Down,加 Cyberpunk、Cinematic。去那裡用現在用 Seedance 2.0 有兩個入口:小雲雀 APP,專業版,功能更全,參數控制更細。適合已經知道自己想要什麼的人。豆包 APP,剛全量推送,免費使用。打開對話方塊就能看到 Seedance 2.0 入口,支援 5 秒和 10 秒視訊。還有個「分身視訊」功能——通過人臉識別建立你自己的視訊分身。豆包內建了不少範本,新手可以先從這些範本起步,熟悉了再用萬能範本自訂。操作流程很簡單:把萬能範本 + 你選好的運鏡組合一起發給 AI(ChatGPT / Gemini / Kimi),讓它生成完整的提示詞在小雲雀或豆包裡上傳參考圖 + 貼上提示詞。注意檢查 @圖片引用是否生效參數設 16:9、時長約 5 秒,點生成。想更長可以試 10 秒,但對提示詞精度要求更高一個限制:豆包目前不允許上傳真人圖片作為主體參考,想用真人形象只能走分身視訊的人臉驗證流程。最後這些範本和術語能解決「從 0 到 80 分」的問題。結構不塌,運鏡不亂,畫面穩定,角色不變形——做到這四點,你的出片質量已經超過大部分人了。但 80 分以上靠的不是提示詞寫得多精確。是你知道這個鏡頭為什麼要這樣切,這個節奏為什麼要這樣走,這個故事為什麼值得講。工具在被拉平,範本在被公開,運鏡術語人人可查。最後拼的還是那個老問題:你拍的東西,有沒有人想看? (Kinpoe Ray)
日活過億的豆包APP,上線了“豆包愛學”
多知觀察到,豆包APP近日上線了“AI老師”功能,名字就叫“豆包愛學”。此功能最早於去年9月在豆包愛學APP中率先推出。“願意聽、願意問、學得會”。在豆包APP底部功能欄進入“豆包愛學”後,使用者可通過文字、語音或拍照上傳題目等方式提問。豆包AI老師(“豆包愛學”)會結合智能板書、即時互動問答及知識延伸講解,幫助使用者理解問題。(“豆包愛學”出現在豆包APP底部的功能欄)根據中金公司近期援引的市場資料,豆包App日活躍使用者數已突破1億。此次“豆包愛學”功能接入豆包APP,可視為豆包在教育領域探索的一個階段性體現,也反映出該產品在教育方向持續投入、並試圖提供更具深度學習支援的發展定位。可以說,與去年9月推出的1.0版本相比,此次上線的豆包AI老師(“豆包愛學”)已升級至2.0版本。那麼,具體有那些迭代呢?核心在於,如果說1.0版本著重於“講好題目”,2.0版本則更關注如何“講好知識”,同時讓使用者“願意聽、願意問、學得會”。具體來說,一方面,其講解能力增強。2.0版本在講解時更注重知識的深度和延伸,也更容易引發使用者的思考。以“蘭亭集序”為例。豆包AI老師從雅集現場、傳世文字、書法封神三個層面逐一展開講解。講解的最後,它拋出了“如果《蘭亭集序》沒有那麼高的書法成就,它還能流傳千年嗎?”這一問題啟迪使用者進一步思考。另一方面,其多模態能力也有所提升。在講解題目需要圖示輔助時,2.0版本可搜尋和生成圖片,讓解答更生動形象。(圖截自豆包APP)儘管“豆包老師”功能已同時在豆包APP與豆包愛學APP上線,但兩款產品的定位仍有明顯區別,從產品體驗上看:豆包愛學專注於教育垂類,面向學科學習場景,使用者群體更加垂直,主要面向中小學學生和家長。在該APP中,使用者可以進行更深度的教育行為積累與學習動作。豆包則面向更廣泛的使用者群體,功能設計上更為泛化,覆蓋更多日常場景,包括百科、知識問答等。多知獲悉,字節跳動旗下的Gauth、豆包愛學屬於同一部門。就在不久前,隨著期末考試的臨近,字節跳動旗下海外教育產品Gauth宣佈推出一項新功能:AI tutor,類似豆包愛學上的“AI 老師”功能,同時還推出了Study Converter(學習轉換器)。Study Converter功能瞄準了美國學生除拍照搜題外的另一個剛需——複習備考與知識記憶。簡單來說,學生可以通過這項功能將多種學習資料(包括照片、錄音、PDF檔案、YouTube視訊連結、網頁連結或手動輸入話題等)上傳至Gauth,系統便會自動生成互動測驗(interactive quizzes)、閃卡(flashcards)或內容總結(summaries,解決“太長不看”的問題)。對Gauth而言,此舉意味著它已不再侷限於拍照搜題的框架。拍搜只是學習過程的入口,而Gauth更希望深入學習環節,協助學生解決整體學習流程中的問題,成為真正意義上的學習助手。整體來看,無論是Gauth、豆包愛學,還是豆包,從其產品迭代與功能上線的節奏來看,字節團隊在AI教育場景上的投入和佈局都顯示出極高重視。 (多知)
阿里砸錢、京東搶人,AI大混戰開始了
風浪越大魚越貴。人工智慧(AI)正以前所未有的速度,滲透進人們日常生活的方方面面:從交通出行到智能家居,從醫療健康到網路安全......AI通過智能助手和互動技術持續改變人類生活方式,其普及速度已經遠遠超過當年網際網路的增長曲線。相關資料顯示,目前全球約有十分之一的人使用過ChatGPT,國內豆包APP的月活使用者規模已突破1.5億,可見AI領域驚人的使用者增速。圖源:QuestMobile好風憑藉力,依託於現有的網際網路基礎設施,AI從起步之初就站在巨人的肩膀上,當下更以不可逆轉之勢席捲了各行各業。林羽注意到,阿里、京東、抖音等頭部大廠正在集體押注AI:砸錢、搶人、爭地盤......這一系列動作的背後,除了巨頭對時代風口的敏銳洞察,也隱含著對電商行業新範式的搶佔。頭部大廠紛紛押注AI爭奪未來話語權在科技浪潮洶湧澎湃的當下,企業的每一項重大決策,都可能成為命運的轉折點,AI正是那根時代導火索。從2023年起,頭部大廠就開始在財報中密集提及AI,而真正推動行業進入快車道的,是今年年初橫空出世的DeepSeek。其開放且高效的大模型,可以顯著降低算力門檻與應用成本,不僅讓大廠們看到AI帶來的“新錢景”,也點燃了國內企業彎道超車的信心。AI大混戰,就此爆發。今年2月,阿里CEO吳泳銘宣布,未來三年將投入超過3800億元,用於AI與雲基礎設施,總額超過去十年總和,這也將創下中國民營企業在該領域有史以來最大規模的投資紀錄。4月,企業創始人馬雲現身阿里雲新財年啟動會,並進行了內部演講:“未來不是讓AI取代人類,而是應該讓AI解放人類,更懂人類,服務好人類。”圖源:微博網友9月24日的2025杭州雲棲大會上,阿里CEO吳泳銘拋出了令人震撼的“ASI宣言”,不僅給本就火熱的人工智慧再添一把火,更是進一步引爆了阿里股價,讓企業市值一日暴增近3000億港元。他將通用人工智慧AGI視作起點,而通往超級人工智慧ASI則有三階段演進路線——從智能湧現到自主行動再到自我迭代,最終發展出可以全面超越人類的超級人工智慧ASI。吳泳銘還預測,未來每個家庭、工廠、公司,都會有眾多的Agent和機器人24小時為我們服務。當AI與人類演進出全新的協同方式,人類也會變得比歷史上任何時候都更加強大。圖源:電商派網站目前,阿里正積極推進3800億的AI基礎設施建設,並計畫追加更大的投入。為了迎接ASI時代的到來,對比2022年這個GenAI的元年,到2032年阿里雲全球資料中心的能耗規模將提升10倍,這意味著阿里雲算力投入將指數級提升。圖源:阿里巴巴阿里的謀略和實力不容小覷,京東那邊也沒閒著。今年5月,京東推出TGT頂尖青年技術天才項目,面向全球招聘頂尖技術人才,聚焦多模態大模型與應用、機器學習、搜尋推薦廣告、空間與具身智能、高性能與雲端運算、巨量資料、AI Infra、安全等多領域,覆蓋了80余個前沿課題。7月,京東開啟了秋招,大手一揮釋出1.8萬個核心崗位,與阿里、抖音等其他大廠一起瘋搶AI人才。9月25日,在2025京東全球科技探索者大會上,京東宣佈將在未來三年持續投入,帶動形成兆規模的人工智能生態。京東創始人劉強東更是親自掌舵AI戰略佈局,推動各條業務線實現多點開花。從面向使用者端的三大AI產品(京犀、他她它、JoyInside),到覆蓋零售、物流、工業等多個場景的應用,AI正在重構京東各個產業的供應鏈。圖源:京東與此同時,阿里、京東、抖音等大廠,也將AI工具引入電商交易、品牌行銷、使用者拉新等場域,不僅給消費者提供便利,也為商家節省了成本。電商行業正迎來變革AI能力成為競爭關鍵變數隨著流量紅利見頂,國內頭部電商平台逐漸意識到,“比拚低價、堆砌補貼”等傳統套路,看似能短期撬動產品銷量,實則暗藏商家利潤承壓、流量成本高企、使用者審美疲勞等隱憂。今年雙11大促,阿里、京東、抖音等平台紛紛將AI工具深度引入大促戰場,推動行業競爭從價格戰拉升至效率戰、體驗戰的新層級。曾經簡單粗暴的跑馬圈地做法,如今要升級為精耕細作的深度佈局,電商平台的AI能力則成為破局雙11的核心勝負手。阿里媽媽以AI為核心驅動力,將萬相台無界版正式升級為“萬相台AI無界”,並最佳化貨品全站推、內容行銷、品牌廣告三大重點產品投放模式,助力萬千商家更好把握當下的消費趨勢。以“貨品全站推”為例,阿里媽媽針對商家在選品、ROI交付、出價等方面的經營痛點,全面升級AI+產品能力。商家在投放該產品模式後,平台便會自動為其AI挖掘高增長潛力商品,並以多目標出價和一鍵起量能力滿足商家多元行銷訴求。圖源:阿里媽媽數字行銷京東則在雙11前夕的JDD大會上,全新發佈商家智能客服“京小智5.0”,其定位是電商智能客服行業Agent原生應用產品,能夠將使用者的每一句反饋轉化為清晰指標。具有專業分析能力的京小智5.0更加智能化,不僅可以精準理解消費者的個性化訴求,還能從商品、店舖維度拆解使用者流失去向與具體原因。相較於傳統的智能客服,經過長期迭代升級的京小智5.0,正在完成從“被動應答”到“主動服務”的轉變,有望幫助商家更好地把握生意增長機遇。圖源:京東抖音的巨量引擎則聚焦心智行銷方向,為萬千品牌商家打造了精準行銷解決方案。這套覆蓋中秋、國慶、雙11全節點的行銷全景攻略,以“踩准節奏流量蓄水+深種心智精準觸達+管道突圍生意引爆”為核心邏輯層層遞進,既錨定關鍵節點的行銷節奏,又貫穿品牌生意增長的全鏈路。AI技術則深度嵌入每一環:蓄水期用智能使用者畫像圈選高潛力客群,觸達期靠AIGC生成適配不同場景的種草內容,突圍期通過演算法動態調配各管道流量與轉化策略,最終助推品牌商家實現生意規模與使用者心智的雙重突破。圖源:抖音回顧電商行業的發展歷程,從最初簡單的線上交易平台,到如今集物流、支付、行銷、售後等多元化服務於一體的複雜商業生態系統,每一次變革都伴隨著新技術的引入。當阿里、京東、抖音等巨頭悉數重兵押注AI,一場關乎電商行業未來的競爭規則正在被改寫:AI能力不再是錦上添花的效率工具,而是驅動增長、重塑體驗、決定企業未來市場座次的核心引擎。鳴槍起跑的巨頭們正在AI賽道上火力全開,畢竟誰在AI上落後,誰就可能輸掉整個未來。 (電商行業)