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助力人工智能与消费实现双向赋能 | 社会科学报

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当前,人工智能正加速从技术突破走向规模化应用,与消费领域的深度融合已成为扩大内需、培育新质生产力的重要引擎。“人工智能+消费”并非技术与消费场景的简单拼接,而是技术系统与消费系统双向赋能、深度耦合的系统性变革。亟须构建系统化的分析框架,助力“人工智能+消费”真正实现赋能价值。


原文 :《助力人工智能与消费实现双向赋能》

作者 |中国信息通信研究院《“人工智能+消费”发展研究》课题组

图片 |网络


重塑消费全链条的底层逻辑


消费作为我国经济增长的第一拉动力,与人工智能的深度融合既是扩大内需、提振消费的重要抓手,也是培育新质生产力、构建新发展格局的重要路径。从内涵上看,人工智能与消费融合并非人工智能技术与传统消费的简单叠加,而是技术系统与消费系统双向赋能、深度耦合的系统性变革,其本质是通过人工智能技术重塑消费全链条的底层逻辑,实现消费者、消费品与消费场景的智能重构。

“人工智能+消费”是指以人工智能技术核心驱动形成的消费活动和消费方式。具体涵盖三个层面:一是直接消费层,即对AI 技术、产品与服务的直接购买与使用,如Token消费、智能助手、自动驾驶等;二是体验升级层,即通过AI提升消费决策、场景与体验,如个性化推荐、虚拟试衣、智能客服等;三是业态创新层,即AI与传统消费深度融合催生的新业态与新模式,如AI定制化生产、元宇宙购物、无人零售等。从内涵结构看,其包含两层含义:“消费AI”,侧重“物”的维度,即对AI技术及产品的直接消费;“AI消费”,侧重“人”与“场”的维度,即AI赋能消费体验升级与场景创新。

人工智能与消费的融合,本质上是消费行为底层逻辑的智能化重塑。人工智能通过重塑刺激变量的维度、精度与交互方式,深度作用于消费者的认知与情感形成过程,进而改变其行为反应路径,最终推动消费领域人(消费者)、物(消费品及服务)、场(消费场景)实现系统性重构。随着人工智能深度嵌入消费全链路,人、物、场同步发生形态重构,共同构成智能融合的新型消费生态。其中,“人”是融合发展的核心主体与需求来源,既通过需求牵引消费供给方向,也以自身行为数据参与产品与服务的迭代优化,主要包括银发群体、家庭/亲子群体、青年群体、商务群体、特殊需求群体等。“物”是技术落地的核心载体,包括各类智能硬件产品与智能服务,是连接“人”与“场”的关键纽带。“场”是供需价值交换的空间载体,通过人工智能技术实现智能化升级,推动传统单一场景向跨场景融合发展。


人工智能与消费的融合,是技术系统与消费系统双向赋能、协同演进的动态过程。一方面,人工智能技术深度渗透消费全链条,系统性重构消费者、消费品与消费场景的存在形态与互动逻辑;另一方面,消费端海量真实需求、规模化应用场景与持续生成的多模态数据,反向牵引人工智能技术的迭代方向、效率优化与能力边界拓展。具体来看,人工智能与消费的融合过程体现为技术渗透、价值循环、消费反哺三个核心环节。其中,技术渗透是融合的基础路径,通过人工智能技术重构传统消费生态的“人、物、场”要素;在此基础上,“人、物、场”三者之间的双向互动与动态适配,推动消费系统与技术系统的持续耦合,实现价值循环;消费反哺是融合的持续动力,推动人工智能技术不断迭代升级与规范发展。


人工智能与消费融合的三个阶段


“人工智能+消费”的融合演进,是由AI技术能力跃迁驱动的消费范式升级。过去十年间,全球人工智能技术研究持续迭代深化。技术能力的不断跃升,推动人工智能与消费的融合依次经历三个逻辑递进、特征鲜明的发展阶段。

第一个阶段是消费提效期。消费提效期是“人工智能+消费”的初始阶段,核心是依托大数据和早期人工智能技术,对传统消费流程、产品和服务开展局部优化,重点解决降本增效和功能强化等基础性问题。这一阶段主要是用数智化手段改造传统消费流程,变革主要以“场”的线上化迁移为核心。

该阶段消费者与 AI 的交互处于浅层,初步建立起工具化认知,同时成为消费数据的供给主体。产品和服务未发生本质变化,人工智能主要作为附加模块嵌入其中,实现单点功能升级。消费提效期的场景核心变革,是消费空间从实体场域向数字平台延伸拓展。这一阶段的场景以局部智能化改造与交易链路效率提升为核心,仍未突破“交易空间”的本质属性。具体特征上,一是线下场景的智能化改造,重点解决运营效率问题。通过引入智能价签、自助收银设备替代重复性人工操作,实现线下门店的降本提效。二是消费场景的物理边界被打破。电商平台让消费者足不出户就能购买全国各地的商品,外卖平台拓展了餐饮服务的覆盖范围。

第二个阶段是消费重构期。消费重构期是“人工智能+消费”融合的深化阶段,生成式AI与多模态大模型等技术成为该阶段演进的核心技术引擎。该阶段以“物”的智能化升级为核心。

该阶段消费者与AI建立起新型消费关系,消费者个性化需求被深度激发。消费品的信息维度与服务属性显著增强,产品与服务的边界逐步模糊。一是产品的智能化和交互化水平大幅提升。智能家电、智能汽车等消费品通过集成 AI芯片和大模型,能够主动感知用户需求并提供相应服务。二是个性化定制成为普适性消费选择。大模型可以根据用户的文字描述、参考图片等信息,驱动设计软件或柔性生产线生成定制化产品,实现“千人千面”。三是产品的价值重心从硬件向服务迁移。智能产品成为接入各类 AI 服务的入口,能够持续提供内容更新和功能升级。四是产品承载的信息维度极大丰富。AI 能够提供远超传统图文的信息量,为消费者提供更全面的信息参考。消费场景在该阶段从单一交易场所升级为沉浸式、社交化的体验中心。

第三个阶段是消费共创期。随着多智能体协同、情感计算、脑机接口等技术的逐步成熟,“人工智能+消费”有望进入消费共创期,该阶段将以“人”的价值共生为核心,消费的核心也将从满足物质需求,转向追求情感认同和价值共创。

该阶段消费者将更加侧重于追求情感认同与陪伴价值。一是消费者从具体操作的执行者升级为目标方向的定义者。消费者不再需要亲自完成搜索、比价、预订等繁琐流程,只需明确自己的目标,智能体就会自动拆解任务,完成全流程操作。二是消费体验的核心变成服务流的无缝衔接。消费者的感知重心聚焦于需求的最终满足程度,无需关注服务的供给主体、执行路径与技术实现逻辑。三是消费者与智能体间形成深度情感联结。专属个人智能体通过长期学习用户的行为偏好、决策习惯与价值取向,逐步形成适配用户个人特质的数字分身。智能产品或将呈现出全新的形态。消费场景有望突破现有物理和服务边界,形成以用户为中心的无界共生网络。


因地制宜找准切口


系统推进“AI+消费”发展,重在因地制宜找准切口,充分发挥“人、物、场”的比较优势以实现精准破局,我国各地区立足自身资源禀赋、产业基础与市场需求,已探索形成四条各具特色的发展路径:综合引领型、产品驱动型、需求拉动型与场景赋能型。四条路径差异化切入,共同构成了我国“人工智能+消费”区域发展的多元生态格局。

综合引领型路径统筹“人、物、场”,引领消费能级跃升,主要适用于数字基础设施完善、消费能级高、城市化程度高、服务业发达、技术研发实力雄厚的城市。该类城市以打造城市级智能消费场景为核心牵引力,同时依托雄厚的AI产业基础与创新能力,推动供给体系、产品形态、服务模式与消费生态的全方位升级。代表城市包括北京、上海、深圳、杭州等。具体而言,一是打造全域智能消费场景矩阵,以场景创新牵引消费能级提升。二是夯实智能供给体系,构筑持续发展新优势。在技术端,推动消费硬件从“功能型”向“智能原生型”跃迁。在转化端,加速创新成果的孵化与落地,打通从技术研发到消费产品的转化链条。三是深挖高消费能级价值,以场景体验培育智能消费人群。如上海举办“AI消费新生活”人工智能消费品综合体验展主题日活动,集中展示了一批先进的 AI 消费品,让市民在沉浸式互动中感受数字消费的全新形态。


需求拉动型路径以“人”为导向,牵引供需协同升级,适用于两类城市:一是消费潜力大、人口基数大的城市;二是经济水平相对较弱、亟待通过激活消费带动发展的区域。该类城市和区域立足消费群体特征与需求结构,以消费需求为根本出发点,通过需求精准识别与有效满足,牵引场景建设和产品供给的智能化升级。代表城市包括长沙、武汉、郑州及广大县域地区。具体而言,一是立足区域人群消费特征,以需求洞察培育特色消费赛道。立足区域资源禀赋与消费群体特征,以人工智能技术精准洞察消费偏好、激活特色资源价值,打造差异化消费增长赛道。二是聚焦民生刚需等重点领域,以普惠供给适配多元消费需求。如武汉市东西湖区吴南里社区上线“AI智慧社区”平台,推出“AI 数字书记”和“AI 网格员”,为社区1万余名居民提供7×24小时智能一站式服务。三是开展全民数字素养提升,以能力建设释放大众消费潜力。

产品驱动型路径以“物”为载体,提振智能消费活力,适用于制造业基础雄厚、智能终端产业集群发达、产业链配套完善、物流体系健全的城市。该类城市发挥制造业集群与供应链优势,聚焦智能终端研发制造,通过技术攻关与生态培育,打造“硬件+软件+服务”一体化智能产业体系,以优质供给激活消费新需求(人)、培育新场景(场)。代表城市包括东莞、苏州、佛山、惠州等。具体而言,一是搭建产品技术创新平台,夯实产品供给底座。如深圳、东莞共建全国首个移动终端方向的国家人工智能应用中试基地。二是推进全产业链智能升级,以柔性制造提升产品供给效能。三是延伸“产品+服务”价值链条,以模式创新拓宽消费增长空间。

场景赋能型路径以“场”为禀赋,塑造差异化竞争力,适用于具备优质旅游资源、文化 IP、生态资源等独特消费资源禀赋的区域。该类区域依托自身不可替代的特色资源,通过人工智能技术对特色场景进行深度赋能与体验升级,将资源优势转化为消费竞争优势,塑造差异化发展路径。代表城市包括西安、洛阳、成都等历史文化名城、旅游城市、生态康养地等。具体而言,一是深挖特色场景资源禀赋,以智能升级打造差异化体验标杆。二是构建场景协同运营生态,以机制创新强化持续竞争优势。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品,原载于社会科学报第2019期第2版,未经允许禁止转载,文中内容仅代表作者观点,不代表本报立场。

本期责编:狄书一


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