想象一下未來(lái)：企業(yè)無(wú)需組建龐大團(tuán)隊(duì)，僅通過(guò)定制智能體，就能自動(dòng)完成品牌輿情分析、營(yíng)銷內(nèi)容生成、客戶服務(wù)響應(yīng)——從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策輸出，全流程高效運(yùn)轉(zhuǎn)，這正是 AI 賦能品牌營(yíng)銷的新可能。

北京一家深耕大數(shù)據(jù)與品牌營(yíng)銷領(lǐng)域十年老兵——清博智能——在 AI 賽道嶄露頭角。

2014 年由高校教授牽頭創(chuàng)立，清博智能早年間就以大數(shù)據(jù)為核心，為政府、央國(guó)企、世界 500 強(qiáng)企業(yè)提供輿情監(jiān)測(cè)與品牌分析服務(wù)，累計(jì)拿下近 40 個(gè)國(guó)內(nèi)外頂尖 AI 算法大賽金獎(jiǎng)，成為 B 端品牌營(yíng)銷智能化的關(guān)鍵玩家。

如今，清博智能已從早期的 " 營(yíng)銷大數(shù)據(jù)工具 " 及 " 輿情管理平臺(tái) "，進(jìn)化為覆蓋 " 輿情監(jiān)測(cè)、內(nèi)容生產(chǎn)、數(shù)字人 IP、定制大模型 " 的全鏈條 AI 服務(wù)提供商。

他們的核心能力，堪比品牌營(yíng)銷領(lǐng)域的 " 智能管家 "：為央視定制熱點(diǎn)選題分析系統(tǒng)，從全網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘養(yǎng)老金、教育等民生話題，還能自動(dòng)生成微短劇；給蒙牛打造數(shù)字人科普 IP，用 AI 視頻智能體實(shí)現(xiàn) " 一句話生成腳本與成片 "；甚至為石油石化企業(yè)開(kāi)發(fā)加油站安全管理智能體，結(jié)合規(guī)章制度與監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，筑牢安全生產(chǎn)防線。

隨著生成式 AI 爆發(fā)，企業(yè)的新困惑也隨之而來(lái)：通用大模型數(shù)據(jù)不準(zhǔn)怎么辦？企業(yè)定制智能體成本太高？

" 未來(lái)十年，AI+ 品牌營(yíng)銷會(huì)迎來(lái)比過(guò)去更快速的滲透。" 這是清博智能 CEO 郎清平預(yù)判。敬請(qǐng)閱讀鉛筆道對(duì)話清博智能，以下是部分精華觀點(diǎn)：

1、問(wèn)：當(dāng)時(shí)是出于什么契機(jī)，押注人工智能領(lǐng)域？

答：人工智能需要數(shù)據(jù)、算法和算力作為基礎(chǔ)。清博 2014 年成立之初，就是以大數(shù)據(jù)為核心做產(chǎn)品和服務(wù)，自然就包含了算法研究和技術(shù)開(kāi)發(fā)。

2、問(wèn)：2022 年底生成式 AI 爆發(fā)時(shí)，你當(dāng)時(shí)怎么看？對(duì)公司意味著什么？

答：這是一個(gè)大好事。大模型極大提升了工作效率。比如過(guò)去十個(gè)人要花一周清洗、標(biāo)注的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)在兩個(gè)人用半天就能完成。在代碼編寫、傳播內(nèi)容生成方面，大模型也幫助很大。

3、問(wèn)：未來(lái)一兩年，智能體行業(yè)會(huì)出現(xiàn)什么樣的分化？

答：分兩類來(lái)看：在 C 端，教育、健康咨詢、文本視頻創(chuàng)作、心理咨詢、虛擬伴侶等與剛需或情感需求相關(guān)的智能體跑得會(huì)比較快。在 B 端，主要還是那些剛性需求強(qiáng)、容錯(cuò)率低的場(chǎng)景，大模型和智能體如果能解決這些問(wèn)題，就會(huì)快速落地。

解決速度快的，比如品牌營(yíng)銷、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、代碼撰寫，這類智能體發(fā)展得更快一些。而復(fù)雜度更高的，比如生產(chǎn)一線，就需要更長(zhǎng)的時(shí)間。如果有企業(yè)專注于某個(gè)垂直領(lǐng)域的生產(chǎn)一線，堅(jiān)持深耕，時(shí)間足夠長(zhǎng)的話，就能形成比較強(qiáng)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。

4、問(wèn)：今年哪些行業(yè)應(yīng)用智能體增長(zhǎng)最快？哪些還在猶豫？

答：我們服務(wù)過(guò)制造業(yè)、車企、消費(fèi)品、化妝品、石油石化、電信、能源、地產(chǎn)等多個(gè)行業(yè)。總體上，品牌營(yíng)銷、客戶服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析等部門應(yīng)用最快；一線工廠、流水線環(huán)節(jié)相對(duì)慢一些，因?yàn)閷?duì)準(zhǔn)確性和安全性的要求極高。

聲明：訪談對(duì)象已確認(rèn)文章信息真實(shí)無(wú)誤，鉛筆道愿為其內(nèi)容做信任背書。

01

鉛筆道：市場(chǎng)、公關(guān)、新媒體從業(yè)者對(duì)清博比較熟悉，但其他行業(yè)可能不太了解。能介紹一下現(xiàn)在的業(yè)務(wù)重點(diǎn)嗎？

郎清平：我們最早由高校教授創(chuàng)立，2015 年開(kāi)始市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)，主要基于大數(shù)據(jù)和人工智能，服務(wù)于企業(yè)、政府等在新聞傳播、品牌營(yíng)銷上的需求。

目前客戶以世界 500 強(qiáng)、央國(guó)企和上市公司的品牌營(yíng)銷部門為主，也包括政府宣傳部門，中央和省市媒體，以及高校、研究機(jī)構(gòu)和投資機(jī)構(gòu)。只要涉及互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)與傳播、品牌形象與口碑監(jiān)測(cè)、熱點(diǎn)事件分析、競(jìng)品研究等，都可能用到我們的服務(wù)。

我們的產(chǎn)品覆蓋輿情監(jiān)測(cè)與分析、新媒體內(nèi)容生產(chǎn)與審核、傳播效果評(píng)估、新媒體管理考核系統(tǒng)、融媒體操作系統(tǒng)，以及數(shù)字人 IP 打造、基于大模型的品牌營(yíng)銷智能體和客服智能體等。

清博智能 CEO 郎清平

鉛筆道：這 10 年的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)有哪幾個(gè)？

郎清平：2015 年，上線了第一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)化產(chǎn)品，相當(dāng)于一個(gè)搜索引擎，幫助從事新聞傳播和品牌營(yíng)銷的用戶查找各平臺(tái)有影響力的賬號(hào)，按地域、行業(yè)分類，同時(shí)也能評(píng)估自己的新媒體矩陣傳播力。

2016 年，推出了輿情分析系統(tǒng)，針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的傳播特點(diǎn)，幫助企業(yè)和政府分析品牌傳播與輿情。

2017 年，上線新媒體管理考核系統(tǒng)，支撐政府和企業(yè)對(duì)新媒體矩陣的運(yùn)營(yíng)與效果評(píng)估。

2018 年，又推出融媒體大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，覆蓋熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、內(nèi)容生產(chǎn)、渠道選擇和效果評(píng)估，形成了全鏈條的技術(shù)服務(wù)。

近兩年，隨著數(shù)字人和大模型興起，上線了數(shù)字人平臺(tái)和各類智能體，例如品牌智能體、視頻智能體、營(yíng)銷智能體、客服智能體。早在 2018、2019 年，我們就參與了很多國(guó)內(nèi)外頂尖的人工智能算法大賽，比如谷歌的全球 AI 問(wèn)答賽、專利文本算法賽、中科院的虛假新聞識(shí)別賽等，共獲得近 40 個(gè)第一名和金獎(jiǎng)。在 ChatGPT 等大模型出現(xiàn)之前，我們就已深耕 AI 基礎(chǔ)算法和數(shù)據(jù)分析。

鉛筆道：當(dāng)時(shí)是出于什么契機(jī)，押注人工智能領(lǐng)域？

郎清平：人工智能需要數(shù)據(jù)、算法和算力作為基礎(chǔ)。清博 2014 年成立之初，就是以大數(shù)據(jù)為核心做產(chǎn)品和服務(wù)，自然就包含了算法研究和技術(shù)開(kāi)發(fā)。

鉛筆道：2022 年底生成式 AI 爆發(fā)時(shí)，你當(dāng)時(shí)怎么看？對(duì)公司意味著什么？

郎清平：這是一個(gè)大好事。大模型極大提升了工作效率。比如過(guò)去十個(gè)人要花一周清洗、標(biāo)注的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)在兩個(gè)人用半天就能完成。在代碼編寫、傳播內(nèi)容生成方面，大模型也幫助很大。

當(dāng)然，它也存在問(wèn)題，比如數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，生成內(nèi)容容易出錯(cuò)。但我們的客戶大多是 500 強(qiáng)、央國(guó)企和上市公司，對(duì)準(zhǔn)確性要求極高，我們不會(huì)直接使用通用大模型，而是結(jié)合自有數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢(shì)，定制專屬大模型和智能體。

鉛筆道：人工智能產(chǎn)品的具體客戶案例有哪些？

郎清平：我們?yōu)檠胍曇恍谀刻峁┗诖髷?shù)據(jù)的全網(wǎng)熱點(diǎn)選題，涵蓋養(yǎng)老金、人工智能、汽車、教育等領(lǐng)域。結(jié)合視頻智能體和大模型工具，不僅能篩選公眾最關(guān)注的熱點(diǎn)，還能自動(dòng)生成文章、海報(bào)和視頻，制作出傳播力很強(qiáng)的微短劇和宣傳片。

比如我們?yōu)槊膳４蛟炝藬?shù)字人形象，并用 AI 生成營(yíng)養(yǎng)科普視頻。視頻智能體可以根據(jù)一句話自動(dòng)生成創(chuàng)意、腳本、分鏡和成片，大幅提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。

除此之外，我們還為地產(chǎn)、汽車、消費(fèi)品、能源、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的頭部企業(yè)，做品牌形象分析、傳播效果評(píng)估和用戶口碑研究。

鉛筆道：數(shù)字人這兩年發(fā)展怎么樣？

郎清平：數(shù)字人這兩年增長(zhǎng)比較穩(wěn)定。過(guò)去因?yàn)闆](méi)有大模型支撐，數(shù)字人背后的問(wèn)答系統(tǒng)智能化不足。現(xiàn)在有了大模型，智能化程度大幅提升，應(yīng)用范圍更廣。無(wú)論是政務(wù)服務(wù)、企業(yè)服務(wù)還是教育，數(shù)字人都能發(fā)揮作用，企業(yè)也更愿意通過(guò)數(shù)字人來(lái)交互。

鉛筆道：市面上做數(shù)字人的公司很多，你們的優(yōu)勢(shì)在哪里？

郎清平：我們從 2015 年開(kāi)始就是基于大數(shù)據(jù)做企業(yè)品牌營(yíng)銷的。數(shù)字人只是外在形式，真正的核心是背后的大數(shù)據(jù)和智能化能力。相比那些專注外觀和動(dòng)作的公司，我們的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)和內(nèi)容。

我們更關(guān)注數(shù)字人 " 說(shuō)什么 "，如何識(shí)別用戶留言，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、個(gè)性化的回復(fù)。比如我們給醫(yī)療機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的食管健康智能體，數(shù)字人的形象可以換，但背后的數(shù)據(jù)和模型才是核心。

我們本質(zhì)上還是一家以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 公司。其他 AI 公司也需要數(shù)據(jù)，但我們多年專注在品牌營(yíng)銷領(lǐng)域，把大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)了。

鉛筆道：這幾年公司收入結(jié)構(gòu)有變化嗎？

郎清平：在面向企業(yè)的品牌營(yíng)銷和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)上，每年大概保持 10% 到 20% 的增長(zhǎng)。定制大模型和智能體業(yè)務(wù)雖然起步不久，但年增速在 80% 以上，主要是基數(shù)小，所以增速快。

02

鉛筆道：今年相比去年，市場(chǎng)上有哪些變化？

郎清平：為品牌營(yíng)銷提供大數(shù)據(jù)決策支持，仍然是企業(yè)剛需。大模型和智能體，去年很多企業(yè)還不了解，不清楚它們能帶來(lái)什么。今年越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)和企業(yè)逐漸意識(shí)到，大模型可以幫助他們?cè)诓煌瑯I(yè)務(wù)部門提質(zhì)增效，需求持續(xù)增加。

鉛筆道：清博智能為企業(yè)提供的智能體，和其他公司有什么不同？

郎清平：比如我們?yōu)橥瑵?jì)醫(yī)院開(kāi)發(fā)了食管健康科普智能體；為廣西社科聯(lián)上線了社科普及智能體；也在為石油石化企業(yè)做加油站安全管理智能體，結(jié)合他們的安全制度和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)定制的大模型和智能體。

我們的特點(diǎn)有三點(diǎn)：

第一，我們熟悉市面上眾多大模型的優(yōu)劣勢(shì)，能根據(jù)項(xiàng)目需求選擇最優(yōu)基座模型；

第二，我們有算法方面的優(yōu)勢(shì)，過(guò)去獲得過(guò)不少國(guó)內(nèi)外頂尖獎(jiǎng)項(xiàng)，可以結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)來(lái)定制研發(fā)；

第三，我們長(zhǎng)期積累了海量數(shù)據(jù)，能夠進(jìn)行獨(dú)特的處理和精準(zhǔn)標(biāo)注，結(jié)合算法訓(xùn)練，為客戶打造更貼合需求的模型和智能體。

綜合這幾點(diǎn)，加上性價(jià)比優(yōu)勢(shì)和對(duì)客戶需求的深入理解，用戶會(huì)選擇我們。

鉛筆道：很多企業(yè)現(xiàn)在知道智能體，但不知道怎么選。大企業(yè)和中小企業(yè)在選擇時(shí)有什么不同？

郎清平：要看行業(yè)和需求。比如內(nèi)容生產(chǎn)型企業(yè)，容錯(cuò)率高，只需要用大模型寫文章、生成視頻，用通用智能體就夠了；但制造業(yè)就不一樣。

像鋼鐵廠、煤礦這樣的場(chǎng)景，每一步工序都要求 100% 的準(zhǔn)確和安全。這類企業(yè)的容錯(cuò)率極低，必須做非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩ㄖ崎_(kāi)發(fā)。

即便是同一個(gè)制造企業(yè)，不同部門的需求差別也大。比如黨建宣傳部門只需 AI 生成視頻，用通用模型即可；但如果宣傳片里要出現(xiàn)企業(yè) logo、領(lǐng)導(dǎo)人形象、辦公大樓、具體產(chǎn)品，就必須進(jìn)行專門的模型綁定和訓(xùn)練，確保不會(huì)出現(xiàn)變形。

鉛筆道：今年哪些行業(yè)應(yīng)用智能體增長(zhǎng)最快？哪些還在猶豫？

郎清平：我們服務(wù)過(guò)制造業(yè)、車企、消費(fèi)品、化妝品、石油石化、電信、能源、地產(chǎn)等多個(gè)行業(yè)。總體上，品牌營(yíng)銷、客戶服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析等部門應(yīng)用最快；一線工廠、流水線環(huán)節(jié)相對(duì)慢一些，因?yàn)閷?duì)準(zhǔn)確性和安全性的要求極高。

比如我們給一家能源企業(yè)做服務(wù)，他們的品牌和客服部門用得很快，但一線生產(chǎn)線應(yīng)用就會(huì)謹(jǐn)慎很多。

鉛筆道：假如未來(lái)一線生產(chǎn)也逐步應(yīng)用智能體，會(huì)遇到哪些挑戰(zhàn)？

郎清平：比如我們正在給某大型石油石化企業(yè)做全省加油站的安全管理智能體。這里涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)：既有規(guī)章制度文本，又有傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，還有攝像頭視頻。

我們要把這些不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理、清洗和治理，再用來(lái)訓(xùn)練模型和開(kāi)發(fā)智能體，才能滿足安全管理的要求。

這其實(shí)考驗(yàn)的是我們長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)治理和分析能力，這是清博智能的優(yōu)勢(shì)。雖然大模型和智能體是新的，但我們?cè)跀?shù)據(jù)方面的底層積累很深，這是不少初創(chuàng)公司不具備的。

鉛筆道：未來(lái)一兩年，智能體行業(yè)會(huì)出現(xiàn)什么樣的分化？

郎清平：分兩類來(lái)看：

在 C 端，教育、健康咨詢、文本視頻創(chuàng)作、心理咨詢、虛擬伴侶等與剛需或情感需求相關(guān)的智能體跑得會(huì)比較快。

在 B 端，主要還是那些剛性需求強(qiáng)、容錯(cuò)率低的場(chǎng)景，大模型和智能體如果能解決這些問(wèn)題，就會(huì)快速落地。

解決速度快的，比如品牌營(yíng)銷、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、代碼撰寫，這類智能體發(fā)展得更快一些。

而復(fù)雜度更高的，比如生產(chǎn)一線，就需要更長(zhǎng)的時(shí)間。如果有企業(yè)專注于某個(gè)垂直領(lǐng)域的生產(chǎn)一線，堅(jiān)持深耕，時(shí)間足夠長(zhǎng)的話，就能形成比較強(qiáng)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。

鉛筆道：如果大廠也加入這個(gè)賽道，你們的差異化優(yōu)勢(shì)是什么？

郎清平：大廠主要做 to C，清博智能則專注 to B。像騰訊、華為、阿里、京東、百度，包括字節(jié)，我們都保持著緊密合作關(guān)系。

他們基本上做的是面向 C 端的通用大模型，以及部分行業(yè)大模型的基座；而我們?cè)?B 端市場(chǎng)走在前端，為企業(yè)開(kāi)發(fā)大模型和智能體的落地應(yīng)用。背后則需要大廠提供模型基座和算力支持。

大廠因?yàn)榛蚝屯度氘a(chǎn)出比的原因，不太適合做 to B 的智能體應(yīng)用，也缺乏經(jīng)驗(yàn)。我們和他們是共生關(guān)系，他們提供基礎(chǔ)能力，我們負(fù)責(zé)面向企業(yè)落地。

鉛筆道：所以說(shuō)，在產(chǎn)業(yè)需求的理解和執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)上，你們和大廠有差別。另外還有成本因素？

郎清平：對(duì)。基于成本和性價(jià)比的考慮，大廠在 B 端和 G 端市場(chǎng)其實(shí)是在逐步收縮。他們發(fā)現(xiàn)自己做 B 端不擅長(zhǎng)，而且虧錢，現(xiàn)在希望像我們這樣的 to B 企業(yè)走在前面，他們提供算力和模型，我們負(fù)責(zé)產(chǎn)品整合和落地。

他們的考核也轉(zhuǎn)向了自有產(chǎn)品的銷售和利潤(rùn)，而不是做整體解決方案。這樣一來(lái)，我們和大廠的合作關(guān)系更加順暢：我們拿 B 端市場(chǎng)，他們提供背后支持。

比如去年我們和百度智能云合作上線了一款 AI 輿情分析產(chǎn)品，由我們提供輿情數(shù)據(jù)，百度提供算力和大模型推理服務(wù)，最后由我們面向用戶推出。

我們和火山云的合作也是如此。我們負(fù)責(zé)數(shù)字人和大數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，應(yīng)用到車企、消費(fèi)品等行業(yè)；火山云提供算力和云服務(wù)，工程開(kāi)發(fā)由我們主導(dǎo)。和大廠的關(guān)系基本都是這樣的互補(bǔ)合作。

來(lái)源：鉛筆刀