复旦管院&明略科技&秒针营销科学：
《2025生成式营销产业研究报告》

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前言：我们正站在技术风暴的中心

2025年，生成式人工智能的发展浪潮不但没有"趋于平稳"，反而以更汹涌的姿态重塑营销产业的每一个环节。大模型性能指数级跃迁、多模态交互应用成熟、行业专用Agent爆发式涌现、全球监管框架加速构建——这些力量交织碰撞，推动生成式营销从"可行性探索"迈入"规模化落地"新阶段。

本报告由明略科技、复旦大学管理学院、秒针营销科学院联合出品，是国家自然科学基金重点项目的资助成果。报告延续2023-2024年的研究主题，实现了从AIGC（AI生成内容）到AIGD（AI生成决策）的深入跨越，不仅是一份面向2025年AI营销的企业战略指南，更是一本AI实践战术层的行动手册。

第一部分：AIGC营销供给篇——重新定义AI内容生产

从狭义创意到广义供给：AIGC的全面升级

传统意义上的AIGC往往被理解为"AI生成创意内容"，但在2025年的营销语境下，这一概念已被彻底重构。AIGC现在涵盖四大供给维度：AI生成营销创意（文案、图片、视频）、AI营销内容的供给（扩展至音频、数字人、脚本、多模态）、AI营销大模型的供给（ChatGPT、DeepSeek、豆包、元宝、文心一言等），以及AI营销工具、产品、解决方案的供给（营销洞察智能体、智能广告投放系统、用户运营智能体）。

这种重新定义标志着AI已从单一的内容生产工具，演变为支撑营销全链路的底层基础设施。

2025年AI产业四大趋势：全球浪潮势不可挡

资本市场持续火热。数据显示，2024年全球人工智能IT总投资规模达3158亿美元，2028年有望增至8159亿美元，五年复合增长率高达32.9%。2028年全球生成式AI市场规模将达2842亿美元，占AI市场投资总规模的35%。中国人工智能总投资规模预计2028年突破1000亿美元。

技术突破进入智能体化时代。谷歌量子团队开发的量子优势算法将AI训练时间缩短90%以上；DeepSeek以低成本开源模式降低大模型技术门槛；Manus开启AI行动智能体的广泛应用。这些突破标志着AI从"知识库"向"执行者"的质变。

政策监管体系加速完善。欧盟《人工智能法案》作为全球首部综合性AI法规已于2024年8月生效；中国《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》目标到2026年新制定50项以上国标/行标；2025年9月1日《人工智能生成合成内容标识办法》将正式施行，要求对AI生成内容添加显式或隐式标识。

企业应用全面渗透。摩根士丹利2024年7月全球调研显示，全球70%的企业CMO正在使用或测试AI工具。媒体行业的短视频数字主播带货、金融行业的银行数字开户与金融营销助手、交通行业的智能驾驶与汽车展厅导购等应用已大规模落地。

用户与生态的双重爆发

ChatGPT达到1亿用户量仅用0.2年时间，远超过其他互联网媒体的历史速度。2025年1-4月仍保持用户数的高速增长，App每日使用时长在近20个月内增长幅度超过200%。开发者数量从2021年的250万增长至2025年的600万，增幅2.4倍；AI初创公司数量从7000家激增至2.7万家，增幅3.9倍。

以DeepSeek为代表的中国AI力量崛起，推动了源代码开放的势头。根据2025年1-2月斯坦福LMSYS评估，中国模型的性能已经非常接近美国模型。更值得注意的是，中国消费者对AI的态度更为积极，对"AI利益大于弊端"的认同度显著高于欧美市场。

大模型商业模式：从投入到变现的关键转型

2025年大模型正经历从"技术投入"向"价值变现"的关键转型。当前主流商业模式分为四类：

企业级解决方案为政府/大型企业提供私有化AI部署或行业定制服务，按项目制收费，特征为重定制、高单价、长周期。用户订阅付费向用户收取月费解锁高级功能，依赖用户规模、产品力与品牌溢价。API调用按token量计费，常以低价策略扩展规模，特征为标准化、低毛利、规模驱动。广告变现通过优化广告系统或生成营销内容间接分成，但目前仍较为谨慎。

中美大模型商业模式呈现明显分化：中国以B端政企项目为主导，依赖行业定制与低价API扩规模；海外则以C端订阅为核心收入，叠加生态绑定。2025年多数大模型企业尚未实现盈利，OpenAI年亏50亿美元，Kimi获客成本居高不下，中国厂商通过端侧部署、模型轻量化降低成本。

DeepSeek：打破全球AI产业格局的技术革命者

2025年1月，中国初创企业深度求索开发的DeepSeek大模型产品，以其开源、轻量化和强大的多场景能力引爆全球关注。作为全球增长最快的生成式AI平台，DeepSeek在2025年第一季度以日均超过2000万的活跃用户、1.25亿累计用户的成绩，超越了豆包、紧追ChatGPT。

DeepSeek的技术突破体现在多个维度：透明化推理与可解释性突破通过长链思维技术将AI决策过程转化为可追溯的逻辑链条；混合专家模型实现智能分工，参数总量减少90%、训练成本降至行业平均的5-10%；NSA与MLA进行记忆瘦身，让AI处理信息时占用的内存直接减少八成；自我进化训练法GRPO使AI能像学生刷题一样自主进步。

在生态层面，DeepSeek通过开源战略构建技术扩散的"飞轮效应"，1.5B参数的模型推理性能与GPT-4o相当，可在PC或手机轻松部署运行。与华为昇腾、摩尔线程等国产芯片厂商深度适配，形成从训练框架到应用终端的全栈国产化支持。

Manus：全球首款通用型AI智能体的启示

2025年3月5日，中国AI初创公司Monica团队推出Manus，号称为全球首款通用型AI代理。其革命性突破在于首次将AI的"执行层"真正产品化——不仅能生成文本或提供建议，更能独立思考、规划并执行复杂任务，在隔离的虚拟环境中自主完成从指令到结果的一站式服务。

Manus在GAIA基准测试中表现优异，超越了OpenAI的DeepResearch。然而，其发展也面临瓶颈：技术依赖质疑（核心模型依赖Anthropic的API调用）、用户留存流失（月活从峰值2000万骤降至1000万）、商业化困境（团队迁至新加坡，中国业务实质性收缩）。Manus的案例证明：当大模型性能越过阈值后，工具链整合能力将成为胜负手，但底层模型能力的缺失仍是致命短板。

AI营销创造力：从"偏科学生"到"全能学霸"

2024年AI广告文案创造力相比2023年显著提升，但尚未超越人类。北京工商大学和中国人民大学的学者通过双盲实验研究发现：2024年AI模型的"等同工作年限"提升至3.08年，显著高于2023年的2.47年，但仍低于2023年人类的3.83年。

AI在关键弱项（创造性、消费者洞察、商业洞察）上有显著提升，逐渐接近人类水平，但在清晰完整和容易理解的维度上得分下降。这源于2024年AI数据规模与推理能力的增强，使其更倾向于生成创新性、深度化的内容，但可能因信息过载和结构复杂化而牺牲了可读性。

出乎意料的是，四种人智协作方式（思维链、指定思维链、参考案例、人工选优）都没有显著提升AI文案创造力。这或许是因为指定思维链模式约束了AI模型的内在创造力空间，从侧面印证了创造力在原创性方面存在内在结构。

智能体化：2025年AI的爆发元年

AI Agent是一种能够自主感知环境、制定决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。2025年，AI大模型向AI Agent进化，谷歌数据显示AI Agent的全球搜索量自2025年初开始激增，增幅达1088%。

与传统AI模型相比，AI智能体具备四大差异化能力：记忆能力（短期/长期记忆，保留上下文）、主动性（主动规划多步骤任务并执行）、工具使用（调用API、操作系统、硬件等外部工具）、应用场景（多任务协作而非单任务处理）。

2025年中国市场中企业级营销智能体进入爆发增长期，整合企业营销数据及外部专业数据源，既是企业AI数据专员，也是每个人的工作助理。明略科技的DeepMiner智能体即为典型代表，覆盖营销文案生成、行业热点追踪、产品培训文档、客户访谈问题、RFP标书应答等全场景。

AI幻觉：企业应用的重要障碍

AI幻觉指生成式人工智能在缺乏准确依据时，因模型缺陷、数据局限性或算法偏差，生成看似合理但实际错误或虚构的内容。清华大学沈阳团队2025年2月的测试显示，多个热门大模型的幻觉率超过20%。Vectara公司2025年2月的评测显示，主流模型在文本摘要任务中的幻觉率差异显著：Google Gemini 2.0 Flash最低（0.7%），而国产Qwen模型高达3%。

解决AI幻觉需要技术与流程双管齐下：技术优化包括检索增强生成（整合权威知识库）、多模态协同验证、微调与强化学习；数据与流程管理包括数据质量管控、三阶审核机制（机器预筛→专家复核→业务终审）。核心原则是：用事实性数据解决幻觉，以真实性、代表性、时效性为数据选用标准。

AI的局限与偏见：被忽视的"社会性存在"

2024年7月发表于Science Advance的论文发现，生成式AI让个体创造力提升，但会让集体新颖性降低——作家个人的创作能力提高了，但总体上产生新颖内容的范围变窄了。2025年的最新研究还发现，工作中使用AI工具的员工更容易受到同事和经理对其能力和动机的负面评价：更懒惰、能力更差、不那么勤奋、更容易被取代、不那么独立且缺乏自信。

AI系统可能存在偏见，并且因与人类互动而放大偏见。当人们意识到被AI评估时，会显著增强分析性特质的呈现，弱化直觉与情感表达，这种"策略性自我呈现"可能掩盖真实特质，导致组织错配风险。

第二部分：AIGD营销决策篇——从效率到效果的质变

AIGD：AI生成决策的新范式

AIGD（AI-Generated Decision）指将经典营销方法理论与新AI技术工具融合，并基于数据进行模拟来提升决策效率和效果的过程。其核心特征包括自动化（减少人工干预）、智能化（基于数据驱动的智能推理）、个性化（针对不同场景定制决策方案）、实时性（动态响应市场变化）、可解释（提供决策逻辑和依据）。

当AIGC使营销供给侧巨大而庞杂时，对需求方的决策能力要求更高。企业必须构建营销决策体系，把经典营销方法理论与新AI技术工具融合，包括经典方法（AI决策可匹配的思维链）、提升决策的效率工具（或智能体），以及验证方法。

消费者决策向AI转移：Marketing To AI

AI已从工具进化为媒体生态的核心基础设施，媒体的智能化程度决定未来媒体的竞争力。研究预测，2024年美国和欧洲市场的谷歌搜索中，将有近60%的用户搜索后不再进一步点击网站——原因是AI的Overview功能可直接抓取网页内容，给出提炼后的答案，形成"零点击搜索"的新习惯。

CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示，截至2024年12月，使用过生成式AI的用户达2.49亿人，占整体人口的17.7%。年轻用户（20-29岁）使用率40.5%，高学历用户（大专以上）使用率44.0%。凯捷咨询数据显示，68%消费者在2024年根据AI推荐完成购买，较前一年增长16%。

影响消费者，先从影响AI开始。AI推荐内容的核心逻辑是优先抓取"权威、可信、精准、差异化"内容：权威信源大于普通信源，专业性大于非专业，结构化大于单点或分散信息，文字大于图片大于视频，问答大于描述。

企业开展对AI的营销行动包括三个步骤：AI认知评估（多维度评估品牌在主流AI上的认知情况）、AI认知策略（基于评估结果产出建议策略）、AI认知优化（从AI信息源入手，注入准备好的品牌内容）。明略科技从2025年4月开始按行业发布"品牌AI认知榜单"，为营销行业提供"AI认知表现评估"的标准尺子。

企业营销决策框架：三层决策的动态协同

借鉴复旦大学管理学院市场营销系的"营销管理流程框架"，报告梳理出16个重要营销决策任务，分为三个层次：

战略层决策包括环境分析、客户分析、竞争分析、合作者分析、公司分析，解决"做什么生意""以何方式参与竞争"的问题，常用思维链包括SWOT分析、PESTEL模型、波士顿矩阵。

定位层决策包括目标市场、价值主张、品牌定位，解决"为谁创造价值""创造何种差异化价值"的问题，常用思维链包括STP模型、价值定位画布。

运营层决策包括产品/服务策略、价格/激励策略、渠道/分销策略、沟通/媒体策略、客户关系管理、营销计划制订与实施、评估与调整、营销组织管理，解决"如何高效交付价值""如何持续优化"的问题，常用思维链包括A/B测试、KANO模型。

三层决策之间存在自上而下的决策传导与自下而上的反馈迭代：战略层明确赛道与商业模式，定位层定位客群和独有价值，运营层执行具体打法并不断优化；同时运营层反映数据和问题，定位层重新审视策略合理性，战略层做出调整。

人智协作的六步流程

生成式营销中，各类营销决策可通过通用的六步流程实现：明确工作任务（提出整体目标、确认各步骤子目标）、匹配思维链（分析任务问题、匹配合适的模型方法、建议需用到的AI工具）、规划行动（依据思维链规划工作行动方案、输出步骤、分解子目标）、信息数据汇集（采集公开数据/信息、提出自有信息/数据要求、提出定制/付费数据方案）、协作洞察（提炼分析信息与数据、按目标分析输出结论、设计和可视化产出关键交付物）、验证优化（设计和执行验证方案、提供流程优化建议）。

企业工作流：思维链与AI智能体的结合

思维链（Chain of Thoughts）是将复杂问题分解为逻辑连贯的中间推理步骤，通过逐步推理得出最终结论的思考过程。人工智能模型中的思维链是大模型涌现的独特能力——人们在训练时并未预设，但发现以"Let's think step by step"开头提问，AI会自动分解问题为多个步骤逐步解决。

AI营销决策企业工作流的核心架构包括：营销任务输入→问题Agent自动分析→确定思维链（模型/方法+工具）→信息数据汇集（内部自有+外部公开）→定制数据（消费者/专家反馈）→验证优化。其中MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是专为大语言模型应用设计的开放协议，如同AI领域的"USB-C接口"，解决传统API插件集成中的多协议适配、高开发成本等问题。

营销决策效果验证：AI智能体的多重角色

2024年11月斯坦福大学、华盛顿大学与Google DeepMind的研究团队发布的《Generative Agent Simulations of 1,000 People》，通过深度访谈+大语言模型构建高保真"数字人"智能体，精准预测个体在政策、社会实验中的行为，准确率高达85%。

AI可作为不同专业背景的主持人发起访谈，作为不同职业身份的消费者接受访谈，扮演不同地域/语言/性别/年龄的消费者回答问卷。明略科技依托超图多模态大语言模型开发的AdEff创意测评产品，以10年神经营销学广告研究的真人测试素材为训练基础，15分钟完成创意评估和建议输出，预测得分与真人样本测试的广告平均分相关系数达0.89，证明预测效果与真人样本高度一致。

第三部分：AI实践营销案例篇——八大行业的深度洞察

2025消费品行业AI应用四大趋势

战略指引，高层推动：AI已成为建立企业级竞争力的高层战略，众多企业2025年及未来的战略规划中，AI占据重要位置，高层管理者积极推动AI战略的实施。

生态建设，开放合作：消费品企业通过整合外部技术公司的服务来建设自身垂直领域的能力，与平台、大模型公司、技术服务商合作是企业的通行方法，2025年涌现大量战略合作和生态开放的事件。

全局贯通，全链整合：AI应用实现从研发-生产-渠道-营销-服务的全链贯通，营销只是其中易于切入的一环，向前AI优化生产和渠道管理，向后AI完成客户服务与运营的闭环，互相促进，互相影响。

组织升级，人才变革：AI促进企业组织升级，员工培训-流程改造-辅助决策，高层AI决策+中层AI管理+基层AI办公已成趋势，组织中因AI发生的结构变化增多，出现AI岗位、AI实验室、AI部门、AI高管等。

食品饮料行业：AI规模快速增长，应用向全产业链拓展

人工智能正在给食品饮料行业带来全新变化，行业AI规模高速增长。市场分析机构数据显示，2020年食品饮料市场的AI规模为30.7亿美元，预计2026年达299.4亿美元，复合年均增长率超45.8%。

蒙牛以"数智化双飞轮3.0战略"为核心，2025年AI技术已深度融入全产业链各环节。全球首个营养健康领域模型MENGNIU.GPT及"WOW健康"平台为用户提供个性化营养健康服务；"营销魔盒"基于产品特性自动生成营销素材；"AI投手"支持不同业务目标的智能化投放流程；宁夏工厂成为中国乳业首家"灯塔工厂"，人均效能提升20倍，100人创造100亿年产值。

伊利加快部署生成式人工智能能力，构建全新智能体平台YILI-Agent。巴黎奥运期间用AI生成限定款"功夫装"包装成为爆款；构建数字人家族参与直播、知识科普；与益普索联合开发GenAI智能测试大模型，广告测试从2-3周缩短至T+1天，成本降低80%以上。

王老吉2024年3月成立AI实验室，聚焦AI数字人、AI音乐、AI出图、AI文案等前沿板块。2024-2025年春节基于"AI+消费者角色+创意+场景"的美图AI创意营销范式，构建深度绑定新春文化母体的营销；2025春节携手百度构建"品牌专属智能体"春运场景智能交互，响应超350万次。

美妆个护行业：从"成分叙事"到"科技赋能"

预计2030年全球AI美容化妆品市场规模将达到133.4亿美元，2021年至2030年复合年增长率高达19.7%。行业正经历从"成分叙事"到"科技赋能"的范式转换。

欧莱雅以Beauty Tech为核心，制定七个"值得信赖的人工智能准则"指导AI系统的开发、部署和使用。CREAITECH实验室利用AI模型自动生成符合品牌调性的多地区营销素材；虚拟美容顾问Beauty Genius依托百年产品数据库，通过用户自拍/问答提供个性化护肤方案；与IBM合作开发全球首个化妆品配方AI基础模型，目标是缩短产品开发周期40%-60%。

珀莱雅2025年4月提出"双十战略"，AI成为未来十年的战略之一，设置公司历史上首位CDO（首席数字官）。应用AI细分用户颗粒度，实现个性化产品推荐和广告投放；构建"让数据说话"的智能决策平台，建立以ROI为导向的"数字化价值评估体系"；5G智能工厂项目成功入选国家药监局"智联共治典型案例"。

汽车行业：智能线索管理与用户终身化运营

在存量竞争与获客成本攀升的双重压力下，AI正重塑汽车企业营销工作的核心环节。乘用车市场线索运营成本在过去四年增加了35%，但线索转化率却下降了14%。

AI驱动的线索管理智能化实现从粗放获取到全周期运营：线索的动态评级通过AI智能识别低意向用户转为高潜客时的行为；冷线索的激活基于战败用户行为特征建模；线索数据的跨域复用实现集团级的线索流转。渠道与内容重构从流量依赖转向精准触达：AI内容生产从主机厂到经销商账号矩阵自动生成素材；线下渠道门店智慧化通过AI+热力图智能分析客户LBS动向。

长安汽车合作深演智能建设新营销线索中心，全面贯通线索汇聚、清洗、评级、下发、培育、复用能力，线索清洗环节用AI语音机器人与AI大模型应用进行线索"提纯"，月平均减少1000+小时的低效率人力投入。

东风奕派召开全球首场AI共创产品发布会，以蓝色光标自研营销行业模型BlueAI及多个自研营销AI Agent为驱动引擎，贯穿策划、创意、执行、传播各阶段，团队仅用1.5个月完成25分钟AI上市视频，相比以前CG制作工期缩减了60%时间。

酒业：智能酿造与沉浸式文化体验

研究数据显示78%的白酒企业已开始布局AI应用，但仅有23%真正实现了技术与业务场景的深度耦合。头部企业在引领数智化的转型。

AI融入传统工艺实现智能酿造：古井贡酒"1+2+6+N"智能生产体系，灌装车间在线控制、数据自动采集、AI质检、自动赋码；茅台引入工业互联网和AI技术通过仪器进行菌群研究；泸州老窖的智能包装中心运用AI智能新一代智能制造技术，平均生产速度可达15000瓶。

重塑白酒渠道，AI+数据共驱私域：头部酒企私域销售贡献率已达70%，而传统经销网络仅占30%份额。AI分析消费行为数据，实现从粗放式推广到个性化服务的跨越。

洋河梦之蓝M6+联合百度智能体，通过数字人NPC"梦小蓝"、AIGC视频、元宇宙空间三大载体，实现品牌与中国航天战略合作的深度绑定。对话式科普H5"逐梦苍穹"中，AIGC技术打造数字生命NPC，为用户生成个性化航天科普内容，发放"空间站门票"，引导用户收集火箭组件，点亮梦之蓝火箭。

古井贡酒携手百度APP，以文心大模型为背景的品牌智能体上线，开启白酒行业首次"生成式AI"的品牌营销传播。用户在百度APP输入任何关键词即可触发智能体页面，获取准确的品牌信息和产品知识，智能体会主动与其进行多轮对话，帮助挑选最适合的产品，解答关于酒品的任何问题，甚至推荐搭配食物或用作礼品的场景。

餐饮零售行业：前端智能运营与后端供应链赋能

2025年百胜全球推广智能后厨管理系统后，麦当劳宣布投入2.4亿美元升级AI点餐系统。行业AI应用已进入"深度场景化"阶段：前厅的智能化提效、后厨与供应链的自动化运营优化、面向消费者的全渠道营销构成AI驱动增长的三大核心。

后端供货自动化方面，AI加持的厨房管理系统渗透率不断提升，可以实时监测食材库存、优化烹饪流程，食材浪费率降低15%-20%。AI预测系统通过销量预测实现库存周转率提升。线下AI选址提升选址效率和成功率。

前端场域智能化方面，日本300家全家便利店部署NVIDIA AI驱动补货机器人，内置多个AI模型用于确定饮料货架位置、异常检测、识别货架区域数量不足。餐饮企业纷纷部署智能点餐系统，通过语音/图像识别、服务机器人提升效率。

百胜中国2025年3月高盛与摩根大通相继发布中国AI投资组合名单，餐饮企业百胜中国赫然在列。从"农田到餐桌"的全链路AI应用，打造"消费者反馈闭环"、"一线赋能闭环"、"生态协同闭环"的新餐饮生态。2025年6月发布首个向餐厅营运的智能体Q睿，深度融合生成式AI、物联网、大数据技术，通过穿戴式装备与智能体全语音交互系统的协同，革新一线营运体验。

绝味鸭脖2023年启动AI驱动增长战略，2024年与腾讯智慧零售达成战略合作，推出三大AI应用：AI点餐智能体"小火鸭"融合私域会员消费数据，既能个性化推荐又能陪你唠嗑，使用次数超过100万次；AI店长智能体汇聚上千位金牌店长的14.3万条实战经验，日均为4万名店员提供运营指导；AI会员智能体打通数据、内容与情绪之间的桥梁，实现"万人千面"的精准营销，活动内容点击率提升超40%，转化率提升25%。

鞋服行业：辅助设计、销量预测与虚拟试穿

预计2028年全球AI时尚市场规模将达到49.5亿美元。设计端（AI生成图案/版型）、营销端（虚拟试衣、个性化推荐）技术趋于成熟，但生产端的智能制造仍处于初步阶段。

波司登从2021年开始打造人工智能创新应用实验室，形成垂直领域的AI大模型"BSD.AI美学大脑"，实现从设计构思到虚拟成衣交付的全流程数字化闭环。2024年有8款借助AI智能生成的花型和9款成衣推向市场，首款由AI智能设计落地的产品——波司登单壳冲锋衣量产落地，头样开发时间从100天缩短至27天，全年订货量达10.5万件，成为当季爆款。

宁波春禾时装"LINKHANDAI"平台接入中国移动开发的九天大模型，将"LINKHANDAI"平台与MES、ERP、WMS等深度集成，实现从设计到生产全链路数字化。设计周期从3-5天压缩至数秒，AI自动生成的样衣设计减少了90%以上的打样次数，2024年节省打样成本超千万元。

家电数码行业：智能产品与商业模式转型

全球智能家居市场规模突破1.5万亿美元门槛，中国以26.8%的年复合增长率成为核心战场。生成式AI与大模型技术加速落地，推动家电从"被动执行指令"升级为"主动理解需求"。

AI成为产品标配，头部企业纷纷推出自研AI大模型：海尔HomeGPT、长虹云帆AI大模型实现家电主动感知、个性服务和设备协同。商业模式从"硬件销售"转向"硬件+服务订阅"：DeepSeek接入家电后按服务分级收费，AI客服、家庭助手成为标配，服务从被动响应转向主动预判。

美的2025年3月发布全新AI家庭助手Smart Home Agent，小美AI作为控制家电家居产品及场景的对话式交互入口，既可快速生成场景，降低全屋智能家电家居融合控制的门槛，还有海量的行业垂直知识库，覆盖家电百科、设备购买、使用、售后等知识，深度融合DeepSeek R1深度思考模型能力后，各类日常疑问均能快速便捷给出解决方案。

海尔AI数据云交互平台发挥重要作用，捕捉到用户对暖色调冰箱外观的需求线索后，设计人员前往新疆江布拉克拍摄300组不同的麦浪颜色照片，最终采用用户呼声最高的日出时分麦浪颜色作为冰箱主色调，网友根据"风吹麦浪"的感觉给新品取名为"麦浪"。新品上市后大受欢迎，半年里经历了3次迭代。

网络科技与数字媒体行业：多角色玩家入场竞争

"网络科技与数字媒体"作为AI供给行业，呈现多角色玩家入场竞争、C端与B端服务模式分化的特征。

To C内容媒体方面，AI技术在节目、短片、音视频等生产环节发挥重要作用。2024年央视网的AI文旅宣传片《AI我中华》和AI MV《出坑看世界之兵马俑巴黎奇遇记》，上海广电AIGC公益广告《因AI向善》，芒果TV真人秀节目《城市捉迷藏》的AI宣传海报等，均体现了AI对内容生产的深度赋能。

To B流量平台方面，AI在商业化中支持对企业和商家的服务。流量平台都推出供广告主使用的AI内容生成、AI智投、AI运营等工具。2024年京东升级"春晓计划"，推出AI全能服务包助力商家开店；阿里妈妈推出品牌展示与试衣消费于一体的互动AI平台LOOKIE。

To B人工智能技术企业方面，大量技术公司进入AI赛道，希望通过AI探索新业务机会和增长曲线。开发基础大模型和通用AI平台的企业包括互联网巨头的百度、阿里、字节、腾讯，垂直领域的讯飞和华为；大模型新锐玩家包括深度求索（DeepSeek）、月之暗面（KIMI）等；营销智能领域包括明略科技、深演智能、神策数据、一叶智能、硅基智能等。

结语：生成式营销的未来图景

生成式营销新范式中，AI绝非是取代人类的对手，而是释放人类高阶创造力的助手——前提是我们能理性认知其边界，善用其禀赋。

从AIGC到AIGD，营销产业正在经历从"效率提升"到"效果保障"的质变。2025年的五大行动指引清晰勾勒出未来方向：Marketing to AI（抢占AI认知的流量红利，开展对AI的营销行动）、从AIGC到AIGD（用AI决策保障生成的效果，AI生成与AI测评协同）、洞察-验证（AI模拟消费者成为智能体样本，基于AI的营销决策效果验证）、企业级营销智能体（整合企业营销数据，定制企业级营销智能体）、AI in Marketing Decisions（构建企业营销决策新工作流：任务-思维链-AI工具）。

在这场永不停歇的技术风暴中，唯有勇于探索、理性前行的营销实践者，才能驾驭AI技术、穿越新周期，共同推动产业的有序进化。

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