40万数字人替代真人调研，预测准确率高达95%

三年前，斯坦福大学与谷歌的研究团队联合发布了一篇论文，让整个 AI 圈集体亢奋。

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他们用 ChatGPT 驱动了 25 个各有姓名、职业与性格设定的虚拟角色，让这些角色在一个名为 Smallville 的像素风沙盒世界里自主生活：起床、做早饭、上班、在公园散步、与邻居聊天，关系网络随着交互自然生长，甚至有人自发竞选市长、还有人撺掇着策划了一场情人节派对……

（来源：斯坦福小镇）

这些行为没有预置脚本，完全由语言模型在每个时间步骤中实时生成。这项后来被称为"斯坦福小镇"的实验揭示了一种可能：大语言模型在被赋予记忆、反思与规划机制之后，能够涌现出相当程度上近似真实人类的社会行为。而这带来的影响将远超模拟游戏本身。

近日，这支团队的多位核心成员走出校园，把这个思路带进了商业世界。他们创立了一家名为 Simile 的公司，目标不是继续在虚拟小镇里做实验，而是直接替换掉传统市场调研行业的核心工作流。

Simile 的创始团队学术背景极其强大。联合创始人兼首席执行官 Joon Sung Park 是斯坦福大学博士，“斯坦福小镇”论文《生成式智能体：人类行为的交互模拟》（Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior，2024）的共同作者之一；另外两位核心创始人 Michael Bernstein 和 Percy Liang 均为斯坦福教授，各自在斯坦福执教已逾 12 年。

Percy Liang 还是“基础模型”（Foundation Model）这一概念的提出者之一，该术语如今已成为整个 AI 行业的通用语。此外，公司联合创始人还包括 Lainie Yallen，同样具有斯坦福学术背景。目前团队规模依然精干，据公开资料显示在 50 人以内，更接近一支学术实验室的体量，而非成熟的科技公司。

上个月，Simile 正式宣布完成 1 亿美元的 A 轮融资，领投方为知名风险投资机构 Index Ventures，参与方包括 Bain Capital Ventures、A* 和 Hanabi Capital，以及 AI 学界两位极具影响力的人物：斯坦福大学教授、“AI 教母”李飞飞，以及特斯拉前 AI 总监、OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy。

图 | 创始人Joon Sung Park 宣布创立Simile（来源：X）

与此同时，CVS Health（美国最大药房连锁集团之一）的风险投资部门 CVS Health Ventures 也赫然在列， CVS 同时也是 Simile 迄今最重要的商业客户之一。目前，公司估值未予披露。

Simile 的核心产品，是他们所称的“智能体孪生”（Agentic Twin）。简单说，就是基于真实人类的访谈数据、行为记录、消费数据等多维度信息，训练出一个能够模拟该人做决策、表达偏好的 AI 智能体。

这个智能体不是一个静态的用户画像，而是可以被反复"提问"的虚拟个体。你可以向它询问对某个产品设计的看法，测试某条广告语的反应，或者模拟它在某种政策条件下的行为选择。

这套逻辑的商业价值非常清晰：传统市场调研行业的规模约达 1,500 亿美元，依赖大量人工访谈、焦点小组和问卷调查，一个项目走下来往往耗时数月、成本不菲。而 Simile 提供的，是一个"永远在线"的数字人群库。企业可以随时向这个数据库发起查询，问题数量不设上限，不必担心受访者疲劳，也不用等待问卷回收周期。

CVS 的实践，目前是 Simile 最具说服力的案例。据 CVS 企业客户体验与洞察副总裁 Sri Narasimhan 介绍，CVS 的数字孪生智能体系统基于超过 40 万真实用户、合计 290 万条问卷回答构建，这些数据均经过用户知情同意，并叠加了 CVS 自有的第一方数据，包括历史问卷记录和客户服务互动信息。经过校准测试，CVS 发现这套孪生系统在复现已知调研结论方面，准确率高达 95%。

（来源：CVS）

所谓“复现已知结论”，指的是用 AI 孪生体回答过去真实人类已经回答过的问题，再比对结果的吻合程度。这是一种回溯验证方式，衡量的是孪生体的拟真度，而非其预测未来行为的能力，后者要复杂得多，目前也没有公开披露相关数据。CVS 的研究人员也承认，这套系统仍需人工持续介入，用真实用户的回答不断进行回测，并由专业人员负责识别潜在偏差。

Narasimhan 在接受采访时描述了一些具体应用场景：CVS 用数字孪生智能体评估客户对用药指南的依从性，发现人们最普遍的担忧集中在如何联系到药剂师、以及如何管理药品续期这两件事上；他们还用孪生体测试宠物药品的营销话术，发现用户普遍不认为给宠物用药是件麻烦事，反而更在乎能否协调兽医的服务流程。

这类洞察在过去依赖人工访谈，对于难以触达的群体，比如有慢性病的患者、基层医疗提供者等，更是成本极高。

CVS 还透露了下一步计划：将现有的孪生体规模扩展至超过十万个，并在店面布局设计、新品开发等更多决策场景中引入这套工具。Narasimhan 用了一句意味深长的话概括方向："如果我们要持续投入数字孪生智能体，我们对传统市场调研小组的需求就不会像以前那么大了。"

除了 CVS，Simile 还宣布与民调机构 Gallup 达成合作。根据 Gallup 全球执行合伙人 Joe Daly 的说法，双方将向共同客户提供超过 1,000 个 AI 生成的数字孪生体，重点覆盖政策研究、趋势分析、企业调研以及健康、职业满意度等议题。

在定价层面，Simile 向企业客户收取的年费区间为 15 万至数百万美元不等（数据来源：《华尔街日报》），具体金额取决于访问规模与功能深度，细节未作公开披露。这个价格带意味着其当前目标客户仍主要是大型企业，中小型机构是否能够负担，目前尚不明朗。

当然，这些顺畅的商业叙事背后，也存在着值得审视的挑战。市场调研咨询机构 Gartner 的新兴技术分析师 Evan Brown 给出了相对保守的判断：用 AI 孪生体测试营销话术，是这项技术目前最合适的落地场景之一，因为风险相对可控，即便 AI 判断出现偏差，代价也比医疗等高敏感领域小得多。

但他同样明确表示，现阶段 AI 孪生体尚不具备全面取代传统数据采集流程的能力，企业仍然需要持续采集真实人类的第一手数据，而不是完全依赖模拟。

这一点，CVS 本身也是认同的。Narasimhan 强调，公司的研究团队会持续将孪生体的输出与真实用户回应进行比对，任何可能的偏差都需要人工识别和修正。“我们永远不会停止与真实客户的沟通，”他说。这句话，既是对外部质疑的回应，也在一定程度上厘清了孪生体在整个调研体系中的定位——它是一个加速工具和规模化工具，而不是终点。

Simile 并非孤身入场。就在其融资宣布前数周，同赛道的竞争对手 Listen Labs 于 2026 年 1 月完成 6900 万美元的 B 轮融资，估值达 5 亿美元，采取的是另一种路径：用 AI 对真实人类进行大规模访谈，而非构建合成替代品，客户已涵盖微软、Perplexity 等头部企业。

（来源：Listen Labs）

两种方法论的分歧，折射出这个新兴市场目前尚未形成共识的底层争论：模拟人类行为，究竟需要一个多深的真实数据锚点？

Joon Park 在公开场合表达的愿景是：未来 Simile 的客户将需要“多智能体仿真”，即让大量孪生体相互交互，在接近真实世界的环境中模拟更复杂的社会场景。这一愿景与两年前 Smallville 的实验一脉相承，但商业落地的逻辑要务实得多。先从市场调研这个痛点最直接、采购决策最成熟的行业切入，积累数据、打磨准确率、建立信任，再徐图扩展。

从斯坦福实验室里 25 个虚拟小镇居民，到 CVS 正在构建的数十万人规模数字人群库，数量级的跃迁只用了不到两年。第一枪，已经打响了。

1.https://www.wsj.com/cio-journal/can-ai-replace-humans-for-market-research-4f818890?st=ttdgNe&reflink=desktopwebshare_permalink