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特赞科技发布主观世界模型 推出新一代消费者理解AI框架

特赞科技发布主观世界模型 推出新一代消费者理解AI框架

热心网友 时间:2026-06-18
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特赞科技发布主观世界模型(SWM),区别于大模型的语言生成,专注于理解消费者动机与行为。通过四层数据协同建模,结合GEA企业智能体,形成从消费者洞察到品牌策略执行的闭环。已在快消、手机、零食品牌验证,实现产品开发周期压缩、零媒体费用曝光及销量逆势增长。

# 特赞科技正式发布「主观世界模型」:AI如何深度理解消费者内心真实意图

特赞科技(Tezign)近日正式推出了一项颇具前瞻性的技术成果——「主观世界模型」(Subjective World Model,SWM)。这一概念听起来有些抽象,但本质上,它与目前主流大模型的发展路径截然不同:SWM并非为了协助用户撰写文章或处理邮件,而是致力于真正“读懂”一个具体的人——了解消费者为何选择A而非B,为何言语与行为时常不一致。

特赞科技创始人兼CEO范凌对此解释道:“大模型的核心能力是语言生成,而主观世界模型要攻克的是‘理解个体’这一难题——还原一个人如何表达自我、做出决策、并在现实限制下采取行动。两者的训练目标完全不同,因此需要截然不同的数据体系与模型架构。”

特赞科技正式发布「主观世界模型」,推出面向消费者理解的新一代AI基础框架

与大模型的本质差异

过去两年,大模型领域的竞争焦点始终围绕参数规模展开:更大的模型、更多的训练数据、更强的语言生成能力——各方比拼的是“谁的模型更会‘说话’”。大型语言模型(LLM)的训练目标归根结底是对语言统计规律的拟合,通俗来说就是预测“下一个词最可能出现什么”。

然而,SWM的训练目标与此完全不同。它建模的对象并非语言本身,而是语言背后那个真实的个体——具体的人如何表达自己、如何解释自身行为、如何在内心进行价值权衡,以及在现实约束下最终做出怎样的行动。

这一目标需要四个层次、性质各异的数据协同建模:

特赞科技正式发布「主观世界模型」,推出面向消费者理解的新一代AI基础框架

技术路线虽已清晰,但门槛同样显而易见——数据积累的壁垒尤为突出。尤其是叙事层数据,数万小时的一对一深度访谈,这类积累依赖的是时间跨度与专业能力,并非依靠资金就能在短期内复制。

特赞恰好在这一领域具备显著优势。作为一家服务180余家企业客户、60余家财富500强企业的内容AI公司,特赞经过十年持续积累,构建了覆盖消费者研究全链路的数据资产:品牌内容消费行为、用户访谈记录、真实投放效果数据——既有研究深度,又有行业覆盖广度,且经过大量企业真实业务场景的不断验证。

Gartner在2025年发布的《Enterprise Agent Competency》报告中,将特赞列为全球五家代表性厂商之一(与Google、Microsoft、腾讯并列),认可其“以企业上下文为核心、以技能体系为执行”的路径,并指出这是企业AI Agent建设的正确方向。

特赞科技正式发布「主观世界模型」,推出面向消费者理解的新一代AI基础框架

从“理解消费者”到“执行品牌策略”的闭环

SWM解决的是消费者理解层面的问题,但消费者洞察的真正价值能否落地,关键在于能否转化为可执行的业务决策。

特赞GEA(Generative Enterprise Agent)正是承担这一角色的企业级智能体架构。其四层设计——意图层、编排层、技能层、上下文层——能够将洞察转化为可落地的业务行动,覆盖内容生产、产品创新与用户研究三大领域,拥有400余个模块化技能。

SWM输出的消费者洞察,经由GEA的Context System(企业上下文系统)与品牌历史数据、业务规则深度结合,形成从“理解消费者”到“执行品牌策略”的端到端闭环。范凌将这一架构概括为“两个世界模型”:主观世界模型建模消费者,企业上下文模型建模企业自身,两者通过GEA连接,共同驱动智能体在商业场景中做出决策与执行。

特赞科技正式发布「主观世界模型」,推出面向消费者理解的新一代AI基础框架

真实业务验证与量化成果

特赞科技正式发布「主观世界模型」,推出面向消费者理解的新一代AI基础框架

快消品公司 | 产品创新场景 | 从0到70,再从70到100

一家快消品公司将主观世界模型接入了产品创新流程。模型在后台持续运行,采集竞品动态与消费者信号,自动生成产品创意,经过数字用户测试筛选后交由人类团队评估。AI完成了从0到概念雏形的全部工作,团队在此基础上精炼打磨并推向市场。最终结果:产品开发周期从两三个月压缩至三天,自2025年第四季度起产品数量增长了六倍,创新成本降低了80%。

手机品牌 | 社媒增长场景 | 12亿次曝光,零媒体费用

另一家手机品牌基于700种消费者画像生成差异化社交内容,结合注意力模型实现每日自动更新。第一个月便取得了12亿次曝光,且媒体费用为零——你没有看错,零成本。

零食品牌 | 被验证的“意外洞察”

一家头部零食品牌曾陷入增长瓶颈,通过SWM的四层深度分析,团队意外发现消费者购买该产品的核心动机并非口味,而是用于职场社交的“轻量礼赠需求”。这一洞察直接推动产品包装从“家庭装”转向“分享装”,并同步调整营销话术为“职场小确幸”,最终实现季度销量逆势增长37%。

供给侧的AI能力正在趋于收敛——参数规模竞争的边际收益递减,内容生产工具的能力差距正逐步成为行业基准线而非差异化优势。真正的竞争壁垒已经向理解侧转移:对消费者主观世界的建模精度,对具体个体决策逻辑的还原能力。主观世界模型(SWM)的发布,标志着这一方向有了系统性的技术路径——以四层数据协同建模,将“理解人”这一原本难以量化的命题,转化为可训练、可迭代的基础模型能力。对企业智能体(GEA)而言,SWM提供的不仅是数据输入,更是消费者洞察这一稀缺禀赋的系统性来源——这,才是企业AI竞争下半场真正难以复制的起点。

来源:https://www.ithome.com/0/965/027.htm

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