文 | 孙峰 文 | 孙峰 回顾互联网时代的商业💯逻辑，竞争的核心是“场景心智”。谁能率先在用户心中占领某个高🙌频场景，就能建立入口优势。美团、滴滴、携程等平台的崛起，本质😘上是通过“吃饭”“出行”“旅行”等具体场景获得用户认知，从而🙌形成用户黏性和商业壁垒。互联网企业的扩张路径，往往是先在一个😍核心场景做到极致，再横向拓展到相关场景。 这一逻辑下，😍用户的选择是分散的：点外卖需要一个 App，打车需要另一个 😘App，看房订酒店又是第三个 App。场景之间相对割裂，巨头🙄通过积累更多场景覆盖率，才形成生态级的竞争优势。 AI😡 时代：“角色”崛起 进入 AI 时代，基于大模型的智😁能体正在改变这一竞争逻辑。它们不再只是被动调用的工具，而是逐🙌渐具备人格化、长期陪伴的属性。用户与 AI 的关系，不是“工😁具”与“操作者”，而更像是“角色”与“被服务者”。 于😢是，竞争的核心从“场景心智”转向“角色心智”。谁能率先成为用😊户信任的角色，谁就能天然覆盖多个场景。 C 端案例：过🌟去用户要打开美团订餐、携程订票，而未来只需对 AI 助理说一😂句：“帮我点份午餐”“帮我定周末机票”。助理角色成为第一触点🤗，原本的场景入口退化为供应整合者和后台执行者。场景入口逐渐被🔥角色入口吸收。 B 端案例：过去销售、财务、协🤯作系统各自独立，而未来一个“企业助理”可以自动生成销售预测、🎉提醒合同进度、处理报销流程、甚至起草管理层演讲稿。 😂 C 端案例：过去用户要打开美团订餐、携程订票，而未😢来只需对 AI 助理说一句：“帮我点份午餐”“帮我定周末机票😍”。助理角色成为第一触点，原本的场景入口退化为供应整合者和后🌟台执行者。场景入口逐渐被角色入口吸收。 B 端案例：过🤯去销售、财务、协作系统各自独立，而未来一个“企业助理”可以自😂动生成销售预测、提醒合同进度、处理报销流程、甚至起草管理层演😜讲稿。 AI 角色的崛起，本质上是在“入口逻辑”上的再💯一次重构。 ToC：从单一场景到全能助理 在消费🌟侧，AI 助理有望逐渐替代原本分散的场景型应用。无论是点餐、👏订票、穿搭建议，还是日常健康提醒，都可能通过一个统一的角色完😴成。角色心智的优势在于，它能持续学习用户偏好，提供个性化服务😎，而不是让用户反复切换在不同 App 之间。 更重要的🥳是，角色心智具有“情感属性”。人们不会对一个场景型 App 😅建立情感，但会对一个陪伴自己的 AI 助理产生依赖。这种心理😉认同，使角色心智的壁垒远高于场景心智。 ToB：企业的😅“数字员工”与“虚拟高管” 在企业服务领域，AI 的角😊色化趋势更加显著。企业级 AI 不再只是单点工具，而是在组织❤️中承担越来越具体的“角色”。 展开全文 一、企业😉助理（AI Enterprise Assistant）它可以👏成为全员共享的“数字秘书”： 为销售团队生成客户跟进计😀划； 为人事部门自动处理入职与培训文档； 😉 为管理层随时调取数据报表、分析经营风险。 😉 相比传统软件的单场景应用，企业助理能够跨部门、😁跨流程持续运转，成为组织的中枢角色。 🙌二、数字员工（Digital Employee）很多重复性工😅作将被“数字员工”角色取代。比如： 为销售👏团队生成客户跟进计划； 为人事部门自动处理入职与培训文😂档； 为管理层随时调取数据报表、分析经营风险。 😢相比传统软件的单场景应用，企业助理能够跨部门、跨流程持续运转👏，成为组织的中枢角色。 二、数字员工（Digital 😴Employee）很多重复性工作将被“数字员工”角色取代。比🤔如： 财务 AI 自动审核报销； 客服 😆AI 处理 80% 的用户咨询； 法务 AI 💯起草合同初稿，交由人类律师复核。 数字😍员工不仅提高效率，更通过持续学习实现“越做越好”。与传统外包😜或低端劳动力不同，它不会离职，不会疲劳，还能实时进化。 😂 三、AI CxO（虚拟高管）更具前瞻性的，😀是企业内部出现虚拟高管： 财务 AI 自动🤯审核报销； 客服 AI 处理 80% 的用户咨询； 🤔 法务 AI 起草合同初稿，交由人类律师复核。 数字🤩员工不仅提高效率，更通过持续学习实现“越做越好”。与传统外包😜或低端劳动力不同，它不会离职，不会疲劳，还能实时进化。 😴 三、AI CxO（虚拟高管）更具前瞻性的，是企业内部出现虚🤩拟高管： AI CMO可以根据市场动态和历史投放数据，🤔实时生成广告策略、分配预算，并持续优化 ROI。 🤩 AI CFO可以模拟财务场景，预测现金流风险，帮助企业制💯定融资与投资计划。 甚至未来会有 AI CEO😅助理，通过整合企业内外部数据，辅助甚至主导战略决策。 🤩 AI CMO可以根据市场动态和历史投放数据，实时😆生成广告策略、分配预算，并持续优化 ROI。 AI C🚀FO可以模拟财务场景，预测现金流风险，帮助企业制定融资与投资😴计划。 甚至未来会有 AI CEO助理，通过整合企业内❤️外部数据，辅助甚至主导战略决策。 这些角色一旦被企业采😜纳，就会形成深度绑定，成为组织不可替代的“数字中层与高管力量🎉”。 角色心智的商业意义 角色心智的最大价值在于😘 跨场景迁移能力与信任壁垒： 跨场景迁移：一个 AI 😜助理可以从帮用户订餐，延展到帮用户管健康，再延展到职业建议。🤩企业助理则可以从处理会议纪要扩展到预算预测，天然形成“复利效😢应”。 信任壁垒：一旦用户或企业在心理上认同了🙌某个角色，它就具有强烈的替代成本。换掉一个订餐 App 很容😀易，但换掉一个熟悉你的生活与工作的 AI 助理却很难。 ❤️ 跨场景迁移：一个 AI 助理可以从帮用户订餐，🙄延展到帮用户管健康，再延展到职业建议。企业助理则可以从处理会😜议纪要扩展到预算预测，天然形成“复利效应”。 信任壁垒👍：一旦用户或企业在心理上认同了某个角色，它就具有强烈的替代成😅本。换掉一个订餐 App 很容易，但换掉一个熟悉你的生活与工🙄作的 AI 助理却很难。 这意味着未来的竞争，不再是比😂拼功能的多少，而是谁能在用户或企业的心智中建立起“角色定位”🙄。 结语 互联网时代的入口是场景，AI 时代的入😴口是角色。无论是消费者的个人助理，还是企业的数字员工与 AI🤯 高管，角色心智正在成为新的竞争高地。谁能先一步赢得角色定位❤️，谁就能在未来的产业格局中掌握主动权。返回搜狐，查看更多

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😂研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队😘主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😢推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😴学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😍，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方👏案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🥳域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干🤗预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek💯-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会❤️获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😉eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我❤️验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🤗的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行🚀评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。👏Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤩ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😊尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在🚀论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模🤔型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😊同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 🤩划重点:返回搜狐，查看更多