独家对话百度智能云：AI Agent如何为中小商家，找到确定性流量

百度智能云智能营销产品部总经理石峥

流量红利消失后，中小商家陷入了一个“恒定”的难题：如何在成本收益的公式里精打细算，确保获得正向的ROI。

过去靠投放能换来自然增长，现在每一次投放的ROI几乎逼近1。商家在参加完投放活动后，算一下账脸都绿了。亏损越来越多，盈利变得越来越困难。

这个双十一显得尤为重要。AI 全面入局，拥有万亿参数量的大模型，从用户意图识别、内容生成、商品获客、线索转化上带来全新体验，多家电商平台、大厂商，甚至第三方营销工具也推出数字人、智能客服AI 搜索等工具，为中小商家提效。

对商家而言，过去靠经验、靠人算，现在靠数据、靠模型推理。从粗放增长，转向全链条管理获得增量，成了AI重构电商的起点。

行业里想看到AI 在传统业务里大幅落地的新场景，从模型工具讲故事过渡到好用、能扛KPI。

只是市面上产品同质化严重，商家的感受是，每天登门拜访的AI应用厂商眼花缭乱。在技术不断推陈出新中，商家该如何决策，实现利益最大化？

这不仅是留给商家的问题，也是留给营销服务商的核心难题。

我们和百度智能云智能营销产品部总经理石峥、副总经理张红光，创新产品负责人陈凌云以及多位深度参与者聊了聊2025年百度智能云营销，这个离钱最近的场景，有了AI 技术赋能后，如何深入行业，不断拓展边界。

今年3月，百度智能云下的数字人和智能客服两大产品线，合并成百度智能云智能营销产品部。这个部门依赖十余年的数字人技术和对话技术沉淀经验，在不到半年时间相继推出了视频内容创作平台Keevx和内容运营数字员工，定位到营销领域最易落地的场景——内容营销蓄客、获客和用户洞察分析。

在数字人技术上，相比传统人脸建模只有几十个控制点（如眉、眼、嘴角），百度高精度的3D数字人人脸建模可以实现上千个维度控制。

石峥告诉我们，这只能说明百度技术具有非常大的优势，但在实际落地中，更具挑战的是技术和商家场景的适配。系统稳定性、成本和拟真程度同等重要。

从原本的大客户定制方案路线，拓展到向中小企业甚至C端用户服务新路线，百度智能云选择两条腿走路。

面对SaaS行业盈利困难的质疑，石峥说，他们并不仅仅追求SaaS软件的单点高利润，眼下考虑的更是借助这些SaaS工具，快速规模化覆盖市场，培育未来的客户生态。这些SaaS工具可以带来“上云”后的更多其他回报。

以下是《白鲸实验室》和百度智能云智能营销产品部石峥、张红光、陈凌云的对话：

01

离钱最近的场景

问：现在AI 席卷各行各业，自身不确定性也在加大，作为大厂，你们是怎么看这种趋势？

百度智能云：百花齐放对行业是好事儿，大家涌入AI 赛道，可能会有一些泡沫。但是泡沫对行业也不是绝对的坏事，正因为有泡沫，才能引起大家的关注，吸引更多的人才。

问：今年以来，AI 环境变化很快，无论是大厂还是初创公司，都在抓时间，赶窗口，你们也有紧迫性吗？

百度智能云：肯定有，我们智能营销团队是今年三月份左右成立的。实际上，是把原来的几条业务线，数字人团队和智能客服的团队合并在一起，组建智能营销部门。

这个调整改变了原来的产品线划分方式，而按客户场景划分，根本目的是为了打破产品壁垒，围绕客户的营销全旅程提供端到端的AI解决方案。调整后，我们可以更高效地整合技术能力，为客户提供营销内容生成、智能互动、数据洞察等一体化服务，帮助客户实现真正的全域智能营销。

效果也很明显。因为智能客服（对话机器人技术）、数字人技术都有很长的积淀，组合后产生了一加一大于二的效果。在营销场景上，将对话技术和数字人的能力结合，数字员工很快就推出来了。

组织内部也做出相应调整，因为AI coding工具的便利，包括百度自身的文心快码，一个研发可以cover全链条的测试，不再像以往水平分工，开发完成交给测试、然后再部署，而是开发完的同时，测试和部署也同步完成了，大大提升效率。

问：今年8月，你们曾说营销领域是AI Agent最容易落地的场景，这个怎么理解？

百度智能云：过去几年，大家还停留在买一个AI工具或AI 能力服务，讲漂亮故事的阶段，现在AI Agent落地后，是真的能让客户看到实际效果，直接帮助转化成钱。因为营销能最终为客户提高转化率，扩大收入增量，离钱最近，也因此最容易落地。

02

数字人同质化很严重，商家很难选

问：很多电商商家很苦恼，因为每天都有好多数字人厂商包括讯飞、百度、阿里、京东、腾讯，价格战也越来越汹涌，商家怎么选？

百度智能云：百度做数字人业务，已经九年了。数字人确实有很多品类。从技术上，我们会分为3D数字人、2D数字人，电商直播这基本上都是2D数字人，3D很少。

现在市面上同质化的，主要是2D的这种小样本数字人。几张照片或一段视频做一定的训练，就能生成在一定范围内可用的数字人。成本随着AI技术的普及，也完全打下来了。直接说“123、321”之类的简单视频素材，就能训练出来一个数字人，现在基本上你说任何文本的素材，都能生成数字人去带货直播。

这个技术已经非常成熟。实现一个60分或者70分的数字人，这个层面同质化确实很严重。如果用一些开源的大模型拼凑，也能达到相似效果，外行人确实看不出来，但如果想要把数字人可控性和适用性做的更好，这里面对全栈的可控性要求就会更高了。具备全栈技术的厂商实际上会更有优势。

问：和以往数字人相比，AI大模型给数字人带来的新体验是什么？

百度智能云：除了过去说的对内容语音的实时翻译能力，最关键的就是现在对数字人的口型和肢体的驱动。十分钟的素材，如果把中文变成西班牙语，它的语调、截断、口型完全不一样。原来没有相应AI技术时，只是把音轨变成西班牙语，一看就是假的。

现在的技术在这些细节上已经很深入了。比如一句话用西班牙语怎么说，怎么截断，截断后口型是什么样的，大模型可以很丝滑地将细节优化。

问：市面上很多时候看到数字人，我们很容易识别出“一眼假”，这里面百度是如何确保更真实的？

百度智能云：一眼假，我觉得还是技术没到家。一眼假通常要么是像素很低、卡顿，或者数字人的行为动作比较固定，声音很机械等，一眼假的细节不一样。

百度做搜索引擎起家的，对自然语言处理有很深的积淀。最近发了一个端到端语音语言大模型，能降低时延，拟人度会更高。

市面上的一些数字人直播很难对话，我们现在的一个突破是，可以实时交流，时延很低，能保证像真人面对面交流一样。所以不会出现一眼假，至少可能聊到几分钟后可能才发现是数字人，如果后续技术沉淀，可能需要聊到1个小时甚至更久才能发现是数字人。

问：这里技术上的难点是什么？

百度智能云：以端到端语音语言大模型为例，以前技术是ASR，先语音识别识别出文字，再输入到模型里，模型输出文本后，再转给TTS（语音合成）。这个流程分三步，每一步都不能达到百分百，如果每一步准确度为90%。最终结果可能只有70、80%的样子，大打折扣。

现在直接是语音端到端，一段语音进，一段语音出。这个好处在于它中间的级联错误没有了，而且语音表达的情绪也能预测出来。比如说，表达一个生气或者惊喜的文本，预测出相应语调，这就已经很难了，我相信国内都没有几家能做出来的。

后续还要配合上人面部表情，口型，根据文本再去拟合，这些都非常有技术含量。

问：之前，你们有提到从技术上可以实现面部锁定1000多块肌肉，听起来很震惊，但为什么现实看到的案例里，这样的面部变化感受并不强烈？

百度智能云：稍作澄清，之前所提到的“上千个控制维度”，指的是通过我们自研的4D扫描技术，对面部细微动作进行高精度数据采集和复现的控制维度数量，而非直接对应人体面部的生理肌肉数量。

这项技术为我们提供了影视级的表情表达能力，让数字人变得更加真实。在实际落地中，我们发现，数字人在服务答疑、业务办理等高并发、强交互的业务场景里非常适用，因为这类场景的用户更关注信息的准确性、响应速度和任务完成效率。

所以我们也会更务实一些，优先保障交互流程的绝对流畅和系统稳定，而非过度追求面部表情的极致实时渲染。这是确保为客户带来明确、可衡量的业务价值。

问：现场看到一位主播数字人的对话，如果从用户的视角来看，还是让人觉得脸型和嘴形很明显是AI人，这样的数字人在真正落地时会让人觉得不够真实，影响转化吗？

百度智能云：数字人的"真实感"确实会部分影响到用户体验，但真正影响业务效果的关键，在于数字人能否在具体场景中稳定、高效地解决实际问题。

以东航数字员工为例，在机票查询、宠物托运等业务场景中，用户最关心的是响应速度和解答准确性。这些功能型场景的核心价值在于提供标准化、高可用的服务支持，而非追求极致的拟真度。

行业里，数字人在口型、微表情等细节方面仍有提升空间，我们也会持续迭代数字人技术，优化交互体验，在保证业务稳定性的基础上，为用户带来更优质、更拟真的服务体验。

03

数字员工，每月帮客户节省40万元

问：你们有推出8位数字员工，据了解偏交互型数字员工刚刚上线3个月，有100个客户接入，这个结果有超出预期吗？

百度智能云：这个发展速度，确实超出了我们当时的预期。这也说明，企业对能够深度互动，而非仅完成简单问答的“数字员工”有显著需求。

与传统客服机器人不同，我们上线的交互型数字员工，能够模拟真人交互行为，例如主动引导对话，理解复杂意图，甚至进行情感回应。

目前，数字员工已在教育、电商、企业服务等多个领域快速落地。客户选择的关键因素是一方面，在促销季、咨询高峰等场景下显著缓解人工压力；另一方面，数字员工自然流畅的交互体验有助于提升用户满意度与转化率。

问：在真实的落地过程中，例如汽车销售类的数字员工和普通的员工，相比来说，综合能力上你们会打多少分？

百度智能云：我们自己打分的话，应该会给自己打的偏高。（笑）通常情况下，会有一个非常明确的交付标准。跟真人对齐后，回复的可用度达到多少，响应的时延，有一个测试集。

测试集里，比如说有1000个问题，用数字员工接待，最后输出的结果人再来评估可行性达到多少。不同的客户要求不一样。有的业务场景，对准确度要求相对宽松，有的业务像金融理财，对准确度要求非常高。

整体上来说的话，上万个问题的测试里，我们的准确度能达到93%，在行业里是领先的。

问：目前，大家都在提通过AI降本增效，从百度云这边来看，你们观察到AI 落地上给这些公司带来效益如何？

百度智能云：我觉得我们服务的这些头部客户，收益还都是明确评估可量化的。就比如百胜中国旗下的肯德基、必胜客连锁店，它使用我们的智能客服做接待。这个是很容易量化的，可用度提高多少，替代了多少人力，以及转化有几个点的提升，客户最终为这个东西买单，就说明能算得清楚账。

问：和真人相比，能提升几个点？

百度智能云：使用了智能客服的百胜，每天可以节约1.5万元的成本，尤其是疯狂星期四（打折），涌入大量的订单，根本接待不过来，对客服需求大量提升，数字员工正是很好的适用场景。

我们自己的电销也在用智能外呼，从一些沉睡线索激活率上看，能有五个点的增长，这里边不是说和人工相比，AI提升五个点。而是说在一些人工很难涉入的地方，使用AI，能带来效率提升。

问：百胜中国下面的肯德基、必胜客连锁店，接入智能客服这样的数字员工，完全可以不用在疯狂星期四再招临时工了，这个案例听起来很有意思。能展开讲讲你们当时拓客的故事吗？以及这个案例客户反馈如何？

百度智能云：百胜中国作为中国规模最大的餐饮企业，运营着16000多家门店，也是百度智能云客悦智能客服业务最早的一批客户。百胜中国的在高峰期，客服系统面临咨询量激增、用户意图复杂、人力资源紧张等挑战，亟需一种更智能、可扩展的解决方案。

后续我们为百胜构建了覆盖全渠道的AI服务能力。在百盛官方App、微信小程序等，都接入百度智能云客悦智能客服。

问：咱们推出数字员工，之后目标是什么？

百度智能云：我们现在主要是扩品类，现在服务的客户做的比较好的，金融、教育、汽车，还有电商，我们希望把这个品类扩得更广。

另外一个是不断扩展行业生命周期，现在做获客，转化，客服，然后再做洞察和分析。比如一场直播结束后帮助你复盘，一通电话下来给你去洞察用户痛点或者吐槽点等。

04

“帮助卖家出海拿到确定性流量”

问：商家出海会有一个痛点，就是如何推广介绍产品，什么样的视频内容更受欢迎，你们有没有解决方案？

百度智能云：我们刚推出产品Keevx（数字人与大模型加持的营销内容创作平台），它主要是服务于国内出海卖家及海外原生卖家。中国供应链是有出海优势的。但很难了解海外当地的文化，什么内容在当地容易火，什么样的广告更容易出ROI。

我们提供了一个爆款复刻的能力。首先是帮助卖家发现爆款，看见全网的热点内容，然后利用AI做拆解分析，这则爆款内容的卖点、目标人群、脚本结构，客户轻松get到这个东西它火爆背后的原因。

我们还能进一步做复刻，客户自己的素材填上去，直接复用爆款样品的脚本或者复用里面元素，生成一条客户自身产品的内容，再发出去。就是帮助卖家拿到一个确定性的流量。

问：这种营销复刻能力，一些创业者也在做，大厂入局后，是不是更加挤压了它们的机会？

百度智能云：如果单纯比模型能力和数据，创业者可能确实不一定有优势，但如果创业者能基于某个垂直场景做的更深入，有更深的行业认知，也是有机会的。

问：对许多中小卖家而言，Keevx相比市面上的AI 内容营销工具，能提供多大帮助？

百度智能云：现在Keevx主要有几类业务，一类是能提供178个地区的语种能力，精准复刻口型，像母语一样流畅，极大降低内容制作门槛，这帮助许多没有语言能力的中小卖家，解决了足不出户，低成本就可以让品牌、产品传播到海外。

第二类是大模型的加入，还让内容可以快速复制和规模化，不仅实现日更，生成的视频时长也可以更长，好比人类社会从农业时代突然进入了工业时代，内容效率提升非常快。

问：阿里的速卖通也有类似针对海外的创作平台，百度跟他们的差异化在哪？

百度智能云：我们最大的差异在于，速卖通只服务于自家平台上的卖家。但是商家做生意，通常会铺很多平台，比如亚马逊独立站。中国的这种出海卖家特别多，仅杭州这边，我记得应该是有6.3万亚马逊卖家。

我们其实是能够帮助商家洞察同一条内容在不同平台上的趋势。比如这条广告现在在哪些平台上投放，Facebook还是Instagram，通过更深入数据能够帮助卖家分析。

还有一个核心优势是，通过输入店铺商品的链接地址，直接生成一条各国各色皮肤的数字人使用各种语种，表达商品卖点的视频。它会自动抓取评论区内容分析产品的卖点和用户的痛点，生成更有活人感的视频内容。

而且价格可能只有市面上相关工具的一半，Keevx六月底才正式推出，到目前为止已经有超过十万用户了。

问：10月30日的杭州行活动上，你们也提到百度服务大客户比较有经验，中小企业等长尾客户相对薄弱，我们了解到百度智能云现在很多产品倾向也是转向SAAS产品，包括推出数字人、Keevx等SAAS工具，现在SaaS行业普遍盈利困难，你们是怎么考虑的？

百度智能云：我们的核心思路仍然是以客户场景为中心，通过一体化的产品组合与差异化的服务模式，实现商业价值的最大化。

大客户是我们的基本盘，我们通过深度定制化方案（如专属知识库、API深度集成、私有化部署）满足其复杂业务需求。这类项目客单价高，技术壁垒强，构成了我们稳定的收入和利润来源。

现在向长尾客户开拓，主要是提供标准化、SaaS化的产品（如数字员工），主打开箱即用，降低使用门槛。这部分策略的核心不是为了追求单点高利润，是为了快速规模化地覆盖市场，培育未来的客户生态，更注重“云智一体”的整体回报。

问：如何理解“云智一体”的整体回报，SaaS具体盈利模式是什么样的？

百度智能云：单一SaaS工具在当下市场竞争中盈利压力巨大。但是SaaS工具可以拉动云资源基础消耗，实际上，SaaS产品是带动云基础设施，包括计算、存储、网络等资源消耗的强大引擎。

我们通过标准化产品与客户建立起点，逐步拓展至高价值产品服务，实现价值深化。另外推出了Keevx服务于海外本地客户及有出海需求的中国企业，也是因为海外（尤其是北美市场）对AI SaaS类产品的付费意愿与成熟度更高，通过更具国际竞争力的产品模式，探索更健康的SaaS成长路径。

问：这个双十一前，许多AI 原生应用，包括ChatGPT、豆包、文心一言等纷纷“上链接”，会对你们带来冲击吗？

百度智能云：我觉得对我们和卖家都是一个机会。ChatGPT接入shopfy等电商平台以及支付工具，用户在问答的过程中实现一键购物。购物的过程中，商家其实是需要更多服务的。

比如说我今天买部手机，选择哪个品牌，我是需要很多信息来帮我做决策的。智能营销，其实是可以提供更结构化的信息。当消费者提出问题时，就能马上生产出内容，帮用户做更好的消费决策。我们可以成为这种问答过程中提供结果的一部分，帮他做更好的决策。

问：你们可能会和这些聊天机器人合作吗？

百度智能云：我们可能帮助用户更好的被聊天机器人抓取和推荐。比如有用户通过我们的数字能力生成视频，发到小红书、抖音，或者外网上，只要内容做的好，更有可能被推荐到消费者面前。

这些模型像ChatGPT，它其实是切了电商平台本身流量的入口，对它们影响可能比较大。

问：今年双十一被认为是AI重构电商的首年，生成式AI如何重构电商上，你们有观察到什么变化吗？

百度智能云：生成式AI正从三方面重塑电商行业的运营模式。一是内容生产模式上，生成式AI可批量自动化生产营销素材。跨境电商企业体现最明显，完全可以用AI技术，快速生成适配不同地区语言文化背景的商品素材，甚至模特形象、口型都符合当地人特征，有效解决跨国运营中的文化难题。

二是客户服务体验上，智能客服系统有了大模型能力，不再是被动应答，不仅可以可自主处理大部分标准咨询，还能回答得有“人味”，提升用户满意度。

三是运营效率上，企业资源分配逻辑也被重构了。智能外呼系统规模化可实现会员全生命周期的个性化沟通，更精细化的辅助营销策略制定。

撰写｜刘培

编辑｜吴寻

「白鲸实验室」原创文章

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