撰文| 吳先之

編輯| 王 潘

“應用才是真正創造價值的，沒有應用，芯片、模型都沒有價值。”

4月25日，百度Create大會上，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏認為，應用與芯片、模型等基建之間的相互作用關系。

尤其是AI技術與智能營銷工具之間，通用大模型在缺乏應用場景中的對話更像是“玩具”，而在大模型驅動下的諸多智能營銷工具才是真正產生價值的環節。

最早實現AI落地應用場景的智能客服，經歷大小廠商推陳出新的產品之下，走得最為深入。

在一眾眼花繚亂的智能營銷應用中，此前模塊化的智能營銷，正在發生一次大轉折。會上，百度智能云升級發布了服務與營銷一體化應用“客悅·ONE”，從產品形態上并非單純的AI營銷工具，而是對工具進行了集成，從而推動行業步入客戶營銷全旅程AI化的新階段。

升級后的客悅·ONE深度融合文心、DeepSeek等大模型能力，集成了智能客服、智能外呼、客戶洞察功能，形成了從數據洞察到智慧觸達，再到高效服務與營銷策略優化的閉環體系。

藉由智能營銷的新范式，以及智能客服極高的滲透率與通用性。

從“工具”到“工具箱”

“2023年ChatGPT發布后，第一個點燃的領域便是智能客服。”一位業內人士回顧行業變遷時，提到了行業從狂熱到冷靜的轉折。

有業內人士表示，“DEMO畢竟是DEMO，要是做嚴肅的企業級服務場景，尤其是面客還要解決很多問題，比如怎么解決幻覺語知識有效性問題。”

因此，無論大廠還是中小廠商，在過去兩年時間之中的努力大多圍繞營銷過程中的單一環節展開，相關產品大多帶有濃郁的“工具”性質。

在這個單一AI工具階段，智能營銷依托智能客服、智能外呼、客戶洞察等模塊，初步打通了數據的流入與流出，或者說完成了從點到線的“開荒”。隨著應用日益深入，數據規模的增加與落地場景的復雜性，單一工具存在數據使用效率低下，無法覆蓋整體營銷“面”的問題。

例如單一的客服導購無法完全轉化所積累的客戶資產，智能外呼與客戶洞察由于缺乏動態數據更新，實際體驗不佳等。

“半年前，我們展示了它（客悅）在車險續保場景下的表現，現在已經在多個行業客戶中落地見效。”一年后百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖再一次“上難度”，向外界演示了升級后的客悅·ONE，如何讓實際營銷過程變得更絲滑、更擬人化。

作為重要的承接環節，客悅·ONE在智能客服模塊上，有著很高的自助解決率、運營效率，能夠實現企業全域、多場景運營需求。

沈抖在大會上扮演了一位購買了理財產品的用戶，現場撥通客悅智能客服的全過程。流暢的對話與擬人化之外，數字人客服已經基于用戶信息完成了思考分析。例如當智能客服感知到用戶希望退單時，精準意圖識別，并進行情緒安撫。

依托文心、DeepSeek等大模型的復雜語義理解與推理能力，客悅·ONE智能客服在多意圖理解、多輪對話等復雜場景中實現擬人化，機器人自助解決率達93%以上。客悅·ONE同時支持多模態交互（圖片、音視頻、表格），內置大量行業模板與預置場景，任務對話、知識問答等AI原生Agent靈活協同下，端到端運營效率提升了6倍以上。

此外，支持機器人與人工客服的無縫切換，Web/H5、App、微信、小紅書等多渠道一鍵接入、統一管理，有效滿足企業全域經營、多場景應答需求。

人們對“AI味兒”的智能外呼已經感到審美疲勞，基于端到端語音語言大模型，客悅·ONE能夠輸出音色富有情感，對話流暢靈活，首字時延低至1.2s，即便用戶打斷，仍有絲滑自然的智能外呼能力。

如果說智能客服和智能外呼是能力上的升級，那么整合了客戶洞察能力之后的客悅·ONE，記你一步實現了客戶營銷全旅程AI化。

企業智能營銷的大前提是全域數據整合，由于整合公、私域多源數據，客悅·ONE能夠幫助企業構建多維全景畫像。其次，基于對話數據的長期記憶挖掘能力，反哺營銷及服務策略優化，改變原有營銷圈人不精準、投放浪費的難題。加之內嵌算法模型，支持高潛預判+復購預測+流失預警，幫助企業提升營銷轉化率。

種種跡象表明，客悅·ONE不再是單一的降本營銷工具，而是一個整合了智能營銷、智能外呼、客戶洞察，為經營提效的“工具箱”。

給產業“造鏟”

SaaS時代，To B生意本質上是兜售工具，大廠們所輸出的工具，其功能大同小異，因此大多把資源傾斜到培訓客戶怎么用好工具上——大廠To B業務背后都有著龐大的運維團隊。

AI時代，To B生意將因為Agent而發生深刻變化。基于大模型的智能客服平臺，未來將看最終效果，或者拿交付過程說話。大廠甚至不用做培訓、促單，客戶只需要根據實際情況和體驗，自主選擇產品。

因此，To B廠商是否有豐富、完善的Agent生態，以及多智能體協作能力將變得至關重要。

目前市面上基于大模型的智能客服，存在先AI，再人工分階段執行的特點。具體來說，是先由AI攔截問題，人工解決攔截不掉的問題。

而客悅·ONE的產品理念是以基于大模型的智能客服Agent為主，人工為輔。人工相當于是老師傅，帶著各種各樣的智能客服Agent徒弟去執行任務。這種路徑在一些場景上解放了人工，例如直面用戶場景的對話過程中，客悅·ONE充分擬人化。

從某種意義上，Agent轉向是百度Agent能力外溢的產物。客悅·ONE支持從一鍵圈選高潛客群，到自動生成營銷策略并觸達目標客群、再到高效應對用戶簡單或復雜問題咨詢，每個節點均由Agent自動處理并推進。

而在另一端，基于對話數據的長期記憶挖掘與動態優化算法，系統可實時反哺營銷策略迭代。因此我們從沈抖演示過程中可以看到，在與用戶的對話過程中，客悅·ONE精準識別意圖與情緒波動，根據咨詢需求靈活切換人工，并通過端到端語音語言大模型，實現“無感延時”的流暢體驗。

一位業內人士表示，“用戶需求與技術迭代是驅動智能客服兩個核心動力。”事實上，各行各業對于智能營銷的需求十分旺盛，尤其是金融行業。數據顯示，截至目前，智能客服在金融領域的滲透率高達100%，在所有細分行業中最高。

例如客服是金融行業最高頻的場景之一，存在決策路徑長、溝通成本高、用戶信任建立慢等情況。

一端是旺盛的需求與豐富的場景，另一端是阻礙落地的行業特性。金融行業因為政策監管數據安全、監管法規等行業特性存在，是落地最難的行業之一。客悅·ONE在該領域大規模落地，相當于走上考場，先解了最難的題。

客悅·ONE智能客服為中信金控打造了大模型財富顧問解決方案，搭建了統一的智能服務入口，覆蓋了理財、基金、債券、活動等多個場景，用戶意圖識別準確率提升到90%以上，解決了傳統AI在多輪對話、邏輯推理、知識檢索上表現不理想的“頑疾”。

一體化智能營銷還提供了更多價值上的溢出，像中信金控通過客悅·ONE智能客服，減少了大量的標注壓力，同時把知識庫的建設效率提升了一倍。

除智能客服場景外，客悅·ONE在營銷轉化場景當中幫助某智能硬件品牌，打造了“智能外呼+RPA企微添加”的加粉產品及運營方案；在客戶洞察場景幫助某汽車品牌提升了試駕效率、高價值潛客識別、營銷策略迭代等。

智能時代的“基建”

客悅抬高了智能營銷的天花板，從更大的角度上講，試圖成為全行業智能化基建的百度智能云，有著更長遠的打算。

李彥宏在百度Create大會上提到，“創新的本質往往是成本下降，成本降低后，開發者和創業者們才可以放心大膽地做開發，企業才能夠低成本地部署大模型，最終推動各行各業應用的爆發。”

大會上，百度全棧自研的四層AI架構都有諸多新變化。李彥宏的表述，實際上表達了百度試圖打造一個智能基礎設施，推動AI落地，服務到各行各業的設想。

芯片層方面，百度智能云自研昆侖芯P800芯片及百舸大規模推理加速能力，同時實現算力性能與成本的突破。會上點亮昆侖芯三萬卡集群，依靠昆侖芯超節點為代表的算力集群管理能力，得以更好地釋放文心、DeepSeek等模型的能力，支撐應用層的繁榮。

對于企業和開發者而言，可以在百度AI的三層架構上，去實現應用與落地上的創新。除低成本的優勢外，百度持續涌現出客悅·ONE、秒噠等諸多面向B端的AI原生應用，從商業與開發層面降本增效。

依靠全棧自研架構與豐富的應用生態，百度智能云顯然在工具、價值、生態層面，都是最適合做企業級Agent的開發平臺。

因此之故，沈抖才會在百度Create大會上雄心勃勃地說，“（百度智能云）系統的價值，不僅是解決某一個問題，而是讓企業擁有創造‘創造的能力’。”

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