“人工智能+消費”正在創造新的消費熱點
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智能家居提升人們的居住體驗、AI繪畫工坊爆款頻出、數字人導游帶火文旅消費……政策與技術雙重加持下,一場由人工智能驅動的“消費升級”,正將“未來感”注入生活場景。
回到家時玄關的燈自動亮起,營造溫馨的氛圍;說一句“我想看電影”,房間立刻進入“影院模式”,智能床也自動調整到最舒適的觀影角度;AI繪畫帶來的新穎設計吸引大量消費者,越來越多“虛擬藝術工坊”搭建起來;節假日讓智能文旅助手生成個性化的出游攻略,前往融合AI與AR技術的景點體驗滿滿沉浸感……人工智能正將“未來感”注入生活場景。
近日,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《提振消費專項行動方案》提出,開展“人工智能+”行動,促進“人工智能+消費”。
中國消費經濟學會副理事長、北京工商大學商業經濟研究所所長洪濤表示,人工智能技術可以拓展出多樣化的消費新場景,發展以“人工智能+消費”為代表的新型消費,可以帶動消費者群體“想消費、能消費、會消費、樂消費”。
智能家居提升居住體驗
“以前睡前關燈都要下床走到門口,特別麻煩,我決定試試智能開關。”北京市朝陽區的小李回憶改造智能家居的初衷。第一個智能開關的順利安裝和流暢使用,使小李對智能家居產生濃厚的興趣,開啟了改造之旅,智能窗簾、智能投影儀等10余個智能設備陸續入駐家中。
像小李這樣的“智能生活嘗鮮者”正在成為消費新趨勢的推動者。在北京市豐臺區的小米人車家全生態體驗店,智能家居方案設計師石建鑫告訴記者,線下門店平均每日接待客戶數量為10至15組,其中約七成顧客是從毛坯房階段就選擇全套智能家居的裝修設計,剩余三成客戶是像小李一樣,在原有的家裝基礎上進行簡單的升級改造。
充滿了未來感的智能家居體驗店吸引了許多消費者前來體驗。“傳統家裝給不了的‘儀式感’和需要各種遙控器的繁瑣操作,如今在科技賦能下,一個APP、一句口令就可以解決。”石建鑫介紹,如今智能家居系統可以學習住戶的生活習慣,正在從“單品智能”邁向“全場景主動服務”,提升人們的居住體驗。
人工智能時代來了,床墊也融入了AI技術。此前,有寢具品牌推出AI床墊,搭載人工智能+睡眠算法調節模型,可精準識別用戶體型與睡姿,實時調整頭、肩、腰等區域支撐力度,動態守護脊椎生理曲線,提升消費者的睡眠體檢。
“AI繪畫工坊”商機日漸增多
深夜12點,AI繪畫設計師王開的電腦屏幕上,即夢、可靈等6個AI工具窗口同時閃爍,他正依據客戶的描述,將古絲綢之路沿途各種元素逐一輸入即夢AI,然后將生成的元素通過手中的畫筆組成一幅完整的畫卷。王開坦言,繪畫制作過程實際并不簡單,一幅簡單海報,也需至少3~5小時的人工精修,才能夠達到出圖要求。
王開運營的淘寶店鋪數據顯示,“AI商業海報設計”月銷量超2000單。王開告訴記者,約七成的顧客是從社交平臺涌來的“散戶”,希望為照片中的自己穿上漢服,或是加上最近熱門的“哪吒風”等各種個性化定制效果;剩余三成為電商客戶,追求“一秒抓住眼球”的淘寶主圖、模特換裝和產品效果設計圖等。隨著評論區“效率非常高,很快就設計好了”“創造性滿分,是我想要的效果”好評不斷,回頭客越來越多,王開對未來市場抱有樂觀的期待。
這股人工智能創作的“藝術革命”催生越來越多的“AI繪畫工坊”。5個月前,小夏在社交平臺發布了一組基于AI繪畫工具生成并手動修改的插畫作品,奇幻的畫風瞬間引爆流量,單篇筆記點贊量突破2萬。隨著“求教程”“接不接商單”“能不能出周邊”的私信塞滿收件箱,她敏銳地嗅到商機,連夜注冊店鋪,將作品制成壁紙、紅包封面、裝飾畫等周邊,其店鋪銷量最高的紅包封面已售超7000單。
小夏表示,與傳統手繪相比,AI輔助繪畫可以節省60%左右的時間。“出圖快、價格低、創意強是消費者選擇AI繪畫產品的主要原因。”小夏說。
“數字人”推動沉浸式旅游
春節期間,北京五棵松萬達廣場迎來了一場別開生面的AI機器人廟會,機器人導購為顧客介紹各類產品,機器人樂隊奏響Beyond的《光輝歲月》,書法區的機器人靈巧揮毫,寫下一張張“福”字,圍觀的孩童手中拿著機器人畫的糖畫發出陣陣驚呼……
近日,在1000多公里之外的湖北省博物館北廣場,極具荊風楚韻的文藝表演讓人目不暇接,基于AI技術而實現的文物活化展示驚艷亮相。
此外,還有蘇州數字人“蘇小妹”成為現象級文旅IP,杭州市打造的文旅數字代言人“杭小憶”、湖北省推出的虛擬數字代言人“胡貝兒”等,為游客提供全方位的超級應用體驗。當人工智能技術讓傳統“潮”起來,文旅市場正在技術賦能下發展出全新的消費場景。
AIGC(生成式人工智能)創業者曾祥林表示,AI打造的數字人“虛擬導游”不僅為消費者帶來了智能化的旅游規劃與身臨其境的體驗,還可以有效降低景區運營成本,展現出巨大的應用潛力。“這種體驗優勢和成本優勢的結合,將進一步釋放消費潛力,推動消費市場的持續增長。”曾祥林說。
洪濤表示,如今人工智能技術發展方興未艾,但在各類消費場景落地過程中還存在難點,如技術與企業業務需求錯位,企業數據基礎薄弱,難以滿足模型訓練需求,后續維護和優化不足等。對此,洪濤建議,建立統一的數據管理機制。“可以選擇一個部門或業務場景進行試點,驗證技術可行性和業務價值,再根據試點結果進行優化和擴展。”洪濤說。
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