想象一下未來：企業(yè)無需組建龐大團隊，僅通過定制智能體，就能自動完成品牌輿情分析、營銷內容生成、客戶服務響應——從數(shù)據采集到決策輸出，全流程高效運轉，這正是 AI 賦能品牌營銷的新可能。
北京一家深耕大數(shù)據與品牌營銷領域十年老兵——清博智能——在 AI 賽道嶄露頭角。
2014 年由高校教授牽頭創(chuàng)立，清博智能早年間就以大數(shù)據為核心，為政府、央國企、世界 500 強企業(yè)提供輿情監(jiān)測與品牌分析服務，累計拿下近 40 個國內外頂尖 AI 算法大賽金獎，成為 B 端品牌營銷智能化的關鍵玩家。
如今，清博智能已從早期的 " 營銷大數(shù)據工具 " 及 " 輿情管理平臺 "，進化為覆蓋 " 輿情監(jiān)測、內容生產、數(shù)字人 IP、定制大模型 " 的全鏈條 AI 服務提供商。
他們的核心能力，堪比品牌營銷領域的 " 智能管家 "：為央視定制熱點選題分析系統(tǒng)，從全網數(shù)據中挖掘養(yǎng)老金、教育等民生話題，還能自動生成微短劇；給蒙牛打造數(shù)字人科普 IP，用 AI 視頻智能體實現(xiàn) " 一句話生成腳本與成片 "；甚至為石油石化企業(yè)開發(fā)加油站安全管理智能體，結合規(guī)章制度與監(jiān)控數(shù)據，筑牢安全生產防線。
隨著生成式 AI 爆發(fā)，企業(yè)的新困惑也隨之而來：通用大模型數(shù)據不準怎么辦？企業(yè)定制智能體成本太高？
" 未來十年，AI+ 品牌營銷會迎來比過去更快速的滲透。" 這是清博智能 CEO 郎清平預判。敬請閱讀鉛筆道對話清博智能，以下是部分精華觀點：
1、問：當時是出于什么契機，押注人工智能領域？
答：人工智能需要數(shù)據、算法和算力作為基礎。清博 2014 年成立之初，就是以大數(shù)據為核心做產品和服務，自然就包含了算法研究和技術開發(fā)。
2、問：2022 年底生成式 AI 爆發(fā)時，你當時怎么看？對公司意味著什么？
答：這是一個大好事。大模型極大提升了工作效率。比如過去十個人要花一周清洗、標注的數(shù)據量，現(xiàn)在兩個人用半天就能完成。在代碼編寫、傳播內容生成方面，大模型也幫助很大。
3、問：未來一兩年，智能體行業(yè)會出現(xiàn)什么樣的分化？
答：分兩類來看：在 C 端，教育、健康咨詢、文本視頻創(chuàng)作、心理咨詢、虛擬伴侶等與剛需或情感需求相關的智能體跑得會比較快。在 B 端，主要還是那些剛性需求強、容錯率低的場景，大模型和智能體如果能解決這些問題，就會快速落地。
解決速度快的，比如品牌營銷、客戶服務、數(shù)據分析、代碼撰寫，這類智能體發(fā)展得更快一些。而復雜度更高的，比如生產一線，就需要更長的時間。如果有企業(yè)專注于某個垂直領域的生產一線，堅持深耕，時間足夠長的話，就能形成比較強的技術競爭力。
4、問：今年哪些行業(yè)應用智能體增長最快？哪些還在猶豫？
答：我們服務過制造業(yè)、車企、消費品、化妝品、石油石化、電信、能源、地產等多個行業(yè)。總體上，品牌營銷、客戶服務、大數(shù)據分析等部門應用最快；一線工廠、流水線環(huán)節(jié)相對慢一些，因為對準確性和安全性的要求極高。
聲明：訪談對象已確認文章信息真實無誤，鉛筆道愿為其內容做信任背書。
01
鉛筆道：市場、公關、新媒體從業(yè)者對清博比較熟悉，但其他行業(yè)可能不太了解。能介紹一下現(xiàn)在的業(yè)務重點嗎？
郎清平：我們最早由高校教授創(chuàng)立，2015 年開始市場化運營，主要基于大數(shù)據和人工智能，服務于企業(yè)、政府等在新聞傳播、品牌營銷上的需求。
目前客戶以世界 500 強、央國企和上市公司的品牌營銷部門為主，也包括政府宣傳部門，中央和省市媒體，以及高校、研究機構和投資機構。只要涉及互聯(lián)網內容生產與傳播、品牌形象與口碑監(jiān)測、熱點事件分析、競品研究等，都可能用到我們的服務。
我們的產品覆蓋輿情監(jiān)測與分析、新媒體內容生產與審核、傳播效果評估、新媒體管理考核系統(tǒng)、融媒體操作系統(tǒng)，以及數(shù)字人 IP 打造、基于大模型的品牌營銷智能體和客服智能體等。
清博智能 CEO 郎清平
鉛筆道：這 10 年的關鍵節(jié)點有哪幾個？
郎清平：2015 年，上線了第一個互聯(lián)網化產品，相當于一個搜索引擎，幫助從事新聞傳播和品牌營銷的用戶查找各平臺有影響力的賬號，按地域、行業(yè)分類，同時也能評估自己的新媒體矩陣傳播力。
2016 年，推出了輿情分析系統(tǒng)，針對移動互聯(lián)網的傳播特點，幫助企業(yè)和政府分析品牌傳播與輿情。
2017 年，上線新媒體管理考核系統(tǒng)，支撐政府和企業(yè)對新媒體矩陣的運營與效果評估。
2018 年，又推出融媒體大數(shù)據分析平臺，覆蓋熱點發(fā)現(xiàn)、內容生產、渠道選擇和效果評估，形成了全鏈條的技術服務。
近兩年，隨著數(shù)字人和大模型興起，上線了數(shù)字人平臺和各類智能體，例如品牌智能體、視頻智能體、營銷智能體、客服智能體。早在 2018、2019 年，我們就參與了很多國內外頂尖的人工智能算法大賽，比如谷歌的全球 AI 問答賽、專利文本算法賽、中科院的虛假新聞識別賽等，共獲得近 40 個第一名和金獎。在 ChatGPT 等大模型出現(xiàn)之前，我們就已深耕 AI 基礎算法和數(shù)據分析。
鉛筆道：當時是出于什么契機，押注人工智能領域？
郎清平：人工智能需要數(shù)據、算法和算力作為基礎。清博 2014 年成立之初，就是以大數(shù)據為核心做產品和服務，自然就包含了算法研究和技術開發(fā)。
鉛筆道：2022 年底生成式 AI 爆發(fā)時，你當時怎么看？對公司意味著什么？
郎清平：這是一個大好事。大模型極大提升了工作效率。比如過去十個人要花一周清洗、標注的數(shù)據量，現(xiàn)在兩個人用半天就能完成。在代碼編寫、傳播內容生成方面，大模型也幫助很大。
當然，它也存在問題，比如數(shù)據不準確，生成內容容易出錯。但我們的客戶大多是 500 強、央國企和上市公司，對準確性要求極高，我們不會直接使用通用大模型，而是結合自有數(shù)據和算法優(yōu)勢，定制專屬大模型和智能體。
鉛筆道：人工智能產品的具體客戶案例有哪些？
郎清平：我們?yōu)檠胍曇恍谀刻峁┗诖髷?shù)據的全網熱點選題，涵蓋養(yǎng)老金、人工智能、汽車、教育等領域。結合視頻智能體和大模型工具，不僅能篩選公眾最關注的熱點，還能自動生成文章、海報和視頻，制作出傳播力很強的微短劇和宣傳片。
比如我們?yōu)槊膳４蛟炝藬?shù)字人形象，并用 AI 生成營養(yǎng)科普視頻。視頻智能體可以根據一句話自動生成創(chuàng)意、腳本、分鏡和成片，大幅提升內容生產效率。
除此之外，我們還為地產、汽車、消費品、能源、互聯(lián)網等行業(yè)的頭部企業(yè)，做品牌形象分析、傳播效果評估和用戶口碑研究。
鉛筆道：數(shù)字人這兩年發(fā)展怎么樣？
郎清平：數(shù)字人這兩年增長比較穩(wěn)定。過去因為沒有大模型支撐，數(shù)字人背后的問答系統(tǒng)智能化不足。現(xiàn)在有了大模型，智能化程度大幅提升，應用范圍更廣。無論是政務服務、企業(yè)服務還是教育，數(shù)字人都能發(fā)揮作用，企業(yè)也更愿意通過數(shù)字人來交互。
鉛筆道：市面上做數(shù)字人的公司很多，你們的優(yōu)勢在哪里？
郎清平：我們從 2015 年開始就是基于大數(shù)據做企業(yè)品牌營銷的。數(shù)字人只是外在形式，真正的核心是背后的大數(shù)據和智能化能力。相比那些專注外觀和動作的公司，我們的優(yōu)勢是數(shù)據和內容。
我們更關注數(shù)字人 " 說什么 "，如何識別用戶留言，再通過大數(shù)據分析實現(xiàn)精準、個性化的回復。比如我們給醫(yī)療機構開發(fā)的食管健康智能體，數(shù)字人的形象可以換，但背后的數(shù)據和模型才是核心。
我們本質上還是一家以數(shù)據驅動的 AI 公司。其他 AI 公司也需要數(shù)據，但我們多年專注在品牌營銷領域，把大數(shù)據的優(yōu)勢發(fā)揮出來了。
鉛筆道：這幾年公司收入結構有變化嗎？
郎清平：在面向企業(yè)的品牌營銷和大數(shù)據分析服務上，每年大概保持 10% 到 20% 的增長。定制大模型和智能體業(yè)務雖然起步不久，但年增速在 80% 以上，主要是基數(shù)小，所以增速快。
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鉛筆道：今年相比去年，市場上有哪些變化？
郎清平：為品牌營銷提供大數(shù)據決策支持，仍然是企業(yè)剛需。大模型和智能體，去年很多企業(yè)還不了解，不清楚它們能帶來什么。今年越來越多的機構和企業(yè)逐漸意識到，大模型可以幫助他們在不同業(yè)務部門提質增效，需求持續(xù)增加。
鉛筆道：清博智能為企業(yè)提供的智能體，和其他公司有什么不同？
郎清平：比如我們?yōu)橥瑵t(yī)院開發(fā)了食管健康科普智能體；為廣西社科聯(lián)上線了社科普及智能體；也在為石油石化企業(yè)做加油站安全管理智能體，結合他們的安全制度和監(jiān)控數(shù)據，開發(fā)定制的大模型和智能體。
我們的特點有三點：
第一，我們熟悉市面上眾多大模型的優(yōu)劣勢，能根據項目需求選擇最優(yōu)基座模型；
第二，我們有算法方面的優(yōu)勢，過去獲得過不少國內外頂尖獎項，可以結合互聯(lián)網開源數(shù)據和企業(yè)內部數(shù)據來定制研發(fā)；
第三，我們長期積累了海量數(shù)據，能夠進行獨特的處理和精準標注，結合算法訓練，為客戶打造更貼合需求的模型和智能體。
綜合這幾點，加上性價比優(yōu)勢和對客戶需求的深入理解，用戶會選擇我們。
鉛筆道：很多企業(yè)現(xiàn)在知道智能體，但不知道怎么選。大企業(yè)和中小企業(yè)在選擇時有什么不同？
郎清平：要看行業(yè)和需求。比如內容生產型企業(yè)，容錯率高，只需要用大模型寫文章、生成視頻，用通用智能體就夠了；但制造業(yè)就不一樣。
像鋼鐵廠、煤礦這樣的場景，每一步工序都要求 100% 的準確和安全。這類企業(yè)的容錯率極低，必須做非常嚴謹?shù)亩ㄖ崎_發(fā)。
即便是同一個制造企業(yè)，不同部門的需求差別也大。比如黨建宣傳部門只需 AI 生成視頻，用通用模型即可；但如果宣傳片里要出現(xiàn)企業(yè) logo、領導人形象、辦公大樓、具體產品，就必須進行專門的模型綁定和訓練，確保不會出現(xiàn)變形。
鉛筆道：今年哪些行業(yè)應用智能體增長最快？哪些還在猶豫？
郎清平：我們服務過制造業(yè)、車企、消費品、化妝品、石油石化、電信、能源、地產等多個行業(yè)。總體上，品牌營銷、客戶服務、大數(shù)據分析等部門應用最快；一線工廠、流水線環(huán)節(jié)相對慢一些，因為對準確性和安全性的要求極高。
比如我們給一家能源企業(yè)做服務，他們的品牌和客服部門用得很快，但一線生產線應用就會謹慎很多。
鉛筆道：假如未來一線生產也逐步應用智能體，會遇到哪些挑戰(zhàn)？
郎清平：比如我們正在給某大型石油石化企業(yè)做全省加油站的安全管理智能體。這里涉及多模態(tài)數(shù)據：既有規(guī)章制度文本，又有傳感器監(jiān)測數(shù)據，還有攝像頭視頻。
我們要把這些不同類型的數(shù)據進行結構化處理、清洗和治理，再用來訓練模型和開發(fā)智能體，才能滿足安全管理的要求。
這其實考驗的是我們長期積累的數(shù)據治理和分析能力，這是清博智能的優(yōu)勢。雖然大模型和智能體是新的，但我們在數(shù)據方面的底層積累很深，這是不少初創(chuàng)公司不具備的。
鉛筆道：未來一兩年，智能體行業(yè)會出現(xiàn)什么樣的分化？
郎清平：分兩類來看：
在 C 端，教育、健康咨詢、文本視頻創(chuàng)作、心理咨詢、虛擬伴侶等與剛需或情感需求相關的智能體跑得會比較快。
在 B 端，主要還是那些剛性需求強、容錯率低的場景，大模型和智能體如果能解決這些問題，就會快速落地。
解決速度快的，比如品牌營銷、客戶服務、數(shù)據分析、代碼撰寫，這類智能體發(fā)展得更快一些。
而復雜度更高的，比如生產一線，就需要更長的時間。如果有企業(yè)專注于某個垂直領域的生產一線，堅持深耕，時間足夠長的話，就能形成比較強的技術競爭力。
鉛筆道：如果大廠也加入這個賽道，你們的差異化優(yōu)勢是什么？
郎清平：大廠主要做 to C，清博智能則專注 to B。像騰訊、華為、阿里、京東、百度，包括字節(jié)，我們都保持著緊密合作關系。
他們基本上做的是面向 C 端的通用大模型，以及部分行業(yè)大模型的基座；而我們在 B 端市場走在前端，為企業(yè)開發(fā)大模型和智能體的落地應用。背后則需要大廠提供模型基座和算力支持。
大廠因為基因和投入產出比的原因，不太適合做 to B 的智能體應用，也缺乏經驗。我們和他們是共生關系，他們提供基礎能力，我們負責面向企業(yè)落地。
鉛筆道：所以說，在產業(yè)需求的理解和執(zhí)行經驗上，你們和大廠有差別。另外還有成本因素？
郎清平：對。基于成本和性價比的考慮，大廠在 B 端和 G 端市場其實是在逐步收縮。他們發(fā)現(xiàn)自己做 B 端不擅長，而且虧錢，現(xiàn)在希望像我們這樣的 to B 企業(yè)走在前面，他們提供算力和模型，我們負責產品整合和落地。
他們的考核也轉向了自有產品的銷售和利潤，而不是做整體解決方案。這樣一來，我們和大廠的合作關系更加順暢：我們拿 B 端市場，他們提供背后支持。
比如去年我們和百度智能云合作上線了一款 AI 輿情分析產品，由我們提供輿情數(shù)據，百度提供算力和大模型推理服務，最后由我們面向用戶推出。
我們和火山云的合作也是如此。我們負責數(shù)字人和大數(shù)據分析的服務，應用到車企、消費品等行業(yè)；火山云提供算力和云服務，工程開發(fā)由我們主導。和大廠的關系基本都是這樣的互補合作。
來源：鉛筆刀
