编译：Haozhen、Ivy 当 agent 开始学会"消费"，支付世界也迎来了重构的时刻。 作为互联网支付重要基础设施，Stripe 当前最新估值高达 1060 亿美元，它每年需要处理约占全球 GDP 1.3% 的 交易量 ，也因此，在 AI 时代，Stripe 成为包括 ChatGPT 在内的几乎所有 AI-native 玩家的支付 首选。 今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出了 Agentic Commerce Protocol（ACP），一个面向 agent 经济系统 的开放商业标准，明确规定了商家应如何向 agent 展示商品、品牌形象与定价策略等，标志着 agent 不 再只是信息中介，而将成为具备购买与支付能力的经济参与者，这更是从根本上重新定义了"谁在参与 经济活动"这个命题。 为了更深入理解 Stripe 在这场浪潮中的战略布局，我们整理了 Emily Glassberg Sands 的最新访谈。作为 Stripe 的 Head of Data & AI，Emily 在访谈中分享了 ACP 的本质，Stripe 是如何通过 AI 提升市场效率和 内部工作效率、推动全球 GD ...

营销战场， 合规成了最大的枷锁？ 曾几何时， " 极限词 " 是品牌的 " 流量密码 "—— 母婴店挂个 " 全网销量第一 " 的灯箱，客流量能涨三成；科技公司宣传 " 全球首创黑科技 " ，融资路演都能多 谈两个亿。可《广告法》的铁拳落下，多少企业一夜之间慌了神？ 尤其在人工智能浪潮席卷各行各业、品牌竞争进入 "数据说话"的新阶段 ，一边是不宣传就被AI驱动的信息洪流淹没的生存压力，一边是宣传了就可能触碰合规 红线的风险，这场"两难博弈"正在消耗着无数企业的心力——而你，是不是也正困在这个死循环里？ 你敢说自己是 " 行业第一 " 吗？ 你敢标榜产品是"全球首创"吗？ 以前，你可能抱着侥幸心理用谐音、用星号遮掩，可市场监管的罚单不会跟你讲情面。 多少企业因为一个"最"字，动辄数万、数十万的罚款砸下来，品牌形象碎了一地，消费者信任荡然无存 ——这不是危言耸听，这是无数企业踩过的坑、淌过的 血。 在混乱中寻找秩序，在限制中寻找自由。 —— 毕加索 在这个 "流量即正义" 的时代，每个品牌都在绞尽脑汁喊出"最""第一""独家"，试图在信息洪流里撕开一道口子。 可《广告法》的"禁词令"像一柄悬顶之剑，让多少营销人在 ...

公司动态 - 今创集团全资控股的常州今创航空航天产业投资有限公司于近日成立 [1] - 新成立公司注册资本为1亿元人民币 [1] - 公司经营范围涵盖微小卫星的科研试验与生产制造 [1] - 业务范围包括火箭发射设备研发和制造 [1] - 公司同时提供人工智能相关的系统集成服务与技术咨询 [1] 业务布局 - 今创集团通过新公司进入航空航天产业投资领域 [1] - 业务布局延伸至微小卫星及火箭发射设备产业链 [1] - 结合人工智能技术拓展航空航天行业的应用服务 [1]

近日，容联七陌作为首批认证服务商正式入驻抖店，推出"即买即用"型AI客服解决方案。该方案依托抖店原生接口，实现授权即用、零配置启动，商家无 需知识库准备与数据训练，大幅降低智能化门槛。 全场景智能应答引擎 覆盖电商全链路服务场景 容联七陌AI客服深度整合电商业务场景，构建了完整的智能应答体系。系统基于大模型技术，能够精准处理问题咨询、订单查询、物流跟踪、地址修改 等高频需求。通过LLM Agent三大角色模型——回答角色、流程角色、分类角色，系统实现了从简单问答到复杂业务场景的全覆盖。 在实际应用中，系统展现出强大的上下文语义理解能力，通过思考推理给出准确答案，内测数据显示解决率达到90%以上。当遇到超出AI处理能力的问题 时，无缝转人工机制确保服务不中断，为用户提供连续流畅的体验。 拟人化情感交互 主动引导与智能协同 在交互方式上，系统全面支持抖音特色交互模式，包括商品卡片回复、点选回复、多语种回复、图片消息识别与回复等。这些功能让客服对话更加生动直 观，完美契合短视频平台的用户习惯。 从机械应答到有温度的对话 筑牢电商服务安全防线 在电商服务场景中，容联七陌AI客服通过智能风控与自动化流程协同，有效提升服 ...

合作事件概述 - 梅赛德斯-奔驰与字节跳动宣布升级合作，全新纯电CLA车型将搭载“豆包”大模型 [1] - 此次合作是继2023年字节系“火山车娱”进入奔驰座舱、2024年奔驰中国与火山引擎建立合作后的进一步深化 [1] - 合作性质被描述为超越简单的供应商与主机厂关系，是一场“各取所需的豪赌” [1][3] 梅赛德斯-奔驰的市场表现与挑战 - 2025年上半年公司销售收入为663.77亿欧元，同比下滑8.6%，税前净利润暴跌40.7%至45.34亿欧元，税后净利润下滑55.8%至26.88亿欧元 [1] - 2025年第三季度全球销量52.53万辆，同比和环比分别下滑12%和4%，前三季度累计销量160.16万辆，同比减少9% [5] - 中国市场表现尤为惨淡，三季度交付量同比暴跌27%至12.5万辆，前三季度累计销量41.8万辆，同比下滑18% [5] - 2025年7月在华零售量环比下降超40%，为五年来首次月销量跌破2.8万辆 [5] - 公司面临智能化体验滞后的挑战，包括车机系统反应迟缓、操作逻辑僵化等问题 [4] - 30岁以下高端车消费者中将奔驰列为首选品牌的比例从五年前的28%降至15% [9] - 2024年中国自主品牌在“豪华乘用车”细分市场的份额已从早年的不足5%飙升至约30% [7] 行业背景与市场数据 - 2024年智能汽车全球销售量达到6620万台，2019年至2024年的复合年增长率为10.5% [1] - 预期智能汽车全球销售量将于2029年达到9210万台，2025年至2029年的复合年增长率为5.9% [1] - 麦肯锡调查显示智能化程度在购车决策中的权重从2021年的第三位跃升至2023年的第二位，94%的中国车企会在新车中搭载基于AI的智能解决方案 [5] - 2025年中国汽车行业智能化创新指数上涨38分至588分 [15] - 2024年国内豪华车市场新增量为63.4万辆，增幅领先于整体乘用车市场的7.7% [18] - 研究显示到2027年人工智能驾驶舱功能市场规模将达50亿美元，复合年增长率超25% [17] 合作对梅赛德斯-奔驰的战略意义 - 合作旨在短期内补齐智能化短板，填补车机交互、场景联动等赛道的差距 [7][8] - 借助豆包背后的抖音、TikTok等应用贴近年轻消费群体，重塑品牌形象 [9][10] - 通过外部合作降低研发风险、提升效率，纯电CLA原计划2025年上半年推出但因软件问题推迟上市 [10][11] - 公司宣布了140亿元的在华投资计划，将在未来两年内在华推出7款专属车型 [6] - 公司数字化研发团队从2019年的300人扩充至4500人，其中60%的工程师拥有互联网背景 [13] 合作对字节跳动（豆包）的战略意义 - 合作是将AI从虚拟世界传导至实体工业、从消费互联网向产业互联网渗透的重要一步 [2] - 借助奔驰豪华车型场景破圈，CLA车型的实车数据能反哺豆包模型持续优化 [18] - 依托奔驰品牌背书拓展车企客户矩阵，奔驰在2025年“中国汽车智能化体验研究品牌创新指数排名”中以622分位列豪华传统能源市场第一 [18] - 通过深度适配过程积累从“模型研发”到“场景落地”再到“数据迭代”的全流程服务经验，形成生态闭环 [19] - 此前与特斯拉的合作已助其跻身车载AI第一梯队，与奔驰联手有望进一步巩固其地位 [17] 行业竞争格局与合作动态 - AI+汽车市场快速增长，阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行等均已加入车企阵营 [2] - 2025年上汽大众与百度深度绑定，比亚迪与DeepSeek达成深度集成，吉利、东风等6家车企也接入DeepSeek [15] - 比亚迪与阿里云敲定深度合作，广汽传祺、本田雅阁等选择与商汤合作 [15] - 特斯拉宣布车机语音系统将同时接入“豆包大模型”与“DeepSeek Chat” [15] - 火山引擎在汽车行业的客户已覆盖上汽、奥迪、宝马、特斯拉、理想、蔚来等主流车企，与国内八成主流车企达成合作 [13] - 行业存在“重智驾、轻座舱”的失衡，各家车企对智能座舱的投入仅约为智能驾驶的1/3 [16] 潜在挑战与行业趋势 - 奔驰通过合作获取的智能优势可能会被同行快速追平 [13] - 外部合作被视为权宜之计，长期来看车企需要自主的智能化根基 [13] - 车企与AI企业之间存在新型的“竞合关系”，主导权与核心利益的冲突浮出水面 [22] - 中国电动汽车百人会预判，未来汽车成本中机械占比将由70%降至30%以下，电子与软件占比将飙升至70% [22] - 2025年行业整体质量抱怨量同比增长34.8个PP100，智能座舱中“不易理解/难以使用”的问题占比升至36% [24] - OTA功能更新放缓，2024年月均更新功能为648项，而2025年3月仅更新265项 [25] - AI企业面临数据积累的挑战，特斯拉拥有超1000万个有效视频片段数据，而国内车企场景数据普遍不足百万 [25]

文章核心观点 - AI搜索正重构全球买家采购习惯，生成式引擎优化（GEO）已成为外贸企业获取AI搜索红利的必备生存工具，其目标是让AI理解企业业务并将产品服务直接嵌入生成的答案中[1][3][4] AI搜索趋势与GEO的重要性 - 全球AI搜索日均查询量已突破70亿次，经GEO优化的内容在AI推荐位占比超过70%[1] - 2025年生成式AI占据67%的商业流量入口，AI搜索月活用户达6.5亿[4] - 来自大语言模型的访客转化率是传统搜索的12倍，AI用户平均订单价值高47%，品牌忠诚度比传统渠道用户强35%[4] - 85.7%的企业主面临流量成本上涨和品牌曝光下降的双重压力[4] GEO与传统SEO的核心差异 - 传统SEO是“让机器看得见网页”，专注于搜索排名；GEO是“让AI真懂业务”，目标是让企业产品服务直接进入AI生成的答案[3] - 传统搜索平均使用3-4个词，AI搜索平均使用23个词，客户提问方式从关键词变为场景化长问题[4] GEO优化实操策略 - 从关键词转向场景化问题库：按目标市场拆解问题（如针对德国客户准备“Which plastic mold suppliers meet DIN standards in China?”），按采购场景补充细节[5] - 构建AI可读的结构化知识库：对产品页进行标签化处理（使用Schema标记），案例页讲述带数据的场景化故事（可提升AI引用率3倍以上），帮助中心设置本地化问答[6][7][8] - 建立全球权威信源矩阵：在垂直行业权威平台（如Thomasnet、Kompass）发布内容，在行业论坛（如Reddit、Quora）专业回答，建立多语言本地化内容矩阵（如YouTube实操教学视频）[9][10] GEO优化实施案例与效果 - 东莞一家塑胶模具企业通过建立针对德国市场的/de/目录页，强调“熟悉欧盟标准”，在两个月内接到斯图加特采购商1.2万欧元订单[4] - 海鹦云控股的GEO服务帮助合作客户在生成式引擎中的曝光量平均提升200%以上，AI目标搜索词覆盖率显著提升[12] - 海鹦云控股为制造业客户解决内容不被AI引用问题，实现主流AI平台识别引用专业内容，带来大量高质量询盘[12] GEO落地实施计划 - 第1-10天打基础：安装多语言Schema标记，嵌入海外客户常问问题FAQ区块，配置多语种智能客服机器人[12] - 第11-20天内容精耕：为目标市场定制本地化问题库，将产品描述改为AI偏好的结构化语言，规划当地社交媒体内容日历[12] - 第21-30天调优周期：监控AI搜索结果曝光率，分析地区转化差异，按反馈迭代策略[13]

AI行业落地挑战 - AI技术进入规模化应用阶段但企业普遍面临技术可行但业务难落地的挑战[1] - 超过70%的企业在AI项目实施中因缺乏与业务场景深度融合的交付体系导致项目延期、成本超支或效果不达预期[1] 公司解决方案 - 华胜天成推出涵盖算力部署与管理、大模型部署与调优、知识库构建与更新、工作流编排与优化、智能体搭建与协同以及人才培训与赋能的一站式AI交付服务[1] - 一站式AI交付服务为企业提供可运行、可应用、可持续创造价值的整体服务方案[1] - AI交付服务不仅交付AI智能体更交付建设方法与实践经验依托开放的AI应用能力框架[3] - 客户可基于交付成果自主开发灵活扩展构建覆盖研发设计、生产制造、市场营销、供应链管理、客户服务与知识管理等全链条的企业级智能生态体系[3] 公司行业经验 - 华胜天成已在政务、金融、医疗、制造等十余个行业积累了丰富的AI落地经验[3] - 公司助力企业从研发到服务全价值链的智能化升级推动AI价值在真实业务场景中的持续释放[3] 未来发展展望 - 华胜天成将继续深化AI技术创新与行业场景融合以一站式AI交付服务为基石[3] - 公司将携手生态伙伴共同推动AI技术的普惠化进程加速数智化时代的全面到来[3]

公司投资动态 - 公司通过深圳市德韬汇鑫天使投资合伙企业间接参股深圳市不停科技有限公司1.01%的股权 [1] - 该合伙型基金由公司与深圳天使投资引导基金、深圳中海资本等共同投资设立于2022年6月 [1] - 基金主要投资方向为深圳市扶持的战略性新兴产业包括智能家居、物联网、人工智能、智能制造 [1] 被投资公司业务 - 深圳市不停科技有限公司是一家专注于利用人工智能和机器人技术为餐饮行业提供智能化解决方案的企业 [1]

文章核心观点 - 微信AI数字员工客服入驻实体店是商业服务领域的一次重大创新 [1][9] - 该技术旨在提升客户接待工作效率并为商家提供精准的客户分析和策略改进依据 [9] - 预计未来该技术将在更多领域发挥作用，为商业发展注入新活力 [9] AI数字员工的核心优势 - 具备制定群发策略的能力，可每天定时自动与50至200人进行交流，提升沟通覆盖面和效率 [2] - 可通过设置业务信息、AI知识库和业务流程来实现精准快速的回应机制 [2] 人机协作与客户体验 - AI数字员工能与人工客服和谐共用账号，具备自动补答但不抢答的智能交互方式 [3] - 该方式不干扰人工客服工作，并在关键时刻提供及时帮助，极大提升客户体验感 [3] 客户反馈与策略改进 - 系统具备客户自动打分功能，可根据用户回复进行评分 [4] - 系统能生成每日分析报告，帮助商家及时了解客户需求和改进销售策略 [4]

文章核心观点 - 生成式引擎优化并非一次性任务，而是一个需要持续维护的动态竞争过程 [5][7] - 70%的品牌GEO优化效果昙花一现，排名上升后很快断崖式下跌 [3] - 只有建立持续优化、动态调整的GEO策略，才能在AI推荐位上站稳脚跟，将流量转化为稳定客户和业绩 [53] GEO优化现状与挑战 - 品牌扎堆涌入生成式引擎赛道，试图通过GEO抢占AI推荐位收割精准客源 [3] - 生成式引擎的底层逻辑是实时动态调整的竞争场，而非优化一次长期有效的静态模型 [7] - 算法存在淘汰机制，通过用户行为反馈、内容新鲜度和竞品持续发力三个维度实时决定排名 [9] 一次性GEO的隐形成本 - 流量断层导致销售团队节奏被打乱，品牌认知积累中断，重新启动成本比持续维护高30%-50% [18] - 美妆品牌案例显示，第二次重启GEO花费12万元比第一次8万元多出50%，总成本比持续维护多花近10万元 [20] - 排名不稳定会损害品牌信任，尤其是B端企业客户会认为厂商实力不稳定 [21][23] 持续优化策略 - 建立实时监控体系，重点关注排名动态、用户行为分析和竞品动作追踪三类数据 [29] - 采用小步快跑式迭代优化，每月分析行业热门关键词，每2-3周对核心内容进行轻量化优化 [32] - 财经教育品牌通过月度优化方案，使排名稳定在AI搜索首页Top5长达11个月，转化率提升40% [34] 专业机构价值 - 专业机构能第一时间捕捉算法变化，在算法调整时帮助客户排名提升2-3个名次，而内部团队企业排名普遍下跌30%以上 [41][43] - 跨境电商品牌案例显示，专业机构用2个月将核心关键词稳定在首页Top4，流量提升80%，每月投入比之前降低20% [45] - GEO持续服务的本质是用合理成本购买确定性流量保障，让企业聚焦核心业务 [48]