投资热潮与成本壁垒：产业力量向巨头集中 新华财经新加坡8月8日电（记者刘春涛）在新加坡近日举行的一场汇集了斯坦福大学多位人工智能领域 专家的分享会上，与会学者描绘了一幅复杂而多维的AI产业全景图。专家指出，尽管AI技术正以前所 未有的速度渗透到各行各业，并催生出巨大的商业机遇，但其背后惊人的开发成本、日益凸显的金融风 险以及技术应用的深层挑战，正成为企业与投资者必须正视的关键问题。 斯坦福大学HAI（以人为本人工智能研究院 Human-Centered Artificial Intelligence 缩写HAI ）研究员安 卡·鲁尔（Anka Reuel）在解读《人工智能指数报告》的最新洞见时指出，企业对AI的采纳率正显著提 高。调查显示，约71%至78%的企业表示，其组织内部至少有一个业务职能正在使用AI。然而，繁荣景 象背后，是愈发高昂的准入门槛。 开发前沿AI模型的成本已达天文数字，使得该领域的主导权日益集中在少数几家资金雄厚的科技巨头 手中，如谷歌、微软与OpenAI。学术机构与中小型企业则因计算与数据成本居高不下，逐渐被边缘化 于基础模型的研发之外。 · 偏见与公平性问题：杨笛一展示的研究显示，当A ...

无论是否承认，如今AI已经在改变世界，例如打工人用它来实现效率倍增，互联网大厂也有样学样， 将其作为裁员的导火索，砸掉了一大批打工人的饭碗。同时它还成为了居心不良的黑灰产团队受众的武 器，不久前#仅退款AI图#就曾登上微博热搜，更是引发了诸多关注。在这样的情况下，海外商家也开 始加入使用AI的行列。 到了2024年10月，Airbnb创始人Brian Chesky宣布要让AI彻底改变旅行，并将用户带到一个真正由AI驱 动的应用程序上。由此不难发现，Airbnb其实对于AI是相当敏感的，可为什么他们会如此轻易地就被AI 图片欺骗呢？问题的答案同样是由Brian Chesky给出，他在采访中提及Airbnb率先应用AI技术的场景是 客户服务，当用户联系客户服务时，有越来越多的部分将由AI完成。 日前《卫报》的相关报道显示，今年早些时候，一名用户在Airbnb上预订了一个纽约曼哈顿的公寓，但 由于一些原因，他提前结束了租期。然而在这位用户离开在Android上预订的这个公寓后，房东声称其 给他的公寓造成了数千美元的损失，并且Airbnb方面在接受了房东提交的证据后，做出了用户需要支付 7053美元赔偿的处罚决定。 ...

AI大模型在行业场景中的创新应用 - AI大模型正从技术浪潮向产业一线渗透，企业聚焦如何将技术势能转化为业务价值，沙龙汇聚100+产品人探讨破局之道 [1] - 物流、医疗、教育、家装领域的四位实战专家分享如何围绕业务痛点将AI深度融入场景，驱动产品核心价值重构 [1] 医疗领域的AI轻量化突围 - 兰安生科技从中医理疗、减重门诊等消费医疗场景切入，避开严肃医疗的复杂合规门槛 [4] - AI产品经理需具备"双轨思维"：既要懂大模型能力边界，更要扎根行业场景，在细分领域做深做透 [4] - 私域运营智能化：AI客服替代70%人工咨询，形成"症状预判-机构推荐-预约取号"闭环提升转化率 [5] - 资源调度算法化：开发"AI候补系统"自动释放医师资源并推送新用户，提升机构人效 [5] - 内容变现模式：AI辅助生成医疗文章，6个月积累3万精准粉丝，形成"内容引流-咨询转化-工具付费"闭环 [5] 物流行业的AI重构 - 快递100构建"中国首个快递物流网络数智图谱"，覆盖4000+转运中心、9800+运输线路、24万快递网点、340万快递员 [5] - 数据结构化：单日高效处理千万级非标准面单信息，构建物流知识图谱 [6] - 时效预测升维：从"快递到哪里"转向"快递何时到"，提供"分钟级预测、小时级确定性" [6] - 赋能中小电商：将头部电商的时效体验能力普及至中小电商平台、自营电商和泛电商品牌 [6] - AI时代需重做产品，用数据驱动"数字孪生"，重构核心能力而非仅优化表层交互 [7] 家装行业的AI转型路径 - 巢搭配用"笨办法"实现AI转型：先花3个月梳理11年业务资料统一存储，解决信息散落问题 [8][12] - 用AI工具链重构内容生产流程，将小红书运营效率提升50% [12] - 分析3000+成交案例提炼用户画像，使到店客户签约周期从3周缩短至7天 [12] - AI转型本质是重新定义业务效率与用户体验，需聚焦"业务场景×工具能力×人的适配" [8] 教育场景的范式跃迁 - 码隆智能提出从"+AI"（线性优化）到"Xᴬᴵ"（范式跃迁）的理念，彻底重塑行业基因 [9][11] - "+AI"重构交互体验：多模态大模型开发智能实验助手，实现实时语音纠错和互动答疑 [13] - "Xᴬᴵ"重塑教育模式：打造AI自习空间，学生自主选择与AI共学路径，推动教育向个性化演进 [13] - 产品经理角色进化：从需求调研者变为与用户共创未来场景的伙伴，需深谙用户场景与AI能力边界 [11] 行业实践的核心启示 - AI大模型的终极价值在于精准锚定业务"真问题"，用技术重塑产品内核与用户体验 [14] - 成功案例均将大模型通用能力与行业场景创新融合，如物流时效确定性、轻量医疗闭环、家装数字化、教育范式跃迁 [14]

核心观点 - 企业长期健康发展的两大增长引擎是市场份额（Market Share）与钱包份额（Wallet Share），前者决定新客户获取速度，后者决定单客户收益持续性 [1] - AI时代定价策略从传统"用户数量"转向"实际使用"和"创造的具体业务价值"，定价成为贯穿产品设计到运营的战略决策 [1][2] - 混合定价模式（订阅+使用量计费）成为AI行业主流趋势，需根据业务场景灵活设计七种策略组合 [4][7][8] - 成功AI企业需动态平衡市场份额与钱包份额，避免单引擎策略导致的增长陷阱 [10][11] - 基于价值归因与产品自主性的2×2定价模型框架（四象限）指导企业选择匹配的定价路径 [15][17][18] 混合定价模式分析 - **典型案例**：协作工具Clay采用订阅套餐+积分模式，年付仅10%折扣且积分可滚存2倍，平衡收入与用户黏性 [5] - **行业应用**：Monday.com每月赠500AI积分，Salesforce新增弹性积分，Atlassian尝试订阅融合使用量元素 [5] - **流行原因**：平滑过渡现有体系、自然扩张追加销售路径、保障利润率、成本可预期 [7] - **七种策略**： 1 纯使用付费（PAYG）适合早期灵活场景但难获企业预算 [8] 2 设上限使用付费缓解买方对天价账单担忧 [8] 3 用量套餐预购易导致资源浪费 [8] 4 平台费+使用费适合商品化指标或复杂价值产品 [8] 5 平台费含用量+超额费刺激整体用量提升 [8] 6 自适应统一费率按预估档位收费续约调整 [12] 7 平台费+成功分成按客户实际收益抽成 [12] 双引擎增长战略 - **市场份额**：侧重获客规模与市场渗透，早期可优先投入但需预留变现空间 [10][11] - **钱包份额**：聚焦单客户价值提升与商业化能力，中后期需强化避免收入瓶颈 [10][11] - **三大误区**： 1 颠覆者过度追求份额导致核心价值免费送出或忽视留存 [14] 2 赚钱者过度变现引发复杂定价损害信任或高价阻碍拓客 [14] 3 社区建设者过度服务核心用户群忽视新市场开拓 [14] 2×2定价模型框架 - **低归因/低自主性**：传统席位订阅（如早期Slack） [17] - **高归因/低自主性**：混合定价（如Canva高级功能按次收费） [17] - **低归因/高自主性**：纯使用量计费（如API调用次数） [17] - **高归因/高自主性**：按结果收费（黄金象限，如Intercom Fin AI按解决量收费） [18] 定价核心法则 - **20/80现象**：20%关键功能驱动80%付费意愿，应优先变现核心价值而非免费提供 [19] - **价格麻痹**：创始人常高估涨价负面影响，需敢于根据价值提价支撑可持续发展 [19] - **流失预防**：吸引真正需要产品的客户比事后挽留更有效，需定位高黏性客群 [19] AI定价组织变革 - **财务转型**：从记账部门升级为战略数据中枢，实时跟踪用量趋势并预测收入影响 [22] - **CEO主导**：需设定明确变革期限避免部门推诿，定价改革成败依赖高层推动力 [22] - **底层逻辑**： 1 软件即员工，价值锚点从用户数转向使用效果 [25] 2 每次AI调用产生实际成本需动态优化定价模型 [25] 3 赢家通吃格局下先发者通过使用量定价锁定市场 [25]

政策支持与行业需求 - 文化和旅游部等部门2024年出台多项支持政策，包括加大旅游产品供给、优化旅游基础设施投入、放宽优化过境免签政策等，推动行业高质量发展 [1] - 旅游业已成为城乡居民美好生活的刚性需求，随着物质生活改善，需求持续释放 [1] - 国融证券认为2025年暑期旅游市场具备旺季流量、政策红利与AI赋能三重催化，避暑游、亲子游、长线游等高频刚需消费需求将持续释放 [1] 市场细分与消费趋势 - 出游群体进一步细分，Z世代、银发族成为重要客群，形成银发族康养游、亲子家庭研学游、大学生特种兵旅游等多元赛道 [1] - 产业从标准化供给转向创新式、颗粒化服务，满足不同消费人群需求 [1] - 旅游行为频繁化、日常化，消费者从观光旅游转向追求沉浸式体验，融入本地生活、形成情感连接成为主流需求 [2] 技术创新与产品升级 - AI深度思考能力和开源技术普惠重构旅游产品服务链条，AI驱动的个性定制行程、智能预订、AI客服等成为OTA平台标配 [2] - 技术从辅助工具升级为增长内核，推动降本增效、创造增量市场，包括XR互动、3D打印、全息投影等技术落地文旅景区/演出 [2] - 新技术为消费者带来更多体验模式和新的消费场景 [2] 消费频次与行为变化 - 旅游消费频次呈现增长趋势，从节点性旅游转向全季全时出游 [2] - 同程旅行平台数据显示，每用户人均消费频次从2019年的5.5次提升至2024年的8.1次 [2] - 消费者从打卡观光转向追求沉浸体验，促小众目的地崛起、文旅IP价值凸显 [2]

公司背景与定位 - 华通金融集团是一家兼具科技属性的金融企业，通过收购香港老牌券商华通证券国际并转型为数字金融技术服务商 [2][9] - 公司采用双轨业务模式：To B提供券商云等金融科技服务，To C开展传统持牌券商业 [10] - 定位为"服务券商的券商"，专注于为中小型券商提供低成本、高效率的数字化解决方案 [8] 业务发展历程 - 2021年完成对华通证券国际的收购，初期目标是复制富途模式，后因监管调整转向技术服务路线 [6] - 发现香港600家经营券商中仅50家拥有APP的市场空白，推出券商云一站式解决方案 [7] - 2023年数字化产品带动营收显著增长，业务扩展至东南亚及"一带一路"市场 [8] 技术创新与产品 - 券商云服务包含数字后台、中台、前台全栈系统及清结算服务，是AWS唯一认证的券商云供应商 [7][8] - AI技术深度应用：已推出量化基金风控模型、AI客服/投顾系统等产品，实现7*24小时服务 [11] - 正在研发AI Agent产品，目标是通过自然语言交互提升投资工作效率 [12] 战略布局与优势 - 技术团队设在深圳，同时拓展硅谷人才，形成"香港总部+深圳技术+全球布局"架构 [2] - 核心竞争优势在于"金融+技术"复合能力，以及对中小券商需求的精准把握 [4][8] - 通过技术服务切入，后续延伸至持牌金融业务，形成业务协同效应 [8] 市场机遇与愿景 - 抓住香港券商数字化率不足8%的市场机会（50/600）[7] - 从"帮助中国人投资世界"转向"帮助世界投资中国"的战略目标 [13] - 人工智能技术全面渗透产品线，推动券商行业从概念验证进入实际应用阶段 [11][12]

财务表现 - 2025年第一季度归母净利润1.08亿元，同比增长34.2% [1] - 保险相关收入6.58亿元，同比增长8.4%，主要由保险经纪收入增长推动 [1] - 收入和利润均超预期，国泰君安国际上调目标价至1.8美元并维持"买入"评级 [1] 用户数据与增长战略 - 累计4.75亿用户通过水滴筹向347万名患者捐赠688亿元 [1] - 数字临床试验累计入组患者11217名 [1] - 以用户为中心和AI应用战略为关键增长驱动力 [1] AI技术布局与应用 - 每年投入近3亿元用于研发，申请大模型相关专利51项 [2] - 构建覆盖保险全场景的大模型应用体系，包括获客、销售辅助、客户运营及风控 [2] - "AI质检助手"提升质检人效83%，"水滴水守AI保险专家"单月辅助贡献保费超200万元 [2] - "AI客服"覆盖多个服务场景，7×24小时响应，平均问题解决率52% [2] 未来展望 - 通过产品创新及AI大模型应用延续增长势头 [1] - 持续的研发投入将强化AI驱动的精细化运营，提升运营杠杆与销售转化效率 [2]

2025年618电商大促核心趋势 即时零售全品类爆发 - 即时零售突破餐饮日百局限，渗透至数码、家电、美妆等高价值领域，"万物到家"成为新常态 [4] - 京东外卖日订单破2500万单，覆盖全国区县，前置仓与无人机配送降低成本15% [4] - "分钟级履约"重塑效率标准，"即时满足"取代囤货式消费 [4] 政策与国货驱动消费分层 - 以旧换新国补叠加平台补贴推动京东家电成交额增161% [4] - 国货品牌占天猫"亿元俱乐部"超六成，"新中式"品类搜索量增270% [4] - 下沉市场崛起：京东县域订单增长130%，店播GMV占比超70% [4] AI技术深度赋能电商运营 - 淘宝商家借AI工具生成150万视频素材，京东数字人直播成本仅为真人1/10且转化率提升30% [4] - 京东"送装一体"订单增300%，前置仓降本20%，AI客服互动超百万人次 [4] - 电商节从短期GMV竞争转向"长效价值深耕" [4][5] 重点关注平台与机构 - 核心平台：京东、淘天、拼多多、唯品会、抖音电商、快手电商、小红书、微信视频号 [12][16] - 头部MCN/主播：美腕、交个朋友、遥望、东方甄选、李佳琦、辛巴等 [14][16]

智慧零售技术应用 - AI技术与线下零售融合程度日益加深，传统商超实现"智慧变身"，包括智能机器人导购、AI电子价签、自助收银系统等[8] - 智能生鲜秤采用AI技术实现称重无人化，效率提高80%[9] - 自助收银设备提升收银效率，工作日自助结账占比达60%，单台设备日均处理订单150单，较人工收银效率提升40%，节省30%人力成本[10] - 无人收银设备通过图像识别快速计价，结账准确率超99%，智能防损系统减少漏扫、盗损情况[10] 经营效率提升 - AI选品系统实时追踪市场消费趋势、社交平台热点等多维数据，考虑商品上架成本、毛利潜力及场景适配性等多重指标[11] - AI补货系统判断准确率高达95%以上，动态优化补货频次与数量，确保高频商品不断供、长尾商品不积压[12] - AI出清系统实时监测商品库存、销售节奏和时令变化，自动生成精准的出清策略，避免商品贱卖或过期[12] 智慧管理系统 - 冷链智控系统实时监测冷库温度、湿度变化及设备运行状态，发现异常立即发送预警信息[15] - 灯光管理系统根据时间段、客流量及商品区域特性自动调节灯光亮度与色温，降低用电成本[15] - AI空调管控系统动态调整各区域空调温度，门店日均节电约800度[16] - AI客服24小时自动响应高频咨询，3秒内完成订单查询、退换货规则解答[16] 行业趋势 - 零售企业依托智能硬件与AI技术构建独特竞争力，实现线上线下全渠道融合[10] - AI技术以全链条渗透方式推动零售业从"人力驱动"向"智慧驱动"跃迁[17] - AI技术持续更新将加深与零售业融合，带来更高效、智能、个性化的智慧零售场景[17]

AI技术在电商行业的应用 - AI技术已从"效率工具"跃升为"运营中枢"，深度渗透到电商的整个链条 [1] - AI客服覆盖80%以上常见问题场景，响应时间压缩至3秒以内，实现24小时全程服务 [1] - AI客服能自动识别用户意图，完成预分类、分流和提供初步解决方案 [1] AI在内容生成和直播领域的表现 - AI生成视频素材效率大幅提升，从7-15个工作日缩短至1-2分钟，累计产出150万条视频素材 [2] - AI主播成本仅为真人主播的1/10，提升直播间转化率30%，表现超越80%真人主播 [2] - 京东数字人实现24小时不间断直播，覆盖1.7万家品牌商家 [2] - "京东高定数字人"成为轻奢品牌的主播，打破"数字人仅值夜班"的刻板印象 [2] AI对电商搜索和推荐的改变 - 淘宝"问问AI助手"推动搜索逻辑从"人找货"变为"货主动贴脸" [3] - AI推荐系统依据用户行为生成"定制补贴"，拼多多AI选品算法使商家数量增长90% [3] - AI通过历史销售、搜索热度和区域消费结构预判爆款品类，提高商家销售效率 [3] AI在产业端的降本增效 - 京东物流大模型调用超13亿次，覆盖50万物流员工，降本32% [3] - 京东工业JoyIndustrial大模型训练算力节省90%，合规降本32% [3] 未来展望 - AI技术的深化应用将推动电商行业更多变革，促进数字经济与实体经济深度融合 [4]