视觉AI战略与垂类模型选择 - 公司选择聚焦细分视觉场景而非通用大模型路线 通过垂类模型精准响应用户需求并实现产品化落地 核心在于根据用户需求迭代模型能力 持续解决特定痛点以形成良性循环 [1] - 垂类模型战略优势包括：差异化产品能力构建 减少基础模型训练的大规模投入 实现效果与用户体验的极致优化 同时提升对用户多变需求的响应速度 [2] - 典型案例为Wink视频美容产品 凭借视频人像美容和画质修复功能实现市占率第二 通过将图片端人像美化技术迁移至视频领域 在垂类场景做到第一 [3] 产品落地与用户体验优化 - 影像工具类产品首要关注用户体验 需平衡简单易用与需求满足 例如美图设计室聚焦小微电商物料设计场景 针对性推出AI商品图、AI模特等功能 解决专业设计资源不足的痛点 [5] - 产品成功关键在于持续深挖细分场景 目前公司在视频美容、画质修复、抠图等细分领域均建立核心能力优势 用户阈值提升背景下 效果质量成为打动用户的核心要素 [5] - AI工作流构建需深度理解用户实际流程 如AI口播工具"开拍"针对录制全流程痛点开发功能 完成从技术应用到落地的闭环 [6] 技术演进与未来方向 - 生成式AI为传统图像智能化场景带来重塑机会 技术代际变化可实现更深度的场景渗透 强化理解力与跨模态能力 [7] - 重要技术方向是推动AI技术普及 通过产品化降低使用门槛 使普通用户能体验AI便利 这与公司AI工具开发战略高度一致 [7] - 研究落地协同机制需对齐技术趋势与用户需求 研发团队需基于社媒需求收集、市场竞争分析、NPS调研等数据 谨慎选择垂直场景进行规模化投入 [6] 行业会议与趋势 - AICon深圳站将聚焦Agent、多模态、AI产品设计等方向 探讨企业通过大模型降本增效的实践案例 汇集头部企业及创业公司专家分享前沿洞察 [8][9]