明略科技高級技術總監吳昊宇：以「感知-認知-行動」，解鎖智能營銷新範式

9月13日，在2025年中國軟件研發創新科技峰會（CSDIsummit）現場，人工智能與產業融合的深度實踐成為核心議題。營銷作為AI最快落地領域備受矚目。明略科技高級技術總監吳昊宇受邀出席峰會，以「寒武紀生命大爆發」類比，深入剖析當前營銷行業正在經歷的劇烈變革，發表《智能Agent在生成式營銷中的落地閉環》主題演講。

明略科技高級技術總監吳昊宇，圖片來源：明略科技

吳昊宇指出，2024年，短視頻、內容電商、社交媒體廣告在品牌預算佔比的大幅提升，這一趨勢在2025年持續深化，同時為行業帶來三大挑戰：

內容生命周期急劇縮短：傳統廣告素材可複用1個月以上，而當前效果類、電商類廣告的有效周期僅3天左右，隨后CPM（千次曝光成本）與轉化效率會大幅下滑；

用户路徑從「主動」變「被動」：傳統電商是用户「有需求→搜索→比價→購買」，而內容電商則是用户「被動刷到→內容吸引→情緒共鳴→衝動下單」，品牌若不能在3秒內抓住用户注意力，傳遞核心賣點，廣告即失效；

內容產能與質量矛盾突出：品牌若需要每周產出大量優質視頻，延續傳統制作模式難以實現，亟需標準化、智能化的生產體系。

2025年大模型技術的突破性發展，恰好為應對這些挑戰提供了關鍵支撐，成為營銷行業在「寒武紀變革」中破局的核心動力。

從技術能力看，大模型已從單一語言交互升級為多模態協同，不僅能「看圖説話」，更能跨文本、語音、圖像靈活生成內容；推理能力實現質的飛躍，不再是簡單輸出碎片化內容，而是能做到「説得有邏輯」，進行復雜的內容腳本創作。

從應用落地看，大模型成本的快速下降，進一步降低了營銷智能化的門檻。此前，頂尖模型的大規模應用多侷限於頭部企業，2025年，中小品牌也有機會根據自身需求搭建專屬智能營銷體系。

那麼，對於企業來説，如何推動AI在營銷場景快速落地？明略科技高級技術總監吳昊宇結合公司在大模型領域的技術探索，從「感知-認知-行動」三個層面，拆解了當前營銷技術創新的可落地方案。

以下內容摘錄自其演講原文：

一、感知系統：看到的要真，聽到的要全

感知系統是整個營銷Agent的基礎。企業在營銷洞察環節，時常面臨三個核心痛點：

一是深度分析取數做不對——口徑不一、第三方榜單失真，甚至連價格字段都可能抓漏，導致數據無法支撐決策；

二是全景社媒庫不完整——平臺割裂、圈層語言不同，中腰部KOL投放，以及用户二創內容很難追蹤，看不到完整的市場動態；

三是爆款內容解析不到位——抓不住黃金3秒的關鍵，賣點跟用户痛點脱節，內容風格還和平臺調性不匹配，學不到爆款的核心邏輯。

針對這些問題，我們用三項對策解決：

第一，打造統一口徑的可信商業Agent系統——通過專業模型獲取數據，確保取數口徑一致、數據真實可信；

第二，構建覆蓋多平臺與人羣的最全社媒數據+AI洞察——我們每天處理超1.3億條數據，自動解析數百萬的視頻和圖片內容，構建380多個維度的內容和用户標籤，覆蓋主流社交平臺和新聞站點，讓品牌能看到完整的市場動態；

第三，做好爆款拆解+AI理解——把爆款視頻從「視頻-片段-分鏡」三級拆解，將開場三秒、證據鏡頭、節奏、封面等關鍵要素指標化，讓品牌知道「爆款為什麼爆」，並能直接複用核心邏輯。

這里要特別提一下我們的深度分析Agent框架，它是感知系統的「核心引擎」，確保數據精準、可信：

多智能體協作體系：讓專業的Agent做專業的事；

智能體工作流引擎：自動構建與執行流程，把一次跑通的好路徑變成「模板+清單」，下次用的時候一鍵就能啟動，不用重複試錯；

長短期記憶管理機制：短期記憶保證單次任務連貫，長期記憶把經驗沉澱成「避坑手冊」，下次少走彎路；

多模態專業模型和API：優先對接高可信數據源，確保每一個數據都有來源、可追溯。

另外，我們還有兩個專有模型支撐感知：一是Cito專業指令推理模型，能把用户模糊的需求轉換成可執行的任務鏈路；二是Mano專業靈巧手模型，只要説清目標和規則，它就會用「Plan→Action→Verify」的閉環在瀏覽器里操作，每一步都有截圖留痕，還能在線強化學習，越用越準。

Mano模型框架概覽，圖片來源：明略科技

二、認知系統：讓內容效果可預測、可優化

如果説感知系統是「找方向」，那麼認知系統就是「判斷好壞」。決定增長的不是生成了多少內容，而是哪條內容更好、為什麼好。

認知系統的核心是從消費者角度出發，預測注意力、好感、信任等主觀指標，在投放前就排除「低勝率」內容，避免測試經費浪費。針對品牌廣告，我們要看內容是否符合品牌認知一致性、能否強化品牌記憶；針對效果廣告，我們會重點看黃金3秒吸引力、信息傳遞效率，確保內容能打動用户。

爲了把「專家看片」的直覺轉化為可落地的指標，我們分三步走：

第一步，把內容交給我們自研的明敬超圖多模態大模型——它會基於採集到的腦電、眼動等非標模態數據，預測觀眾的主觀反應；

第二步，生成客觀證據線——模型自動生成整體與逐秒的內容描述，解碼核心信息是否傳達到位，比如產品賣點有沒有講清楚、品牌標識有沒有足夠曝光；

第三步，接入MOE多專家推理——讓洞察、創意、行業、廣告法等「虛擬專家」一起審覈，最終輸出內容的優勢、劣勢和優化建議，比如「黃金3秒該換成哪種模式」「文案風險點在哪」「封面和節奏該怎麼調」。

這里要重點介紹我們自主研發的「明敬超圖多模態大語言模型」，它的核心是把人類的主觀認知「教」給了機器。簡單來説，它不只是「看懂了內容」，還「看懂了用户是如何被打動的」。相關研究論文已經獲得了ACMMM2024最佳論文提名。

明敬超圖多模態大模型整體架構，圖片來源：明略科技

爲了保證模型的準確性，我們做了大量基礎工作：採集了超過10萬人次的真人廣告測試數據。在主觀視頻理解測試基準Video-SME上，明敬超圖多模態大模型多個版本都取得優秀成績，在客觀任務為主的Video-MME測試集上也排名前列，綜合理解能力領先；通過對真人樣本廣告創意測試的平均分，以及模型預測得分進行迴歸分析，樣本一致性高達89%，這表明模型與人類主觀評價已具有較高的相關性，非常接近人類判斷的能力。

在具體場景中，模型不僅能快速實現廣告創意效果預測，還能基於預測給出具體的優化建議，從而輔助品牌有針對性的調整內容。

三、行動系統：讓創意快速落地為可投放內容

行動系統是「最后一公里」，基於感知和認知的結果，行動系統可以自動生成腳本、匹配素材、剪輯視頻，打通從創意到投放的全流程。

舉個汽車品牌的例子：我們先通過感知系統明確目標人羣——在各自領域小有成就、希望享受生活但關注性價比的中青年，他們看重「恰到好處的駕控體驗」和品牌調性；接下來，認知系統預測這類人羣對「生活場景化內容」反應更積極；最后，行動系統結合這些洞察，自動生成視頻劇本故事板，包括分鏡描述、畫面概念圖、臺詞、演員建議等，甚至能直接調用素材庫匹配畫面，若沒有匹配素材，可藉助AI生成，最終快速產出可投放的視頻。

隨着AI技術的發展，營銷行業已經進入了「后寒武紀時代」，不再是僅靠某個單點優勢就能存活。真正的核心是「感知-認知-行動」三個系統的協同：有了真且全的感知，才能找準方向；有了能預判效果的認知，才能少走彎路；有了能快速落地的行動，才能抓住流量機會。

對於企業來説，機會就在於用好大模型，多去看目標用户的真實需求，多去拆優質內容的核心規律，多去試自動化的生產方式，把這三個能力練紮實。未來，明略科技會繼續迭代「感知-認知-行動」系統，以更精準的數據、更智能的模型、更高效的工具，助力更多品牌在大模型時代抓住機遇，實現增長突破。