“人工智能+消费”正在创造新的消费热点
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智能家居提升人们的居住体验、AI绘画工坊爆款频出、数字人导游带火文旅消费……政策与技术双重加持下,一场由人工智能驱动的“消费升级”,正将“未来感”注入生活场景。
回到家时玄关的灯自动亮起,营造温馨的氛围;说一句“我想看电影”,房间立刻进入“影院模式”,智能床也自动调整到最舒适的观影角度;AI绘画带来的新颖设计吸引大量消费者,越来越多“虚拟艺术工坊”搭建起来;节假日让智能文旅助手生成个性化的出游攻略,前往融合AI与AR技术的景点体验满满沉浸感……人工智能正将“未来感”注入生活场景。
近日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《提振消费专项行动方案》提出,开展“人工智能+”行动,促进“人工智能+消费”。
中国消费经济学会副理事长、北京工商大学商业经济研究所所长洪涛表示,人工智能技术可以拓展出多样化的消费新场景,发展以“人工智能+消费”为代表的新型消费,可以带动消费者群体“想消费、能消费、会消费、乐消费”。
智能家居提升居住体验
“以前睡前关灯都要下床走到门口,特别麻烦,我决定试试智能开关。”北京市朝阳区的小李回忆改造智能家居的初衷。第一个智能开关的顺利安装和流畅使用,使小李对智能家居产生浓厚的兴趣,开启了改造之旅,智能窗帘、智能投影仪等10余个智能设备陆续入驻家中。
像小李这样的“智能生活尝鲜者”正在成为消费新趋势的推动者。在北京市丰台区的小米人车家全生态体验店,智能家居方案设计师石建鑫告诉记者,线下门店平均每日接待客户数量为10至15组,其中约七成顾客是从毛坯房阶段就选择全套智能家居的装修设计,剩余三成客户是像小李一样,在原有的家装基础上进行简单的升级改造。
充满了未来感的智能家居体验店吸引了许多消费者前来体验。“传统家装给不了的‘仪式感’和需要各种遥控器的繁琐操作,如今在科技赋能下,一个APP、一句口令就可以解决。”石建鑫介绍,如今智能家居系统可以学习住户的生活习惯,正在从“单品智能”迈向“全场景主动服务”,提升人们的居住体验。
人工智能时代来了,床垫也融入了AI技术。此前,有寝具品牌推出AI床垫,搭载人工智能+睡眠算法调节模型,可精准识别用户体型与睡姿,实时调整头、肩、腰等区域支撑力度,动态守护脊椎生理曲线,提升消费者的睡眠体检。
“AI绘画工坊”商机日渐增多
深夜12点,AI绘画设计师王开的电脑屏幕上,即梦、可灵等6个AI工具窗口同时闪烁,他正依据客户的描述,将古丝绸之路沿途各种元素逐一输入即梦AI,然后将生成的元素通过手中的画笔组成一幅完整的画卷。王开坦言,绘画制作过程实际并不简单,一幅简单海报,也需至少3~5小时的人工精修,才能够达到出图要求。
王开运营的淘宝店铺数据显示,“AI商业海报设计”月销量超2000单。王开告诉记者,约七成的顾客是从社交平台涌来的“散户”,希望为照片中的自己穿上汉服,或是加上最近热门的“哪吒风”等各种个性化定制效果;剩余三成为电商客户,追求“一秒抓住眼球”的淘宝主图、模特换装和产品效果设计图等。随着评论区“效率非常高,很快就设计好了”“创造性满分,是我想要的效果”好评不断,回头客越来越多,王开对未来市场抱有乐观的期待。
这股人工智能创作的“艺术革命”催生越来越多的“AI绘画工坊”。5个月前,小夏在社交平台发布了一组基于AI绘画工具生成并手动修改的插画作品,奇幻的画风瞬间引爆流量,单篇笔记点赞量突破2万。随着“求教程”“接不接商单”“能不能出周边”的私信塞满收件箱,她敏锐地嗅到商机,连夜注册店铺,将作品制成壁纸、红包封面、装饰画等周边,其店铺销量最高的红包封面已售超7000单。
小夏表示,与传统手绘相比,AI辅助绘画可以节省60%左右的时间。“出图快、价格低、创意强是消费者选择AI绘画产品的主要原因。”小夏说。
“数字人”推动沉浸式旅游
春节期间,北京五棵松万达广场迎来了一场别开生面的AI机器人庙会,机器人导购为顾客介绍各类产品,机器人乐队奏响Beyond的《光辉岁月》,书法区的机器人灵巧挥毫,写下一张张“福”字,围观的孩童手中拿着机器人画的糖画发出阵阵惊呼……
近日,在1000多公里之外的湖北省博物馆北广场,极具荆风楚韵的文艺表演让人目不暇接,基于AI技术而实现的文物活化展示惊艳亮相。
此外,还有苏州数字人“苏小妹”成为现象级文旅IP,杭州市打造的文旅数字代言人“杭小忆”、湖北省推出的虚拟数字代言人“胡贝儿”等,为游客提供全方位的超级应用体验。当人工智能技术让传统“潮”起来,文旅市场正在技术赋能下发展出全新的消费场景。
AIGC(生成式人工智能)创业者曾祥林表示,AI打造的数字人“虚拟导游”不仅为消费者带来了智能化的旅游规划与身临其境的体验,还可以有效降低景区运营成本,展现出巨大的应用潜力。“这种体验优势和成本优势的结合,将进一步释放消费潜力,推动消费市场的持续增长。”曾祥林说。
洪涛表示,如今人工智能技术发展方兴未艾,但在各类消费场景落地过程中还存在难点,如技术与企业业务需求错位,企业数据基础薄弱,难以满足模型训练需求,后续维护和优化不足等。对此,洪涛建议,建立统一的数据管理机制。“可以选择一个部门或业务场景进行试点,验证技术可行性和业务价值,再根据试点结果进行优化和扩展。”洪涛说。
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