來源：大模型之家

當冰山之下的數據寶藏被AI智能體（AI Agent）的探照燈照亮時，中國ToB市場的真正爆發正在開啟新的紀元。深演智能這場靜默的革命，或許剛剛撕開了這個萬億級市場的新裂縫。

在企業全面擁抱數字化革命的當下，數據要素與技術重構正重塑著商業競爭的底層邏輯。當數字化能力成為企業穿越周期的核心競爭力，AI技術的深度滲透猶如破局密鑰，持續為組織釋放數據價值、優化業務流程、重塑增長范式。

新技術的演進為行業數字化騰飛注入持續動能，智能體（Agent）作為大模型技術的重要落地形態，正重構企業與用戶、數據與決策的交互范式。當智能體技術開始重構企業與用戶、數據與決策的交互范式，如何突破技術落地的場景壁壘？又該如何通過智能體構建真正服務于商業增長的“數字大腦”？

深演智能（Deep Zero）創始人兼CEO黃曉南

為此，大模型之家與深演智能（Deep Zero）創始人兼CEO黃曉南展開深度對話，解碼這位深耕AI企業決策領域十六載的行業領軍者，如何將大模型通用能力與營銷場景專業需求深度耦合，推動AI智能體從“技術概念”完成可量化商業價值的轉化。

“冰山浮現”，技術沉浮中錨定商業本質

在探討深演智能的發展歷程時，黃曉南開篇點題：“公司命名為Deep Zero絕非偶然，過去十余年我們始終專注一件事——以AI賦能企業決策。”這一戰略定位，貫穿于企業發展的每個關鍵節點。

當我們回顧深演智能的成長軌跡，不難發現它始終與AI技術浪潮同頻共振。2009年創立之初，深演智能就以預測性算法（Predictive AI）切入數字廣告投放決策場景，成為國內最早將AI技術應用于商業決策的先行者。

2016年，AlphaGo引發深度學習技術革命，深演智能敏銳捕捉到技術遷移的戰略機遇：當廣告投放解決“獲客”問題后，企業的核心決策場景轉向 “客戶運營”。黃曉南指出：“CRM 領域積累的一方數據，如用戶購買記錄、瀏覽偏好、客服對話等，構成深度學習算法的‘富礦’。”相較于廣告投放的“外部流量爭奪”，用戶運營更注重 “內部價值挖掘”，這正是深演智能技術延伸的自然方向——通過AI算法賦能用戶運營、銷售、推廣、服務等全環節，構建基于數據預測的用戶意圖理解體系，提升轉化率與用戶生命周期價值。

2022年，大模型技術爆發，當行業陷入“生成式AI萬能論”狂熱時，深演智能卻選擇了審慎務實的技術路線：2024年之前，公司持續觀察大模型在企業決策中的實際價值，發現其在創意生成、知識檢索等場景表現優異，但在核心決策場景中，“幻覺問題”與“數據依賴”存在顯著瓶頸。直至2024年下半年，隨著RAG（檢索增強生成）、Workflow（工作流引擎）、Prompt Engineering（提示工程）等智能體技術成熟，深演智能才真正打通大模型與企業決策的融合通道。

智能體的能力演進，讓黃曉南發現在業務上大有可為。

這種技術沉淀最終催生了深演智能的戰略級產品——AI智能體平臺Deep Agent，并于今年2月的「營銷智能體高峰閉門研討會」正式發布。

深演智能AI智能體平臺 Deep Agent

深演智能聚焦“決策科學”為核心，將Deep Agent定位為驅動企業智能決策升級的引擎，其優勢體現在三個方面：

• 首先，“大模型+小模型”的雙層架構融合了基于主流的 DeepSeek、通義千問、文心一言、豆包等大模型在海量數據分析上的泛化能力，與深演智能所積累的小模型針對特定場景的精準調優，既利用了大模型的“知識大腦”，又滿足個性化業務需求。
• 其次，平臺實現全系列產品的無縫對接，打破數據孤島，確保數據、策略與執行的端到端貫通，構建高效營銷閉環。
• 最后，依托深耕消費品、金融、汽車等領域十年的經驗，Deep Agent 內置 300 多個行業決策模型與海量的場景化解決方案，為企業提供從數據治理到營銷觸達的一站式服務。

解構行業積弊，定義智能體商業價值新范式

在數字營銷領域，技術投入與價值產出的“剪刀差”長期存在：零售企業千萬級投入建設的 CDP 系統淪為報表導出工具，美妝品牌市場總監面對營銷自動化平臺100+節點能力陷入決策困境，國際快消巨頭依賴十人團隊解析數據埋點邏輯……企業雖然擁有接近國際頂尖水平的技術工具，但數字化帶來的價值卻如“冰山一角”，大量能力未被充分釋放。這些場景折射出行業深層痛點：技術工具的能力釋放遠未觸及商業本質。

“大模型帶來的不是顛覆，而是‘冰山浮現’的機遇——讓過去隱藏在數據、工具、流程中的價值真正被看見、被利用。”黃曉南總結道，技術的價值在于應用，而應用的關鍵在于與業務場景的深度融合。通過Deep Agent平臺，我們將AI技術深度融入企業業務決策的全鏈條。幫助企業打破數據孤島，實現數據流、策略流、執行流的端到端貫通，形成一個高效運轉的營銷閉環，解決傳統大模型 “只輸出不落地”的應用痛點。

深演智能的目標，是成為企業決策科學的 “基礎設施”，讓每個業務場景都能獲得 AI 的精準賦能，最終實現“技術紅利”向“商業價值”的轉化。

征服幻覺，讓智能體勇敢“Say No”

然而，想要讓一款AI產品在商業領域落地，不僅要有強大的工具，更要克服大模型的“幻覺”，即大模型總會“一本正經的胡說八道”。

與大多數大模型“詩與遠方”的Demo不同，“幻覺”在開放式創作中雖然能帶來天馬行空的靈感，但在商業場景中，只有100%的嚴謹，才能讓企業每一次都能夠做出正確的決策。

“開放場景中20%-30%的（幻覺）錯誤率，在企業級應用中必須被壓縮至趨近于零。”黃曉南也深知，“我們始終堅信，商業決策需要的不是天馬行空的生成能力，而是建立在嚴格范式約束下的精準輸出。”

只有讓Deep Agent徹底“征服幻覺”，才可以讓客戶放心地應用于企業的營銷決策之中。

作為國內最早將AI技術嵌入企業決策流程的實踐者，深演智能在16年的行業深耕中，早已為汽車、美妝、零售等領域構建了專屬的“決策范式”。這些范式不僅包含行業術語的精準定義——例如汽車行業的“置換率”、美妝行業的“小樣轉化率”，更沉淀了數千個業務場景的決策規則。當智能體搭載這些范式運行時，就如同考生遵循“考綱”答題，任何超出企業知識庫和業務規范的回答都會被自動攔截，讓智能體勇敢“Say No”。

這種范式約束的背后，是深演智能獨有的“企業級產品基因”，將AI能力深度融入自主研發的SaaS軟件中，形成“數據采集-模型訓練-策略執行-效果反饋”的閉環。

這種范式約束深度融入產品基因：在創意生成場景，智能體一方面調用大模型自然語言生成能力，另一方面接入企業歷史創意素材庫與效果評估體系。以汽車品牌廣告文案生成為例，系統首先解析 “豪華感”“科技配置” 等品牌調性關鍵詞，再匹配過往高轉化文案的結構特征，最終輸出兼具行業專業性與品牌獨特性的內容。這種“公開數據打底、私有數據塑形”的模式，讓智能體擺脫了“千篇一律”的生成困境，真正成為企業商業邏輯的延伸。

更關鍵的突破在于，深演智能構建了從“知識問答”到“行動閉環”的跨越，既發揮AI數據分析優勢，又保留人類決策者的情境調整空間，構建起“可解釋、可追溯、可干預”的透明化決策體系。

大模型驅動范式重構：從效率革新到價值共生

如今，大模型作為產業的發展引擎，正在推動商業世界從效率提升的“量變積累”邁向模式革新的“質變躍遷”。

黃曉南指出，相較于早期的預測性算法與深度學習，大模型帶來的變革，其深遠程度遠超過往任何一輪AI技術浪潮。“這不僅是技術性能的提升，更是商業互動范式的重構。就像互聯網重新定義了信息連接方式，大模型正在重塑企業與客戶、品牌與消費者之間的底層關系。”

這種變革的核心在于，大模型讓深演智能這樣的TOB公司，首次有了構建“2B2C”的深層連接邏輯——它不再局限于企業內部效率優化或企業與客戶間的單向賦能，而是穿透組織邊界，重構了商業生態中“人、貨、場”的交互體系：企業與客戶的協作從流程對接升維為價值共創，客戶與消費者的關系從單向觸達進化為實時共生。

每一次AI技術的迭代，都推動了深演智能場景的擴張。黃曉南將AI智能體的意義比做一場“能力突變”，推動了深演智能“AI賦能企業決策”這一使命的全面的延展。

在預測性算法（Predictive AI）時代，行業普遍將內容推薦算法投入到數字廣告投放里面，將每一次廣告投放變成一個量化交易的對象，形成了最初的電商推薦算法。

而到了深度學習（Deep Learning）時代，企業開始探索如何用好內部沉淀的數據，通過CRM等工具，圍繞用戶為中心的生態鏈里的各個環節，去做好推廣服務。

如今，在大模型與智能體技術，已深入到客戶業務的全鏈路，驅動業務實現高度自動化和無縫銜接。深演智能Deep Agent平臺以“全域、智能、端到端”為核心理念，構建多場景的AI智能體，打破了平臺之間的數據孤島，通過深演智能全系產品的無縫協同，各產品模塊之間數據實時共享、協同工作，實現數據流、策略流、執行流的端到端貫通，形成一個高效運轉的營銷閉環。

傳統電商行業模式下，企業的AI推薦系統主要依賴小模型進行特定任務，如召回、排序等，而大模型的出現大大提升了交互的泛化能力，使數字化營銷能夠將大模型能力與行業小模型的推薦邏輯有機結合，通過實時會話的方式，提供更精準、更具個性化的推薦決策。

大模型的技術的演進，不僅革新了信息傳遞方式，也提升了業務的效率。

在傳統決策模式中，業務部門需經數據部門提取分析，反饋結果后再調整決策，這種線性流程存在明顯的時間損耗與溝通成本。而“數據科學家”的智能體打破了傳統決策模式中的“效率瓶頸”，業務人員可直接與系統進行多輪交互式分析。如線上業務出現數據異常，可即時進行細分維度分析，通過即時反饋機制快速定位問題根源。

過去企業個性化營銷（例如營銷短信）需人工撰寫推廣文案、再經多輪審批，周期最長可達兩三周。如今，借助大模型與智能體技術，客戶可在系統畫布依據預設參數快速創建、調用業務素材，降低人力與時間成本，提升運營效率，使企業決策能實時響應市場，與消費者精準、實時互動。

在這一過程中，大模型還推動企業私有數據與公開數據深度融合。Deep Agent整合國內所有頭部大模型能力，基于模型間差異，將企業知識庫與過往積累知識融合。以創意內容生成為例，大模型結合企業創意積累與品牌特色，為不同產品生成針對性創意方案，如為汽車、手機品牌撰寫創意時，充分考慮品牌定位與消費者特征，提升創意效果與品牌認知度。

這種全鏈路互動模式的革新，正是“以用戶為中心”理念的終極落地——當技術賦能從“工具提效”進階到“模式重構”，企業數字化轉型便真正跨越了基礎設施“補課”的初級階段，駛入價值深耕的深水區。

模型平權時代，AI價值從“霧里看花”到“精準解碼”

黃曉南指出，在大模型技術平權的行業背景下，當下99%的企業面臨“AI應用迷茫期”：盡管積極擁抱技術，卻困于“AI能為我做什么”的認知盲區。深演智能的破局之法，便是在于率先打通“技術語言”與“商業語言”的轉化通道。

“我們的智能體不是空中樓閣，而是深深扎根于企業級產品矩陣。”黃曉南表示，從早期的程序化投放平臺，CDP（客戶數據平臺）、MA（營銷自動化）到如今的 Deep Agent 平臺，十六年打磨的SaaS工具積累了1000+企業從廣告到CRM到銷售賦能的場景，為智能體提供了成熟的落地載體。更關鍵的是，深演對企業一方數據的深刻理解——當創業公司還在為數據合規發愁時，我們早已建立了基于一方數據訓練的小模型，與大模型形成“精準打擊”與“全局視野”的黃金組合。

“未來的AI領域的公司有兩種：一種是專注于底座大模型開發的公司，另一種則是像深演智能這樣，專注于AI應用開發的公司。”黃曉南強調，大模型拉平了技術起跑線，但真正拉開差距的，是深演智能獨有的三層 Know-How 積淀：

1. 行業 Know-How：解碼垂直領域的商業密碼

服務汽車、零售、快消、美妝、奢侈品等行業的過程中，深演積累了對 “交車周期”“客單價分段策略” 等行業專屬邏輯的深刻理解。這些知識不是簡單的術語定義，而是融入算法的決策因子，智能體能夠自動調用特定的模型，將行業規則轉化為可執行的觸達策略。

2. 領域 Know-How：打通營銷全鏈路的決策經絡

在數字化投放、用戶運營、銷售導購等核心領域，深演智能構建了覆蓋“獲客-轉化-留存”的決策圖譜。例如在導購場景，智能體不僅能生成銷售話術，更能依據實時對話數據動態調整策略，確保應答既專業又符合品牌調性。

3. 技術 Know-How：駕馭 AI 進化的底層能力

從布局Hadoop集群處理大數據，到率先落地RAG技術，深演始終保持對AI技術的敏銳嗅覺。這種能力不是追趕熱點，而是將技術演進與商業需求深度綁定。

在大模型拉平技術基線的時代，真正的競爭力藏在“技術-場景-數據”的化學反應中。我們不追逐技術概念的熱度，而是堅守商業本質的溫度——當每一項技術創新都扎根于企業決策場景，每一組數據積累都服務于用戶關系優化，每一次場景升級都反哺技術進化，自然能在AI時代構建起護城河。

人機共生的邊界哲學：在技術狂熱中錨定商業本質

讓大模型之家感到意外的是，當行業沉迷于“人機邊界消融”的概念敘事時，黃曉南展現出難得的理性清醒：“人是生產力的驅動者，不可能被AI復制。”這種清晰的“邊界感”， 也讓深演智能這家公司在技術的浮沉之中，更加務實地尋找可落地的確定性。

源自其深耕企業服務領域的深厚積淀——植根于其在知名外企與咨詢公司提供大型企業提供營銷戰略及品牌管理咨詢服務，并深度參與汽車、消費品等行業的數字化轉型，讓她能夠更透徹地洞察客戶的需求與商業的本質。

高度標準化的客服場景，AI可處理絕大多數常規問題，但在涉及品牌聲譽、客戶情感維護的復雜場景，人類決策者的價值判斷仍無可替代。這種對商業本質的深刻理解，成為深演智能技術藍圖的底層邏輯：智能體定位為“決策賦能者”，而非決策者。

以汽車銷售場景為例，智能體并不直接生成應答內容，而是基于客戶實時對話數據，同步推送3組附帶數據支撐的定制化話術建議。這種“數據建議+策略解釋”的模式，既發揮AI在歷史數據挖掘、實時趨勢分析的優勢，又保留銷售顧問根據客戶微表情、語氣變化調整策略的靈活性。某豪華車企實測數據顯示，該模式使銷售決策效率提升40%。

這種“可控智能”背后，是深演對企業級 AI 應用的深刻認知：商業決策從來不是單純的技術問題，而是涉及品牌調性、客戶關系、風險管控的系統工程。因此要拒絕“黑箱決策”，堅持讓每一個策略都可解釋、可追溯、可干預，只有建立在人機信任基礎上的智能，才能真正成為企業增長的核心動力。

面對洶涌發展的技術浪潮，黃曉南強調“回歸本質”的重要性：“企業的核心需求從未改變——找到客戶、賣好產品。技術只是手段，重構了人貨場之間的鏈路，真正的壁壘是對場景的理解深度和解決問題的持續迭代能力。”

黃曉南還向大模型之家表示，技術變革的價值不在于概念創新，而在于快速轉化為可感知的商業價值。這種理念體現在深演智能的企業文化中：全員踐行“速贏導向”，對內要實現產品的快速迭代與發布，對外要讓客戶迅速感受到價值，并保持企業“全員AI化”，從技術部門到市場團隊，每個員工都要掌握AI工具提升效率；同時以“指標穿透”機制確保變革實效，將技術敏銳度與商業穿透力深度綁定，確保技術研發始終服務于業務價值。

在AI重塑商業的時代，深演智能的破局之路證明：真正的行業領導者，不僅需要捕捉技術趨勢的敏銳，更需堅守解決客戶痛點的初心。只有在AI變革中始終以客戶核心需求為錨點，實現技術落地與商業成功的雙向奔赴。企業級AI應用才能迎來真正的“冰山浮現”時刻。