为什么企业用上 AI，反而陷入更深的营销内卷？只做数据拟合、缺乏深度推理，该如何真正洞察消费趋势？又该怎样借助智能体，构建可预演未来的增长能力？王小毅教授在本次峰会分享中，给出了清晰的实战方向。
2026年3月27日，在由运营深度精选、零一数科联合主办，见实、AI产业创新基地、TechBridge等机构协办的「AIx增长·第七届微信生态运营增长峰会」上，浙江大学管理学院教授、中国高等院校市场学研究会常务理事王小毅，现场带来主题分享《数智消费生态：智能体营销的运行逻辑》。
我来自高校，专注于AI智能体研究，结合自身研究实践，本次分享我将聚焦近期AI智能体领域的研究新进展，拆解智能体对营销、MK体育消费市场的核心影响及落地应用，为各位运营从业者提供可落地、可参考的研究思路。
结合本次分享核心，我将围绕三大实战方向展开拆解，同时明确核心观点，助力大家找准AI营销破局关键。三大方向具体为：
如何通过优化智能体应用，赋予市场长程推理能力，构建可预演未来的消费者世界模型。
当前AI应用已从“效率优化”走向“逻辑重构”，企业唯有聚焦智能体实战应用，用好本地化经验数据，摆脱单纯的数据拟合依赖，才能实现从“跟随市场”到“引领市场”的跨越。
过去营销竞争核心是企业与企业之间的角逐，当前智能体已成为营销链路的核心中间载体，企业与消费者均在使用智能体，竞争演变为智能体之间的竞争、协作与博弈。
这一转变的底层支撑是AI架构升级：去年3月Anthropic提出MCP架构，形成大模型驱动智能体、智能体调用各类工具的生态协议；去年年底包含智能体Skill的全新工具出现，进一步奠定“大模型为脑、智能体为手脚”的AI应用新逻辑。
与2025年初相比，当前AI讨论核心已从垂域模型调优，转向大厂主导大模型背景下如何更好地用好大模型，这也是智能体应用的核心逻辑。
我带领浙大团队长期深耕智能体技术在营销中的落地，探索“龙虾”智能体与真人团队协同开发营销智能体。我们在《中国科学基金》发表成果，首次提出消费研究进入智能体自主进化阶段，并构建消费世界模型架构 。
在消费研究领域，AI智能体正推动行业进入AI自主洞察时代，同时为消费者世界模型落地提供清晰路径。
AI可自主完成消费者洞察、检验现有消费心理理论，未来甚至能创造新的消费行为理论。
相较于计算机领域的通用世界模型，消费者世界模型更易实现：当前已存在大量真实个体、完善的社交网络体系及虚拟个体，这些虚拟个体既代表部分消费者观点，也承担收集消费者信息的功能，结合各类营销政策扰动，形成可脱离人类世界自主演化、且能影响人类消费市场的复杂系统，促使企业重新思考消费市场本质、调整运营策略。
为验证智能体实战价值，我们借助智能体洞察小红书平台，成功挖掘厨房电器领域新增量：发现“部分厨房无吊柜”的新兴趋势，背后是开放厨房空间理念的转变，而厨房作为家庭关系纽带，其情感宣泄需求已成为新消费热点。企业据此调整研发与营销思路，从功能导向转向兼顾情感需求，充分体现智能体批量发现消费痛点、验证价值的能力。
当前很多企业陷入营销内卷，核心是陷入AI效率陷阱，未聚焦消费者需求本质，且消费者洞察方法论单一——过度依赖市场调研与非自有平台数据，无法探究用户偏好背后的深层原因，也无法洞见未来趋势，最终陷入“所有人看到相同数据、采取相同策略”的内耗。
第二阶段，挖掘迁移背后的结构性动因，区分潮流、随机波动与新消费群体、趋势带来的结构性分化；
第三阶段，验证分化背后的长期消费潜力，通过针对性营销释放潜力，实现可持续增长。
同时，当所有企业陷入模型同质化竞争时，打造本地化数据飞轮是构建专属竞争优势的关键——模型本身具有贬值特性，企业核心竞争力在于专属的本地化检索增强数据，今天喂给智能体的每一条交互数据，都可能成为未来不可复制的护城河。
此外，一线人员的经验价值被严重忽视，将采购经理等一线人员的经验数据化，效果远优于单纯的消费者数据预测。
当企业搭建好专属本地化数据体系后，AI智能体应用可实现从“回顾过去”到“推演未来”的跨越，帮助企业打造消费市场预演能力。
传统营销聚焦“过去发生了什么”，而智能体可推演“换一种方式会产生什么结果”，这是未来企业领导者与追随者的核心分水岭。
早在2023年，斯坦福大学就在《自然》杂志发表论文，通过25个智能体模拟人类社会实现无干预自主运行；我们团队打造的“孙武AI”，基于智能体群决策底层科学装置，可模拟消费市场、实现营销方案虚拟AB测试，相关研究成果已发表于管理领域英文顶级期刊。
我们围绕智能体在消费市场的应用开展了四项关键研究，形成了一个重要结论：无需升级大模型本身，仅通过优化智能体运行策略，就能显著提升对消费市场的深度洞察能力，且总结出4项可直接落地的实用方法。
消费者画像并非越细越好：研究发现画像数量与预测精度呈倒U型关系，细分到10类时效果最优，过度细分会分散判断，反而降低预测可靠性。
适度增加数据噪声能提升预测精度：适当引入噪声，能让模型主动挖掘背后逻辑，而不是简单照搬已有知识，这与Transformer的学习机制相契合，扰动反而能增强模型的真实理解能力。
短对话窗口更利于深度洞察：过长对话容易让模型陷入数据依赖，而精简对话能倒逼模型进行因果推理，洞察更深刻、决策更稳健。
因果推理远胜数据拟合：面对市场突发变化，像专家一样做因果推演的智能体，比只会做数据拟合的模型更能应对风险、稳定预测。
最后，我用一句话总结本次分享核心：我们要赋予市场长程推理能力，这也是未来企业AI应用的核心方向。
当前所有大模型都在强调长程推理，而我所指的是市场工作本身——过去的市场工作仅具备数据拟合能力，缺乏推理能力，且未充分利用企业本地化经验数据，这也是很多企业陷入内卷的核心原因。
未来，我们不仅要借助AI优化运营效率，更要依托智能体构建可预演未来的消费者世界模型，实现从“跟随市场”到“引领市场”的跨越。返回搜狐，查看更多
