当冰山之下的数据宝藏被AI智能体（AIAgent）的探照灯照亮时，中国ToB市场的真正爆发正在开启新的纪元。深演智能这场静默的革命，或许刚刚撕开了这个万亿级市场的新裂缝。

在企业全面拥抱数字化革命的当下，数据要素与技术重构正重塑着商业竞争的底层逻辑。当数字化能力成为企业穿越周期的核心竞争力，AI技术的深度渗透犹如破局密钥，持续为组织释放数据价值、优化业务流程、重塑增长范式。

新技术的演进为行业数字化腾飞注入持续动能，智能体（Agent）作为大模型技术的重要落地形态，正重构企业与用户、数据与决策的交互范式。当智能体技术开始重构企业与用户、数据与决策的交互范式，如何突破技术落地的场景壁垒？又该如何通过智能体构建真正服务于商业增长的“数字大脑”？

为此，大模型之家与深演智能（DeepZero）创始人兼CEO黄晓南展开深度对话，解码这位深耕AI企业决策领域十六载的行业领军者，如何将大模型通用能力与营销场景专业需求深度耦合，推动AI智能体从“技术概念”完成可量化商业价值的转化。

“冰山浮现”，技术沉浮中锚定商业本质

在探讨深演智能的发展历程时，黄晓南开篇点题：“公司命名为DeepZero绝非偶然，过去十余年我们始终专注一件事——以AI赋能企业决策。”这一战略定位，贯穿于企业发展的每个关键节点。

当我们回顾深演智能的成长轨迹，不难发现它始终与AI技术浪潮同频共振。2009年创立之初，深演智能就以预测性算法（PredictiveAI）切入数字广告投放决策场景，成为国内最早将AI技术应用于商业决策的先行者。

2016年，AlphaGo引发深度学习技术革命，深演智能敏锐捕捉到技术迁移的战略机遇：当广告投放解决“获客”问题后，企业的核心决策场景转向“客户运营”。黄晓南指出：“CRM领域积累的一方数据，如用户购买记录、浏览偏好、客服对话等，构成深度学习算法的‘富矿’。”相较于广告投放的“外部流量争夺”，用户运营更注重“内部价值挖掘”，这正是深演智能技术延伸的自然方向——通过AI算法赋能用户运营、销售、推广、服务等全环节，构建基于数据预测的用户意图理解体系，提升转化率与用户生命周期价值。

2022年，大模型技术爆发，当行业陷入“生成式AI万能论”狂热时，深演智能却选择了审慎务实的技术路线：2024年之前，公司持续观察大模型在企业决策中的实际价值，发现其在创意生成、知识检索等场景表现优异，但在核心决策场景中，“幻觉问题”与“数据依赖”存在显著瓶颈。直至2024年下半年，随着RAG（检索增强生成）、Workflow（工作流引擎）、PromptEngineering（提示工程）等智能体技术成熟，深演智能才真正打通大模型与企业决策的融合通道。

智能体的能力演进，让黄晓南发现在业务上大有可为。

这种技术沉淀最终催生了深演智能的战略级产品——AI智能体平台DeepAgent，并于今年2月的「营销智能体高峰闭门研讨会」正式发布。

深演智能AI智能体平台DeepAgent

深演智能聚焦“决策科学”为核心，将DeepAgent定位为驱动企业智能决策升级的引擎，其优势体现在三个方面：

首先，“大模型+小模型”的双层架构融合了基于主流的DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包等大模型在海量数据分析上的泛化能力，与深演智能所积累的小模型针对特定场景的精准调优，既利用了大模型的“知识大脑”，又满足个性化业务需求。

其次，平台实现全系列产品的无缝对接，打破数据孤岛，确保数据、策略与执行的端到端贯通，构建高效营销闭环。

最后，依托深耕消费品、金融、汽车等领域十年的经验，DeepAgent内置300多个行业决策模型与海量的场景化解决方案，为企业提供从数据治理到营销触达的一站式服务。

解构行业积弊，定义智能体商业价值新范式

在数字营销领域，技术投入与价值产出的“剪刀差”长期存在：零售企业千万级投入建设的CDP系统沦为报表导出工具，美妆品牌市场总监面对营销自动化平台100+节点能力陷入决策困境，国际快消巨头依赖十人团队解析数据埋点逻辑……企业虽然拥有接近国际顶尖水平的技术工具，但数字化带来的价值却如“冰山一角”，大量能力未被充分释放。这些场景折射出行业深层痛点：技术工具的能力释放远未触及商业本质。

“大模型带来的不是颠覆，而是‘冰山浮现’的机遇——让过去隐藏在数据、工具、流程中的价值真正被看见、被利用。”黄晓南总结道，技术的价值在于应用，而应用的关键在于与业务场景的深度融合。通过DeepAgent平台，我们将AI技术深度融入企业业务决策的全链条。帮助企业打破数据孤岛，实现数据流、策略流、执行流的端到端贯通，形成一个高效运转的营销闭环，解决传统大模型“只输出不落地”的应用痛点。

深演智能的目标，是成为企业决策科学的“基础设施”，让每个业务场景都能获得AI的精准赋能，最终实现“技术红利”向“商业价值”的转化。

征服幻觉，让智能体勇敢“SayNo”

然而，想要让一款AI产品在商业领域落地，不仅要有强大的工具，更要克服大模型的“幻觉”，即大模型总会“一本正经的胡说八道”。

与大多数大模型“诗与远方”的Demo不同，“幻觉”在开放式创作中虽然能带来天马行空的灵感，但在商业场景中，只有100%的严谨，才能让企业每一次都能够做出正确的决策。

“开放场景中20%-30%的（幻觉）错误率，在企业级应用中必须被压缩至趋近于零。”黄晓南也深知，“我们始终坚信，商业决策需要的不是天马行空的生成能力，而是建立在严格范式约束下的精准输出。”

只有让DeepAgent彻底“征服幻觉”，才可以让客户放心地应用于企业的营销决策之中。

作为国内最早将AI技术嵌入企业决策流程的实践者，深演智能在16年的行业深耕中，早已为汽车、美妆、零售等领域构建了专属的“决策范式”。这些范式不仅包含行业术语的精准定义——例如汽车行业的“置换率”、美妆行业的“小样转化率”，更沉淀了数千个业务场景的决策规则。当智能体搭载这些范式运行时，就如同考生遵循“考纲”答题，任何超出企业知识库和业务规范的回答都会被自动拦截，让智能体勇敢“SayNo”。

这种范式约束的背后，是深演智能独有的“企业级产品基因”，将AI能力深度融入自主研发的SaaS软件中，形成“数据采集-模型训练-策略执行-效果反馈”的闭环。

这种范式约束深度融入产品基因：在创意生成场景，智能体一方面调用大模型自然语言生成能力，另一方面接入企业历史创意素材库与效果评估体系。以汽车品牌广告文案生成为例，系统首先解析“豪华感”“科技配置”等品牌调性关键词，再匹配过往高转化文案的结构特征，最终输出兼具行业专业性与品牌独特性的内容。这种“公开数据打底、私有数据塑形”的模式，让智能体摆脱了“千篇一律”的生成困境，真正成为企业商业逻辑的延伸。

更关键的突破在于，深演智能构建了从“知识问答”到“行动闭环”的跨越，既发挥AI数据分析优势，又保留人类决策者的情境调整空间，构建起“可解释、可追溯、可干预”的透明化决策体系。

大模型驱动范式重构：从效率革新到价值共生

如今，大模型作为产业的发展引擎，正在推动商业世界从效率提升的“量变积累”迈向模式革新的“质变跃迁”。

黄晓南指出，相较于早期的预测性算法与深度学习，大模型带来的变革，其深远程度远超过往任何一轮AI技术浪潮。“这不仅是技术性能的提升，更是商业互动范式的重构。就像互联网重新定义了信息连接方式，大模型正在重塑企业与客户、品牌与消费者之间的底层关系。”

这种变革的核心在于，大模型让深演智能这样的TOB公司，首次有了构建“2B2C”的深层连接逻辑——它不再局限于企业内部效率优化或企业与客户间的单向赋能，而是穿透组织边界，重构了商业生态中“人、货、场”的交互体系：企业与客户的协作从流程对接升维为价值共创，客户与消费者的关系从单向触达进化为实时共生。

每一次AI技术的迭代，都推动了深演智能场景的扩张。黄晓南将AI智能体的意义比做一场“能力突变”，推动了深演智能“AI赋能企业决策”这一使命的全面的延展。

在预测性算法（PredictiveAI）时代，行业普遍将内容推荐算法投入到数字广告投放里面，将每一次广告投放变成一个量化交易的对象，形成了最初的电商推荐算法。

而到了深度学习（DeepLearning）时代，企业开始探索如何用好内部沉淀的数据，通过CRM等工具，围绕用户为中心的生态链里的各个环节，去做好推广服务。

如今，在大模型与智能体技术，已深入到客户业务的全链路，驱动业务实现高度自动化和无缝衔接。深演智能DeepAgent平台以“全域、智能、端到端”为核心理念，构建多场景的AI智能体，打破了平台之间的数据孤岛，通过深演智能全系产品的无缝协同，各产品模块之间数据实时共享、协同工作，实现数据流、策略流、执行流的端到端贯通，形成一个高效运转的营销闭环。

传统电商行业模式下，企业的AI推荐系统主要依赖小模型进行特定任务，如召回、排序等，而大模型的出现大大提升了交互的泛化能力，使数字化营销能够将大模型能力与行业小模型的推荐逻辑有机结合，通过实时会话的方式，提供更精准、更具个性化的推荐决策。

大模型的技术的演进，不仅革新了信息传递方式，也提升了业务的效率。

在传统决策模式中，业务部门需经数据部门提取分析，反馈结果后再调整决策，这种线性流程存在明显的时间损耗与沟通成本。而“数据科学家”的智能体打破了传统决策模式中的“效率瓶颈”，业务人员可直接与系统进行多轮交互式分析。如线上业务出现数据异常，可即时进行细分维度分析，通过即时反馈机制快速定位问题根源。

过去企业个性化营销（例如营销短信）需人工撰写推广文案、再经多轮审批，周期最长可达两三周。如今，借助大模型与智能体技术，客户可在系统画布依据预设参数快速创建、调用业务素材，降低人力与时间成本，提升运营效率，使企业决策能实时响应市场，与消费者精准、实时互动。

在这一过程中，大模型还推动企业私有数据与公开数据深度融合。DeepAgent整合国内所有头部大模型能力，基于模型间差异，将企业知识库与过往积累知识融合。以创意内容生成为例，大模型结合企业创意积累与品牌特色，为不同产品生成针对性创意方案，如为汽车、手机品牌撰写创意时，充分考虑品牌定位与消费者特征，提升创意效果与品牌认知度。

这种全链路互动模式的革新，正是“以用户为中心”理念的终极落地——当技术赋能从“工具提效”进阶到“模式重构”，企业数字化转型便真正跨越了基础设施“补课”的初级阶段，驶入价值深耕的深水区。

模型平权时代，AI价值从“雾里看花”到“精准解码”

黄晓南指出，在大模型技术平权的行业背景下，当下99%的企业面临“AI应用迷茫期”：尽管积极拥抱技术，却困于“AI能为我做什么”的认知盲区。深演智能的破局之法，便是在于率先打通“技术语言”与“商业语言”的转化通道。

“我们的智能体不是空中楼阁，而是深深扎根于企业级产品矩阵。”黄晓南表示，从早期的程序化投放平台，CDP（客户数据平台）、MA（营销自动化）到如今的DeepAgent平台，十六年打磨的SaaS工具积累了1000+企业从广告到CRM到销售赋能的场景，为智能体提供了成熟的落地载体。更关键的是，深演对企业一方数据的深刻理解——当创业公司还在为数据合规发愁时，我们早已建立了基于一方数据训练的小模型，与大模型形成“精准打击”与“全局视野”的黄金组合。

“未来的AI领域的公司有两种：一种是专注于底座大模型开发的公司，另一种则是像深演智能这样，专注于AI应用开发的公司。”黄晓南强调，大模型拉平了技术起跑线，但真正拉开差距的，是深演智能独有的三层Know-How积淀：

1.行业Know-How：解码垂直领域的商业密码

服务汽车、零售、快消、美妆、奢侈品等行业的过程中，深演积累了对“交车周期”“客单价分段策略”等行业专属逻辑的深刻理解。这些知识不是简单的术语定义，而是融入算法的决策因子，智能体能够自动调用特定的模型，将行业规则转化为可执行的触达策略。

2.领域Know-How：打通营销全链路的决策经络

在数字化投放、用户运营、销售导购等核心领域，深演智能构建了覆盖“获客-转化-留存”的决策图谱。例如在导购场景，智能体不仅能生成销售话术，更能依据实时对话数据动态调整策略，确保应答既专业又符合品牌调性。

3.技术Know-How：驾驭AI进化的底层能力

从布局Hadoop集群处理大数据，到率先落地RAG技术，深演始终保持对AI技术的敏锐嗅觉。这种能力不是追赶热点，而是将技术演进与商业需求深度绑定。

在大模型拉平技术基线的时代，真正的竞争力藏在“技术-场景-数据”的化学反应中。我们不追逐技术概念的热度，而是坚守商业本质的温度——当每一项技术创新都扎根于企业决策场景，每一组数据积累都服务于用户关系优化，每一次场景升级都反哺技术进化，自然能在AI时代构建起护城河。

人机共生的边界哲学：在技术狂热中锚定商业本质

让大模型之家感到意外的是，当行业沉迷于“人机边界消融”的概念叙事时，黄晓南展现出难得的理性清醒：“人是生产力的驱动者，不可能被AI复制。”这种清晰的“边界感”，也让深演智能这家公司在技术的浮沉之中，更加务实地寻找可落地的确定性。

源自其深耕企业服务领域的深厚积淀——植根于其在知名外企与咨询公司提供大型企业提供营销战略及品牌管理咨询服务，并深度参与汽车、消费品等行业的数字化转型，让她能够更透彻地洞察客户的需求与商业的本质。

高度标准化的客服场景，AI可处理绝大多数常规问题，但在涉及品牌声誉、客户情感维护的复杂场景，人类决策者的价值判断仍无可替代。这种对商业本质的深刻理解，成为深演智能技术蓝图的底层逻辑：智能体定位为“决策赋能者”，而非决策者。

以汽车销售场景为例，智能体并不直接生成应答内容，而是基于客户实时对话数据，同步推送3组附带数据支撑的定制化话术建议。这种“数据建议+策略解释”的模式，既发挥AI在历史数据挖掘、实时趋势分析的优势，又保留销售顾问根据客户微表情、语气变化调整策略的灵活性。某豪华车企实测数据显示，该模式使销售决策效率提升40%。

这种“可控智能”背后，是深演对企业级AI应用的深刻认知：商业决策从来不是单纯的技术问题，而是涉及品牌调性、客户关系、风险管控的系统工程。因此要拒绝“黑箱决策”，坚持让每一个策略都可解释、可追溯、可干预，只有建立在人机信任基础上的智能，才能真正成为企业增长的核心动力。

面对汹涌发展的技术浪潮，黄晓南强调“回归本质”的重要性：“企业的核心需求从未改变——找到客户、卖好产品。技术只是手段，重构了人货场之间的链路，真正的壁垒是对场景的理解深度和解决问题的持续迭代能力。”

黄晓南还向大模型之家表示，技术变革的价值不在于概念创新，而在于快速转化为可感知的商业价值。这种理念体现在深演智能的企业文化中：全员践行“速赢导向”，对内要实现产品的快速迭代与发布，对外要让客户迅速感受到价值，并保持企业“全员AI化”，从技术部门到市场团队，每个员工都要掌握AI工具提升效率；同时以“指标穿透”机制确保变革实效，将技术敏锐度与商业穿透力深度绑定，确保技术研发始终服务于业务价值。

在AI重塑商业的时代，深演智能的破局之路证明：真正的行业领导者，不仅需要捕捉技术趋势的敏锐，更需坚守解决客户痛点的初心。只有在AI变革中始终以客户核心需求为锚点，实现技术落地与商业成功的双向奔赴。企业级AI应用才能迎来真正的“冰山浮现”时刻。

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