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AI智能体驱动中小企业营销数字化升级：场景落地与效益量化
直面中小企业数字化落地三重挑战 中小企业寻求数字化升级以突破营销瓶颈，却面临没有方向、没有工具、没有方法的核心困境（来源：腾讯全球数字生态大会“中小企业数字化困扰”）。 部署AI智能体全场景营销解决方案 腾讯云智能联合中数联成〔广东〕文化有限公司（定位：深耕ToB业务，解决企业营销痛点，市场化落地企业达200余家），提供AI智能体全栈式营销解决方案： 智能体核心能力 数智人平台：提供一站式数字人定制（形象/声音设计）、场景编排（会话/空间/音视频互动）、应用效果分析服务（来源：腾讯云智能数智人平台介绍）。 营销场景落地： 数字化IP：用AI创建虚拟IP（数智人），丰富内容呈现，孵化企业智能时代数字化载体； 内容创作：AI模版混剪（自动匹配模板提效）、AI文案生成（快速生成风格化文案）、数字人直播间 落地规模：合作方中数联成〔广东〕文化有限公司已落地企业达200余家（来源：中数联成介绍“市场化”部分）。
7120编辑于 2026-04-14- 来自专栏MixLab科技+设计实验室
我看中的AI落地场景。
产品化的过程其实是： 挑选一个单点的AI技术，深挖其应用场景， 然后再组合其他技术，形成新技术。 用2个代表性的应用场景，来说明： 1 基于可解释机器学习技术的预测工具 #时尚潮流趋势预测工具 时尚是潮流驱动的，大多数零售商按季节经营（例如，春季/夏季，秋季/冬季、假期等）。 匿名统计人流量，这个应用场景，如果没有接触过实际业务，是很难想到的： ? 从技术出发，是可以找到合适的场景切入的，初期千万不要堆积太多的功能点。
53020发布于 2020-09-28 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地
KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地-Fig-2 什么是 RAG（检索增强生成，Retrieval Augmented Generation）？ KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地-Fig-3 ANN 算法在RAG中的关键作用 有效的 ANNS 是 RAG 的关键 • 为了使 RAG 有效，它必须能够快速检索出与查询最相关的信息元素。 KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地-Fig-4 内存中的 ANNS 算法无法扩展 • HNSW 是领先的内存 ANNS 算法。 • 矢量和索引都存储在内存中。 KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地-Fig-8 SSD 替换 DARM的架构示意 • 向量数据库从对象存储加载向量和索引数据到查询节点。 总结 KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地-Fig-10 • RAG 和 ANNS 是现代 LLM 解决方案中的关键组件。
52510编辑于 2025-02-11 - 来自专栏活动盒子
营销自动化赋能场景生态圈——实现全触点精准营销
广告主想要精准聚焦用户的兴趣点，吸引他们的注意力，就要有足够的行为数据支撑，在通过大数据计算匹配到精准的用户话题，才能在营销执行的过程中实现场景落地。 例如点击了某个促销广告，并在落地页停留时间超过10秒时，落地页数据监测后台通过识别用户唯一识别标志ONE-ID对产生的行为数据进行标签化管理，形成个性化的用户识别ID。 在以上转化场景中，任一环节产生的决策变化都有可能会影响消费者最终的消费意愿，需要根据其所处的生命周期，制定个性化的营销策略，层层递进地推动消费者的进阶行为，只有在正确的时间将合适的内容通过最佳的触点渠道推送到适配的消费者手中 ，并打上“新用户”的标签属性，方便后续展开阶段性的营销活动； 关注后的3天，推送主打产品的基本介绍和应用场景，阶段性地通过对单个高势能产品的饱和营销，建立用户对于品牌的信任锚点； 关注后的第四天推送限时产品低价换购券 以机票预订为例，当用户浏览了飞往某地的机票，产生了预订行为，却没有完成最终支付，系统感知到这一行为后，短信推送“您刚刚预订的机票有20元降价优惠券”，下沉消费场景，对消费者进行召回。
1.9K20发布于 2021-01-22 - 来自专栏京东技术
JDK 17 营销初体验 —— 亚毫秒停顿 ZGC 落地实践
负责升级的人对这个系统都很了解，除核心业务逻辑外，还能够了解引入了哪些中间件与依赖，使用了中间件的哪些功能，中间件升级后，大量不兼容的改动是否对现有系统造成影响 最终选取了一个结算页、收银台展示无券支付营销的应用进行升级 此应用特点如下： 作为核心链路的应用之一，接口响应时间要求很高，GC 是其耗时抖动的瓶颈之一 业务正在进行快速迭代发展，随着降本增效策略的落地，营销策略进一步精细化，营销种类、数量、范围进一步增加，给系统性能带来更大的挑战 验证各个中间件是否正常，如 DUCC 开关下发，MQ 收发，JSF 接口调用等等，系统中所有用到的中间件都需要一一验证 然后可以开始进行核心业务的验证，这时候可以利用测试同学的测试自动化能力加人工补充场景 ZGC 作为一个现代化 GC，没有必要做过多的优化，默认配置已经可以解决 99.9% 的场景。 略微提升了触发时机，-XX:ZAllocationSpikeTolerance=3 （默认为 2）应对突发流量。
83310编辑于 2023-09-11 - 来自专栏音视频技术
HTTP3落地Pinterest
Beardsley, Haowei Yuan 译 / 核子可乐 技术审校 / Liang Ma 图一：Pinterest的HTTP/3架构 现在，HTTP/3已经在Pinterest落地。 QUIC: 由Chromium/谷歌为HTTP over UDP而开发；项目随后被提交至IEFT进行标准化（即HTTP/3）。 落地HTTP/3意义何在？ 在Pinterest落地HTTP/3 策略 安全和指标永远第一。尽管Pinterest强调速度的重要性，但更重要的是要以妥帖恰当的方式采用HTTP/3。 例如：在图像HTTP/3验证计划中，我们使用i2.pinimg.com来验证http/3上的图像流量。 落地现状 我们已经在关键流量类型上启用了HTTP/3，并升级/利用移动客户端的网络堆栈以采用HTTP/3。 流量：Pinterest多CDN边缘网络上的各主要生产域均已启用HTTP/3。
1.1K30编辑于 2023-04-04 - 来自专栏用户6296428的专栏
营销系统在预付卡场景下的演进
在会员储值业务中，典型的并发场景就是首充优惠的判断，营销系统本身无法控制用户的并发充值，对于临界值的判断，需要上游充值平台传递过来。 条件3)... -> 行为1 && 行为2 && ... 或者三元表达式： 条件1 && (条件2 || !条件3）... ? 六、后记 营销系统作为一个提高商家运营效率的系统，有着丰富的适用场景。 规则模板的出现赋予了营销系统更大的灵活性，可以引入子规则的方式来支持更复杂的场景，而规则间的互斥也可以认为是一种特殊的条件，加上规则间的比较排序，达到规则推荐的目的。 在预付卡的生态体系里，营销系统沉淀下了通用能力，可以满足商家或平台的多样化的营销诉求。后续文章会继续讲述营销系统的核心模块如何移植到支付系统，以及在支付场景下会面临哪些不一样的问题。 待续...
66821发布于 2020-08-25 Rokid 的AI场景操作解析：从感知到场景落地技术实现
本文将系统拆解该技术链路，带你深度理解从用户触发交互到服务落地的完整技术逻辑！一、全链路技术架构概览Rokid AI的核心价值，在于打破单一模态的局限，实现“感知-理解-决策-反馈”的闭环。 其技术架构涵盖多模态感知、AI决策引擎、场景化执行、用户体验优化四大核心环节，各模块协同支撑从交互触发到服务落地的全流程。 3. 当端侧小模型剪枝落地、LE Audio 双模链路开通、功耗分级与可变亮度被写进下一版固件，这条小河有望变得更窄却更迅——把“听懂—看见—回答”压进一次心跳的 200 ms 以内，让 AI 不再是被观测的功能 有能力为用户打造出更自然、更智能、更贯通的全场景交互体验。
57310编辑于 2025-10-14- 来自专栏疯狂的小程序
电商小程序的场景使用和营销手段
这一理念的补充，补全了小程序未来的使用场景，让人们更加直观的了解小程序的用途。 而对于电商领域，小程序意味着什么？在什么场景下适用于小程序？应该怎么去展开营销？ 我们在小程序中只需要去适用于一种场景，即微信场景。 三、营销 微信对于自身的社交属性很清楚，所以在小程序中，针对社交的活动也层出不穷。 1. 通过这样的社交分享+优惠金政策，营销者运用得当的话，小程序会给企业带来大量的新用户，新用户的购买转化率也将提高。 3. 当用户与企业对这一新产品形态习惯之后，小程序电商的下一步应用场景也许会更多，对于电商的营销策略也会越来越丰富多彩。
1.8K71发布于 2018-01-23 - 来自专栏罗超频道
iBeacon让互联网营销进入场景时代
二、 场景营销爆发的原因何在？ 1、 室内场景定位技术终于迎来成熟：传统定位主要是GPS为主，运营商基站定位为辅。定位的精确度非常有限，在室内表现差强人意。 3、 O2O的兴起：不论是O2O还是互联网+，都在说明企业战略的变革趋势，更多的商品，生活服务要通过与移动互联网的连接来与用户形成互动。 不过正如开篇所提，其本质是纯线上的流量营销。 我认为，在移动互联时代新一代场景营销将成为主流。以分众为代表的场景营销平台的出现预示着线下场景引爆线上具有了规模化的效应。 在移动互联网和O2O的大背景下，场景营销势必成为未来的主流，网络营销将从纯线上流量导入转换到O2O的场景触发的思维。 过去的网络营销是要导入流量，要获取下载，未来则是要通过特定线下场景的告知与触发将消费者吸引到线上或线下的店铺里面来消费，来获取服务，因此活动、积分、优惠、代金券诸多营销方式会更加重要，总而言之，场景营销要在合适的场景触发消费者
1.6K80发布于 2018-04-28 - 来自专栏数据转录
一个OCR场景的参考落地姿势
我是一个全栈开发工程师，侧重于Python，过去三年的工作经验完全集中于各种业务场景的OCR识别。 链条上跨3个岗位以后，端头和端尾的沟通就基本上是鸡同鸭讲了。原因是：不同岗位对需求的理解程度不同，都会弱化自己难理解的，强化自己熟悉的。 这种争论，谁胜谁负，对项目落地都没有好处。用简单的数据指标，对齐业务体感描述。 但是这个提升，对整个项目落地而言是虚的。一个合适的验收基线：避免越高越好这种基线，这是共同的愿望，但多数情况真的落不了地。过度的验收基线，只会导致漂亮的验收结果和糟糕的运营结果。
51330编辑于 2023-07-28 - 来自专栏【腾讯云开发者】
CodeBuddy AI Coding 企业场景落地实践与思考
，比如如个人态度、交互体验/模型能力是一个核心的影响因素，基于 2025 年6 月底，我们基于日常腾讯内部25 年 2900+ 用户反馈分析总结，梳理研发场景和Top问题，其中Top3 场景为：工程理解 调研了解具体问题，具体对话场景，制定措施3. 寻找用的好的用户，内容沉淀和分享4. 在 MVP Demo 场景，产品完全可以自己生成 UI 设计稿，快速做出原型。当然在生成场景下，还是需要专业设计输出设计稿。 添加更多测试场景（边界条件、错误情况等） 2. 确保测试涵盖所有代码路径 3. 检查是否有未测试的组件或API路由 在将代码提交到仓库之前，请确保所有测试都能通过： ```bash . 当前仅仅是一个落地探索，而腾讯内部存在不同团队的【需求级】或者【小需求级】实践，这边也可以踊跃征集，毕竟生产场景很复杂，面向不同场景也存在差异，比如 C 端/B 端/G 端，每个场景对交付质量、研发效率
3.2K21编辑于 2025-08-15 - 来自专栏码农架构
Apache ShardingSphere 在京东白条场景的落地之旅
2015～2016 引入 NoSQL 方案，业务数据以月份进行分表存储在 MongoDB 集群中，阶段性满足了结算处理场景中海量数据导入导出的需求。 显然京东白条数据架构将迎来一个新的阶段，解耦的驱动力可以概括如下 3 方面： 聚焦精力：将基于架构的数据库拆分，交给分表组件实现，研发精力需聚焦于业务本身； 简化升级：解耦技术架构，简化业务系统升级工作的研发流程 京东白条业务体量巨大，是名副其实的金融级高并发、海量数据的业务场景，因此分库分表组件应具有以下特点： 1. 产品成熟稳定 2. 极致性能表现 3. 处理海量数据 4. 产品适配 为能全面支撑白条业务、提供更好的业务体验，Apache ShardingSphere 在京东白条业务落地过程中对产品的功能和性能方面进行了更多的支持和提升，产品再一次经历典型案例的打磨。 同时 Apache ShardingSphere 提供了分布式主键生成器的接口，用户可自定义自增主键生成算法来满足特殊场景的需求。
98030发布于 2021-10-27 云蝠智能VoiceAgent呼入场景落地实践
本文将从技术架构、核心功能、行业实践三个维度，深度解析VoiceAgent如何重构企业电话客服体系，为开发者和技术管理者提供可落地的智能化解决方案。 （Mean Opinion Score）达4.5分，接近真人发音水平情感化表达：支持根据对话内容调整语速、语调和停顿，模拟人类情感变化多风格支持：提供"专业客服"、"亲切顾问"等8种语音风格，适配不同场景需求 智能客服提升幅度单通处理成本5元0.5元90%↓日均处理量300通1200+通300%↑培训周期2周1天93%↓信息准确率85%98%15%↑客户满意度78%92%18%↑数据来源：云蝠智能2025年客户案例统计行业落地实践 零样本迁移学习 新场景适配周期从周级缩短至小时级，只需少量标注数据即可快速部署行业模型。 多模态交互 融合语音、文字、图像等多种交互方式，通话中可同步推送可视化菜单和表单。 ：覆盖英语、俄语、阿拉伯语等30+语种，服务全球化企业部署实施指南三步落地法 数据准备阶段（1-3天） 空号检测模型过滤无效号码（拦截率95%+）构建三维标签体系：业务标签、客户价值标签、行为标签整理行业知识库和标准话术
51610编辑于 2025-07-11- 来自专栏Kubernetes GO
Ziglang首次落地高性能计算场景
译｜zouyee 为了帮助读者深入了解Kubernetes在各种应用场景下所面临的挑战和解决方案，以及如何进行性能优化。我们推出了<<Kubernetes经典案例30篇>>，欢迎订阅。 图 3：CG 基准测试（C 类）在不同线程数下的加速比（包括我们在 Zig 中的方法和 Fortran 参考实现） 图3展示了在不同线程数下进行强缩放时，在C类问题规模下CG 内核的加速比。 虽然在并发1场景下运行时差异明显，在更多线程数时，两种语言的性能非常接近。 后续工作 在本文中，我们探讨了通过添加 OpenMP 的循环共享结构来增强 Zig。 我们认为推动 Zig 在 HPC 中落地的关键性条件将是为 Zig 编译器添加支持分析功能。 总之，我们得出结论，Zig 编程语言所提供的性能和安全性组合使其有潜力应用于 HPC 工作负载场景。
2.4K10编辑于 2024-12-05 - 来自专栏全栈程序员必看
unity3D场景_3D夜晚场景
在学习阿发你好的网课过程中，学习完Unity的2D课程后深有感触，决定将3D学习过程一步步记录下来，也方便日后查询。 创建3D项目 Step1：在UnityHub中新建3D项目 Step2：将页面调整为2×3布局（项目中通常使用2×3） 新建项目 选择 window -> layouts -> 2 by 3 选择 window->General->Console 调出控制台 认识3D场景 天空盒skybox：上有蓝天，下有深渊，在计算机图形学学习过程中就有所涉及。 场景中还有什么？ 方向标识：3D视图导航器Gizmos； 坐标网格Grid，标识y=0坐标平面（一般不作调整）； 摄像机与光源。 3D视图导航 1、移动视图：按Q选择手型工具或者直接使用鼠标中键 2、旋转视图：ALT+鼠标左键 鼠标右键，摇摆 3、缩放：滚轮 或 ALT+右键 建立方向感 由于Unity中没有规定方向，为方便建立方向感
73230编辑于 2022-09-22 - 来自专栏新智元
AIoT落地三大趋势，场景为王
——3月27日，在“2019新智元AI技术峰会——智能云·芯世界”上，小蚁科技首席战略官孔华威做了主题演讲。 小蚁科技首席战略官 孔华威 孔华威认为： 要做到AIoT的真正落地，核心就是场景。 并以小蚁科技为例，分享了在其发展过程中的三个趋势、三大战略、三个核心竞争力。 我们自认为AIoT的落地，核心是场景。小蚁科技拥有三个趋势、三大战略以及三个核心竞争力。 落地的三个场景，包括智慧家居，已经推出了各种各样的服务，包括教育，我们也推出摄像头来做这样的事情。 最近还有女孩子说梳妆台的摄像头能不能有3D的结构光告知她今天有没有可能化成章子怡，明天有没有可能化成别人；用什么化妆品。这些是场景本身驱动的一些AI设备，让人感觉不像AI。
1.2K40发布于 2019-05-08 - 来自专栏探索RPA
企业营销环节应用RPA的三大典型场景
如何在营销业务找寻新的突破？RPA技术或许将会为企业市场营销人员提供全新的解决方案。 RPA如何应用于营销环节？ RPA机器人流程自动化技术，被称为人工智能的“先行者”。 一方面，RPA技术比AI门槛更低，商业落地更成熟。另一方面则是实施成本、维护成本等相对较低，且安全实用，故成为目前企业进行数字转型的利器所在。 3）更新计分卡。在HR和CRM系统之间缺乏集成的公司可以利用RPA机器人来确保将CRM中的更改上传到计分卡上，方便销售代表实时查看进度。 典型的RPA应用场景包括： 1）调用详细的客户资料。 2）获取详细的账单数据。通过专业编写的RPA机器人软件检索该数据，只需从销售代表处单击即可在几秒钟内调用付款数据。 3）更新用户首选项和其他用户信息。 4）解决简单但常见的客户问题。如，重置宽带与服务器的连接可以解决一些简单的连接问题，这可以在不切换屏幕的情况下用一个简单的RPA机器人来完成。
1.8K20发布于 2019-12-04 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
TenSec 2018：腾讯云天御助力营销场景反欺诈
（陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会） “羊马牛”党猖獗 网络营销背后潜伏完整的黑产合作链路 网络营销的普及让许多商家尝到了互联网的甜头。 领取优惠券、赠送礼品等手段为商家带来了更多用户和更高营收，但同时也催生了营销场景下的网络黑产。 目前，天御反欺诈系统已经帮助蒙牛在2018年世界杯期间节约数千万营销资金，并避免恶意数据对后续营销效果分析的干扰。 在东鹏特饮的一物一码营销活动中，腾讯云天御通过识别过滤恶意请求，帮助东鹏节约超过3000万营销资金。 此外，全方位多层次的安全防御体系不仅能够打击营销场景下的欺诈行为，还能打击视频、电商及出行等行业的虚假流量、恶意刷量行为，节省客户的营销支出。
5.8K10发布于 2018-10-12 - 来自专栏腾讯云商业智能分析团队的专栏
金融大数据：三大应用场景提升营销收益
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。 通过复投模型去找，在不做任何处理的情况下，从平台用户中随机选取1000个人，看看在一个月之内是否有复投，最后结果显示，这些人当中真正续投的大概是3%到4%左右，是非常低的。 2.风险控制 从聚宝滙分享的应用场景中可以看到其在反欺诈（业务风控）和管理风控方面非常有经验。 3.增值业务 金融领域创新是新的价值流向，其中最受关注之一就是供应链金融。这个领域正在将传统的供应链金融底层进行改造，用区块链底层进行改造。 前面说到由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新
2.7K10发布于 2017-08-25
腾讯云开发者
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