作者|古廿
編輯|楊舟
在企業(yè)組織中，一張工牌不僅代表身份，背后更是一套清晰的用人標(biāo)準(zhǔn)。這一次，百度嘗試給數(shù)字人理出一套上崗標(biāo)準(zhǔn)。
8月5日，百度智能云推出了全球首批數(shù)字員工。不同于此前以形象化為主的虛擬人，這批數(shù)字員工不再以擬人形象為賣點(diǎn)，而是以明確的業(yè)務(wù)職責(zé)上崗：承接線索、跑流程、交付結(jié)果。
百度給出的判斷是清晰的——當(dāng)AI開(kāi)始進(jìn)入企業(yè)的核心鏈路，它必須從像員工變成是員工。
過(guò)去的數(shù)字人是一個(gè)虛擬形象的人，而數(shù)字員工才是符合企業(yè)制度，具備獨(dú)立產(chǎn)出的新同事。為了厘清二者的區(qū)別，百度為數(shù)字員工設(shè)定了三條入職標(biāo)準(zhǔn)：懂業(yè)務(wù)，給結(jié)果，可進(jìn)化。
這三類能力總和背后，是百度對(duì)數(shù)字人的一次用工重寫：只有具備業(yè)務(wù)能力、流程綁定和自主進(jìn)化能力的Agent，才是可以被企業(yè)發(fā)工牌的員工。工牌不是技術(shù)演示的獎(jiǎng)?wù)?，而是一份生產(chǎn)責(zé)任的認(rèn)領(lǐng)。
在AI大模型加速向產(chǎn)業(yè)落地的階段，數(shù)字員工可能成為數(shù)字人這一概念率先在To B場(chǎng)景中大規(guī)模放量的產(chǎn)品形態(tài)。而百度想通過(guò)這次發(fā)工牌，率先建立一套可以落地的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
01 新同事的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)不同于此前更偏形象化的虛擬人，這些AI能力往往強(qiáng)調(diào)外形的像，主要提供AI的擬人感而非明確承擔(dān)業(yè)務(wù)指標(biāo)、跑完銷售或服務(wù)流程的智能Agent。
數(shù)字人是一個(gè)能說(shuō)話的通用虛擬形象，數(shù)字員工才是符合企業(yè)入職標(biāo)準(zhǔn)的新同事。最新的百度AI Day現(xiàn)場(chǎng)，百度智能云發(fā)布了首批AI數(shù)字員工，覆蓋營(yíng)銷、課程顧問(wèn)、汽車電銷等關(guān)鍵崗位。
作為基于百度智能云的AI全棧能力以及行業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)而成的AI應(yīng)用，百度智能云數(shù)字員工，可以為企業(yè)營(yíng)銷全旅程的不同階段提供可開(kāi)箱即用的產(chǎn)品能力，面向企業(yè)不再是交付AI工具而是交付業(yè)務(wù)收益或結(jié)果。
具體而言，想要入選數(shù)字員工，首先需要懂業(yè)務(wù)：不是簡(jiǎn)單回答問(wèn)題，而是真正吃透所在行業(yè)的知識(shí)體系與執(zhí)行流程。
以百度教育行業(yè)的數(shù)字員工徐雅雯為例，它不是只會(huì)回答課程什么時(shí)候上這種FAQ級(jí)問(wèn)題，而是可以根據(jù)用戶需求，給到課程建議；同時(shí)還會(huì)在和用戶交互中，按照業(yè)務(wù)理解進(jìn)行追問(wèn)和推薦。
這類對(duì)話不是傳統(tǒng)AI助手常見(jiàn)的背話術(shù)，而是具備上下文理解、業(yè)務(wù)意圖識(shí)別和流程感知的綜合判斷力。
區(qū)別在于：傳統(tǒng)AI助手大多停留在流程的執(zhí)行端，表現(xiàn)為固定的問(wèn)題模板與標(biāo)準(zhǔn)化答復(fù)，遇到非預(yù)設(shè)問(wèn)題常常無(wú)法應(yīng)對(duì)，甚至在多輪對(duì)話中前后邏輯斷裂。而數(shù)字員工能夠在復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的真實(shí)場(chǎng)景下保持會(huì)話連貫，并持續(xù)推進(jìn)對(duì)話目標(biāo)。
更進(jìn)一步，這種懂，不僅是話術(shù)或語(yǔ)義層面的理解能力，還體現(xiàn)在對(duì)情緒與節(jié)點(diǎn)的把握上。一個(gè)真正能干活的數(shù)字員工，往往是在用戶猶豫時(shí)適時(shí)介入，在談價(jià)階段掌握節(jié)奏，在表達(dá)擔(dān)憂時(shí)調(diào)整話術(shù)。
百度的數(shù)字員工在這方面表現(xiàn)出的行為選擇，已接近一個(gè)入職兩個(gè)月、掌握完整SOP并能靈活應(yīng)對(duì)的真人新員工。這是懂業(yè)務(wù)的底層標(biāo)準(zhǔn)——不是模仿交互，而是具備結(jié)果導(dǎo)向的業(yè)務(wù)感知與判斷。
這也是百度這一次提出的第二個(gè)入職標(biāo)準(zhǔn)，給結(jié)果：此前企業(yè)的數(shù)字員工往往炫技大于實(shí)用，這一次百度明確提出，數(shù)字員工不是一個(gè)技術(shù)演示品，而是一個(gè)要拿結(jié)果的崗位角色。
比如以汽車銷售場(chǎng)景下的體驗(yàn)為例，當(dāng)你對(duì)自己的需求不明確，數(shù)字員工張雨欣，能基于用戶意圖自動(dòng)推薦產(chǎn)品，且每一輪對(duì)話結(jié)束后，都會(huì)根據(jù)當(dāng)前對(duì)話節(jié)奏優(yōu)化話術(shù)，追問(wèn)要不要試駕體驗(yàn)。
接著，當(dāng)你報(bào)出的預(yù)算不足時(shí)，張雨欣會(huì)給出促銷方案。這里比較有意思的是，當(dāng)你繼續(xù)追問(wèn)促銷具體細(xì)節(jié)時(shí)，她沒(méi)有出現(xiàn)大模型常見(jiàn)的幻覺(jué)式數(shù)據(jù)，而是清晰地判斷信息邊界，并老道的安排真人銷售顧問(wèn)跟進(jìn)，延續(xù)信任鏈條。
在整個(gè)流程中，她不只是完成一輪對(duì)話，而是完成了從客戶識(shí)別、咨詢到下單的全過(guò)程接力。參與的是真實(shí)業(yè)務(wù)鏈條，承擔(dān)的是線索數(shù)量、轉(zhuǎn)化效率、客戶滿意度等可量化的業(yè)務(wù)指標(biāo)。
企業(yè)的流程會(huì)變，客戶的偏好也在變化。百度認(rèn)為一個(gè)真正的數(shù)字員工，應(yīng)該像人一樣具備學(xué)習(xí)能力。通過(guò)持續(xù)對(duì)話數(shù)據(jù)積累和反饋優(yōu)化，每個(gè)數(shù)字員工都在試用期中不斷調(diào)整策略，更新表達(dá)，形成個(gè)體化進(jìn)化路徑。
這是百度數(shù)字人員工的第三條標(biāo)準(zhǔn)，可進(jìn)化：大模型時(shí)代的數(shù)字員工，不是一勞永逸的模板，而是能持續(xù)學(xué)習(xí)的虛擬業(yè)務(wù)體。
對(duì)企業(yè)而言，這不是一個(gè)靜態(tài)的AI助手，而是一個(gè)具備成長(zhǎng)能力的崗位成員，企業(yè)用得越久，效果越好，形成類似老員工的能力復(fù)利。
這三點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)，決定了數(shù)字員工不是一個(gè)能聊的AI，而是一個(gè)能上崗的人。背后，是百度試圖用一套工程體系和行業(yè)知識(shí)的整合框架，回答AI如何真正參與組織協(xié)作的問(wèn)題。
02 AI全棧能力下的企業(yè)級(jí)Agent最佳實(shí)踐設(shè)定了標(biāo)準(zhǔn)，但是這些標(biāo)準(zhǔn)的落地并不是一句口號(hào)那么簡(jiǎn)單。
要讓數(shù)字人真正成為業(yè)務(wù)的一環(huán)，而不是游離在流程之外的技術(shù)演示，背后需要的是一整套從底座到調(diào)度、從執(zhí)行到協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)。
一方面在基礎(chǔ)能力的類人化上，百度智能云為數(shù)字員工搭建了類人的智能化大腦和真人級(jí)形象。
首先是智能化大腦，在語(yǔ)音交互方面，百度智能云首創(chuàng)基于Cross-attention技術(shù)的跨模態(tài)語(yǔ)音語(yǔ)言大模型，同時(shí)融合語(yǔ)音識(shí)別、大語(yǔ)言模型及語(yǔ)音合成等技術(shù)，確保數(shù)字員工能在極短時(shí)間內(nèi)聽(tīng)懂、理解，并根據(jù)文本輸出最適配的情感和反饋，在行業(yè)中實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、理解和合成的端到端閉環(huán)，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%，交互延遲控制在1秒以內(nèi)。
同時(shí)，為了增強(qiáng)業(yè)務(wù)溝通的信任感打造了真人級(jí)形象。在人像效果上，百度配套了影視級(jí)的虛擬人生成能力。基于國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的4D掃描技術(shù)，通過(guò)超千個(gè)控制維度精準(zhǔn)還原微笑等面部肌肉動(dòng)作，呈現(xiàn)影視級(jí)形象。在表達(dá)上，僅需30秒聲音樣本，即可復(fù)刻高保真語(yǔ)音，媲美真人原聲，讓數(shù)字人看得真、說(shuō)得像。
另一方面，在業(yè)務(wù)能力的專業(yè)性上，賦予數(shù)字員工行業(yè)化內(nèi)核和進(jìn)化型基因。
要讓數(shù)字員工真正懂業(yè)務(wù)，技術(shù)之外的積累同樣重要。百度智能云將行業(yè)Know-How轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的智能資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)從功能交付到價(jià)值交付的進(jìn)化。
借鑒一萬(wàn)小時(shí)定律，百度智能云通過(guò)10萬(wàn)小時(shí)以上的行業(yè)實(shí)操數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)字員工的初始能力，已沉淀金融理財(cái)規(guī)范、教育教學(xué)流程、汽車產(chǎn)銷知識(shí)等超過(guò)100個(gè)垂直領(lǐng)域的專業(yè)SOP。
例如教育行業(yè)的試聽(tīng)-轉(zhuǎn)化-續(xù)費(fèi)路徑、金融行業(yè)的授信與風(fēng)控流程、車企在客戶畫像與促銷匹配上的打法。這些行業(yè)Know-how被抽象為知識(shí)圖譜和可復(fù)用模組，為數(shù)字員工提供了上崗即熟練的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。
更重要的是，這些數(shù)字員工不是上線即終態(tài)，而是可以通過(guò)百度智能云自研的仿真對(duì)話自迭代系統(tǒng)與動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制不斷學(xué)習(xí)。每一次交互都在積累數(shù)據(jù)、調(diào)優(yōu)策略，形成從任務(wù)適配到知識(shí)更新的能力閉環(huán)。
這意味著企業(yè)部署得越久，數(shù)字員工的熟練度越高，所體現(xiàn)出的效果也更貼近老員工的長(zhǎng)期成長(zhǎng)路徑。
隨著大模型能力加速迭代與數(shù)據(jù)訓(xùn)練持續(xù)增加，確保數(shù)字員工的表現(xiàn)可以隨業(yè)務(wù)演進(jìn)不斷更新，形成部署越久、專業(yè)度越高的積累曲線。
百度不是第一個(gè)做數(shù)字人的公司，但可能是第一個(gè)試圖用一套成體系的工程能力，真正讓數(shù)字人變成企業(yè)可控、可用、可回報(bào)的生產(chǎn)力工具?？梢哉f(shuō)，百度的數(shù)字員工就是目前企業(yè)級(jí)Agent的最佳實(shí)踐。。
03 企業(yè)級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)前夜與C端熱鬧的AI大模型應(yīng)用不同，企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的關(guān)鍵不是技術(shù)炫技，而是成本和收益的平衡。企業(yè)買單，必然回歸商業(yè)本質(zhì)：這筆投入帶來(lái)的效果值不值。
目前，數(shù)字人市場(chǎng)正呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性爆發(fā)與漸進(jìn)式演化并存的局面。
爆發(fā)來(lái)自兩個(gè)變量：一是推理成本的斷崖式下降，過(guò)去一年已下降近60倍；二是多模態(tài)能力的躍遷，讓數(shù)字人不再只是互動(dòng)界面，而是能形成業(yè)務(wù)閉環(huán)的執(zhí)行個(gè)體。
這也意味著，數(shù)字人從技術(shù)演示真正邁入商業(yè)交付。但在落地過(guò)程中，隨著大模型應(yīng)用場(chǎng)景向低容錯(cuò)、強(qiáng)專業(yè)化領(lǐng)域延伸，暴露出的真實(shí)需求痛點(diǎn)，往往又限制著數(shù)字人的大規(guī)模落地速度。
受制于行業(yè)Know-How深度沉淀需求，此類場(chǎng)景需深度提煉垂直決策鏈路，打造開(kāi)箱即用的解決方案，才能交付可量化的業(yè)務(wù)效果。因此在增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)上，往往形成漸進(jìn)滲透曲線。
以銷售、客服、招聘、教務(wù)等一線職能為例，大量員工的時(shí)間被消耗在固定流程執(zhí)行、信息溝通和跟進(jìn)協(xié)調(diào)中。這些環(huán)節(jié)雖然瑣碎卻關(guān)鍵，直接關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化率、客戶滿意度與運(yùn)營(yíng)效率。
靠人力解決，不僅成本高、效率低，而且績(jī)效考核困難、組織可復(fù)制性差。傳統(tǒng)RPA或智能助手雖然能夠執(zhí)行部分規(guī)則任務(wù)，但在面對(duì)復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的對(duì)話和多輪協(xié)同任務(wù)時(shí)，難以勝任。
流程割裂、響應(yīng)生硬、上下文丟失等問(wèn)題，成為阻礙智能化落地的主要瓶頸。真正影響數(shù)字人落地速度的，并不是算力或生成能力，而是落地產(chǎn)品是否能夠解決企業(yè)的現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)。
企業(yè)真正需要的，是能理解業(yè)務(wù)意圖、掌握上下文、跨平臺(tái)協(xié)同執(zhí)行、還能持續(xù)優(yōu)化策略的智能體。百度提出的數(shù)字員工，正是面向這一現(xiàn)實(shí)需求而定義的智能體：不只是形象上的虛擬人，還是專業(yè)能力上的能干活。
目前，百度智能云數(shù)字人已廣泛服務(wù)于電商、金融、教育、媒體、文旅、醫(yī)療、泛互聯(lián)網(wǎng)等20+個(gè)行業(yè)，更重要的是，它的投入產(chǎn)出比已具備說(shuō)服力。
在電商場(chǎng)景中，數(shù)字主播的成本不到真人主播的15%，但可完成85%的GMV；在教育行業(yè)，數(shù)字教師讓課程制作效率提升20倍，成本下降約三分之一。
從成本視角看，這些數(shù)據(jù)說(shuō)明，企業(yè)已經(jīng)不再只是采購(gòu)技術(shù)，而是在引入一個(gè)具備崗位價(jià)值的新型員工。數(shù)字員工所代表的，是一個(gè)可考核、可部署、可持續(xù)進(jìn)化的崗位角色。
一個(gè)更宏觀的趨勢(shì)也在顯現(xiàn)：企業(yè)對(duì)AI Agent的接受度正在快速提升?！?025中國(guó)AI Agent營(yíng)銷市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿ρ芯繄?bào)告》指出，2024年中國(guó)AI Agent營(yíng)銷及銷售市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)442億元，預(yù)計(jì)未來(lái)五年將沖刺萬(wàn)億級(jí)空間。
百度也在將數(shù)字員工用于自身運(yùn)營(yíng)體系中。目前，數(shù)字員工已在百度客服中心上線，用于在線分流與服務(wù)回訪。數(shù)據(jù)顯示，用戶申保成功率提升60%，服務(wù)時(shí)效提升18小時(shí)。
百度智能云智能營(yíng)銷產(chǎn)品總經(jīng)理石崢指出，人機(jī)協(xié)同是現(xiàn)階段主流趨勢(shì)，未來(lái)或?qū)?shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)字員工協(xié)同解決復(fù)雜任務(wù)。數(shù)字員工未來(lái)并非替代人工，而是構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的新型組織結(jié)構(gòu)。多個(gè)智能體將協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)，企業(yè)由此獲得一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、高復(fù)用、可進(jìn)化的AI勞動(dòng)力池——這是AI工程能力穿透企業(yè)邊界的起點(diǎn)，也可能是數(shù)字人企業(yè)級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)前夜，最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折時(shí)刻。
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設(shè)定了標(biāo)準(zhǔn)，但是這些標(biāo)準(zhǔn)的落地并不是一句口號(hào)那么簡(jiǎn)單。
要讓數(shù)字人真正成為業(yè)務(wù)的一環(huán)，而不是游離在流程之外的技術(shù)演示，背后需要的是一整套從底座到調(diào)度、從執(zhí)行到協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)。
一方面在基礎(chǔ)能力的類人化上，百度智能云為數(shù)字員工搭建了類人的智能化大腦和真人級(jí)形象。
首先是智能化大腦，在語(yǔ)音交互方面，百度智能云首創(chuàng)基于Cross-attention技術(shù)的跨模態(tài)語(yǔ)音語(yǔ)言大模型，同時(shí)融合語(yǔ)音識(shí)別、大語(yǔ)言模型及語(yǔ)音合成等技術(shù)，確保數(shù)字員工能在極短時(shí)間內(nèi)聽(tīng)懂、理解，并根據(jù)文本輸出最適配的情感和反饋，在行業(yè)中實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、理解和合成的端到端閉環(huán)，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%，交互延遲控制在1秒以內(nèi)。
同時(shí)，為了增強(qiáng)業(yè)務(wù)溝通的信任感打造了真人級(jí)形象。在人像效果上，百度配套了影視級(jí)的虛擬人生成能力。基于國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的4D掃描技術(shù)，通過(guò)超千個(gè)控制維度精準(zhǔn)還原微笑等面部肌肉動(dòng)作，呈現(xiàn)影視級(jí)形象。在表達(dá)上，僅需30秒聲音樣本，即可復(fù)刻高保真語(yǔ)音，媲美真人原聲，讓數(shù)字人看得真、說(shuō)得像。
另一方面，在業(yè)務(wù)能力的專業(yè)性上，賦予數(shù)字員工行業(yè)化內(nèi)核和進(jìn)化型基因。
要讓數(shù)字員工真正懂業(yè)務(wù)，技術(shù)之外的積累同樣重要。百度智能云將行業(yè)Know-How轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的智能資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)從功能交付到價(jià)值交付的進(jìn)化。
借鑒一萬(wàn)小時(shí)定律，百度智能云通過(guò)10萬(wàn)小時(shí)以上的行業(yè)實(shí)操數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)字員工的初始能力，已沉淀金融理財(cái)規(guī)范、教育教學(xué)流程、汽車產(chǎn)銷知識(shí)等超過(guò)100個(gè)垂直領(lǐng)域的專業(yè)SOP。
例如教育行業(yè)的試聽(tīng)-轉(zhuǎn)化-續(xù)費(fèi)路徑、金融行業(yè)的授信與風(fēng)控流程、車企在客戶畫像與促銷匹配上的打法。這些行業(yè)Know-how被抽象為知識(shí)圖譜和可復(fù)用模組，為數(shù)字員工提供了上崗即熟練的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。
更重要的是，這些數(shù)字員工不是上線即終態(tài)，而是可以通過(guò)百度智能云自研的仿真對(duì)話自迭代系統(tǒng)與動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制不斷學(xué)習(xí)。每一次交互都在積累數(shù)據(jù)、調(diào)優(yōu)策略，形成從任務(wù)適配到知識(shí)更新的能力閉環(huán)。
這意味著企業(yè)部署得越久，數(shù)字員工的熟練度越高，所體現(xiàn)出的效果也更貼近老員工的長(zhǎng)期成長(zhǎng)路徑。
隨著大模型能力加速迭代與數(shù)據(jù)訓(xùn)練持續(xù)增加，確保數(shù)字員工的表現(xiàn)可以隨業(yè)務(wù)演進(jìn)不斷更新，形成部署越久、專業(yè)度越高的積累曲線。
百度不是第一個(gè)做數(shù)字人的公司，但可能是第一個(gè)試圖用一套成體系的工程能力，真正讓數(shù)字人變成企業(yè)可控、可用、可回報(bào)的生產(chǎn)力工具?？梢哉f(shuō)，百度的數(shù)字員工就是目前企業(yè)級(jí)Agent的最佳實(shí)踐。。
03 企業(yè)級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)前夜與C端熱鬧的AI大模型應(yīng)用不同，企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的關(guān)鍵不是技術(shù)炫技，而是成本和收益的平衡。企業(yè)買單，必然回歸商業(yè)本質(zhì)：這筆投入帶來(lái)的效果值不值。
目前，數(shù)字人市場(chǎng)正呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性爆發(fā)與漸進(jìn)式演化并存的局面。
爆發(fā)來(lái)自兩個(gè)變量：一是推理成本的斷崖式下降，過(guò)去一年已下降近60倍；二是多模態(tài)能力的躍遷，讓數(shù)字人不再只是互動(dòng)界面，而是能形成業(yè)務(wù)閉環(huán)的執(zhí)行個(gè)體。
這也意味著，數(shù)字人從技術(shù)演示真正邁入商業(yè)交付。但在落地過(guò)程中，隨著大模型應(yīng)用場(chǎng)景向低容錯(cuò)、強(qiáng)專業(yè)化領(lǐng)域延伸，暴露出的真實(shí)需求痛點(diǎn)，往往又限制著數(shù)字人的大規(guī)模落地速度。
受制于行業(yè)Know-How深度沉淀需求，此類場(chǎng)景需深度提煉垂直決策鏈路，打造開(kāi)箱即用的解決方案，才能交付可量化的業(yè)務(wù)效果。因此在增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)上，往往形成漸進(jìn)滲透曲線。
以銷售、客服、招聘、教務(wù)等一線職能為例，大量員工的時(shí)間被消耗在固定流程執(zhí)行、信息溝通和跟進(jìn)協(xié)調(diào)中。這些環(huán)節(jié)雖然瑣碎卻關(guān)鍵，直接關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化率、客戶滿意度與運(yùn)營(yíng)效率。
靠人力解決，不僅成本高、效率低，而且績(jī)效考核困難、組織可復(fù)制性差。傳統(tǒng)RPA或智能助手雖然能夠執(zhí)行部分規(guī)則任務(wù)，但在面對(duì)復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的對(duì)話和多輪協(xié)同任務(wù)時(shí)，難以勝任。
流程割裂、響應(yīng)生硬、上下文丟失等問(wèn)題，成為阻礙智能化落地的主要瓶頸。真正影響數(shù)字人落地速度的，并不是算力或生成能力，而是落地產(chǎn)品是否能夠解決企業(yè)的現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)。
企業(yè)真正需要的，是能理解業(yè)務(wù)意圖、掌握上下文、跨平臺(tái)協(xié)同執(zhí)行、還能持續(xù)優(yōu)化策略的智能體。百度提出的數(shù)字員工，正是面向這一現(xiàn)實(shí)需求而定義的智能體：不只是形象上的虛擬人，還是專業(yè)能力上的能干活。
目前，百度智能云數(shù)字人已廣泛服務(wù)于電商、金融、教育、媒體、文旅、醫(yī)療、泛互聯(lián)網(wǎng)等20+個(gè)行業(yè)，更重要的是，它的投入產(chǎn)出比已具備說(shuō)服力。
在電商場(chǎng)景中，數(shù)字主播的成本不到真人主播的15%，但可完成85%的GMV；在教育行業(yè)，數(shù)字教師讓課程制作效率提升20倍，成本下降約三分之一。
從成本視角看，這些數(shù)據(jù)說(shuō)明，企業(yè)已經(jīng)不再只是采購(gòu)技術(shù)，而是在引入一個(gè)具備崗位價(jià)值的新型員工。數(shù)字員工所代表的，是一個(gè)可考核、可部署、可持續(xù)進(jìn)化的崗位角色。
一個(gè)更宏觀的趨勢(shì)也在顯現(xiàn)：企業(yè)對(duì)AI Agent的接受度正在快速提升?！?025中國(guó)AI Agent營(yíng)銷市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿ρ芯繄?bào)告》指出，2024年中國(guó)AI Agent營(yíng)銷及銷售市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)442億元，預(yù)計(jì)未來(lái)五年將沖刺萬(wàn)億級(jí)空間。
百度也在將數(shù)字員工用于自身運(yùn)營(yíng)體系中。目前，數(shù)字員工已在百度客服中心上線，用于在線分流與服務(wù)回訪。數(shù)據(jù)顯示，用戶申保成功率提升60%，服務(wù)時(shí)效提升18小時(shí)。
百度智能云智能營(yíng)銷產(chǎn)品總經(jīng)理石崢指出，人機(jī)協(xié)同是現(xiàn)階段主流趨勢(shì)，未來(lái)或?qū)?shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)字員工協(xié)同解決復(fù)雜任務(wù)。數(shù)字員工未來(lái)并非替代人工，而是構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的新型組織結(jié)構(gòu)。多個(gè)智能體將協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)，企業(yè)由此獲得一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、高復(fù)用、可進(jìn)化的AI勞動(dòng)力池——這是AI工程能力穿透企業(yè)邊界的起點(diǎn)，也可能是數(shù)字人企業(yè)級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)前夜，最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折時(shí)刻。
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數(shù)字員工未來(lái)并非替代人工，而是構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的新型組織結(jié)構(gòu)。多個(gè)智能體將協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)，企業(yè)由此獲得一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、高復(fù)用、可進(jìn)化的AI勞動(dòng)力池——這是AI工程能力穿透企業(yè)邊界的起點(diǎn)，也可能是數(shù)字人企業(yè)級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)前夜，最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折時(shí)刻。
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