【亿邦原创】当全球企业争相押注生成式AI时，一家中国企业用十六年时间证明：AI的真正价值不在于炫技，而在于能否穿透商业本质。从2009年国内首个AI广告投放系统，到2024年推出企业级智能体平台Deep Agent，深演智能（Deep Zero）始终在解答一道难题——为何技术工具已无限趋近国际顶尖水平，企业数字化价值仍如“冰山一角”？
十六年“冷板凳”：一场从技术到商业的马拉松
深演智能的成长史，恰是AI技术与企业决策融合的进化史。2009年，当行业还沉迷“流量红利”时，创始人黄晓南已用预测性算法切入广告投放决策；2016年深度学习爆发，公司转向用户运营的价值深挖；2024年大模型狂欢中，其又推出首个实现“行动闭环”的智能体平台。这种“超前半步”的节奏背后，是服务300多家世界500强企业后的清醒认知：数据孤岛、决策断层、执行脱节，让多数企业的智能工具沦为“数字化摆设”。
“技术释放的能力远未触及商业本质。”黄晓南的这句话，揭示了深演智能锚定“决策科学”的核心逻辑——AI不仅要分析数据，更要像企业高管般思考。
Deep Agent：给大模型戴上“紧箍咒”
2024年2月，深演智能发布的AI智能体平台Deep Agent，直击大模型落地企业的致命伤：在创意生成中游刃有余的AI，为何在决策场景频现“幻觉”？答案藏在两个关键设计中：
其一，“决策考纲”机制。通过为汽车、美妆等行业定制数千个业务规则（如“置换率”“小样转化率”），AI的任何输出都需在行业知识库与业务规范中“合规答题”。这种“范式约束”将企业经验转化为AI的行动边界，确保决策可解释、可追溯。
其二，“大模型+小模型”架构。既保留通义千问、文心一言等大模型的泛化能力，又融入十六年沉淀的300多个垂直行业模型。当系统既能分析全球消费趋势，又能精准计算华东地区某口红小样的转化阈值时，AI决策才能从“参谋建议”升级为“作战指令”。
围绕“全球化新品牌需要怎样的AI竞争力”的主题，亿邦动力邀约众多跨境服务企业进行系列访谈，分享其如何应用AI技术提高服务出海企业的水平，帮助出海企业提升综合竞争力。以下为亿邦动力与深演智能创始人兼CEO黄晓南的访谈内容，经编辑整理。
亿邦动力：请介绍一下您的公司和主要业务。
黄晓南：我们深演智能（Deepzero）是一家成熟的AI驱动的营销技术（Martech）公司，国家级“专精特新”小巨人企业。2019年8月，公司品牌由“品友互动”升级为"深演智能"，"品友"保留成为深演智能旗下聚焦于广告技术领域（AdTech）的业务品牌。深演智能主要为国内外大中型企业级客户提供一站式AI营销云产品，赋能CMO、CDO、CIO等关键决策者，提升企业数字化和智能化水平，从而提高企业经营的效率。
自2009年成立以来，深演智能秉持“AI赋能决策”的理念，以机器学习算法和大数据技术为核心，开发了智能投放管理系统AlphaDesk和智能企业客户管理系统AlphaData两大核心产品，并形成了一套“软件+服务”的解决方案，提升企业从广告、CRM、电商运营到销售管理等各个环节的效率。其服务企业横跨汽车、快消、零售、美妆、网服、医药、金融等行业，涵盖诸多世界500强企业。
在智能体时代，深演智能依托16年积累的AI营销技术沉淀与场景洞察，领先行业一步推出了驱动企业智能决策升级的引擎——AI智能体平台Deep Agent。帮助企业实现一个高效运转的营销闭环，最终实现“技术红利”向“商业价值”的转化。
亿邦动力：你们的产品及其核心应用场景是什么？怎么帮助全球化品牌/出海企业提升竞争力、解决业务痛点、重构运营方式？
黄晓南：无论是国内还是出海，在数字营销领域，技术投入与价值产出的“剪刀差”长期存在：比如我们发现，很多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。
深演智能的产品聚焦“决策科学”为核心，通过Deep Agent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。
Deep Agent优势体现在以下三个方面：
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，Deep Agent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。
我们的目标，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。
亿邦动力：大模型及生成式AI技术的快速发展给你们的产品带来了哪些变化/升级/重塑？
黄晓南：其实，每一次AI技术的迭代，都推动了深演智能场景的扩张。2022年，大模型技术爆发，当行业陷入“生成式AI万能论”狂热时，公司还是选择了审慎务实的技术路线：2024年之前，我们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）、Prompt Engineering（提示工程）等智能体技术成熟，我们才真正打通大模型与企业决策的融合通道。
作为国内最早将AI技术嵌入企业决策流程的实践者，我们在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。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。
而更关键的突破在于，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。
亿邦动力：你们的技术和产品优势是如何积累起来的？
黄晓南：如此前回答，深演智能是深耕AI企业决策领域十六载的行业领军者。回顾我们的成长轨迹，不难发现始终与AI技术浪潮同频共振。公司命名为Deep Zero绝非偶然，“Deep”代表深度学习的“deep learning”，“Zero”是不可战胜，AlphaGo是会被人类打败的，但升级版AlphaZero不会，这象征我们追求顶尖智力。而我们从成立之初就始终专注一件事——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。
2009年创立之初，我们就以预测性算法（Predictive AI）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，我们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”。如我们洞察，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。
2025年，伴随着大模型技术推动智能体的能力演进，让我们发现在业务上大有可为。最终通过多年的技沉淀催生出了我们目前战略级产品——AI智能体平台Deep Agent，并于今年2月的「营销智能体高峰闭门研讨会」正式发布。
亿邦动力：从你们所处的行业环节来看，全球化品牌/出海企业对于AI技术、AI工具的应用程度和效果如何？这个过程涉及哪些变化和挑战？
黄晓南：在我看来，我们已经进入了大模型驱动的智能体时代，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”。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——从单向触达进化为实时共生。
第一个挑战是，几乎所有的企业、品牌都想拥抱AI，但挑战在于不知道怎么去拥抱AI，实际怎么去落地。而我们在这方面恰好是AI赋能企业决策进化的行业专家。我们的核心能力就在于数据和算法结合的领域。我们的智能体可以将已有的沉淀十几年的行业数据经验和品牌自有的这个数据池、经验池、知识库组合起来，变成一个业务上很容易上手操作的界面，达到能够被任何一个市场部的人所使用的程度。
其次就是现在的大模型是很容易存在“幻觉”问题，而在企业级应用中必须被压缩至趋近于零。智能体必须要彻底“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。我们的智能体通过小模型完成精准预测，是建立在严格范式约束下的精准输出。至于目前的应用效果的话，用自动驾驶类比，目前处于L2-L3辅助驾驶阶段。我们的核心理念是：AI提供决策建议，但最终决策权仍由人类掌控。
亿邦动力：您对AI在品牌全球化/跨境电商领域的应用有什么样的观察？判断未来几年会有哪些趋势？
黄晓南：在品牌全球化与跨境电商领域，AI的应用正掀起巨大变革。当下，已经能清晰看到诸多显著的应用表现。
从市场洞察层面来说，AI可以对海量的全球市场数据进行深度分析。通过收集不同国家和地区消费者的浏览记录、购买偏好、社交媒体讨论等多源数据，AI算法能够精准提炼出各地市场的需求趋势、消费痛点以及新兴的消费热点。例如，某跨境时尚电商利用AI分析发现，在欧洲部分国家，消费者在特定季节对具有可持续材料标签的服装需求激增，基于此洞察及时调整选品与营销重点，获得了销售额的显著提升。客户服务方面，智能客服成为跨境电商的标配。AI客服可以7×24小时不间断工作，以超过20种语言与全球客户进行流畅沟通，快速解答常见问题，处理售后咨询，提升客户响应速度，将客户满意度提高了20% -30%。
未来，AI在这两个领域还将呈现出一系列重要趋势。其一，全链路自动化程度会进一步加深。从产品研发设计阶段，AI依据市场需求与流行趋势辅助设计创新；营销推广中，AI实现广告投放策略的全自动生成与实时优化；销售及售后阶段，AI智能客服可以处理更复杂问题，实现退换货流程的自动化。
其二，垂直小模型将迎来爆发。针对跨境电商与品牌全球化各细分场景，如特定国家市场的精准营销模型、某类产品的智能选品、智能导购模型等，会涌现出大量专业且高效的垂直小模型。这些小模型基于特定领域的深度数据训练，在解决细分场景问题上，比通用大模型更具针对性与精准性。比如针对东南亚地区电商市场的营销小模型，能精准把握当地宗教文化、消费习惯等因素，制定出更贴合当地市场的营销策略。
其三，人机协同将不断深化。AI虽然功能强大，但人类的创造力、情感理解与复杂问题解决能力依旧无法替代。未来，人与AI将形成更紧密、高效的协作模式。而数据隐私与安全始终是重中之重，跨境电商涉及跨国数据传输，必须严格遵守各国数据保护法规，强化数据应用安全。
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文章来源：亿邦动力
