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在飞行中换引擎:AI浪潮下 网易云信转型实录

胡镤心 2025/11/18 16:37
胡镤心 2025/11/18 16:37

邦小白快读

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网易云信的AI转型故事提供关键信息和实用参考。

1.重点转型历程:网易云信从通信服务商转向AI智能引擎,历经从2023年探索到2024年战略明晰。面对交付复杂性(需深打通企业知识库和工作流),坚持“交付工作结果而非工具”,如招投标Agent在几分钟内完成传统数小时工作。

2.实操干货:C端情感陪伴智能体分五阶进化(E1-E5阶段),通过多模态输入和故事引擎避免智能玩具7天高退货率;B端数字员工实例:如智能会议Agent沉淀会议内容,形成“组织记忆”。学习点:务实践行,在一个个具体问题中积累护城河。

网易云信案例展现品牌在产品研发和消费趋势上的洞察。

1.产品研发逻辑:基于大模型方向、用户痛点和场景数据积累,例如C端情感陪伴智能体研发,融合文字、语音、图像多模态输入,提升用户粘性;B端数字员工设计如社交运营Agent深入业务流程。

2.消费趋势观察:AI陪伴市场需求高涨(如DeepSeek引发热潮),但用户行为显示高退货率源于产品新鲜感短暂(7天后失效),需精细化设计避免简单机芯集成。品牌启示:研发中注重解决核心痛点(如避免退货),抢占增长蓝海。

转型案例提供机会提示与风险应对策略。

1.增长市场机会:AI驱动B端数字员工(如招投标Agent、技术支持Agent)创造新商机,提升效率96%以上;合作方式可学习网易云信的“垂直深耕、标杆突破”路径,深入客户业务流。

2.风险提示:交付复杂性高(企业知识库差异大),效果量化难(AI价值不易货币化),商业模式不成熟(被迫token付费)。可学习点:务实执行(小业务部门沉淀知识),规避转型失败风险。

网易云信启示工厂产品设计和数字化转型机会。

1.产品生产需求:C端智能玩具需集成高级AI如情感陪伴体系(E2/E3阶段),超越基础对话,满足设计需求。

2.商业机会:合作网易云信(如为玩具厂商提供智能模组),推动生产数字化;启示:制造中推进AI整合(如知识沉淀),解决具体问题提升设计效率。

行业趋势和新技术解决方案是核心干货。

1.行业发展趋势:从通信服务转向AI智能引擎(如网易云信案例),行业重构开始,客户痛点聚焦交付难和效果量化。

2.新技术:情感智能进阶体系通过中期记忆和长期陪伴提升服务;新底座解决效果可观测、提示词可管理等技术问题。解决方案:深入业务场景(如数字员工),输出可量化结果。

企业需求和平台最新做法提供操作干货。

1.商业对平台需求:企业需要通信+AI双重能力(如网易云信IM+RTC基础+AI解决幻觉),平台招商可依托稳定基础。

2.平台最新做法:采用“垂直深耕”策略,避免价格战(如跳出泥潭博弈),运营管理强调务实交付(工作结果导向)。风向规避:平衡创新与稳健,规避重交付风险。

产业新动向和商业模式问题供深入研究。

1.产业新动向:AI重构通信行业(网易云信为样本),新问题包括商业模式不成熟(token付费争论)和转型“系统工程”挑战。

2.政策法规启示:价值定价模式(像员工被管理)的理想与现实差距凸显监管建议空间;商业模式探讨:从“修路”到“造车”实现价值重构。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

NetEase YunXin's AI transformation story offers key insights and practical references.

1. Core transformation journey: NetEase YunXin shifted from a communication service provider to an AI intelligent engine, evolving from exploration in 2023 to a clear strategy by 2024. Facing delivery complexity (requiring deep integration with enterprise knowledge bases and workflows), it adhered to "delivering work results rather than tools," such as a bidding Agent completing tasks in minutes that traditionally took hours.

2. Practical takeaways: C-end emotional companion agents evolved through five stages (E1-E5), using multimodal input and story engines to avoid the 7-day high return rate of smart toys; B-end digital employee examples include meeting Agents that document content to form "organizational memory." Key lesson: Build moats by solving concrete problems pragmatically.

The NetEase YunXin case demonstrates brand insights into product R&D and consumer trends.

1. Product development logic: Based on large model direction, user pain points, and scenario data accumulation—e.g., C-end emotional companion agents integrate text, voice, and image inputs to boost engagement; B-end digital employees like social operation Agents embed deeply into workflows.

2. Consumer trend observation: AI companionship demand is surging (e.g., DeepSeek's buzz), but high return rates stem from short-lived novelty (effect fading after 7 days), necessitating refined design beyond simple module integration. Brand takeaway: Focus on core pain points (e.g., reducing returns) to capture blue-ocean growth.

The transformation case highlights growth opportunities and risk mitigation strategies.

1. Market opportunities: AI-driven B-end digital employees (e.g., bidding Agents, technical support Agents) create new business avenues, boosting efficiency by over 96%; partnerships can emulate NetEase YunXin's "vertical focus and benchmark breakthroughs" approach to embed into client workflows.

2. Risk alerts: High delivery complexity (diverse enterprise knowledge bases), difficult effect quantification (AI value hard to monetize), and immature business models (forced token-based pricing). Lesson: Mitigate transformation failure risks through pragmatic execution and knowledge accumulation in small business units.

NetEase YunXin's case informs factory product design and digital transformation opportunities.

1. Production needs: C-end smart toys require advanced AI integration like emotional companion systems (E2/E3 stages), surpassing basic dialogue to meet design demands.

2. Business opportunities: Partner with NetEase YunXin (e.g., providing intelligent modules for toy makers) to drive production digitization; Insight: Enhance design efficiency by integrating AI to solve specific problems, such as knowledge沉淀.

Industry trends and new technical solutions are core takeaways.

1. Industry shift: Transition from communication services to AI intelligent engines (as seen with NetEase YunXin) marks industry restructuring, with client pain points centered on delivery difficulty and effect measurement.

2. New technologies: Emotional intelligence systems improve services via mid-term memory and long-term companionship; new foundations address issues like effect observability and prompt management. Solution: Deliver quantifiable results by deeply embedding into business scenarios like digital employees.

Enterprise demands and platform strategies offer actionable insights.

1. Business needs: Enterprises require dual communication+AI capabilities (e.g., NetEase YunXin's IM+RTC foundation plus AI to address hallucinations), providing a stable base for platform recruitment.

2. Platform tactics: Adopt a "vertical深耕" strategy to avoid price wars, emphasizing pragmatic, results-oriented delivery in operations. Caution: Balance innovation with stability to mitigate heavy delivery risks.

Industry shifts and business model issues provide research avenues.

1. New dynamics: AI is reshaping the communication industry (with NetEase YunXin as a case study), raising challenges like immature business models (token payment debates) and "system engineering"转型 hurdles.

2. Policy implications: The gap between ideal value-based pricing (managed like employees) and reality highlights regulatory advisory space; Business model evolution: Value reconstruction from "road building" to "car manufacturing."

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】十年时间,足以让一个行业从蓝海变成红海。

2015年,当网易云信以SDK形式将IM通讯架构封装起来交付给企业开发者时,它开启了一个时代——让每个APP都能快速拥有通信能力。十年后的今天,这个使命已然完成:中国11.23亿网民,99.4%的移动互联网用户,几乎所有APP都内置了通信功能。

这让曾经的"修路者"陷入了深深的思考:当信息高速公路四通八达,当通信技术成为"水电煤",路的尽头是什么?

这也是一代技术服务商的缩影,在AI浪潮冲击下,他们从曾经先进生产力的代表可能一夜之间成为被批判、被颠覆的对象。他们的命运不外乎两种:固守阵地,逐渐被遗忘,或者拥抱变革,在颠覆中找到新生。

网易云信选择了后者,它有明确的转型战略、扎实的客户基础和相当的技术积累。挑战同样明显,需要在维持现有业务的同时实现快速转型,需要面对激烈的多方竞争及技术路线的不确定性。

结果如何仍需时间检验。

这本质上是一场“在飞行中更换引擎”的系统工程。对于网易数智副总经理、网易云信总经理段毓铮来说,他需要在“深度”与“广度”之间取舍,找到一个既能避开巨头碾压、又能建立自身优势的生态位;又要在“理想”和“现实”之间妥协,让一个拥有十年通信技术积累的团队,快速转型为AI原生组织。成功与否将取决于他在颠覆创新与稳健经营之间找到的平衡点。

而由AI引发的行业重构,才刚刚开始。

网易云信代表了企服公司在AI时代的转型样本,而网易云信的十年转身,也成为中国众多企服公司在技术革命冲击下寻找出路的缩影。

1、当“修路”触及天花板

网易在多年以前就有丰富的通信产品打造经验,网易云信核心团队脱胎于易信、网易POPO等即时通讯产品团队,在此基础上,针对移动互联网的网络特性做了全面改造和升级。2015年,网易云信上线,以SDK形式,将IM通讯架构封装起来交付给企业开发者。

作为网易ToB业务中最早实现商业化的产品线,网易云信花了10年时间,从最初的IM即时通讯,扩展至视频云、对话式智能体、短信、云原生等领域。目前接入235万企业开发者,全球注册应用超过80万,月均消息量高达3400亿条,在行业内居于领先地位。

这些数字代表着网易云信在过去十年取得的成绩,也代表着传统融合通信的天花板已经越来越近,行业已经陷入了“泥潭博弈”。截至2025年6月,中国互联网民规模已达11.23亿,移动互联网用户占比超过99.4%。

当所有APP都已完成通信能力的内置,当“修路”时代宣告结束,通信云服务商们不得不思考:路的尽头是什么?

段毓铮判断,通信行业增长空间和增速已经无法满足云信的追求。为了拼参数卷价格,厂商们只能研发一些过剩功能,越是头部,收益空间越窄,甚至达到某个平衡点后,大家都得不到回报。“即时通讯打了这么多年,有点像两个小孩子在泥潭里面玩丢泥巴。”

网易云信决定从通讯层再向上走一层,从“传输信息”的管道,跃升为“处理业务”的助手:IM与RTC作为信息通道,本身与通道内流动的信息价值关联有限,商业模式天花板清晰可见;而数字员工直接切入客户的核心业务流程,解决的是“审合同、做决策、管知识”等实实在在的业务痛点,创造的价值更容易被衡量,也因此能在商业回报上实现价值重构。

当AI Agent能够深入企业运营的毛细血管,产生的粘性与不可替代性,将帮助网易云信跳出通信领域的价格战泥潭,驶向一片更广阔的价值蓝海。

2、转型:从通信管道到智能引擎

网易云信的转型并非一时兴起,而是历经了从2023年的初步探索到2024年的战略明晰。

从网易云信十周年发布会可以看出,云信在B端和C端同时出击:C端推出情感陪伴智能体,服务于玩具厂商及上游模组供应商;B端推出招投标Agent、智能会议Agent、技术支持Agent、社交运营Agent等产品,深入业务场景,实现效率闭环。

段毓铮介绍,产品推出逻辑基于大模型发展方向、技术积累、场景数据积累和用户痛点的交集。

在C端,段毓铮看到DeepSeek引发的大众市场热情追捧,也看到AI陪伴厂商的批量入局。但智能玩具7天无理由退货率高,因为这些玩具过不了7天就失去新鲜感。“很多人把这件事想简单了,以为在毛绒玩具背后开个孔,塞个机芯进去,就能对话。”

为此,网易云信构建了一套精细的情感智能进阶体系,将情感陪伴智能体划分为五个演进阶段。

当市面上大多数产品仍停留在依靠大模型上下文进行基础对话的E1阶段时,云信的智能体已实现了E2、E3阶段的能力——通过融合文字、语音、图像乃至生理信号等多模态输入,精准感知用户情绪;凭借“中期记忆”对对话历史进行抽象总结,并借助“长期陪伴”提炼用户画像;更通过独特的“故事引擎”,让双方关系得以持续深化,最终实现具有“活人感”和“成长性”的真正陪伴。

在B端,云信基于过往的服务经验、场景积累、内部实践,推出招投标Agent、智能会议Agent、技术支持Agent、社交运营Agent四个数字员工。

在实际应用中,这些数字员工展现出多层次的价值。

最直接的是效率的显著提升。以招投标场景为例,传统需要专家团队连夜审查的工作,现在只需几分钟即可完成,且准确率高达96%以上。合同审查从过去数小时缩短到实时完成,让专业人士从繁琐的重复劳动中解放出来。

更深层次的是知识沉淀的质变。网易云信发现,数字员工在工作过程中自然形成了“组织记忆”。每次会议的内容、每次审查的标准、每次决策的依据,都被系统性地沉淀下来,成为企业宝贵的知识资产。

网易云信坚持“交付工作结果而非工具”的理念,深入企业业务流,哪怕是帮助解决一个小问题,也要确保数字员工能够输出可量化的业务结果。

对于网易云信的现状,段毓铮认为还处在努力追赶中,预计3年左右,新业务占比将达到50%。

3、AI转型的B面:泥泞、妥协与坚持

从通讯到AI,相当于从“修路者”变为“造车人”。

网易云信首先面对的是交付复杂性的提升。数字员工的交付比软件交付要困难得多,各个企业的数据库、知识库建设差异巨大,形态不一,入库标准也不同。交付过程需要与企业知识库、系统、数据、工作流深度打通,这种重交付模式大大增加了实施难度。

效果量化同样棘手,AI的效果很难直接映射到明确的货币化价值上。

商业模式的不成熟更是深层挑战。段毓铮不喜欢按token付费的成本定价逻辑,但常常“被市场逼到这个份上”。理想的模式应该是价值定价,让数字员工像企业员工一样被管理和考核,但他也坦言距离这样的模式“确实还有距离”。

更大的取舍还在于资源分配。段毓铮必须决定在传统通信业务和新兴AI业务之间如何分配有限的研发资源和人才。过度倾斜AI可能动摇立身之本,保守投入又可能错失转型时机。

从发布会我们可以看出,网易云信选择了“垂直深耕、标杆突破”的路径。

一边坚守通信“底盘”——相比于纯AI厂商,网易云信的最大优势在于稳定的IM+RTC基础能力。在AI应用仍面临幻觉、不确定性等挑战的当下,这种“通信+AI”的双重能力恰恰是企业客户需要的。

一边革新技术底座——网易云信构建了全新的技术底座,重点解决效果可观测、提示词可管理、迭代可追踪等问题。通过建立完整的观测平台,让AI的运行过程变得透明可控,从而在不确定性中寻找确定性。

一边做业务结果的交付者——在实践过程中,网易云信积累了大量经验。比如,与其好高骛远地想要构建完整的企业知识库,不如“找一个小的业务部门,形成一些小型的知识沉淀”。通过网易智能会议助手,将每次会议内容沉淀下来,就能在后续会议中发挥重要作用。

从中也可以看到,在“AI颠覆”“智能化革命”的叙事之外,真正的企业转型是一个充满泥泞、妥协与务实创造的“系统工程”。

与宏大叙事相比,网易云信的转型显得格外“朴素”:耐心地打通企业千奇百怪的知识库,在一个个会议、一份份合同中沉淀“组织记忆”,深入客户的业务流去解决一个具体问题。

真正的护城河恰恰隐藏在这些看似不起眼、巨头不愿深耕的“应用最后一公里”中。

最终的成功,往往属于那些能将前沿技术转化为可衡量业务价值的务实派。

文章来源:亿邦动力

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