文章核心观点 - 生成式AI（如ChatGPT和DeepSeek）正重塑电商格局，成为新的重要流量入口和购物决策工具，消费者从“搜索”商品转向与AI“对话”获取推荐[1][3] - ChatGPT给零售网站引流的访问转化率在一年内从6%大幅提升至11%，同比增长翻了两倍，表明AI导购的转化效率急剧上升[1][4] - 品牌若未在生成式AI的推荐列表中“现身”，将面临潜在客户被竞争对手通过AI优化抢走的巨大风险，在AI时代的可见性（Visibility）成为新的竞争焦点[3][4][22] ChatGPT带货趋势分析 - 权威流量分析平台Similarweb数据显示，从2024年6月到2025年6月，ChatGPT引流至零售网站的访问转化率从6%上涨到11%[4] - 消费者越来越依赖生成式AI来发现商品、对比价格和评估购买，AI充当“超级导购”角色，能根据用户需求进行精准推荐[4][6] - 消费者行为发生变化，时间成本升高，更倾向于通过向AI提问（如“夏天适合敏感肌的防晒产品”）来高效筛选商品，跳过海量搜索环节[4][6] GEO（生成式引擎优化）的战略重要性 - 在生成式AI时代，传统的SEO（搜索引擎优化）规则改变，GEO成为品牌必须掌握的新竞争武器[8] - GEO旨在优化品牌在生成式AI中的呈现方式，使AI在回答用户问题和推荐商品时，能更精准、友好地推送该品牌产品，本质是让AI成为品牌的“专属导购”[8] - 通过GEO优化，可将品牌的产品优势（如面料特性、人性化设计）按照AI的“喜好”进行内容优化，从而进入AI的推荐清单，直接影响消费者决策[10] 未可知GEO服务方法论 - 服务首先对品牌进行全方位调研，包括品牌定位、产品特点和目标用户画像，并深入分析目标用户可能在AI中提出的相关问题及潜在需求[13] - 基于用户需求洞察，为品牌量身定制优化内容，确保内容不仅准确传达产品核心优势，且符合生成式AI的内容偏好和输出逻辑，例如将卖点转化为更口语化、符合对话场景的表达[15][17] - 服务包含持续监测和动态调整机制，根据品牌在AI中被推荐的频率及用户反馈数据，不断优化策略以应对算法和用户行为的变化，保持品牌推荐的“新鲜感”和“竞争力”[18][20] 行动呼吁与行业展望 - AI带货趋势已势不可挡，品牌若在AI推荐中持续“隐身”，等同于将巨大市场份额拱手让给已进行GEO优化的竞争对手[22] - 延迟进行GEO优化可能导致品牌被竞争对手在AI界面“霸屏”，届时再追赶将付出更大代价甚至难以挽回[22] - 通过GEO服务可帮助品牌在AI时代提升可见性，抓住流量红利，实现销量和品牌影响力的双重提升[24]

AI赋能能源行业智能化转型 - 人工智能研究院为能源集团开展AI赋能能源行业智能化转型内训 聚焦AI在能源行业的最新发展趋势 核心技术突破及落地应用场景 [1] - 培训从宏观 中观 微观三个维度系统讲解AI如何重塑能源产业格局 生成式AI作为技术革命核心引擎正深刻改变传统行业生产方式与服务模式 [2] - AI在能源领域资源勘查 发电调度 电网运维等环节实现降本增效 在推动双碳目标落地和构建新型电力系统中发挥关键作用 [2] AI在能源行业的应用案例 - 结合国家电网 南方电网 华为云 施耐德电气等案例 深入剖析AI在智能巡检 功率预测 客服系统 能源管理等场景的成熟应用 [5] - 国产大模型代表DeepSeek以其高效低成本训练优势 加速AI在能源等垂直行业的落地进程 [5] 能源企业智能化转型路径 - AI不是未来技术而是当下生产力 能源企业应积极拥抱AI技术 从顶层设计到业务场景逐步推进智能化转型 [11] - 构建以数据驱动 模型赋能的新型能源体系 [11] 培训效果与行业影响 - 培训内容详实案例丰富 使参会人员对AI技术在能源行业应用路径与商业价值有更系统深入理解 [14] - 为后续推动集团相关业务数字化转型提供重要参考 [14] - 人工智能研究院将继续深耕AI前沿技术与产业融合研究 推动AI在更多关键行业落地应用 [17] - 助力中国能源行业迈向智能化 绿色化 高效化的新阶段 [17]

机器狗行业应用与价值 - 机器狗在工厂车间、地铁隧道、大型仓储园区等场景的应用日益增多，成为智能化升级的新标配 [1] - 机器狗能解决传统巡检三大痛点：降本增效（一台机器狗可替代1-2名巡检人员，每年节省数十万人力成本，效率提升300%以上）、安全保障（适用于危险环境）、灵活适配（四足结构应对不平整路面） [3] 行业落地面临的主要挑战 - 企业落地机器狗面临两难困境：买机器狗容易但用起来难，品牌性能参差不齐导致现场适配性差 [5] - 巡检线路设计复杂，传统人工设置耗时耗力且易出错，后续调整繁琐 [5] - 机器狗巡检产生的海量温度、图像、振动等数据难以被有效分析利用，无法转化为故障预警和运维决策依据 [6] 未可知人工智能研究院的解决方案 - 公司提供从选型、部署、运营到迭代的全流程巡检智能化整包服务，而非单纯销售硬件 [8] - 精准选型环节通过现场调研为企业匹配最优机器狗硬件，并进行定制化硬件改造（如加装高清摄像头、红外热像仪等） [10][12] - 智能部署环节利用激光雷达、视觉SLAM技术进行三维建模，自动生成最优巡检线路，并支持动态线路调整和远程控制 [13][15] - 数据赋能环节通过AI数据分析平台对采集数据进行实时分析和智能诊断，实现故障自动识别（如螺丝松动、漏油、过热风险）和主动预警，使运维从被动抢修变为主动预防 [15][17] - 整包方案的核心优势包括省心省力（企业无需投入额外技术人员）、降本增效（降低人力成本，提升效率，减少生产损失）、持续迭代（定期系统升级优化） [17]

文章核心观点 - 生成式AI已成为用户获取信息的重要入口，企业需采用生成式引擎优化策略来确保品牌在AI搜索结果中的可见性，否则将错失流量红利 [1][3] - 传统针对人类读者的内容营销策略与AI的内容抓取偏好存在显著差异，导致投入大量资源的内容在AI检索中排名靠后 [5][7] - 当前是布局GEO的关键窗口期，越早行动越能抢占竞争优势，未可知人工智能研究院提供从诊断到优化的全套GEO服务以帮助企业抓住此机遇 [16][18][22] 生成式引擎优化认知误区 - 人类平台上的高阅读量、高点赞内容不等于AI偏好，AI抓取排序依赖一套完全不同的算法语言 [5][7] - 生成式AI在回答用户问题时，优先抓取信息颗粒度高、逻辑链完整、符合检索意图的内容，而非情感充沛但信息零散的人类爆款 [7][9] - 2025年全球已有超60%的用户习惯用生成式AI获取品牌信息，未做GEO优化的内容将主动放弃这部分增量流量 [9] GEO的核心操作逻辑 - 第一步是破解AI的内容偏好密码，AI作为信息解析者更偏爱结构化信息、精准关键词矩阵和权威信源背书的内容 [11][12] - 某智能家居品牌通过将故事化产品介绍重构为核心功能+技术参数+用户场景+权威认证的结构化文本，其在AI检索中的排名从第53位跃升至第3位，咨询量周环比增长210% [12] - 第二步是抢占AI的高优先级信息源，权威行业平台、品牌官方网站等高权重信息源远比普通自媒体账号更容易被AI抓取 [14] - 一个新消费品牌将优化后内容发布到3个权威行业网站，仅7天就实现AI搜索品牌核心关键词首页置顶，而此前在自媒体发布50多篇文章均无效 [14] AI流量红利的紧迫性与价值 - 竞争尚未饱和，目前只有不到15%的企业意识到GEO重要性，早期布局者容易抢占AI引擎首页生态位 [16] - 生成式AI检索算法仍在快速迭代，当前优化内容更易被算法记住，后期挤掉前排位置的成本将增加3-5倍 [16] - 72%的用户在搜索品牌或产品时会优先选择AI给出的总结答案，若品牌不在AI答案库中，则会在用户决策链路中隐身 [17] - 未可知人工智能研究院的GEO服务已帮助128家客户实现AI检索排名Top10，平均曝光量提升5-10倍，咨询量增长150%-300% [21]

腾云AI俱乐部与张孜铭副院长合作事件 - 腾云AI俱乐部正式聘任未可知人工智能研究院副院长张孜铭为特聘导师 [1] - 此次聘任是对张孜铭在人工智能领域深厚学术素养与丰富产业实践的高度认可 [1] - 该合作标志着未可知人工智能研究院在推动AI产学研融合与生态共建方面再获重要突破 [1] 腾云AI俱乐部业务定位 - 腾云AI是一个专注于AI领域的企业家社群平台，由腾云人工智能研究院运营 [3] - 平台主要面向高净值商业人群提供AI技术应用、产业资源对接和商业机会挖掘服务 [3] - 核心服务包括组织AI标杆企业游学、发布行业榜单、举办大型AI创业大会等，旨在帮助成员快速掌握AI技术趋势并实现商业落地 [3] 张孜铭副院长专业背景 - 张孜铭专注于AI技术在垂类业务场景的应用培训与解决方案落地 [5] - 拥有北京大学与新加坡国立大学双硕士学位，以及华中师范大学（信息管理与信息系统）和华中科技大学（计算机科学与技术）双学士学位的复合学术背景 [5] - 著有多部影响广泛的著作，包括《AIGC：智能创作时代》、《DeepSeek使用指南：全职业场景应用实践》、《AI for Science：人工智能驱动科学创新》 [5] - 为华润置地、邮政集团、国家电网、南方基金等多家知名机构提供AI战略咨询服务 [5] 张孜铭副院长在行业标准与合规方面的贡献 - 作为重要参与者参与了由国家工业信息安全发展研究中心牵头的《生成式人工智能数据应用合规指南》团体标准起草 [5] - 担任工信部工业文化发展中心"尚工行动"AIGC评测标准组专家，积极推动AI技术走向合规、安全与规范化发展 [5] 未来合作展望 - 张孜铭将依托腾云Ai俱乐部平台，进一步推动未可知人工智能研究院在技术落地、产教融合、政策研究等方面的深度探索 [8] - 合作旨在助力中国人工智能行业实现更高水平的创新与治理协同 [8] 未可知人工智能研究院定位 - 研究院聚焦AI前沿趋势、商业落地与人才发展，致力于成为"AI时代的认知基础设施" [9]

机器狗群表演市场需求与痛点 - 机器狗凭借灵活动作和酷炫外观，迅速成为商业宣传活动新宠，热度不亚于当年无人机表演，广泛应用于商场开业、品牌发布会、节日庆典和地标打卡等活动 [1] - 品牌主自行组织机器狗群表演面临多重挑战：直接购买机器狗成本高昂且利用率低，高性能机器狗单价不菲，一场群表演需十几只至上百只，前期采购投入巨大，但多数品牌需求仅为单次或短期活动，导致设备长期闲置 [3][4] - 群控技术门槛高，需要专业算法支持和技术调试以实现多只机器狗动作同步、队形变换和互动配合等复杂效果，品牌主自建技术团队成本高且难以快速掌握核心技术 [6] - 缺乏专业运营能力，包括表演创意设计、动作编排、场地适配、现场调试和应急保障等环节，若无行业经验易导致表演效果不佳或设备故障，影响活动口碑 [8] 未可知人工智能研究院解决方案优势 - 公司提供机器狗群表演全套软硬件整包方案，专注于人工智能技术在商业场景的创新应用，覆盖从创意策划到现场执行的一站式服务 [3] - 创意定制方面，专业团队深入了解品牌理念、活动主题和目标受众，结合不同场地特点量身定制方案，如品牌logo队形展示、产品特性演绎或观众互动环节，强化品牌记忆点 [11] - 软硬件一体方案包含高性能机器狗设备和成熟群控系统，机器狗具备灵活关节活动能力、稳定运动控制系统和高清传感设备，可完成跳跃、翻滚、列队和舞蹈等复杂动作，自主研发群控系统支持百只级机器狗同步控制，实现多样化队形变换和动作组合 [13] - 全流程执行服务覆盖策划、调试、执行和收尾环节，包括前期场地勘测、方案细化、设备调试、动作彩排、现场技术保障和应急处理，以及活动后设备回收和场地清理 [15] - 高性价比合作模式采用按活动场次付费，品牌主可根据活动规模和需求灵活选择设备数量和服务内容，无需承担高昂设备采购费用，精准控制成本 [17] 成功案例与商业应用场景 - 为某知名快消品牌在市中心商场打造30只机器狗群舞表演，伴随品牌主题曲完成队形变换、舞蹈动作和logo展示，吸引大量消费者驻足观看和拍照打卡，活动话题在社交媒体获百万级曝光，提升品牌知名度和商场客流量 [19] - 在济南奥体中心山东泰山足球赛现场，两只机器狗完成后空翻、与球迷握爪等互动动作，并搭载喊话器和云台监控系统承担巡逻引导任务，成为赛事外场焦点 [19] - 丹阳华南实验小学运动会上，6只身披定制狮头服饰的机器狗表演舞狮秀，完成蹲跳、摆尾等连贯动作，由4名小学生操控与师生互动，相关视频在网络广泛转发，引发科技与传统文化结合的热议 [21] - 山东德比比赛面对43967名入场球迷，机器狗按预设路线巡逻，循环播放入场须知，高清摄像头实时监测现场情况，既用科技感表演活跃气氛，又为赛事安保提供高效助力，互动场景被球迷拍照传播 [22]

市场现状与需求 - 机器狗市场处于发展初期 相关规范刚刚出台 存在大量定制化专业二次开发需求[3][4] - 传统巡检产品缺乏复杂地形移动能力 支持二次开发的机器狗相对较少且价格昂贵 缺乏统一控制标准与算法[4] 技术基础与平台优势 - 宇树科技产品在性能和成本上具有显著优势 为二次开发提供有利平台[6] - 整合RTK/雷达导航技术 包括室内外激光雷达建图技术实现导航定位 以及RTK室外导航技术或融合方案[6] - 构建不同控制方案 支持蓝牙 Wi-Fi 红外控制和4G远程控制[8] 五大解决方案 - 机器狗送货：基于360激光雷达导航算法 配备货运外壳及算法系统 具有40公斤负重能力和4小时以上续航时间 适用于酒店宿舍家庭等场景[10] - 机器狗群控：开发基于本体动作的集群控制系统 可实现多台机器狗协同控制 已通过2025春晚表演验证可行性[12] - 机器狗迎宾：基于语言类大模型开发 支持自然语音交互和自定义知识库 适用于学校迎宾酒店引导等场景[14] - 机器狗巡检：搭载导航及4G通讯 GPS定位技术 实现定时巡检能力 可定制化传感器平台[16] - 温湿度监测：支持4G传输 无线有线均可 支持自定义消息内容 云端服务器和4G功放播放[18] 成功应用案例 - 安防领域：康迪科技安防巡检机器狗实现7×24小时不间断自主巡检 适应复杂地形与恶劣环境 已进入北美市场[19] - 餐饮服务：必胜客引入宇树机器人作为迎宾员 在0.5米至1.2米范围内主动识别人物 提供美食介绍和舞蹈表演[20] - 工业领域：比亚迪武汉工厂使用Manus驱动机械臂实现新能源汽车电池包全流程无人化生产 大幅提升效率[21] - 摄影应用：机器狗被改装成移动灯光架 承载打光灯和补光板 通过遥控或预设路径替代摄影助理工作[21] 行业发展前景 - 2025年被视为智能机器人爆发元年 技术正在加速发展[29] - 宇树科技作为全球首家公开零售高性能四足机器人公司 产品全球销量历年领先 最早实现行业落地[1]

文章核心观点 - 生成式引擎优化（GEO）正成为品牌竞争的新战场 品牌需通过优化内容策略和渠道选择以适应AI的抓取偏好 否则即使投入大量营销资源也可能在AI推荐中失效 [1][5][18] - 2025年全球超40%的消费决策将参考生成式AI建议 品牌需优先布局GEO以抢占未来十年的先发优势 [5][18][28] - GEO的核心是通过提供权威、专业、数据驱动的结构化内容 并优先发布在垂直专业平台 使品牌成为AI的"默认推荐" [6][12][13] 传统营销策略的失效 - 品牌投入百万资金制作行业文章并分发至门户网站 但人类阅读量高而AI排名垫底 原因为AI抓取逻辑与人类偏好完全脱节 [2][3] - 传统SEO的关键词堆砌和标题重复策略在生成式AI中被判定为低质内容 导致品牌在AI推荐中失去曝光机会 [5] AI偏好的内容标准 - 内容需引用行业报告或权威机构数据 例如引用艾瑞咨询报告可提升转化率37% 比主观表述有效10倍 [6] - 需平衡专业性与易懂性 避免过度晦涩或缺乏深度的表达 同时用具体数据替代模糊描述 如"故障率低于0.1%" [8][9] - 采用小标题、分点和表格等结构化形式 可提升AI抓取效率至杂乱文本的5倍 并需加入专家背书或权威认证 [12] 高效内容分发渠道 - 知乎、雪球、CSDN等专业平台因内容兼具专业性和互动性 获AI更高频率抓取 优先于普通资讯站 [13] - 垂直行业平台如医疗领域的丁香园或科技领域的36氪 会被AI定向抓取 不同AI引擎如元宝AI和豆包存在渠道偏好差异 [13] GEO的长期战略价值 - 早期布局GEO的品牌可通过高频曝光绑定"优质""可信"标签 形成AI的"默认答案" 后入局者难以通过内容覆盖逆转 [16][18] - 当前50%的头部品牌已秘密布局GEO 其优势类似十年前的SEO先发者 可构筑持续十年的认知护城河 [18] GEO的实战应用场景 - 借势营销可通过优化内容使AI在对比回答中倾向自身品牌 例如"XX品牌在特定领域更专业" [24] - 直播场景展示AI推荐结果可提升转化率20%-40% 利用AI的中立形象降低用户决策成本 [24] - 舆情管理可通过发布正面内容将负面推荐占比从35%降至5% 例如新能源品牌针对续航焦虑的优化 [24] - 品类绑定策略使AI在用户查询品类时自然关联品牌 例如"智能门锁代表品牌为XX" 长期形成品类即品牌认知 [24] - 针对消费者决策痛点提供解决方案式回答 或在新品冷启动阶段通过AI推荐快速触达客户 减少广告投入 [25]

技术跃迁 - 人形机器人系统构造涉及机械、电子、材料、能源与人工智能等多学科深度融合 [4] - 核心零部件包括行星滚柱丝杠、谐波减速器、无框力矩电机和六维力传感器 单台机器人需配备10~14个行星滚柱丝杠 价值占整机5%~8% [4] - 国产厂商如绿的谐波、禾川科技、杭州新剑加速替代进程 推动整机成本下降 [4] - AI大模型推动具身智能发展 实现机器人通过感知、学习与交互在真实世界中自主决策 [5] - Figure AI的Helix模型是首个能对整个人形机器人上半身进行高频率连续控制的视觉—语言—动作通用模型 [5] - 特斯拉Optimus探索将Dojo超算平台与端到端神经网络结合 [5] 产业爆发 - 资本更倾向于押注确定性强硬件领域 而非充满不确定性软件算法 [7] - 硬件技术路径清晰 谐波减速器精度提升和六维力觉传感器成本下降有明确技术指标和发展路线图 [7] - 市场需求可预期 工业制造如汽车装配、3C产线和物流仓储场景展现替代人力巨大潜力 [7] - 软件与算法面临泛化能力不足和实时性挑战两大瓶颈 [7] - 训练依赖海量数据 面对长尾场景如家庭环境千变万化物品摆放时可能失效 [7] - 通用但不快大模型与快速但不通用运动控制器之间存在矛盾 [7] 社会重构 - 人形机器人将催生新兴职业如机器人训练师、AI伦理监理员和人机协作设计师 [9] - 教育体系需加快转型培养兼具工程素养与人文关怀复合型人才 [9] - 存在隐私泄露风险 机器人进入家庭后持续采集语音、图像乃至行为数据 [9] - 算法歧视问题因深度学习黑箱特性使得决策过程难以追溯 [9] - 意外伤害责任归属问题需法律与伦理框架同步跟进 [9] 书籍价值 - 提供系统性、多维度理解框架 剖析技术演进底层逻辑和产业链条复杂生态 [2] - 前瞻性探讨人机共存时代社会伦理与制度挑战 [2] - 将碎片化热点串联成完整认知链条 为投资者、创业者和公众提供启发 [12] - 保持审慎乐观态度 既看到效率革命与生活便利 也不回避社会失衡与伦理困境 [12]

专家入选与资质背景 - 未可知人工智能研究院高级AI讲师吴小楠入选杭州市人工智能学会2024-2026年度专家库 通过两轮严格评审从126份申报材料中脱颖而出 最终67位专家符合入库条件[1][2] - 吴小楠持有北京大学与新加坡国立大学双硕士学位 为牛津大学金融科技论坛访问学者 长期专注于人工智能技术在教育、金融、传媒等垂直场景的融合应用研究[5] - 曾参与多部AI主题课题研究与团体标准制定 服务客户包括字节跳动、我爱我家、浙江省科学技术协会、杭州市科学技术协会等机构[5] 学会平台与未来规划 - 杭州市人工智能学会通过专家库建设提升决策咨询水平与服务能力 公示期为2025年8月20日至8月22日[2][3] - 吴小楠将依托学会平台深度参与人工智能产学研融合发展、标准制定与政策建言 加强学界与产业界联动[7] - 助力杭州市打造更具竞争力和影响力的人工智能创新高地 推动AI技术在实际场景中的落地应用[7] 研究院定位与合作伙伴 - 未可知人工智能研究院聚焦AI前沿趋势、商业落地与人才发展 致力于成为"AI时代的认知基础设施"[8] - 合作伙伴涵盖多个行业领军企业 包括万科、中信泰富、盈科律师事务所、国家能源集团、中国建设银行、浙江广电集团等[10][11][12] - 合作网络延伸至高校与金融机构 包括上海第二工业大学、兰州银行、杭州联合银行等[12]