摘要：在数字经济成为国家重要战略支撑、消费作为经济增长核心动力的时代背景下，我国超大规模市场的商贸供需精准匹配需求日益迫切，消费者绿色健康消费行为的全面重塑推动产业结构升级，消费安全保障与恐慌情绪科学干预关乎市场稳定运行，这些核心议题共同构成数智化消费时代的重要命题
“数智创新与管理”
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在数字经济成为国家重要战略支撑、消费作为经济增长核心动力的时代背景下，我国超大规模市场的商贸供需精准匹配需求日益迫切，消费者绿色健康消费行为的全面重塑推动产业结构升级，消费安全保障与恐慌情绪科学干预关乎市场稳定运行，这些核心议题共同构成数智化消费时代的重要命题，直接关联国家消费提质扩容战略落地与经济高质量发展大局。
然而，在数智化消费环境下，消费者从被动对象变为拥有复杂反馈、多重身份和动态行为的行动者，传统静态画像与经验归纳在把握当前消费行为复杂性上面临显著局限，以往依靠问卷调研、实验数据或交易记录建模的研究范式，开始变得难以充分适配当下消费者行为多模态表达和复杂动态变演化，在全面可解释与精准预测上可以有较大提升空间。消费研究，亟需一场范式革新。
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AI的出现，为这场革新提供了新的思路。AI作为工具，不仅能通过模拟再现消费者决策过程，还能帮助研究者识别消费者的隐性偏好与动态行为模式，优化营销策略，比如用大模型生成个性化推荐路径，以提高预测精度。
但更进一步的问题是：能否将AI从工具转为研究主体，把它视为可以替代或补充人类的研究代理？近年来，生成式AI（Generative AI）及其背后的基础大模型（Foundation Models）的突破，正推动消费研究从“数据驱动解释”迈向“语义理解、行为模拟与策略演化”的新阶段。那么，如何构建动态建模和策略演化系统，实现对消费者的“自主研究”？近日，浙江大学管理学院教授王小毅、“百人计划”研究员邓万江在《中国科学基金》发表研究，系统提出AI大模型与智能体驱动的消费研究“三阶段”新范式，将演进路径清晰地划分为三个层次：消费感知、类脑模拟与自主演化。
*《中国科学基金》是国家自然科学基金委员会主管、主办的综合性学术期刊。主要宣传党和国家的科技方针政策、国家自然科学基金的发展战略和资助政策，报道中国基础研究的最新进展，传播优秀创新成果，交流科学基金管理经验，弘扬科学家精神，促进人才培养，为支撑国家基础研究战略决策，推动国家科技自立自强提供有力保障。
这一范式重构了数智时代的消费研究逻辑，不仅为破解行为异质性预测、营销策略动态优化等难题提供了方法论革新，更推动消费研究从“被动洞察”迈向“主动演化”。
学者简介
王小毅，浙江大学管理学院教授、博士生导师，浙大管院院长助理，浙江数字化发展与治理研究中心副主任、浙江大学神经管理学实验室副主任。研究领域：零售大模型与消费流通算法。
学者简介
邓万江，浙江大学管理学院“百人计划”研究员、博士生导师。研究方向：基于大数据的数字营销和平台经济等领域，与信息管理和运营管理有交叉研究。
本期【数智创新与管理】，一起来看他们如何为人机协同下的可持续消费实践与营销科学创新探索新方向。
传统消费研究为何
难以跟上数智时代？
Part.1
消费研究作为市场营销与微观经济学的核心，早已形成从行为主义、认知信息加工到社会文化解释的多元理论体系。但在数智时代，传统研究范式的局限性愈发明显。
首先，传统的研究逻辑存在明显的滞后性。传统方法依赖历史数据和人工调研，本质是“事后解释”而非“事前预判”。然而，面对直播电商、社交平台等场景中消费者的实时互动与动态决策，这种静态的研究方式难以捕捉其行为的演化轨迹。其次，数据处理面临严峻挑战。现在的消费数据形态复杂多样——随着多模态数据成为主流，文本、图像、语音、行为轨迹等非结构化数据激增，数据量庞大且零散，传统分析方法很难对其进行有效处理。最后，方法论层面存在根本性局限。传统研究长期分裂为两大阵营：实证主义取向虽擅长量化预测，却缺乏深度解释力；解释主义取向注重语境洞察，却难以实现精准量化。这种分野导致研究往往不得不在预测精度与洞察深度之间做出取舍，难以满足数智时代消费者行为研究的要求。
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正是这些痛点，让消费研究逐渐与真实市场脱节。而AI大模型与智能体的出现，恰好为突破这些局限提供了可能——它们不仅是提升研究效率的工具，更正在成为重构研究逻辑的核心载体。
总结三阶段模型，
重构消费研究逻辑
Part.2
王小毅团队提出的新范式，以AI技术与消费行为融合演进为主线，构建了“消费感知—类脑模拟—自主演化”的三阶段模型，有望实现从“工具辅助”到“自主研究”的跨越。这三个阶段层层递进，形成了完整的动态研究闭环。
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第一阶段：消费感知——从局部数据到全局洞察
新范式的第一层，是构建超越传统方法的感知能力。过去，消费研究的数据基础主要是结构化的交易记录和问卷数据。如今，利用辨别式AI，我们可以整合文本、图像、语音、行为轨迹等多模态数据，实现对消费者状态的全面、实时感知。
其核心价值在于解决两个关键问题。其一，数据的高维与稀疏性。在真实的零售场景中，单个顾客与成千上万商品之间的交互矩阵极其稀疏。Transformer注意力机制与图神经网络（GNN）等技术，能够有效捕捉数据中复杂的语义和网络关系，从看似无关的行为中识别出潜在消费模式。其二，消费者洞察的静态与滞后性。通过持续的多模态数据流，系统可以实现对消费者注意、兴趣点变化的动态监测，将研究从静态的快照分析升级为连续的动态刻画。
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比如在实体零售研究中，AI 可同时处理顾客咨询文本、购物视频、移动路径、交易数据及天气、促销等外部变量，提炼出“哪些场景线索会触发购买”的关键规律；在直播电商中，通过融合“用户停留时长、商品点击序列、主播话术文本”，有助于精准识别促使用户下单的核心交互节点。在这一阶段，AI的应用就像给消费研究装上了“全景雷达”，让隐性行为显性化、零散数据系统化。
第二阶段：类脑模拟——从行为描述到决策过程再现
如果说消费感知是“看行为”，类脑模拟就是“猜心思”。在具备了全局感知能力后，研究的核心问题就转向了“我们能否理解并再现消费者的决策过程”？这就是新范式的第二层——类脑模拟。
这一阶段借助生成式 AI，将消费者建模为具备动机和响应能力的数字主体，复现其认知决策过程——从环境刺激感知、购买决策链推导，到情感响应、偏好形成，甚至冲动购买、品牌忠诚等行为模拟，都能通过AI实现。
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除了实现机理还原，让AI模拟特定消费者画像在给定情境下的完整决策链，“类脑模拟”还可以进行低成本试错。在新产品概念测试或广告创意评估中，研究者可以先用AI模拟不同细分客群的反馈，进行初步筛选，再针对关键问题进行小规模真人实验，形成“AI初筛—人类精筛”的高效流程。此外，通过分析AI模拟决策的过程，研究者可能发现那些消费者自身都难以清晰表述的隐性动机和偏好。
第三阶段：自主演化——从个体模拟到群体生态构建
新范式的最高层是自主演化，这是新范式的核心跃迁：营销智能体通过与环境、其他智能体的交互，形成“感知—行动—反馈—优化”的闭环，具备自主学习与策略演化能力。
在此阶段，研究的对象不再是孤立的消费者模型，而是由多个AI智能体（代表消费者、商家、意见领袖等）共同构成的动态市场生态系统。此时，AI不再只是被动处理数据的工具，而是能主动生成假设、检验策略的“研究主体”。
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斯坦福大学的Smallville虚拟小镇研究就是典型案例：25个生成智能体在大模型驱动下自主互动，展现出逼真的社交、消费动态。在消费研究中，多智能体可模拟市场群体效应——比如意见领袖如何影响追随者，不同品牌竞争如何改变消费偏好；企业还能通过引入价格调整、广告投放等干预措施，观察智能体反应，预测策略效果。
值得注意的是，自主演化并非 “脱离人类”，而是人机协同：人类主导理论提炼与伦理考量，AI 负责大规模模拟与试错，两者结合让研究既具科学性，又能适应复杂市场。
系统整合与未来挑战
Part.3
为了系统化实现上述三层能力，研究提出了“消费者世界模型”的构建框架。该模型旨在创建一个整合了感知、模拟与演化能力的动态闭环系统，其核心是“感知—行动—反馈—演化”的循环机制，使得研究系统不仅能解释过去，更能模拟未来的潜在行为与结果，从而具备跨情境的泛化能力和策略预见性。
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然而，这一新范式也伴随着严峻挑战。数据偏见可能被算法放大，导致对非主流消费群体的不公平输出；模型在长期自我循环训练中可能面临“崩溃风险”，导致行为多样性衰减、输出脱离现实；AI决策的“黑箱”特性也影响着研究结果的可解释性与最终的应用信任。
应对这些挑战，需要技术与管理方案的结合，既要建立严格的模型检验与可解释性框架，更要坚持“人机协同”的核心理念，将人类的伦理判断、理论智慧与领域知识深度嵌入到AI研究系统的设计与运行全过程。
王小毅团队所提出的“实现对消费者的自主研究”，并非指完全脱离人类研究者的研究过程，而是指借助AI大模型与智能体的能力，使研究系统具备主动学习和自我演化的特征。具体而言，AI既能通过模拟消费者的决 策过程，揭示其隐性偏好与行为模式，从而为研究者提供洞察；也能够在无需人类实时干预的情况下，与环境互动、生成并检验新的消 费假设，从而推动消费研究从“被动描述”走向“主动演化”。这种转变意味着，研究者不再仅仅“研究消费者”， 而是构建出能够“自主研究消费者”的系统，本质是消费研究方法从“人力主导的经验性研究”向“人机协同的智能化研究”的持续进步。
目前，由浙江大学管理学院研究团队自研的“孙武AI”正在构建AI驱动消费研究和重大决策辅助的数智底座。对于管理者与研究而言，理解并参与这一范式演进，意味着为未来“人机协同”的决策模式做好准备，从而更深刻、更动态、更前瞻地理解我们所服务的消费者。
来源：商学院资讯
