摘要：全球AI市场正面临“规模扩张”与“价值空心化”的尴尬局面。2023年市场规模达4500亿美元，但中国AI应用渗透率仅35%，技术供给与实际需求脱节。
全球AI市场正面临“规模扩张”与“价值空心化”的尴尬局面。2023年市场规模达4500亿美元，但中国AI应用渗透率仅35%，技术供给与实际需求脱节。
一、行业增长困境：AI商业化落地的三大现实矛盾
1）技术瓶颈：算力与算法的双重桎梏
训练千亿参数大模型需超1万块GPU，国产芯片集群效率仅为国际水平70%（清华大学AI研究院），导致制造业80%定制化需求因算力不足难以实现（波士顿咨询）；医疗影像数据标注错误率达15%，直接使模型准确率下降20%（《自然・医学》），金融风控中70%算法决策无法被业务人员理解（Gartner），形成“技术可信性黑洞”。
2）场景难题：碎片化需求与规模化供给冲突
教育行业仅28%学校规模化应用AI（教育部白皮书），医生对AI辅助决策接受度仅45%（《柳叶刀》），通用模型难适配医疗、制造等领域的长尾需求；中小企业AI部署中数据标注与训练成本占比60%，投资回报周期长达3-5年（麦肯锡），技术投入与商业价值严重错配。
3）信任危机：伦理风险与用户认知的鸿沟
全球仅32%用户信任AI医疗诊断（普华永道），制造业18%岗位替代率引发就业焦虑（兴业研究），算法“黑箱”与责任界定模糊成信任杀手；欧盟《人工智能法案》和美国《AI权利法案》使企业合规成本增加20%-30%（麦肯锡），技术创新与监管矛盾持续加剧。
二、用户研究的价值升级：从边缘优化到核心驱动
在技术理想与商业现实的冲突中，用户研究正从"体验优化工具"升级为"价值定义引擎"，通过四个维度重塑AI行业格局。
1）数据要素的全流程管理
采集阶段，融合多源异构数据打破“数据孤岛”，医疗领域联合医生制定标注词典，将肺结节AI标注错误率从15%降至6%；制造业分析工人操作轨迹，精准优化质检模型。
优化阶段，合成数据技术破解隐私与样本难题，自动驾驶领域通过模拟极端天气，使算法稳定性提升40%，数据多样性激增300%。
反馈阶段，建立“用户行为-数据-模型”闭环，教育AI分析答题日志，将响应延迟从3秒压缩至0.8秒，用户留存率提高25%。
2）算法可解释性的认知翻译
透明化决策：金融风控场景通过可视化决策树，将算法逻辑转化为业务人员能看懂的流程图，模型理解度从30%提升至75%；医疗诊断引入"病灶热力图+概率推理"双轨展示，医生采纳率从45%提升至72%。
嵌入伦理合规：在医疗AI中，多科室专家共同制定标注规则，明确"分叶征""毛刺征"等病理特征量化标准，使模型输出符合循证医学要求，误诊纠纷减少60%。
3）场景落地的精准适配策略
分层建模需求：基座大模型企业通过调研开发者需求，如MiniMax针对教育领域高频需求，推出长文本生成优化模块，特定场景API调用量增长500%。
可视化价值：生成式AI企业TIAMAT联合艺术家定义"东方美学"生成参数，用户调整次数减少70%；AgentAI企业影刀RPA通过"跨平台一键汇总"功能，解决电商运营手动导出6个平台数据的痛点。
4）人机协作的新分工模式
容错设计：制造业引入"二次确认弹窗"，将工人误操作率降低35%；客服领域基于情感分析调整虚拟数字人应答策略，客户满意度提升28%。
重构能力边界：AI承担重复性劳动（如金融财报分析、医疗影像初筛），人类专注创造性决策（如复杂病例会诊、战略风控），形成"AI提效+人类增值"的协同模式。
图1 全球AI企业用户研究实践
（图：数字100荣获2024 China AIGC100）
数字100以AI为核心驱动，系统自动化解读数据，深度挖掘多维度数据洞察。进一步提升数据处理智能化水平，为企业决策提供了精准数据支撑，推动业务流程的高效赋能与优化。
三、用户研究的垂直深耕：细分领域破局之道
AI行业的多元化发展，要求用户研究精准匹配不同赛道的核心问题，形成差异化解决方案：
1）基座大模型：从"技术全能"到"场景精准"
痛点：通用模型适配成本高，开发者生态薄弱。
路径：通过企业访谈和技术社区分析，划分场景优先级（如教育"作文批改"、金融"智能投顾"），与客户共创"场景-技术匹配度矩阵"。如HuggingFace通过社区投票确定技术集成优先级，降低开发者适配成本。
2）生成式AI：从"随机生成"到"创意协同"
痛点：创意可控性差，版权合规风险高。
路径：招募创作者共建风格标签库（如"赛博朋克-霓虹灯-雨夜"），引入多模态测试（眼动仪+脑电设备）优化内容；AdobeFirefly标注"100%版权清白"训练数据，使商用客户转化率提升40%。
3）AgentAI（ToB）：从"功能堆砌"到"流程嵌入"
痛点：企业流程适配难，投资回报不明确。
路径：通过实地观察绘制"痛点热力图"，如影刀RPA发现电商运营每日手动导出6平台数据的耗时环节，开发"跨平台一键汇总"功能；UiPath为制造业客户设计"自动化ROI计算器"，量化人力成本节省数据。
4）垂类大模型：从"黑箱模型"到"透明工具"
痛点：领域专业性不足，信任难以建立。
路径：联合领域专家拆解决策逻辑（如医生诊断流程、金融风控规则），设计"决策透明度测评表"。如医渡云在肿瘤诊断界面增加"关键指标对比图"，医生采纳率提升35%；蚂蚁集团风控模型通过模拟"黑产攻击"数据，确保误判率低于0.01%。
图2 不同AI细分领域存在的用户应用问题
四、范式革命：从技术中心到用户中心的认知转变
用户研究的终极价值，在于推动AI行业从"技术供给思维"转向"用户需求思维"，实现三大范式突破：
1）数据观念革新：从"唯数据量"到"质量优先"，通过深入分析用户行为提升数据有效性，而非依赖数据规模的盲目扩张。
2）产品观念革新：从"功能堆砌"到"体验orchestration（chestration原指管弦乐编曲，此处可理解为体验的精心编排）"，运用峰终定律、认知走查等方法，打造"峰值体验+闭环反馈"的产品逻辑。
3）商业观念革新：从"单边盈利"到"生态共生"。例如，智慧农业中根据农户作业习惯优化无人机路径，使农药使用效率提升40%；社区治理中通过"主动预防"模式，实现从"被动响应"到"智能预判"的升级。
图3 AI技术可行性、用户研究与商业价值三重统一
当AI行业陷入算力竞赛和算法内卷时，数字100用户研究提供了一条"回归本质"的破局之路——技术的价值不在于参数规模，而在于解决实际问题的能力；商业的可持续性不在于模式创新，而在于持续创造用户价值。这种从"工具理性"到"用户价值"的认知转变，或许才是AI行业穿越周期、实现可持续发展的核心动力。
来源：数字100数据洞察
