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（來源：36氪）

本文來自微信公衆號“智能湧現”，作者：鄧詠儀，36氪經授權發佈。

文｜鄧詠儀

編輯｜蘇建勳

每一次點進直播間，你的選擇已經在深刻改變着商業生態。

如今直播生態已經趨於成熟。直播間、社交媒體上的“達人”，事實上已經成了一個品牌的店面，人設代表着受衆羣體、風格和定位，達人負責捕捉新一季的時尚元素，快速出設計圖、打樣，國內工廠在半個月內就能完成生產和出貨。

這套被稱爲“小單快返”的模式如此運轉多年，催生出了類似SHEIN這樣的跨境巨頭，已經成爲國內市場的標配。

但在廣袤的海外市場，電商的基礎設施參差不齊，物流、生產供給的缺乏、更多元化的用戶羣，藏着大量可以被AI改造的空間。

這是曾經負責淘寶直播業務的道放，離開阿里後，最想做到的事。

他出生於1983年，經歷過移動互聯網的所有風口——2008年畢業後，加入百度、360等公司，擔任算法專家；2013年加入阿里後，一待就是11年。他曾經從0到1做出過億用戶的印度短視頻平臺VMate，負責過“點淘”APP，2021年開始統管淘寶直播業務。

“從達人的審美，到設計師的桌子，再到工廠再到消費者手中，這個過程太長了，信息嚴重扭曲。”道放說。

在電商還沒有那麼發達的其他市場，他希望能在其中建立起一套完整的AI電商服務體系，橋接國內供應鏈和海外達人生態。

貨跟着流量在動，也直接重塑了供應鏈生態。比如，傳統的服裝供應鏈中，銷售體系可能就會分爲5到9級不等，商品流轉週期很久，加價倍率也很高，品牌需要提前半年，就要把所有的商品設計出來、打樣、下單，導致傳統女裝的爆款預測準確率較低，產生庫存難題。

而在消費者端，因爲大模型的發展，每個人獲得一對一的服務，也變成了可能，這成爲道放創業新項目Infimate的開始：爲每個人做一對一專屬的“賽博閨蜜”。

這個賽博閨蜜就像一個專屬於你的AI購物Agent，—個能理解時尚趨勢、提供個性化穿搭建議的朋友。“會基於你的身材、膚色，以及當下流行趨勢，給用戶做搭配，給到專業的建議。”道放向我們描述。

最重要的是，“賽博閨蜜”一定要能幫助你減少購物過程中的諸多繁雜瑣事：計算最佳優惠、幫你搶券、告訴你各種小道省錢妙招，監測何時是最佳下單時機等等。

這也是Manus帶來Agent浪潮之後，道放覺得創業時機成熟的原因：模型能夠調用內部工具，完成各項任務。而這一切，必須要建立在有足夠縱深的垂直領域數據和場景之上。

他以之前火爆的“Tiffany藍”、“牛油果綠”等趨勢舉例。這些是由各個KOL、達人營造風向，傳導到更廣大的消費者中。

“這些KOL做到的事情，就是在時尚領域‘造詞’，打造並傳播當前熱門的時尚元素。”道放認爲，結合各類公域數據加以訓練，以及用戶主動告知的喜好，大模型已經足夠有能力完成KOL所做的事：完成時尚元素的捕捉、預測以及表達，給用戶做更精準的推薦。

同時，模型將這些標籤建立好後，也可以把這套能力提供給B端，同時服務B端的品牌、達人等等，服務的場景多種多樣，包括爆款預測、爆款生成、選品決策支持，最終構建起AI電商服務體系。

但這個不可避免會涉及一個問題：道放想做的事情，看似都在大廠射程範圍內。爲什麼機會會在創業公司手中？

“首先，我們定位海外，海外電商平臺無論是生態和玩家格局都更分散，平臺壟斷程度比較低。這是更有利於大模型切入的生態——給C端做個性化定製，用戶天然就會更相信一個第三方的Agent。”道放表示。

更重要的是，道放曾在大廠內部從0到1創業，深知大廠在做決策時，需要考慮既往業務，也有資源側重的考慮——對於探索Agent這類更新的業務方向，創業公司還是有着不少時間和空間。

事實上，在離開阿里後，道放曾在朋友圈宣佈將在具身領域創業，目標是“爲機器人儘快進入千家萬戶貢獻自己的一點力量”。

但他和創業核心夥伴摸索一圈，最終評估下來，具身智能如今的技術探索還相當早期，起碼要5-10年纔有可能出現商業化上的飛躍，“離消費者還是有點遠”。

爲了離消費者、市場更近，道放還是選擇暫緩具身方向的探索，把重點放到了AI+電商上。

在淘寶11年，掌管在風口上的直播電商業務，在道放身上也投下了濃重的影子——他語速極快，你甚至很難從他連續的思緒中，找到提問的切口。

道放也和普遍印象中的大廠高管不太一樣。過往印象中，大廠高管可能手握天價預算，隨對各種宏大戰略信手拈來。但我們從道放的敘述中感受到一種樸素的目標——要找到貼近用戶的場景，迅速建立起商業閉環，養活團隊。

這是從阿里離開之後，道放的第一次公開表達。以下爲我們和道放的對話，經編輯整理：

△Infimate創始人程道放 圖源：企業授權

想過做家庭機器人，但也許太早了

《智能湧現》：你離開阿里後，發的第一條朋友圈就說自己要做具身機器人，現在要做AI電商，這個想法是怎麼演變的？

道放：我是去年7月左右，阿里內部第一波GPT影響下來，就在研究AI對具身機器人和電商領域的影響。我一直呆到今年2月份，才最終決定出來創業。

其實我出來後還是在同步推進這兩個方向，畢竟具身機器人和AI電商我們都深入研究了很多年，我自己也是學計算機的。

《智能湧現》：當時想從什麼方向切入？

道放：從2023年7月開始，我還在阿里的時候，已經同時在關注具身和電商的AI應用了。出來創業後，我們把所有信息採集完，當時想過從家庭機器人開始切入。

當時，我們思考的是，具身當前的瓶頸在於真實場景的操作數據，所以從可行路徑來看，應該去切垂類場景。在垂類上面，用現有的方法可以啓動，能開始幹活，進入場景之後就能獲取更多的反饋和數據，才能迅速迭代。

我們的目標還是希望做具身機器人，但這個賽道現在處在一個技術發展的早期階段，特別是第三步的精細操作，還需要很長時間的技術積累和突破。我們估算真正能做到家庭實用級別，至少還需要5-10年。

《智能湧現》：調研完之後，怎麼看這個賽道的發展階段？

道放：具身智能實際上涉及三個技術方向。

第一個技術方向，是AI的多模態交互，涉及到交互界面跟整個認知的理解，這個其實是偏軟件，跟大模型同步發展的。它是豆包這類大模型APP的延伸，豆包多模態交互主要是文字和語音，但機器人除了語言之外，還需要控制表情、眼神、語氣、微動作等，需要更多元的交互和控制。

第二個技術方向是基於強化學習的運動能力（Locomotion），主要解決雙足行走以及全身控制。像唱歌跳舞、空翻，都是在這一部分基礎上做出來的。

最重要的是第三個方向，端到端的模仿學習，去做手的操作。手的操作纔會真正意義上替代人。

在現有技術進展上，前兩部分進展還比較好，尤其是強化學習的運動能力。我們見到的所有空翻、馬拉松跑步，全部都是這個技術的發展結果，但是這些展示的機器人很多都還需要遙控器控制的。

要做到自主操作，就需要第一步的多模態交互能力，包括表情微動作語音這部分，還有規劃層。第二步強化學習這部分也還好。

《智能湧現》：現在前兩步應該都做得不錯了。

道放：現在所有人面臨的難點是第三步的精細操作，因爲它是接觸式的精細動作，要到毫米級的精度，需要觸覺和力的反饋信息，而且需要通用性才能進入家庭，所以很難。

我在阿里時調研完後得出結論，具身機器人的發展途徑應該是切垂類，在垂類上用現有方法做啓動，雖然準確度不夠好，但通過不斷給數據，處理各種Corner Case（罕見案例）後，會做得越來越好。

問題就是Corner Case（罕見案例）獲取也是很難的，現在的高質量數據非常缺。我調研一圈下來，大家公認的還是做端到端模型是最優雅的方案，但這裏需要的起碼是十億級別的數據，現在瓶頸還是很明顯。

《智能湧現》：除了數據，還有其他難點嗎？

道放：首先是精度和力控的問題。手部操作需要毫米級的精度，而且要有力的反饋。比如你拿一個雞蛋，力度大了會捏碎，力度小了會掉，這需要非常精確的力控。現在的機器人手很難做到人手那種精細的觸覺反饋和力度控制。

其次是通用性的挑戰。不像工業機器人只需要做固定的幾個動作，家庭機器人需要處理各種不同的物體、不同的環境、不同的任務。今天可能要疊衣服，明天要洗碗，後天要整理書架，每一個任務的動作空間和要求都完全不同。

第三是數據收集的問題。Imitation Learning（模仿學習）需要大量高質量的示範數據，但收集人類精細操作的數據非常困難和昂貴。不像圖像識別可以從網上爬數據，手部操作的數據需要專門錄製，而且要保證動作的準確性。

Corner Case（罕見案例）太多了。真實環境下的變化太多了，物體的材質、形狀、重量、擺放位置都不一樣，很難通過有限的訓練數據覆蓋所有情況。

所以雖然前兩步技術相對成熟，但第三步的精細操作是真正決定機器人能否實用化的關鍵，也是最難攻克的。

《智能湧現》：這意味着落地場景很受限？

道放：現在存在明顯的技術能力與市場需求之間會有一些錯配，我們是想做“有用”比“有趣”多一點的場景的。

但用戶真正需要的那些精細操作功能，比如幫你處理日常家務、分揀物品之類的任務，技術上還遠遠不成熟；現在的機器人用得更多的還是簡單的迎賓互動、表演之類的，離真正打工還很遠。

當然這不是說它沒有價值，只是我們需要正視這個現實，同時也理解爲什麼消費級機器人市場推進得相對緩慢。技術發展需要時間，而市場也需要找到那個平衡點。

《智能湧現》：所以是因爲技術曲線發展還相對早期，才選擇考慮別的方向？

道放：在具身的第三階段，就是真正能夠自主規劃操作的部分，大家公認的終局是要建立端到端的模型。但現在的真正問題在於，這個端到端的數據驅動，目前大家用的模仿學習方法，最大的問題就是通用性很差，要做出超出預期的體驗感很難。

我們想做的，還是讓機器人能走進千家萬戶，真正能幹活。

我們預計這個方向需要等待一些通用性、“大單品”出現，我們團隊擅長的部分才比較能發揮出更大的能量——做產品、做商業化。

要做“AI閨蜜”，而不是冷冰冰的推薦系統

《智能湧現》：如果具身智能賽道還太早，你後來看到了AI+電商的什麼機會？

道放：更多是因爲看到了AI技術帶來的巨大變革機會，尤其是在電商領域。我們想做的事情，本質上是在AI時代探索新的電商入口的可能性，這需要全新的視角和組織形式。我相信AI在電商領域的應用，尤其是在個性化推薦、內容生成方面有很大潛力。創業會給我更大的自由度去探索這些可能性。

《智能湧現》：哪些關鍵技術轉變，是比較核心的？

道放：今年年初的Manus其實是標誌性事件。

這幾年的AI應用，我會把他們分成三個階段：

這意味着什麼？意味着AI不再只是給你信息，而是能像一個實習生一樣，幫你操作電腦，執行一些機械但必要的工作，比如收集資料、應用濾鏡等。這種computer use的能力是有巨大價值的。

《智能湧現》：怎麼用一句話概括你們想做的事情？

道放：我們第一階段要做的是電商領域的AI閨蜜，爲用戶提供專業購買建議和陪伴式購物體驗。

《智能湧現》：你用的詞是“閨蜜”，而非助手，爲什麼？

道放：我們更想做的Agent，是類似”賽博閨蜜”的概念，我們希望這個是類似閨蜜的親密關係。

傳統的AI助手更像是工具，你問它答，但閨蜜不一樣。你跟閨蜜的關係是平等的，她也可以跟你聊一些興趣話題，她也可以聊購買建議，就像你身邊總有一個特別會買的朋友一樣。

《智能湧現》：可以算是KOC（Key Opinion Consumer，關鍵意見消費者）嗎？

道放：不是基於現有有名的KOL或者KOC的IP，而是基於這些人的專業能力。

我們希望做的是”閨蜜電商”這個場景。想象一下，如果你的閨蜜具有李佳琦的專業能力，同時能專門爲你服務，你可以隨時問她怎麼買。她的專業性體現在所有的購買決策上，在趨勢捕捉上比一般人更厲害，因爲她有更全的數據。

但同時她又不是冷冰冰的，而是有溫度的。

最重要的是，她不只是給建議，還有完整的執行能力。你可以直接跟她說想要什麼，她就給你買了。

《智能湧現》：用戶要怎麼和這個AI閨蜜互動？

道放：有很多形式，單獨App是一個形式，我們甚至希望用最極簡的方式實現這個體驗——他跟你加個社交媒體加好友，每天聊微信就好了，把所有的信息源和履約都幫你搞定。

你把商品鏈接發給他，他直接幫你買。他還有很多技巧性的領券能力，你自己都搞不到的優惠，他能在各種奇怪的羣裏薅出來。

雖然我們從時尚領域開始，但本質上可以擴展到整個生活領域。

《智能湧現》：怎麼搞定履約？這個會涉及到很多終端、軟件的交互。

道放：最近我和一個朋友討論過一個場景，比如你想去星巴克點一杯咖啡，這有很多人會選擇在閒魚上搶券，便宜個幾塊錢，或者找代點。

這個過程是這樣的，你先買券，買完券以後，你通過對話的方式找商家客服，然後你跟他講說我在哪個店裏面，我要買什麼咖啡，把這個券給我用了。用完了以後，他會告訴你有一個碼，有了這個碼你就會去自提。

現在以Manus爲代表的通用Agent，可以做到前面的部分，就是在小程序上幫你下單，但是涉及到更復雜的履約——在閒魚上比較商家，甚至看看美團、抖音、私域社羣之類的優惠券哪裏更便宜，最後下單。

大模型調用工具完成更多工作，在我們看來就有很大價值了。這就是我們看中的一個機會。

《智能湧現》：履約其實會涉及智能體在執行任務，智能體也在技術發展很早期。想做到你們的目標，難在什麼地方？

道放：這種過程一定需要更復雜的私有信息，包括把通用的知識與某個垂類應用的知識結合起來，形成一個垂類模型，才能解決很多問題。

《智能湧現》：怎麼讓這個智能體更有人味？我們過往的購物數據、互動數據可能很多都在平臺。

道放：產品形態可以非常簡單，就像一個數字閨蜜加了你的微信，每天聊天就好了，不需要很複雜的設計。

關鍵在於利用好平臺上已有的數據資產，同時建立持續的互動機制。

本質上，AI是可以基於“懂你”的基礎去收集和篩選信息的，它在趨勢捕捉上比普通人更厲害，因爲它能接觸到更全面的數據。

但光有數據還不夠，互動是核心。跟你的互動需要日常化，每天通過聊天才能真正瞭解你。

比如，和用戶聊最近的流行趨勢、明星節目如浪姐浪哥。這個AI閨蜜可以和你聊喜歡哪個選手，喜歡什麼風格。

審美可以被”元素化”，這是AI的新機會

《智能湧現》：你經歷了從貨架電商到直播電商的時代演變，每個階段，你覺得在供給和消費端都完成了什麼事情？

道放：過去幾年，直播電商的增長速度遠超大盤。但現在其實國內的電商格局已經趨於穩定，大家對直播這個形態也會有些疲憊。

直播有很多好處，但它最大的問題就是時間成本太高。花那麼長時間看直播的用戶越來越少，你能看到抖音這些年也在回頭大力搞貨架電商。

這會是AI重新提供價值的機會。

《智能湧現》：怎麼定義AI起到的作用？

道放：內容電商在電商2.0時代的核心價值，是KOL、主播和主理人們完成了一場“時尚平權”。

很多高奢品牌的高定和走秀，普通消費者在日常生活裏是有點難get到（他們的厲害之處的）。但主播們把這些概念普及下來，在100到300塊錢的夏裝區間裏，就能讓你很快接觸到這些元素。

最厲害的是，主播們不僅把這些元素融到商品上面，而且還把它說出來——牛油果綠、泡泡袖、小香風、西裝版型——它實際上造了很多詞，這些都是風格元素。

這是我們在2.0時代一直在探索的邏輯。

《智能湧現》：AI能夠在2.0時代的基礎上，在哪個環節發揮最大的作用？

道放：現在的問題應該是：AI有沒有可能開啓電商的3.0時代？

這一波大模型有個很重要的變量。在時尚領域，以前不可描述的東西——本質上是審美結果，現在可以被AI學習了。

因爲數據現在夠多了，模型可以去學習時尚趨勢，把趨勢元素化，基於元素化進行捕捉和預測。

原因很簡單，主播已經把這些詞表達出來了。小紅書裏有大量的人在講這些東西，這些數據已經足夠了。當你有足夠數據的時候，AI學習這件事一點問題都沒有。

難點在於預測之後，你需要把這個東西表達出來。

我和達人主播一直有交流，有一些頭部主播講的質量，就是跟普通主播不一樣，能夠清晰地講出這個貨的特點，而且非常迅速歸納風格和元素，一下就能讓你懂。

AI的厲害之處就在這裏——它可以在大趨勢下把它元素化，學會所有優秀主播的表達能力。我們現在在不同風格下面，基本上都可以做得很好。而且要基於人羣和場景做區分：年輕職場女性的OOTD、家居服飾，年輕人的party和年紀大女性的party，每種場景需求都不一樣。

《智能湧現》：所以區別是在於可以一對一互動甚至服務。

道放：內容電商時代，就算強大如李佳琦，本質上也是廣播式的一種覆蓋。

他在618前做美妝小課堂，讓女生們把自己情況——多少歲、什麼膚質、是不是敏感肌、想買什麼東西在評論區發出來，然後進行回覆。

這其實是一種個性化定製過程。但是再怎麼擴大，也只能覆蓋很小一部分人。

加上大模型之後，AI本質上可以做到個性化定製全覆蓋。它有這個能力，可以覆蓋很多人。所以它變成了一個專業KOL的能力——趨勢捕捉、預測，以及打動人的表達，以及可以跟你一對一服務。

這就像最有錢的人有專屬造型師一樣，現在年輕人也可以有這麼有個性的穿搭師。

這也是更進一步的平權。以前是通過廣播方式普及時尚信息，現在AI可以一對一告訴你，基於你的身材、膚色和最近流行趨勢，給你搭配建議。

《智能湧現》：所以，這個AI閨蜜更多是工具屬性的？

道放：這是第一階段的能力。往後工具還可以拓展到社區，比如我們可能第二階段會上AI試衣、穿搭社區之類的功能，用戶可以在上面評價、互動，推一些很酷炫的玩法。

這就是AI閨蜜這個工具屬性的產品，加上搜索場+推薦場，可以和購買場景連接在一起。

《智能湧現》：現在產品進展情況怎麼樣？

道放：我們已經基本完成產品驗證，很快就會上線第一個版本。

AI+電商的最大價值是創造新入口

《智能湧現》：你們的目標用戶、目標市場，是什麼畫像？

道放：第一部分會切年輕人羣，因爲年輕人對AI的整個接受度會更好一些，是AI Native用戶，市場也是可能優先會選海外市場。

《智能湧現》：完全走To C路線嗎？

道放：第一階段會先從C端切入，但其實我們的能力是可以複用到B端，核心在於對趨勢的把握和供應鏈的優化。

比如，在和用戶的聊天的時候，包括用戶的反饋，以及我們去抓取市面上流行的時尚元素。

模型能在一個流行趨勢發酵週期的前期，就發現機會。一個服裝的完整週期，典型的時間大概是45天。如果商家能提早十天就感知到，那就可以快速去生產。

《智能湧現》：所以在B端，更多是在生產流程的前端，幫他們找爆款？

道放：對於B端來說，我們能提升他們的選款能力，模型把選款能力可以提高了一個門檻。我們現在模型內測的效果，爆款率10%能上升到18%。正常平均60分，我其實能做到80分，這個就是很大的價值。

《智能湧現》：海外電商市場的發展階段，和國內有多大差異？

道放：海外市場的內容電商還處於比較早期的爆發階段。我們直觀判斷相當於國內2018年左右的階段。

但海外市場的流行趨勢信息更分散，這種分散的信息其實更有價值，AI可以更好地發揮打下信息差的作用。

貨的差異也很大。比如美區，但他們內容電商的服飾品類只佔20%，國內這個比例50%。爲什麼這麼低？核心問題在於供應鏈。

以前，我們一直擔心歐美人不適應電商直播，但問題可能既是用戶習慣，也是供應鏈不足—貨不夠，自然養不成消費習慣。

直播電商必須依靠非標的時尚品類，但海外缺乏快返供應鏈。從中國海運就要一個月，清關再耽誤時間，整個鏈路太慢了。目前美區只能賣李寧、耐克這種傳統品牌，缺少快時尚支撐。

從用戶習慣看，去年TikTok美區只有10%是直播售賣，70%是短視頻售賣，20%是貨架售賣。今年直播佔比提升到了15%。

《智能湧現》：所以，海外實際市場需求和供應鏈之間的空隙，就是你們的機會。

道放：現在中國快時尚這套供應鏈很多能力是溢出的，供應過剩。市場需要有一套這一塊的這個SaaS，幫助美國KOL橋接中國供應鏈。

《智能湧現》：SHEIN很早就把這個模式跑通了，他們如果願意輸出這套能力，只是差前端的KOL，如果SHEIN要做，怎麼辦？

道放：SHEIN是自營平臺，本身就是品牌。當前KOL的核心需求還是做自有品牌。如果幫KOL做品牌，KOL可能會去TikTok賣，SHEIN就變成了供貨商，做這件事情的動力可能是不足的。

而且要做這件事情，SHEIN需要改造整個設計鏈路，需要將現有的生產線和供應鏈與KOL的審美鏈接起來，服務成本很高。Tiktok這些電商平臺也很難有精力自己下場深入到供應鏈來解決問題，所以還是迫切需要第三方的服務商來解決供給問題。

從價格區間來看，目前內容電商的價格區間會明顯高於Shein目前的價格區間，因爲KOL掌握有時尚元素的定義權和傳播權。

《智能湧現》：在C端，你們要做AI閨蜜，在B端，還要做供應鏈服務的話，類似淘寶這樣的大平臺肯定會做，他們很難坐視一個新入口來顛覆他們。

道放：大廠的戰略重點和平臺屬性，決定了他們很難在垂直細分領域做到極致。

比如AI試衣在很多電商App裏的入口很深，從資源角度也需要花很多精力去爭取。但這個功能是我們的核心業務。

另外從市場來看，目前海外電商的收斂遠比國內小，所以基於海外市場還是存在大量的機會。

《智能湧現》：這次創業的目標，是什麼？

道放：從我個人的發展經歷其實可以看出我自己的選擇偏好。雖然我過往基本都在大廠，但是基本上做得都是從0開始，或者高速增長的業務。業務相對比較獨立，決策也相對閉環。所以我自己的能力和擅長的領域還是一些高速增長的獨立業務。

我自己目前的階段，其實已經過了財務追求的階段。但是我堅信這一波AI的發展會深刻影響和改變整個人類社會的方方面面，甚至人類和自然的交互模式都有可能改變。所以我投身到這個領域，從自己熟悉的AI+電商切入，還是期待能親身參與到這個進程中，如果能做出一些不錯的產品，有我個人的簽名，我感覺還是非常興奮和值得投入的。

封面來源｜企業授權

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