营销的形式正在改变。如果最初我们信任广告，现在我们信任谈论不同类型产品的影响者。这些天，有影响力的人越来越受欢迎，因为人们对他们的信任超过了电视或杂志上的传统营销。他们是像你一样的人，但在社交媒体上有大量追随者。
重要的是要记住，一个有影响力的人可以拥有一小部分追随者，但仍然比拥有大量追随者的其他人更有影响力。这是因为听众强调寻找能够在特定市场和社区引起共鸣的真实声音。对于千禧一代来说，真实性也非常重要，因为他们是购买在线产品的最大市场，他们是要抓住的。
另一个需要记住的是参与率，根据Corporate Financial Institute的数据，参与率指的是用户创建的内容与关注者之间的互动程度。这意味着参与度可以更高或更低，这取决于关注者的数量以及一个人与观众的互动。事实上，寻找有影响力者的企业必须注意关注关注者的数量，因为有时拥有大量关注者的人可能会被转化为虚假的参与和品牌宣传，而小关注者则可能被转化为信任和良好的参与。
微影响者有大约1万至10万名粉丝，他们更多的是时尚博客、旅游博客、科技评论和生活方式博客。观众将他们视为特定领域的专家。假设你是一名技术学生，想开设一个关于科技行业回收利用重要性的频道。你会看到，你的观众将是一半科技迷，一半环保人士，他们认为这是一个好主意。你会了解你的听众，你会把你的创造力投入到这类话题中。了解两者很重要，这样您就可以创建目标内容。
与微影响力者合作更容易，因为他或她比名人或宏观影响力者更便宜。此外，影响者在特定市场或社区创造品牌知名度。然后，当你使用微观影响者时，参与率比使用宏观影响者更高。
根据营销人员的说法，在你的活动中使用微观影响者是很好的，因为与他们的追随者的互动程度高于宏观影响者。这一比例高达85%，而且比管理一场具有宏观影响力的竞选活动要便宜。他们在特定领域创造品牌知名度，这样人们就可以开始关注该品牌。
然后是品牌和影响力的真实性。我们必须始终记住，影响力者与其追随者之间的纽带是基于信任的。如果他们认为你值得他们信任，他们会帮助你建立粉丝基础。追随者是帮助你获得人气的人，与零浪费和科技品牌的合作将帮助你建立受众。始终保持真实性很重要，因为如果你失去了真实性，你就会失去可信度。
从“拼参数”转向“拼落地”，AI投资逻辑系统性前移
以“在数贸会遇见AI未来”为主题的第五届全球数字贸易博览会9月23日至27日在杭州举行。本届“数贸创投日”在首届基础上全面提质扩容，将企业筛选、资本匹配与主活动进一步前置衔接。以肝癌诊疗智能体为例，团队自主研发多模态医疗AI大模型，入选国家中试基地首批重点项目。浙江大学控股集团有限公司党委副书记、总经理余飞鹏表示，可以从四大维度进行观察：第一是政策驱动，从国家到地方均出台顶层规划推动人工智能赋能千行百业，“AI赋能一切”已成为产业发展共识。当前AI产业正迈入商业化落地加速阶段。“全球AI医疗市场未来5年至10年，有望保持30%至40%的高速增长。“数贸创投日”期间，浙大控股集团发布了《中国AI科技新消费产业与投资趋势白皮书（2026）》（简称“白皮书”）。第二是资本加持，AI赛道投资规模、参与机构数量持续走高，新兴项目不断涌现。危险环境巡检是下一步发力的方向。不同参照物，对应的产业所处发展阶段与未来想象空间截然不同。”梁霄表示，例如，AI赋能医疗的证据尚不充分；医疗数据相互割裂，形成孤岛；大模型在实验室性能优异，一旦更换设备或医院，泛化能力明显下降。“但基础设施投资本身具备超前属性，高投入不等于商业模式不可成立，只是AI在各行业的渗透程度仍不均衡。”余飞鹏说。现有工厂流程围绕人的操作习惯设计，未来将由智能体重新架构生产流程，人仅承担定义与监督的职责。“AI投资逻辑正发生系统性前移。目前大量创业公司已开始向这一方向布局。曹国熊认为，从长远看，具身智能真正成熟将重构生产模式。数据隐私保护、付费机制等问题同样突出。现有采集方案各有局限：视频采集即便取自真实场景仍存在缺陷；人工穿戴设备采集同样面临诸多难题。”白皮书提到，第一，AI竞争从“拼参数”转向“拼落地”，模型适配性与低成本成为企业核心诉求；第二，科技新消费是AI规模化落地的关键场景，代理AI与物理AI协同构建“模糊需求识别—精准价值交付”闭环；第三，具身智能成为融资第一主线，资本正从“投整机”向“投大脑、投零部件”深水区迁移；第四，出海进入“拼体系”阶段，企业需同时具备产品定义、模型迭代、合规运营与本地化服务能力。“前三次工业革命我国基本处于缺席状态，而在这一轮变革中，我国有望实现并跑乃至领跑，借此完成跨越式发展。该系统可接收影像与文本数据，3分钟内自动输出结构化报告，全程无需人工操作。高效的采集思路，是在日常工作、生活的自然过程中完成真实数据获取。白皮书指出，我国人工智能产业正加速从技术攻坚迈向规模化商业落地，开源生态快速崛起，科技新消费成为产业落地的关键抓手，“投早、投小、投硬科技”已成为市场共识。当前，Physical AI仍处于验证阶段，其技术可行性已在演示层面得到初步证明，正重点转向真实场景验证，以推动应用闭环形成。”高山新域创始合伙人、原小米合伙人王翔表示，真实数据是Physical AI基础模型训练的核心前提，缺少高质量真实数据，具身智能就无法真正落地到社会与家庭场景。参考自动驾驶的经验，最理想的采集方式是在作业过程中直接获取实景数据。首先落地的，应是替代人类进入危险环境中作业，因此是否近似人形并不重要。普华集团董事长、头头是道联合发起人曹国熊表示，机器人发展的核心，在于重新定义人与机器的关系。对这类信号进行采集、标准化与标注，有望极大推动Physical AI产业生态的演进，数据无疑是其中最为关键的要素。王翔表示，人完成拿水杯、叠衣物等动作时，从大脑下达指令到手部执行，会产生对应的肌肉电信号。余飞鹏表示，业界常将AI视作第四次工业革命，该概念目前尚未形成统一定义。经全国多中心、超1万例验证，大于1厘米的肝脏病灶检出率超过95%，良恶性判断准确率达93.46%。”余飞鹏表示，技术迭代上，大模型参数与综合能力实现快速迭代，垂类领域有望产生很多新的AI智能体。同时，医疗AI准入应强调可追溯性与可解释性。由于服务人员持续短缺，这类场景已成为刚需。“互联网沉淀了海量文本语料，支撑起 ChatGPT、Kimi 等大模型的训练，但物理世界的可用数据几乎处于空白状态。从具体场景来看，酒店送餐已实现应用，清洁机器人尚在推进当中。如何从真实场景看待Physical AI的嬗变。9月22日至23日，围绕人工智能、硬科技、医疗、生物科技等领域开展创新科技公司选拔、机构匹配和意向跟踪，吸引百家知名创投机构、百位专业投资人与百个优质科创项目，开展精准交流与对接。浙江大学医学院副院长梁霄表示，邵逸夫医院自2014年起启动“未来医院”建设，持续探索人工智能赋能医疗的落地场景。当前，人工智能正重塑医学创新，从科研突破到临床应用，从实验室成果到产业转化，一条创新路径正在被打开。但在临床应用中，仍面临诸多现实挑战。在医疗人才端，复合型人才培养将系统融入医学教育，医学院校需培养具备AI素养的医学生。AI竞争从“拼参数”转向“拼落地”。解析机电信号是一条具备变革潜力的技术路径。第三是商业落地，行业普遍关切AI投入、产出与现金流尚未形成完整闭环，存在一定泡沫争议。AI辅助诊断与医保支付将常态化。AI智能体将重构制造业生产流程。梁霄认为，未来，AI辅助诊断与医保支付将日益常态化，医疗多模态大模型与智能体将覆盖全生命周期健康管理。随着AI初筛与医生复诊的闭环将全面落地，人机协同成为临床标准工作模式。市场对AI是否存在泡沫争论不休，有人将其对标2000年互联网浪潮，也有人将AI类比为蒸汽机、电力革命。Physical AI（物理 AI）是能够理解物理世界规律并在现实环境中感知、决策与交互的智能系统，被视为人工智能从数字世界向物理世界发展的关键阶段。
