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深励科技基于千问分层模型体系打造AI陪伴玩具
深励科技联合阿里云百炼,构建“主力+协同”的千问大模型分层应用体系,实现AI玩具拟人化陪伴,响应速度提升15%,复购率提升5%。
业务效果
响应速度提升15%,高频互动实现零等待感
未披露
业务效果
复杂任务完成率提高15%,长剧情共创能力显著增强
未披露
业务效果
复购率提升5%,日均使用时长提升10%
未披露
01
业务背景
上海深励科技是一家情感智能与AI陪伴硬件创新企业,核心团队具有人工智能与儿童发展心理学背景。已推出面向儿童家庭的“AI喜羊羊”和面向年轻用户的“AI小猫walulu”,以长期陪伴和情感共鸣为核心,市场口碑良好。
02
遇到的问题
随着用户规模扩大,面临多重挑战:高频互动场景延迟明显;复杂任务如多轮推理、长剧情共创处理能力有限;长时间对话中角色一致性差,语气突变或记忆缺失;内容运营依赖大量人力,成本高且难以个性化;不同产品差异化难,难以共用底层模型实现不同交互。
03
AI 解决方案
基于千问大模型构建“主力+协同”分层调度体系:日常高频交互使用Qwen3-flash提升速度与并发,长故事生成、情绪疏导等复杂场景动态调用Qwen3-plus和Qwen3-max协同处理,统一角色化输出。共享模型底座,通过独立提示工程、记忆策略和动作驱动逻辑实现产品差异化。将千问能力嵌入输入理解、场景识别、输出编排、记忆沉淀、内容自动生成等核心环节,形成闭环。
- 1梳理不同场景对响应速度、复杂度、成本的需求,确定分层调度策略
- 2集成阿里云百炼,接入Qwen3系列模型,配置模型路由与切换逻辑
- 3针对两款产品设计差异化提示词、记忆策略和动作驱动逻辑
- 4将大模型嵌入输入理解、场景识别、输出编排、内容生成等环节,搭建全链路
- 5进行性能调优与压力测试,确保低延迟与稳定性
- 6基于自动生成机制,持续迭代内容与角色行为,并监控复购等指标
04
实施结果
业务效果:响应速度提升15%,高频互动实现零等待感
业务效果:复杂任务完成率提高15%,长剧情共创能力显著增强
业务效果:复购率提升5%,日均使用时长提升10%
业务效果:自动生成内容脚本,降低运营成本
业务效果:新功能迭代周期缩短
05
风险与边界
依赖单一云平台模型,存在供应商绑定风险;大模型可能产生不当内容,需加强安全过滤;随着用户量增长,模型调用成本需持续优化。
该案例展示了如何利用分层模型策略在成本与体验间取得平衡,适合有复杂AI需求、需快速迭代的企业。
适合
AI硬件企业有差异化AI需求的公司注重成本与性能平衡的应用场景
前置条件
明确场景需求与模型能力匹配具备提示工程与模型调优能力工程化能力确保低延迟
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。