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深励科技携手阿里云百炼,以分层千问大模型重构AI陪伴产品体验
深励科技基于阿里云百炼与千问大模型,构建“主力+协同”分层调度体系,提升AI玩具的响应速度、复杂任务完成率,实现差异化陪伴体验。
业务效果
响应速度提升15%,高频互动接近零等待。
未披露
业务效果
复杂任务完成率提高15%。
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专注情感智能与AI陪伴硬件的创新企业,产品包括面向儿童的“AI喜羊羊”和面向年轻用户的“AI小猫walulu”,强调长期陪伴与情感共鸣。核心团队具备人工智能与儿童发展心理学背景。
02
遇到的问题
随着用户增长,面临多重挑战:高频互动响应延迟;复杂任务如多轮推理、长剧情共创处理能力不足;长时间对话角色一致性差,易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;不同产品难以共享同一模型底座实现差异化。
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提升速度和并发;复杂场景动态调用Qwen3-plus与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、记忆策略与动作驱动逻辑实现差异化体验。将大模型能力嵌入输入理解、场景识别、输出编排、记忆沉淀及内容自动生成等六大环节,形成闭环。
- 1设计分层模型调度策略,确定不同场景的模型选择规则。
- 2集成阿里云百炼平台,部署千问系列模型。
- 3开发提示工程、记忆策略和动作驱动逻辑,实现产品差异化。
- 4将模型能力嵌入现有产品全链路,包括输入理解、场景识别、输出编排等环节。
- 5建立内容自动生成引擎,辅助故事脚本生产。
- 6进行性能测试与调优,确保低延迟与安全性。
04
实施结果
业务效果:响应速度提升15%,高频互动接近零等待。
业务效果:复杂任务完成率提高15%。
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,降低生产成本。
业务效果:新功能迭代周期显著缩短。
05
风险与边界
模型调度依赖精细策略,若设计不当可能导致成本增加或性能下降;角色一致性在极端场景下仍需优化;内容自动生成可能涉及版权和合规问题。
该案例展示了如何通过分层调度大模型实现成本与性能平衡,为同类产品提供参考。
适合
AI陪伴硬件企业需要个性化交互的消费电子公司注重差异化体验的智能产品厂商
前置条件
具备一定AI技术积累明确产品定位和用户需求能够投入开发资源进行模型集成
信息来源
2 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。