百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术

在互联网行业,b2b 是 ” 活化石 ” 级赛道。因为玩家们过于低调,b2b 总给人一种 ” 无战事 ” 的感觉。不过日前在朋友圈刷到的一则短片,让我意识到古老的 b2b 行业正在发生剧变。

在这则主题为 “B2B × 生成式 AI” 的 TVC 中,我看到了生成式 AI 给 B2B 带来的全新可能性:商家发布的海量商品可用商品智能生成工具一键 “AIGC”,整个批发店铺的经营模式由此了发生了剧变;企业有采购需求时可以直接向 ” 智能问答机器人 ” 描述需求得到最合适的商品;商家甚至可以 ” 雇佣 “” 数字人主播 “7*24 小时全年无休地带货直播……

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术

这个科幻风格的短片是由百度B2B行业整体解决方案和企业一站式采销平台“爱采购”发布的,由真人演员和数字人主播联袂主演。而“真人演员+数字人”的组合正是爱采购所描绘的B2B蓝图的隐喻:当B2B与生成式人工智能相结合时,传统的企业采购领域将迎来一场前所未有的技术革命

B2B是互联网行业中最古老的之一,在上个世纪末的早期互联网时代就已经出现,它是电子商务产业的起源。顾名思义,B2B(企业对企业)平台的核心价值在于连接两个“B”,即有采购需求的客户和提供商品销售的商家

百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术

最初,B2B以门户网站的形式呈现,将商品分门别类在不同的页面上,使客户可以按照类别选择商品。然而,随后搜索引擎成为人们获取信息和服务的主要方式,在百度等搜索引擎中出现了大量与企业采购和商家销售相关的B2B搜索需求,这加速了B2B与搜索引擎的融合

4 年前,百度整合相关的 B2B 技术能力与产品服务,推出了企业一站式采销平台爱采购。具备搜索与 AI 基因的爱采购变革了传统的 B2B” 门户 ” 模式,依托百度的精准搜索能力、AI 技术以及庞大的流量势能,给海量精准用户提供需求导向的服务,成为兼具精准性与便捷度的新一代 B2B 平台。

应该说,20 多年来 B2B 行业一直在不断进化,更好地满足采销两端企业的需求。据第三方测算,2022 年我国 B2B 行业规模达到 15 万亿元水平,这是一个浩瀚的市场,企业们有着极其复杂的需求。正因为此,B2B 行业的两个 “B” 的痛点仍然存在。

一个是连接效率依然不够高。客户在海量商品中寻求到合适自己的商品费时费力,销售方在市场上获取精准的客户如大海捞针,为此付出的成本居高不下。

二个是经营成本依然有些高。在 ” 多平台 ” 的去中心化趋势下,商家面临的平台更多,需经营的店铺更多。为了销售成功,商家需投入较多人力进行店铺的运营,包括商品维护、营销、客服、数据分析等,每一个环节的降本增效需求都很强烈。

三个是经营模式有些陈旧。门户时代的 B2B 平台主要负责提供 ” 信息 “,搜索时代的 B2B 平台逐渐具备撮合交易等价值。如今企业经营正在被直播带货、D2C、C2M 等新模式冲击,企业加速数智化拥抱新模式,势在必行。

爱采购发布的视频 TVC 让 B2B 行业看到了新一轮革命的曙光。大模型让 AI 时代全面来临,人工智能将成为各行各业的生产力,相应的生产关系、组织关系、商业模式也将发生剧变。在生成式 AI 的加持下,B2B 行业也来到了被彻底重塑的时刻。

百度爱采购是四年前推出的,至今已帮助超过 35 万家企业实现业务增长。作为一个源于搜索引擎的平台,百度爱采购具备强大的人工智能基因,并已将自然语言处理技术和B2B知识图谱等技术融入业务中,为采购和销售双方提供更准确、更便捷的对接服务

2023 年,大模型全面爆发并快速在全世界形成共识,新一轮生成式 AI 革命如火如荼,AI 应用正式进入到工业化大生产阶段。百度早在 2019 年就已入局大模型并面向产业推出文心大模型,在厚积薄发之下,今年 3 月百度公布文心一言邀请测试方案,8 月文心一言率先向全社会开放。10 月百度在世界大会现场发布了更强大的文心大模型 4.0。

百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术

背靠百度,爱采购在生成式 AI 的应用上可谓是天赋异禀,它也在事实上成为 B2B 行业率先探索生成式 AI 的玩家。早在今年 6 月的第二届百度爱采购数智大会上,爱采购就引入生成式 AI 对产品与服务进行了重磅升级,并开放现场体验。8 月爱采购正式推出 ” 商品智能生成工具 “,正如 TVC 中所描述的一样,商家可以利用 ” 商品智能生成工具 ” 轻松进行店铺详情页制作等日常运维工作,且该能力目前已经得到市场验证:河南六工石墨有限公司在参与内测时发现,生成式 AI 的应用可以直接给公司省掉 5-6 个人力成本。

Cowriter Cowriter

AI 作家,帮助加速和激发你的创意写作

Cowriter 107 查看详情 Cowriter

” 商品智能生成工具 ” 只是 B2B × 生成式 AI 的起点。百度爱采购在 ” 科幻片 ” 中描述的 B2B 蓝图都正在被变为现实。

在进行采购时,客户通常需要向商家咨询许多问题。当商家的客服压力较大时,客户可能需要排队等待答复。然而,通过利用智能问答机器人基于行业和企业相关知识库的学习,商家可以快速、准确地回答客户的问题。一旦B2B平台应用了智能问答机器人,不仅可以大幅提升采购客户的咨询体验,还可以帮助商家大幅降低客服人力成本。同时,商家还可以从问答过程中挖掘客户需求,获取商家线索,最终转化为订单

百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术

” 数字人主播 ” 则可让企业低成本、低门槛、快速拥抱直播带货潮流。探索直播带货需要投入较多人力资金,也需要付出较大的试错成本,因此很多企业特别是中小企业只能看着直播带货潮流 ” 望洋兴叹 “。在爱采购的数字人主播加持下,企业可快速定制自己的主播,除了让其更生动立体地展示商品外,还能让其不眠不休地直播带货且永远不用担心主播 ” 单飞 “。

百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术

“商品智能生成工具”、”智能问答机器人”和”数字人主播”的底层核心技术都是生成式人工智能。与NLP、知识图谱等深度学习驱动的人工智能技术相比,生成式人工智能要求人工智能能够从无到有地创造内容。这些内容不仅可以在聊天、写诗、对联、画画等娱乐场景中使用,还可以应用于B2B电商等生产场景,帮助企业在信息获取、市场营销、素材设计、短片制作、直播带货等经营全环节实现降本增效

在 B2C 与 C2C 等面向消费端的电商行业,” 商品智能生成 ” 和 ” 数字人主播 ” 已开始在被应用。如今,百度爱采购率先将生成式 AI 落地到 B2B 行业,对生成式 AI 的落地,对 B2B 行业的升级,均意味着全新的可能。

在爱采购科幻风电视广告中,我们看到了一群冲锋陷阵的生成式AI战士,其中只有”数字人主播”还在开发规划阶段,其他服务都已经上线。相比已经或即将上线的产品,我认为这则电视广告更重要的意义在于开启了B2B×生成式AI的全新想象空间:不仅仅是爱采购自身在改变,B2B行业的平台和采购销售两端的企业也到了重视大模型技术的时候了

随着大规模模型的兴起,生成式人工智能正在快速应用于各行各业。相对于深度学习,生成式人工智能以及其背后的大规模模型技术具有更高的智能水平,不仅具备感知能力,还具备强大的认知能力。基于这一点,生成式人工智能的应用领域更广泛,对人类的学习、生活和工作具有更大的帮助

作为商品流通的关键环节,贸易在经济中具有不可替代的价值。在采销贸易中,B2B已经成为基础设施。展望未来,除了数字营销服务如商品智能生成、数字人主播、智能问答客服等,生成式AI将在B2B行业实现更全面、更广泛、更深入的应用

近年来贸易行业兴起了 “D2C(Direct To Consumer ) ” 模式,出现了 SHEIN 希音这样的零售新物种。在这一模式中,供应链绕过传统零售渠道直面消费者进行交易,与此同时,供应链全面应用大数据去洞察乃至预测消费者需求,以小单快反、敏捷柔性供应链等新形式去制造产品获取市场。基于独特的商业模式,SHEIN 在 ToC 电商巨头的眼皮底下悄然滋长,从估值来看其已跻身全球排名第 4 的非上市公司成为 ” 超级独角兽 “。

B2B 行业需要升级商业模式,必须善用新技术。随着生成式人工智能在 B2B 行业的广泛应用,平台可以探索 B2B+D2C 的新贸易模式,同时更加深入地利用人工智能技术提高商品洞察、智能营销、智能客服、反欺诈等工作的效率

其实无论是生成式 AI 还是深度学习,它们的本质都是为人类提供服务的技术工具。这些技术本身不仅具有降低成本和提高效率等直接作用,还能够推动商业模式的变革。例如,互联网技术催生了电商、OTA、外卖、共享经济、移动支付、智能硬件等新型商业模式。正因为如此,企业不仅需要 embrace 生成式 AI 技术这个工具,更需要更新认知,拥抱 AIGC 思维,并将生成式 AI 技术应用到经营的各个方面。我认为,这正是爱采购这则科幻风 TVC 的深层含义:它不仅展示了爱采购在 B2B × 生成式 AI 技术方面取得的成果,还为B2B行业打开了一个广阔的未来之窗,让众多企业特别是中小企业看到了未来的发展方向,并能够采取相应的行动

今年 6 月,爱采购在第二届数智大会上发布了生成式 AI 重构下的新产品,率先在 B2B 这一传统的行业引入生成式 AI。而这一次 TVC 短片的发布,是爱采购在持续重塑 B2B 商业模式的最好证明——新一代 B2B 平台正呼之欲出。依托百度文心遥遥领先的大模型与生成式 AI 技术,以及自身在 B2B 行业场景多年的深耕,爱采购从 B2B × 生成式 AI 的 ” 先行者 ” 成为 ” 领先者 ” 似乎也将是一种必然。

来源:雷科技

以上就是百度爱采购:引领下一代 B2B市场,率先应用生成式 AI技术的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/956894.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
哔哩哔哩如何开通商品橱窗 哔哩哔哩电商带货的入门指南
上一篇 2025年12月1日 18:20:36
WebMan技术在电子门票系统中的应用
下一篇 2025年12月1日 18:20:40

相关推荐

  • composer require-dev和require有什么不同_Composer Require与Require-Dev区别解析

    require用于声明项目运行必需的依赖,如框架、数据库组件和第三方SDK,这些包会随项目部署到生产环境;2. require-dev用于声明仅在开发和测试阶段需要的工具,如PHPUnit、PHPStan、Faker等,不会默认部署到生产环境;3. 安装时composer install根据环境决定…

    2026年5月10日
    1000
  • Golang JSON序列化:控制敏感字段暴露的最佳实践

    本教程探讨golang中如何高效控制结构体字段在json序列化时的可见性。当需要将包含敏感信息的结构体数组转换为json响应时,通过利用`encoding/json`包提供的结构体标签,特别是`json:”-“`,可以轻松实现对特定字段的忽略,从而避免敏感数据泄露,确保api…

    2026年5月10日
    000
  • 利用海象运算符简化条件赋值:Python教程与最佳实践

    本文旨在探讨Python中海象运算符(:=)在条件赋值场景下的应用。通过对比传统if/else语句与海象运算符,以及条件表达式,分析海象运算符在简化代码、提高可读性方面的优势与局限性。并通过具体示例,展示如何在列表推导式等场景下合理使用海象运算符,同时强调其潜在的复杂性及替代方案,帮助开发者更好地掌…

    2026年5月10日
    100
  • Debian syslog性能优化技巧有哪些

    提升Debian系统syslog (通常基于rsyslog)性能,关键在于精简配置和高效处理日志。以下策略能有效优化日志管理,提升系统整体性能: 精简配置,高效加载: 在rsyslog配置文件中,仅加载必要的输入、输出和解析模块。 使用全局指令设置日志级别和格式,避免不必要的处理。 自定义模板: 创…

    2026年5月10日
    000
  • 比特币新手教程 比特币交易平台有哪些

    比特币是一种去中心化的数字货币,基于区块链技术实现点对点交易,具有匿名性、有限发行和不可篡改等特点;新手可通过交易所购买,P2P交易获得比特币,常用平台包括Binance、OKX和Huobi;交易流程包括注册账户、实名认证、绑定支付方式、充值法币并下单购买,可选择市价单或限价单;比特币存储方式有交易…

    2026年5月10日
    000
  • c++中的SFINAE技术是什么_c++模板编程中的SFINAE原理与应用

    SFINAE 是“替换失败不是错误”的原则,指模板实例化时若参数替换导致错误,只要存在其他合法候选,编译器不报错而是继续重载决议。它用于条件启用模板、类型检测等场景,如通过 decltype 或 enable_if 控制函数重载,实现类型特征判断。尽管 C++20 引入 Concepts 简化了部分…

    2026年5月10日
    000
  • Go语言mgo查询构建:深入理解bson.M与日期范围查询的正确实践

    本文旨在解决go语言mgo库中构建复杂查询时,特别是涉及嵌套`bson.m`和日期范围筛选的常见错误。我们将深入剖析`bson.m`的类型特性,解释为何直接索引`interface{}`会导致“invalid operation”错误,并提供一种推荐的、结构清晰的代码重构方案,以确保查询条件能够正确…

    2026年5月10日
    100
  • Golang goroutine与channel调试技巧

    使用go run -race检测数据竞争,结合runtime.NumGoroutine监控协程数量,通过pprof分析阻塞调用栈,利用select超时避免永久阻塞,有效排查goroutine泄漏、死锁和数据竞争问题。 Go语言的goroutine和channel是并发编程的核心,但它们也带来了调试上…

    2026年5月10日
    000
  • 使用 Jupyter Notebook 进行探索性数据分析

    Jupyter Notebook通过单元格实现代码与Markdown结合,支持数据导入(pandas)、清洗(fillna)、探索(matplotlib/seaborn可视化)、统计分析(describe/corr)和特征工程,便于记录与分享分析过程。 Jupyter Notebook 是进行探索性…

    2026年5月10日
    000
  • 《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试

    《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试

    《%ign%ignore_a_1%re_a_1%》官方宣布,将于6月11日开启国服回归技术测试,时间为7天,并称可以在6月内正式开服,玩家们可以访问官网下载战网客户端并预下载“巫妖王之怒”客户端,技术测试详情见下图。 WordAi WordAI是一个AI驱动的内容重写平台 53 查看详情 以上就是《…

    2026年5月10日 用户投稿
    200
  • 如何在HTML中插入表单元素_HTML表单控件与输入类型使用指南

    HTML表单通过标签构建,包含action和method属性定义数据提交目标与方式,常用input类型如text、password、email等适配不同输入需求,配合label、required、placeholder提升可用性,结合textarea、select、button等控件实现完整交互,是…

    2026年5月10日
    100
  • 网站标题关键词更新后,搜索引擎为何仍显示旧标题?

    网站标题更新后,搜索引擎为何显示旧标题? 网站SEO优化中,站长常修改网站标题关键词,期望搜索结果显示自定义标题。然而,即使更新标签、meta keywords、meta description和结构化数据中的name属性后,搜索结果仍显示旧标题,这令人费解。本文将对此进行解释。 问题:站长修改了网…

    2026年5月10日
    100
  • 创建指定大小并填充特定数据的Golang文件教程

    本文将介绍如何使用Golang创建一个指定大小的文件,并用特定数据填充它。我们将使用 `os` 包提供的函数来创建和截断文件,从而实现快速生成大文件的目的。示例代码展示了如何创建一个10MB的文件,并将其填充为全零数据。掌握这些方法,可以方便地在例如日志系统或磁盘队列等场景中,预先创建测试文件或初始…

    2026年5月10日
    000
  • Python命令怎样使用profile分析脚本性能 Python命令性能分析的基础教程

    使用Python的cProfile模块分析脚本性能最直接的方式是通过命令行执行python -m cProfile your_script.py,它会输出每个函数的调用次数、总耗时、累积耗时等关键指标,帮助定位性能瓶颈;为进一步分析,可将结果保存为文件python -m cProfile -o ou…

    2026年5月10日
    000
  • 使用 WebCodecs VideoDecoder 实现精确逐帧回退

    本文档旨在解决在使用 WebCodecs VideoDecoder 进行视频解码时,实现精确逐帧回退的问题。通过比较帧的时间戳与目标帧的时间戳,可以避免渲染中间帧,从而提高用户体验。本文将提供详细的解决方案和示例代码,帮助开发者实现精确的视频帧控制。 在使用 WebCodecs VideoDecod…

    2026年5月10日
    000
  • 如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法

    如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法

    使用INSERT INTO…SELECT语句可高效插入数据,通过NOT EXISTS、LEFT JOIN、MERGE语句或唯一约束避免重复;表结构不一致时可通过别名、类型转换、默认值或计算字段处理;结合存储过程可提升可维护性,支持参数化与动态SQL。 将查询结果数据插入到另一个表中,可以…

    2026年5月10日 用户投稿
    300
  • Discord.py 交互按钮超时与持久化解决方案

    本教程旨在解决Discord.py中交互按钮在一段时间后出现“This Interaction Failed”错误的问题。我们将深入探讨视图(View)的超时机制,并提供通过正确设置timeout参数以及利用bot.add_view()方法实现按钮持久化的具体方案,确保您的机器人交互功能稳定可靠,即…

    2026年5月10日
    000
  • Debian Copilot的社区活跃度如何

    debian copilot是codeberg社区维护的ai助手,旨在为debian用户提供服务。尽管搜索结果中没有直接提供关于debian copilot社区支持活跃度的具体数据,但我们可以通过debian社区的整体活跃度和特点来推断其活跃性。 Debian社区的一般情况: Debian拥有详尽的…

    2026年5月10日
    000
  • python中zip函数详解 python多序列压缩zip函数应用场景

    zip函数的应用场景包括:1) 同时遍历多个序列,2) 合并多个列表的数据,3) 数据分析和科学计算中的元素运算,4) 处理csv文件,5) 性能优化。zip函数是一个强大的工具,能够简化代码并提高处理多个序列时的效率。 在Python中,zip函数是一个非常有用的工具,它能够将多个可迭代对象打包成…

    2026年5月10日
    000
  • JavaScript 动态菜单点击高亮效果实现教程

    本教程详细介绍了如何使用 JavaScript 实现动态菜单的点击高亮功能。通过事件委托和状态管理,当用户点击菜单项时,被点击项会高亮显示(绿色),同时其他菜单项恢复默认样式(白色)。这种方法避免了不必要的DOM操作,提高了性能和代码可维护性,确保了无论点击方向如何,功能都能稳定运行。 动态菜单高亮…

    2026年5月10日
    200

发表回复

登录后才能评论
关注微信