摘要：2026年1月15日，科大讯飞AI营销（AIMarX）在深圳发布了营销SuperAgent应用框架及基于该框架构建的营销智能体平台，旨在以“群体智能”驱动营销从“经验驱动”迈向“智能驱动”。行业指出，数据割裂是AI规模化落地的核心制约，而全球化营销的复杂性正指数级上升。观点认为，AI正从“功能”进化为“底层架构”，SuperAgent将驱动营销关系从B2A演进至B2A2C模式，使AI成为连接品牌与消费者的智能桥梁。同时，有数据显示62%的用户在获取AI答案后不再点击传统链接，表明传统营销效果指标面临挑战。
线索：
* 投资机会：SuperAgent定位为应用框架与平台，旨在解决营销行业数据孤岛与复杂协同的痛点。若其能成功整合多平台数据、构建标准化智能工作流，有望成为营销AI化的关键基础设施，具备平台生态价值。其提出的B2A2C模式若被市场广泛接受，可能重塑营销服务链条，为提供深度一体化智能营销解决方案的公司带来增长空间。
* 潜在风险：构建可信、统一的数据基础面临隐私法规与实时决策需求的双重压力，这是技术落地的重大挑战。此外，营销价值衡量体系正处于变革初期，如何量化AI带来的长期品牌价值与信任连接尚无成熟标准，可能影响相关产品的商业化定价与市场推广。
正文：
随着AI与营销加速融合，单一功能的智能体已难以满足复杂营销场景的需求。2026年1月15日，在深圳举办的2026科大讯飞AIMC智能营销生态峰会上，科大讯飞AI营销（AIMarX）正式推出了营销SuperAgent应用框架，并发布了基于该框架构建的营销智能体平台，提出以“群体智能”驱动营销从“经验驱动”迈向“智能驱动”的行业新范式。该平台主要致力于解决需要智能规划与多方协同的复杂营销场景。
当前营销行业面临深层困境。数据割裂正成为AI规模化落地的核心制约。随着营销触点碎片化加剧，不同平台间的数据无法打通，导致AI应用多停留在单点优化阶段。营销团队比其他职能更容易暴露数据基础的缺陷，数据既受到隐私法规制约，又需要支撑实时决策，这种双重压力使得构建可信、统一的数据基础变得尤为困难。这种困境在全球化营销中表现更为突出，其复杂性正呈指数级上升——市场层级多元、文化差异显著、触点高度分散，这些痛点靠人力堆叠已无法应对。
共识认为，单一技术突破已不足以解决系统性问题，行业需要生态级的重构。AI正从一个“功能”进化为“底层架构”，这一转变要求技术必须更加务实，以解决实际业务痛点。重构首先体现在协作方式的改变上，智能营销时代需要跨职能的协同工作流，使优化师、创意团队等能获得统一视角，改变传统各自为政的模式。更深层的变革在于价值衡量体系的重建。当62%的用户在获取AI答案后不再点击传统链接，传统的点击率、转化率等指标已无法全面反映营销效果。行业需要建立能够衡量品牌与消费者之间长期信任和价值连接的新度量标准。
AI在营销行业中的定位，正从可选择的效率辅助工具，转化为深度赋能核心业务流程的基础支撑。展望未来，SuperAgent将驱动营销关系从B2A（品牌对智能体）演进至B2A2C（品牌通过智能体连接消费者）。在此模式下，AI不再仅是品牌的提效工具，更成为连接品牌与消费者的智能桥梁。
发布时间：2026-01-15 21:52
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