9 月 10 日，第十二届 GDMS 全球数字营销峰会在上海举行。大会汇聚全球及本土品牌广告主、广告公司、媒体与营销服务机构，围绕数字营销趋势与实践展开交流。 本届峰会以“情绪为先（Emotion First）”为主题，聚焦品牌如何更深入地理解消费者情绪，并将短期共鸣转化为长期关系与业务价值。 深演智能（ $深演智能(02723)$ ）联合创始人兼 COO 谢鹏受邀出席主论坛，并发表 《AI 时代，品牌重塑与用户共情》 主题演讲，分享数据和各种AI 智能体如何帮助品牌让“用户共情”从一次“走心”的传播，走向可以持续贡献价值的用户经营能力。 共情力营销不只靠“走心”，更要用上 AI 科学手段 “引起用户共情的营销，并不是简单做一份走心的广告文案。”谢鹏表示，真正具备共情力的营销有五个特征： – 从传统标签到共情微人群。目标人群的选择摆脱传统的人群描述和标签组合，从数据中挖掘更多能够与品牌产生共情的微人群。 – 从统一信息到情境共情。品牌不再向所有用户传递同一套信息，而是让消费者真感受到使用产品的场景，以及身处其中时的真实感受。 – 从渠道割裂到完整用户旅程。不再割裂地看待不同渠道，而是在用户完整旅程中识别同一个人，带着上下文的理解持续沟通。 – 从舆情声量到情绪感知。品牌不只关注讨论声量的高低，还要真正识别用户的情绪，并进一步量化不同情绪的表达。 – 从一次转化到持续承诺。共情力营销不仅仅简单勾起用户当下的一次冲动购买，而是在促成转化的同时，还能赢得用户的持续承诺，并最终沉淀为品牌的用户资产。 “所有共情力营销的这些特征，背后都是通过数据和 AI 工具等科学手段来实现的”。谢鹏表示。在他看来，品牌重视的是用户情绪与共情，但实现共情的方法并不是“情绪化”的。相反，它需要建立在数据和 AI 的科学判

数亿会员、20多个品牌、近百条产品线——会员运营的难，从来不是触达不够多，而是每一次触达之前的决策：发给谁、何时发、发什么。 某头部快消集团累计跑过 6000 多场营销活动，传统营销自动化（MA）系统里最复杂的会员旅程已超 200 个节点。节点越堆越多，业务逻辑却没有沉淀，历史旅程的梳理、调整、复用越来越难；尝试接入 AI 模型，现有系统也行不通，新活动一来一切照旧：梳理规则、人工圈人、逐节点搭建画布。 品牌因此切换到深演智能（ $深演智能(02723)$ ） Agentic MA 智能体营销自动化系统：多个 AI 智能体围绕同一营销目标连续完成圈人、旅程、内容的决策与行动，并根据每轮营销结果调整下一轮决策，形成持续进化的会员增长闭环。 以该集团旗下某纸尿裤产品的复购活动为例，看这套增长闭环如何运行。 AI 圈人智能体：围绕复购需求，精准圈出目标人群 过去，圈选目标人群靠运营拆解需求、组合标签与订单行为条件，准不准很大程度取决于人工经验。 现在，运营人员只需描述业务需求，AI 圈人智能体理解复购意图，学习历史数据，结合会员属性、标签、订单、购买时间、行为事件和模型结果，综合判断更可能复购或升码的人群，智能生成圈选策略，一键圈定。 AI 智能旅程：大模型+小模型，智能搭建旅程画布 人群定了，下一个决策便是：如何触达，推补货还是推升码？ 过去，靠固定的商品周期判断，复杂旅程还要逐个节点手工搭建。 现在，大模型承接复购目标，确定候选商品，并调用相应的小模型；小模型结合消费者购买的产品系列、码数、数量和时间，预测下一次复购或升码窗口及推荐商品。 基于此预测，AI 智能旅程自动搭建旅程画布：触达时机、补货或升码分支、后续内容节点一次配齐，上线前完成校验，新旅程即可直接运营。 AI 内容智能体：承接购

上证报中国证券网讯（记者 罗茂林）“因为我们是做To B的，所以永远把长期目标作为第一优先级。在服务To B的过程中，长期主义非常重要。”近日，深演智能（ $深演智能(02723)$ ）创始人、董事长兼CEO黄晓南在接受上海证券报记者专访时表示，企业AI正处于加速落地阶段，但技术热度并不意味着商业化可以一蹴而就。 今年5月，深演智能登陆港交所。最新财报显示，今年上半年，公司实现营业收入3.98亿元，同比增长43.6%；净利润819.5万元，同比增长125.2%。 在黄晓南看来，相较短期利润率，公司现阶段更看重客户数量和单个客户购买的产品数量。“长期目标并不意味着不关注短期，而是要把长期投入拆解成方向一致、可以落地的短期指标。” AI必须嵌入企业流程 企业为何愿意持续为AI付费？黄晓南给出的答案是，AI不能只是游离于业务之外的工具，而要进入企业真实的决策和执行流程。 目前，深演智能依托DeepAgent平台开展智能体产品和智能体营销服务两类业务。一方面，深演智能为客户提供企业决策AI智能体产品，帮助客户将AI能力嵌入自身业务流程；另一方面，公司还利用此类企业决策AI智能体驱动的服务，直接交付企业所需要的结果，该业务不仅包含了AI能力的智能营销投放业务，同时还拓展了AI社交媒体、增长优化（GEO）等新服务场景。 “智能体软件既是公司业务的增长引擎，也是所有智能体服务的根基。”黄晓南说，两类业务并非相互割裂，也没有必要人为设定谁发展得更快，收入结构最终取决于市场需求和客户组合。 今年上半年，深演智能智能体产品收入同比增长52.9%，智能体营销服务收入同比增长42.9%；新签智能体产品及服务合同数量同比增长超过300%。在新签智能体产品合同中，约30%的客户购买了多个智能体，部分企业一次部署超过10个

随着AI产品进入更多企业，一个关键问题日益凸显：AI究竟为企业创造了多少营收与利润？ 中欧国际工商学院市场营销学教授王琪与深演智能（ $深演智能(02723)$ ）联合创始人兼COO谢鹏（中欧EMBA2008级）展开对话。围绕深演智能自2009年成立以来的创业实践，双方深入探讨了AI智能体的客户价值、企业竞争优势及其对增长方式的影响。 企业应用AI，正在从“效率工具”走向“增长工具”。 AI有没有带来增长？ 王琪：现在很多企业员工都在用AI，也采购了不少AI营销工具，但真正问到带来了多少营收、多少利润，反馈反而不多。问题出在哪里？ ▎谢鹏：一个比较常见的认知误区，是只把AI当成提升工作效率的工具，甚至主要把它理解成降本工具。 我们现在提出的是AI for Growth（AI驱动增长）。 AI不仅是一个工具，而应该成为完成一项完整工作的手段。 企业经营要实现增长，最后都要拆解成一个个具体的工作任务。智能体要解决的，不应该只是其中一个很小的动作，而是围绕完整工作去完成。 这也意味着，AI不能只是一个孤立的软件。 它必须嵌入企业业务流。可以完全由智能体完成，也可以由人和智能体共同完成，甚至要重新改造原来的工作流。 只有真正进入业务，AI才可能从“提效”走向“增长”。 从闭环里找新增量 ▎王琪：如果增长来自新客户、新产品，以及从老客户身上创造更多价值，AI具体能做什么？ ▎谢鹏：先说找新客户。 我们有一个真实案例。通过智能体分析社交平台数据，并同时比较品牌与竞争对手的表现，发现竞争对手在26岁到35岁人群中的影响力明显更强。 但到了电商端，这一年龄段，购买双方产品的人群差距并没有那么大。 这意味着，客户过去对自己目标人群的判断可能存在遗漏。因为产品价格较高，他们原来更关注36岁以上用户，却忽略了25岁

2026 年 8 月 25 日，在香港德勤 Digital Day 2026 现场，深演智能( $深演智能(02723)$ )与德勤中国签署战略合作协议。深演智能创始人兼 CEO 黄晓南与德勤咨询中国区主管合伙人华思远代表双方签约。 此次合作将结合德勤咨询的企业 AI 转型规划能力与深演智能的企业决策 AI 智能体产品及落地能力，推动企业从转型战略走向规模化决策应用。 战略合作签约仪式 企业决策 AI 正从,技术验证走向价值兑现 企业决策 AI 正从技术验证走向生产部署。企业面对的问题已不只是选择模型或完成概念验证（POC），而是如何识别高价值场景、贯通数据与流程，并让 AI 在治理框架下持续在组织中实现价值。 全球头部 AI 企业正在补齐落地“最后一公里”：2026 年 5 月，Anthropic 联合 Blackstone 等机构组建企业 AI 服务公司；OpenAI 随后成立由其控股的 OpenAI Deployment Company，引入投资和咨询伙伴。 AI 产品公司与咨询伙伴协同，正在成为企业 AI 规模化落地的重要路径；深演智能与德勤中国的合作正是这一趋势在中国市场的实践。 强强联合,从转型战略到决策应用 德勤咨询长期致力于服务大型企业复杂转型，在 AI 战略规划、行业洞察、数据治理与组织变革方面积累了深厚经验。深演智能作为领先的企业级决策AI智能体公司，以DeepAgent 为核心，构建了覆盖核心业务流程的 AI 产品矩阵，实现多智能体协同与持续价值交付。 对于肩负企业转型重任的专业服务机构而言，选择 AI 技术伙伴，不仅是对其产品成熟度的考量，更是对其复杂场景理解力与持续落地能力的综合判断。德勤中国此次携手深演智能建立战略合作伙伴关系，正是基于对其企业级 AI 产品实力及规

2026年8月18日，广州市自媒体协会品牌专委会、弯弓研究院和 CGMO 俱乐部联合发布《2026中国GEO行业实战白皮书》和《2026中国GEO营销智能图谱》及“2026 可信 GEO 优选 TOP10”服务商榜单。 深演智能（ $深演智能(02723)$ ）凭借独特的 Agentic GEO 诊断策略系统（DeepGEO）与强大的实战能力从上百家参评企业中脱颖而出，荣登榜单TOP3，并获白皮书专题推荐。DeepGEO 创新性的通过 7 大 AI 智能体联动，用科学地诊断、洞察和策略帮助品牌回答清楚几个核心问题：在什么平台，优化什么关键词，能得到什么效果。 图片 Agentic GEO：多智能体联动，构建可进化的科学决策闭环 白皮书研究指出，把 GEO 简单理解为购买一套监测工具，是品牌容易陷入的决策误区。真正有效的 GEO，不只要看到结果，更要进一步理解问题、形成策略并推动优化。 在深演智能的实践中，DeepGEO 从真实用户提问和大模型回答出发，AI智能体分析品牌认知、竞品表现与模型信源，识别认知差距，并进一步形成关键词、平台、信源的优化策略。正如深演智能GEO产品负责人张国鹏所说，GEO不是靠技巧去“撞答案”，而是看清用户怎么问、模型怎么答，再有的放矢地优化。 通过把“AI回答了什么、为什么这样回答、接下来怎么做”逐层拆开，DeepGEO 让原本难以解释的 GEO 过程变得可看清、可诊断、可决策，实现GEO彻底“白盒化”。 而决策并不是终点。多智能体持续协同让策略指导行动，验证结果重新回流下一轮的诊断与策略。白皮书将深演智能的这一能力概括为“AI 闭环，以衡量驱动迭代”。 图片 从诊断洞察、策略、行动、验证到闭环迭代，DeepGEO 通

Agentic AI、Harness Engineering、AI OS、FDE、AaaS、RaaS、Token工厂……这些原本更多出现在技术圈的词，被集中写进北京市四部门印发的AI智能体新政——《北京市加快智能体引领发展的若干措施》。 政策从基础模型和智能体底座，延伸至AI原生应用、智能终端、商业模式，并覆盖安全、算力、数据、人才与开源生态。十点内容的背后是一条清晰主线：衡量AI的价值，正从模型“会说什么”，转向智能体“能完成什么”。 对企业而言，AI应用不能再停留在接入模型、增加功能和展示Demo。如何真正让AI发挥价值？首先要回答三大问题。 不是先选模型，而是先定义一个值得完成的Job 为什么许多企业用上AI，价值却没有兑现？深演智能（ $深演智能(02723)$ ）创始人兼CEO黄晓南认为，首要问题是单点散落：只完成任务（Task），没有完成工作（Job）。AI做了许多孤立任务，却撑不起完整的业务流程。 北京新政有了直接呼应：通过工具调用、长上下文、多智能体协同和记忆等技术，提高大模型“实际任务完成能力”；以数据驱动、自主决策、人机协同的行业原生解决方案，重塑核心业务流程。 对企业而言，“实际任务”从来不是生成文案或汇总数据，而是完成一项可被业务负责人验收的Job。企业需要回答：哪个场景值得被AI重塑？哪条核心流程可以让AI切入并完成作业？ 某央企零售业务副总经理在讨论AI落地时提到：不能跟着AI热度一股脑推进，要先界定能力边界和阶段目标。某国际健康科学企业数字化负责人的思考同样务实：先定义业务场景，再小规模快速试点，验证有效后放大。 以企业的用户声音洞察（VOC）为例，目标从来不是看一份舆情摘要，而是利用多智能体协作从海量的用户声音中发现产品问题和创新机会，形成可行动的业务决策。这类

美妆品牌做 KOS，真正难的不是多发内容，而是能持续判断：什么内容有效？谁适合怎样表达？发布后流量应该向哪里倾斜？ 深演智能（ $深演智能(02723)$ ）服务的这家头部国货美妆品牌拥有 400 多家门店和 3000 多名美妆顾问，已经积累了一批成熟 KOS。但在实际运营中，超过 80% 的曝光仍集中在少数成熟账号。好内容难复制，付费加推和评论区客询又依赖分散的人工判断。 品牌因此引入深演智能 DeepKOX：8 个 AI 智能体共享品牌知识、KOS特征和运营反馈，让内容洞察、内容创作、核验发布、客询承接、数据分析与结果学习形成一个Agentic KOS增长闭环。 以“520试妆服务”活动为例，看这套闭环系统如何真正运行起来。 AI 内容洞察 × AI 内容创作：洞察热门笔记，决策创作千人千面 “520试妆服务”活动启动前，AI 内容洞察智能体先拆解品牌热门笔记和行业爆文，识别笔记类型、场景痛点、沟通人群等关键标签，再结合品牌既有内容的客询表现，判断哪些要素真正有效。这些判断会直接进入 AI 内容创作智能体的上下文，与活动信息、品牌规范和 KOS 人设一起决定每位顾问怎么写内容。 因此，同样是一次试妆服务，有人从日常体验切入，有人重点讲解试妆步骤，也有人突出上脸妆效。千人千面的内容背后，是一套经真实结果验证的内容判断。 AI 内容核验 × AI 内容发布：判断内容能不能发，什么时候发 初稿提交后，AI 内容核验智能体不只过滤敏感词，还会把产品名称、活动权益、必备要素和 IP 授权期限逐项与品牌规则比对，并判断直接通过、退回修改还是转人工复核。只有通过的内容，才会进入 AI 内容发布智能体的任务队列。 AI 内容发布智能体再读取活动窗口、账号状态和发布间隔，智能决策发布时段。总部不再从微信群里

大多数品牌的传播，至今还是"古法广告"。 深演智能联合创始人兼 COO 谢鹏在近期的公开演讲中用这个词形容一种大家都熟悉的工作方式： 今天不仅品牌在影响用户，用户也在影响用户，还有 KOL 甚至 AI 都在影响用户，但很多品牌还在按照自己的排期节奏脉冲式自说自话； 用户在连续的旅程中没有被识别为同一个人，看到的信息彼此割裂； 忙完一个项目，最后往往——"广告投完，受众丢光。" 宝洁首席品牌官Marc在2026年美国广告主协会（ANA）媒体大会上描述了AI时代的品牌宣传挑战：媒体与信息的碎片化已经形成一种结构性的“背景噪音”、媒体与商业的边界正在消除、数据与AI技术叠加让变化“全面加速”。 Marc同时也给出了全新策略：建立（品牌与用户之间）持续不断的互动流......而且越来越接近“一对一”的沟通，同时还能把互动直接连到生意上，打通到销售和零售端。 但是，最终的问题是如何才能实现如此理想化的品牌传播策略呢？深演智能 Agentic Service 为这个挑战给出了答案：让 Agent 嵌入品牌传播与用户获取的全链路服务，让 AI 赋能找人、创意、投放和 GEO 等关键决策和执行， 实现"用户为中心"的持续沟通（Always On），用AI驱动增长（AI for Growth）。 得用户者，得天下——得的不是一次曝光，而是日积月累的用户资产。四个真实案例，讲讲这个转变是怎么发生的。 找人：从“古法”头脑风暴到Agent发现增长人群 很多品牌都经历过类似时刻：预算花了，声量不差，触达也够，可增长迟迟不来。复盘会上大家问的是同一个问题：人找对了吗？ “古法”是靠头脑风暴。团队凭经验判断谁是核心用户、哪里可能破圈。投完后依然是曝光有但转化没有起色。 某品牌在小红书做内容营销时，把这个问题交给深演智能 AI 策略助手 Agent：深度分析行业、竞品、人群数据后，策