AI智能體“情智雙優”，專治人類emo？

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作者|雨谷

聲明|題圖來源於網絡。驚蟄研究所原創文章，如需轉載請留言申請開白。

2024年作爲大模型落地元年，人們對於AI的探索已經從算法的精進，進一步深入到應用場景的拓展層面。一個最具代表性的現象是，幾乎所有大模型公司和生態企業都將注意力投向了智能體。

驚蟄研究所注意到，剛剛在2024年百度雲智大會落幕的第二屆百度“文心杯”創業大賽上，參賽項目數量已近1600個，參賽人數幾乎翻了一番。其中不光有國際化的專業團隊，還有來自300所高校的年輕力量。

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏，在視頻致辭中還特別提到，本屆比賽“超過60%參賽團隊聚焦智能體應用，超過30%參賽團隊沒有專業程序員。”這意味着AI創業已經可以“輕裝上陣”，通過接入大模型，利用百度等平臺提供的應用開發工具，開發出行業應用。

當整個AI產業從“百模大戰”進入到“智能體爭霸”階段，AI在商業層面的價值也在不斷被驗證。

大模型落地，卷向智能體

從對話式服務智能體到工作流編排智能體，作爲大模型能力的延伸，智能體正在被運用到各個領域，以期用具象的產品和服務在複雜多變的市場需求中，找到精準定位。

據驚蟄研究所觀察，對比上一屆“文心杯”的參賽團隊情況，今年最大的變化是參賽項目中的應用層項目佔比明顯提高，從去年的8成提升至今年的超9成，且應用方向越發多元。去年超過30%的參賽項目聚集在通用辦公及營銷領域，今年則覆蓋了文娛、電商、營銷、醫療、辦公、硬件、企業服務等多個領域。

例如獲得本屆“文心杯”一等獎的極睿科技，針對電商場景商品更新快，需要大量圖文、短視頻等不同內容物料的多樣化需求，開發出一站式電商素材AI工具。該工具通過對計算機視覺、深度學習、圖像生成和編輯等技術的研發和應用，可以向消費品牌提供覆蓋圖文及短視頻的AI內容生成、管理工具及轉化服務。在幫助企業降低商品拍攝成本的同時，提高內容營銷的轉化率。

在AI被寄予厚望的社交領域，本屆比賽獲獎團隊——Kotoko製作了一款Multi-Agent驅動的虛擬角色社交遊戲互動平臺。該遊戲平臺的獨特之處在於，除了可以讓用戶創作個性化的AI角色外，底層基於智能體架構實現了“環境與角色”以及“角色與角色”之間的智能化互動，給用戶帶來更加真實且充滿探索趣味的體驗，頗有些AI版《模擬人生》的味道。

而“師者AI”團隊基於全科教育大模型打造的“引導式AI Tutor”，摒棄了“直接給答案”的傳統輔導方式，通過提供趣味性及個性化的知識點總結、引導式問答、鼓勵式答題等功能，幫助學生在答題過程中掌握知識點，用AI的方式提高學生的學習興趣，助力學習成績的提升。

此外，基於大模型的專業心理診療AI智能體，和輔助企業進行私域流量運營、提高獲客及運營效率的社媒營銷智能體也頗爲亮眼。

特別是來自鏡象科技的心理診療AI智能體，在設計、社交、教育等已經高度互聯網化的行業之外，選擇了心理診療這條“小衆”賽道。既挑戰了AI從技術原理到市場應用的可能性，也在用智能體的形式探索AI對於人類更深層次的價值。

“小emo”背後的大市場

近幾年來，無論是社交媒體還是現實生活中，emo、抑鬱等心理健康相關的話題總是不斷被提起，“療愈經濟”盛行一時。

然而不斷增長的需求背後，心理診療市場卻依舊存在供給不足的行業痛點。《2023年度中國精神心理健康》藍皮書中指出，目前我國精神心理疾病臨牀診療面臨着患病率高、患病人羣龐大的巨大挑戰，但國內抑鬱症的就診率僅9.5%。

這是因爲，心理診療作爲一種不常見的醫療需求，在過去以公立醫院爲基礎的醫療供應體系中，就存在專業人才稀缺、醫療資源匱乏的問題。

據國家衛計委數據，2020年中國精神病醫院執業醫師僅爲40490人，執業助理醫師僅爲45432人，每十萬人精神病醫師僅爲6.1人，與美國的12.7人，日本的11.9人相比有很大差距。

另外，心理診療還因爲高度依賴一對一的面診方式，在時間和金錢方面產生了高昂的成本。據《法制日報》報道，由於心理諮詢治療的起效相對較慢，一個療程患者往往需經過少則五六次，多則數十次的諮詢治療，花費多爲數千元至數萬元不等。

正是因爲綜合成本太高，現實生活中很少有患者能夠堅持治療直到完全被治癒。因此，無論是對於潛在人羣，還是已經真正有需求的患者來說，心理診療都比一般疾病有着更高的治療門檻。

“就診門檻高”其實是一個效率問題，因爲受到醫生數量以及物理空間等因素制約，“一對一”的診療能力無法被規模化複製。但是在智能體的幫助下，通過線上搭建的診療渠道，則能夠突破時間和物理的限制，滿足不斷增長的市場需求。

例如鏡象科技的AI測評師，藉助自適應量表與數字人視頻問診篩查的方式，幫助用戶快速診斷心理健康狀態，使用多模態AI技術打造的“AI醫生”還能夠與用戶進行自然訪談，並給出評估建議。最重要的是，用戶不用請假也不需要到線下就診，只需要通過線上渠道就可以實現7*24小時的便捷就診。

此外，一些類似輕度焦慮的心理亞健康人羣，其心理狀態尚未達到需要正式治療的階段，此時更需要陪伴和傾訴的對象，而鏡象科技的AI傾訴師則可以向他們提供輕諮詢服務。不論是簡單的陪聊，還是“AI樹洞”式的傾聽，都能幫助用戶排解壓力，保持心理健康。

對於輕中度患者，鏡象科技的AI心理師則能夠基於自然語言處理和情感識別技術，根據用戶的表達對其心理健康進行評估，然後用接近真人的方式給予積極反饋，提供個性化的心理諮詢和診療方案，幫助用戶緩解焦慮、抵抗抑鬱。

某種程度上來說，圍繞診斷、陪伴、治療等場景打造的AI智能體，已經具備了“AI醫生”的能力。並且除了發揮AI的效率優勢，以“一對多”的形式滿足個性化的市場需求外，線上診療的方式也對未成年人等少數羣體起到了保護隱私的作用。

實際上，AI在心理診療領域的應用一直備受爭議，因爲目前治癒心理疾病的主要方式仍然是通過心理醫生與患者之間的長期溝通，而AI向來被認爲缺乏共情能力，且無法準確理解情緒。因此，“AI醫生”與患者的訪談效果難以保證。

不過，在鏡象科技的AI測評師、AI傾訴師和AI心理師三款產品中可以看到，AI不需要共情也能夠通過“類人化”的溝通，爲患者提供負面情緒的出口，疏解其心理壓力。

除此之外，AI雖然無法體會情緒，但是基於專業理論的知識模型構建與自然語義分析，AI智能體也能夠在溝通的過程中捕捉到引發心理壓力的誘因，從而結合專業知識提供個性化解決方案。

例如，當用戶在傾訴過程中可能會談及家人，那麼智能體就能夠從親情的角度對用戶進行開導。換句話說，AI或許做不到感同身受，但能夠根據用戶當前提出的問題，進行合理的分析和推理，然後結合專業知識給出具體的解決方案。因此，AI智能體在心理診療領域起到的作用與傳統治療方式殊途同歸。

AI智能體，“心理醫生”的next level

事實上，AI技術在心理診療領域的應用早就不是什麼新鮮事。

在1960年代，麻省理工學院的計算機科學家約瑟夫·魏岑鮑姆（Joseph Weizenbaum），就曾開發過一個計算機程序“伊麗莎（Eliza）”，來模擬“個人中心療法”。而在ChatGPT掀起新一輪AI熱潮之前，也有基於智能語音交互功能開發出來的數字化診療手段。

但與AI智能體進行比較時會發現，早期心理診療領域的AI應用，幾乎都離不開聊天機器人這一產品形態，並未達到“AI醫生”的高度。這是因爲在早期階段，AI的優勢仍然聚焦於其強大的計算能力，因此更多的創新集中在開發心理測試和評估工具上。

這時的AI就像一臺機器，給到患者預設的問題再回收答案，輔助心理醫生和心理諮詢師進行評估和診斷。AI本身沒有分析的能力，也無法結合超出預設的回答進行合理化的邏輯推理。

所以儘管AI在心理診療領域的應用歷史已經長達半個世紀，但對於心理診療市場現狀，還未產生決定性的影響。直到ChatGPT的一鳴驚人，讓越來越多的人看到了大模型對於信息收集、分析以及反饋的全面能力，AI在心理診療領域的應用也有了新的思路。

如今的AI智能體也早已超出了“產品”的範疇。

相對於功能單一的聊天機器人，能夠自動診斷、7*24小時陪伴、提供個性化治療方案的AI智能體，不僅僅有超強的計算能力，還可以自主感知環境、作出決策並執行行動，同時適應不同人羣，不同場景，提供“類人化”的交互體驗。

並且跟隨大模型的成長，智能體還能夠不斷進化出更全面的能力。例如在心理診療之外的婚戀場景下，鏡象科技已經推出了AI小紅娘、愛情助手、婚姻關係指導師等多種AI智能體。而伴隨着AI智能體能力的全面化和應用場景的多樣化，心理診療行業也將進入到“next level”。

需要指出的是，心理診療AI智能體的進化其實是從滿足大衆需求到解決專業問題的過程，而這離不開有效信息的餵養和專業能力的供給。

不同於單純的數學計算，心理診療的推理邏輯是建立在理論知識和真實案例的基礎之上。AI智能體需要更精準的接口來獲取海量的有效數據，從中分辨並積累足夠多的“用戶訪談案例”來建立自己的分析模型，才能在後續的診療中，準確找到用戶的問題並匹配相應的解決方案。

在給予用戶反饋時，AI智能體同樣需要根據對方的性格特點和不同場景，選擇合適的表達方式。例如在陪伴時更誠懇，或者變身段子手偶爾幽默一下，亦或是在提供治療方案時表現得更權威、更專業，這就又需要藉助NLP或是對話、跨語言模型的能力。

因此迴歸到產業端，AI智能體能否在應用場景體現其價值，很大程度上取決於它所採用的大模型的能力，而百度文心大模型爲AI原生應用的生長，提供了豐沃的土壤。

目前，文心大模型包含了NLP、CV、跨模態等基礎大模型，對話、跨語言、搜索、信息抽取等任務大模型，生物計算領域大模型，行業大模型，以及支撐大模型應用的工具平臺，形成了基礎-任務-行業三級大模型技術體系，具備知識增強和產業級兩大特色，足以滿足不同領域智能體的開發需求。

除了文心大模型的全面能力，百度生態對智能體的賦能同樣頗顯價值。

例如百度智能雲千帆AppBuilder作爲產業級AI原生應用開發平臺，能夠通過代碼態和零代碼態兩種形態提供服務，幫助開發者不斷降低應用開發門檻。而百度搜索目前已經成爲智能體最大的分發入口，每天分發超過1000萬，助力更多智能體搶佔市場先機。

此外，今年5月，百度免費開放了ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny三款輕量模型，7月又大幅降低了文心大模型3.5和4.0兩款旗艦模型的價格。對於仍在探索“科技變現”的智能體創業團隊來說，這也是更切合實際的成長條件。

鏡象科技創始人黃立在接受驚蟄研究所採訪時也表示，“文心一言對ROI有很大的提升”。

總結

雖然AI備受矚目，但仍有不少人認爲AI的應用落地很難。

令人驚喜的是，心理診療智能體的應用中可以看到，AI技術的落地不但解決了行業痛點，降低了普通人接觸心理診療的門檻，一定程度上也體現了AI普惠的價值，完成了一件“難而正確的事”。

實際上，從去年開始連續舉辦百度“文心杯”創業大賽，向參賽項目累計投入數千萬元投資和各種生態支持的百度，也是在做“難而正確的事”。而在大模型轉向智能體的新趨勢下，AI創業的難度其實已經大大降低。

首先，從大模型到智能體的“進化”可以看到，隨着技術的不斷迭代，AI的可用性也在不斷增強，以智能體形式的AI創業已經不需要“手搓代碼”。

用李彥宏的話來說，“智能體相當於PC時代的網站和自媒體時代的賬號，它最明顯的特點是門檻足夠低，誰都能上手，天花板又足夠高，可以做出非常複雜，非常強大的應用。”而基於百度的文心大模型、千帆智能平臺，當下的AI技術已經能夠支持團隊甚至個人，去構建有用戶價值以及商業價值的智能體應用。

其次，心理診療智能體等“文心杯”的獲獎項目也證明，有價值的智能體已經找到了AI技術與商業價值的結合點，而不同賽道的智能體實現產品與市場需求的精準對接或許只是時間問題。

第三，隨着更多智能體的產生，未來各個領域都會依據自身的具體場景和需求，產生特有的智能體，形成數百萬量級的龐大生態。同時，智能體的能力也在不斷提升，未來智能體或許還將具備協作能力，完成更加複雜的任務或需求。

到那時，“情智雙優”的AI智能體能夠解決的，又何止人類的emo？