在WAIC现场对话李述昊：钛动科技如何让智能体进入真实商业？

李述昊：我们是一家AI营销科技公司，对钛动来说，营销只是一个起点，真正想做的是Tec-Do Business——用技术做生意。广告是营销商业化的显性环节，也是一种盈利方式，但我们的技术能覆盖更广的出海链路。我们专注于将AI与产业深度融合，推出了面向出海场景的专业大模型与多智能体。针对出海企业在选品、推广、备货、卖点提炼等环节的痛点，我们以AI智能体替代传统咨询式洞察，通过多模态AI批量生成营销内容，并基于实时投放数据持续优化ROI，构建起智能体驱动的“洞察—生成—投放—优化”的完整闭环，最终帮客户赚到钱。

李述昊：AI不只是出海营销的转折点，而是全部智慧型产业的转折点。过去，市场洞察和内容创作往往需要高学历、经验丰富的资深白领完成；今天，AI开始重塑知识型工作。我们今年推出的AI营销智能体Navos 2.0强调Agentic Workflow，就是让智能体进入真实工作流。从手工到流水线，从传统软件到智能体，这是同一级别的生产力变化，未来各行各业都会被重新做一遍。

李述昊：出海可以划分为OEM（Original Equipment Manufacturer）代工、ODM（Original Design Manufacturer）贴牌和全球化品牌三个阶段。中国制造的产品力已经到位，但品牌力仍是最大短板。过去我们遵循西方的渠道和心智规则，现在全球竞争从“分工”走向“平行”，制造业回流压力叠加，用户心智占领刻不容缓。同时，消费入口从货架搜索转向社交推荐与AI问答，品牌触点体系化建设要求更高。钛动科技Navos 2.0以“智能体工作流”为核心，消融文化与消费壁垒，解决出海实际问题，推动企业从“产品出口”迈向“品牌出海”。

李述昊：我们的核心还是对专业数据的理解。巧妇难为无米之炊，专业领域的数据在公网上找不到，所以我们必须训练自己的“钛极”专业大模型。通用模型把“智商”提起来了，钛动要提供的是“大学教材”。这些教材来自长期业务积累。在授权与合规前提下，我们将内容消费、投放和转化反馈沉淀为专业数据，分析视频的高光帧、卖点表达、情绪变化及用户反馈，再用于优化模型和策略。数据每日更新，模型与业务形成持续反馈的飞轮。因此，Navos给出的不只是通用建议，而是具体市场、平台、品类和达人场景下可执行的判断。在SuperCLUE-Mkt营销专业评测中，钛极问答推理模型位列全球第一，这正是专业数据与专业模型共同形成的优势。

李述昊：Navos 2.0的升级主要包含两部分：一是多智能体体系的整体升级，二是Navos平台的底层重构。本质上，是从“解惑”走向“干活”。架构上，从预置固定智能体升级为“工作台+Navos团队”模式，工作台（Workstation）承载标准化协作工作流（Workflow），最终赋能Navos团队落地执行；训练上，从专家团专属变为预置内容打底、人人可参与训练。不再仅帮客户厘清认知，而是直接上手执行、交付结果。

李述昊：不同阶段的企业，需求很不一样。

出海熟手缺的则是内容生产。中国每天都有大量商品上新，但必须按照当地消费者喜欢的方式表达：找什么肤色、年龄的达人，说什么话，镜头怎么切，什么时候展示商品和折扣。过去要去当地找演员、模特和场景，耗时两三个月；现在通过多模态模型，足不出户就能快速生成带货视频、商品表达和描述。

李述昊：中国出海过去以实体商品贸易为主，现在出现了服务贸易出海的新趋势。这里的“服务”不只是传统服务，更重要的是中国文化走出去。上一波以游戏出海为代表，接下来很典型的就是短剧、漫剧等内容产品。这件事能够快速发展，很大程度上是因为AI的出现。拍剧和拍广告的逻辑很像，都要理解当地消费者的喜好。中国观众喜欢仙侠、穿越，欧美观众可能喜欢吸血鬼、狼人，每个国家、每种文化都有自己的特征。AI可以理解这些差异，生成适合当地市场的剧本、角色和内容。这个市场才刚刚起步，未来可能产生很大势能。钛动不是自己下场做漫剧，而是把过去服务电商、广告和达人营销的能力，延伸到文化出海，为客户提供AI内容生产和全球发行所需要的解决方案。

李述昊：Navos 2.0是自带业务技能和工作环境的场景化产品。当前市面上预设工具普遍使用门槛较高，用户需自行配置站点、编写搜索指令、进行预训练并设定人设，流程复杂，难以普及。钛动科技预置所有必要技能，并从自有数据库中调取训练内容，能够实现开箱即用。我们的用户并非AI极客，而是跨境电商、创意、运营等领域的业务专家，因此我们必须搭建连接技术与业务之间的桥梁，这也是当前技术投入的重点方向。

李述昊：不是会不会发生，而是一定会发生。未来一定是A2A（Agent-to-Agent）时代，每个人都会拥有一群智能体助理。但消费者Agent只是A2A中的第二个A，第一个A其实更难，它是企业Agent。消费者说“我想买一款适合旅行拍摄的云台”，C端Agent需要理解他的预算、场景和偏好；企业端则要把商品功能、核心卖点、适用人群、内容素材、库存周期和营销策略表达清楚，才能让供给与需求真正匹配。