“人工智能+消费”正在创造新的消费热点
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智能家居提升人们的居住体验、AI绘画工坊爆款频出、数字人导游带火文旅消费……政策与技术双重加持下，一场由人工智能驱动的“消费升级”，正将“未来感”注入生活场景。
回到家时玄关的灯自动亮起，营造温馨的氛围；说一句“我想看电影”，房间立刻进入“影院模式”，智能床也自动调整到最舒适的观影角度；AI绘画带来的新颖设计吸引大量消费者，越来越多“虚拟艺术工坊”搭建起来；节假日让智能文旅助手生成个性化的出游攻略，前往融合AI与AR技术的景点体验满满沉浸感……人工智能正将“未来感”注入生活场景。
近日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《提振消费专项行动方案》提出，开展“人工智能+”行动，促进“人工智能+消费”。
中国消费经济学会副理事长、北京工商大学商业经济研究所所长洪涛表示，人工智能技术可以拓展出多样化的消费新场景，发展以“人工智能+消费”为代表的新型消费，可以带动消费者群体“想消费、能消费、会消费、乐消费”。
智能家居提升居住体验
“以前睡前关灯都要下床走到门口，特别麻烦，我决定试试智能开关。”北京市朝阳区的小李回忆改造智能家居的初衷。第一个智能开关的顺利安装和流畅使用，使小李对智能家居产生浓厚的兴趣，开启了改造之旅，智能窗帘、智能投影仪等10余个智能设备陆续入驻家中。
像小李这样的“智能生活尝鲜者”正在成为消费新趋势的推动者。在北京市丰台区的小米人车家全生态体验店，智能家居方案设计师石建鑫告诉记者，线下门店平均每日接待客户数量为10至15组，其中约七成顾客是从毛坯房阶段就选择全套智能家居的装修设计，剩余三成客户是像小李一样，在原有的家装基础上进行简单的升级改造。
充满了未来感的智能家居体验店吸引了许多消费者前来体验。“传统家装给不了的‘仪式感’和需要各种遥控器的繁琐操作，如今在科技赋能下，一个APP、一句口令就可以解决。”石建鑫介绍，如今智能家居系统可以学习住户的生活习惯，正在从“单品智能”迈向“全场景主动服务”，提升人们的居住体验。
人工智能时代来了，床垫也融入了AI技术。此前，有寝具品牌推出AI床垫，搭载人工智能+睡眠算法调节模型，可精准识别用户体型与睡姿，实时调整头、肩、腰等区域支撑力度，动态守护脊椎生理曲线，提升消费者的睡眠体检。
“AI绘画工坊”商机日渐增多
深夜12点，AI绘画设计师王开的电脑屏幕上，即梦、可灵等6个AI工具窗口同时闪烁，他正依据客户的描述，将古丝绸之路沿途各种元素逐一输入即梦AI，然后将生成的元素通过手中的画笔组成一幅完整的画卷。王开坦言，绘画制作过程实际并不简单，一幅简单海报，也需至少3~5小时的人工精修，才能够达到出图要求。
王开运营的淘宝店铺数据显示，“AI商业海报设计”月销量超2000单。王开告诉记者，约七成的顾客是从社交平台涌来的“散户”，希望为照片中的自己穿上汉服，或是加上最近热门的“哪吒风”等各种个性化定制效果；剩余三成为电商客户，追求“一秒抓住眼球”的淘宝主图、模特换装和产品效果设计图等。随着评论区“效率非常高，很快就设计好了”“创造性满分，是我想要的效果”好评不断，回头客越来越多，王开对未来市场抱有乐观的期待。
这股人工智能创作的“艺术革命”催生越来越多的“AI绘画工坊”。5个月前，小夏在社交平台发布了一组基于AI绘画工具生成并手动修改的插画作品，奇幻的画风瞬间引爆流量，单篇笔记点赞量突破2万。随着“求教程”“接不接商单”“能不能出周边”的私信塞满收件箱，她敏锐地嗅到商机，连夜注册店铺，将作品制成壁纸、红包封面、装饰画等周边，其店铺销量最高的红包封面已售超7000单。
小夏表示，与传统手绘相比，AI辅助绘画可以节省60%左右的时间。“出图快、价格低、创意强是消费者选择AI绘画产品的主要原因。”小夏说。
“数字人”推动沉浸式旅游
春节期间，北京五棵松万达广场迎来了一场别开生面的AI机器人庙会，机器人导购为顾客介绍各类产品，机器人乐队奏响Beyond的《光辉岁月》，书法区的机器人灵巧挥毫，写下一张张“福”字，围观的孩童手中拿着机器人画的糖画发出阵阵惊呼……
近日，在1000多公里之外的湖北省博物馆北广场，极具荆风楚韵的文艺表演让人目不暇接，基于AI技术而实现的文物活化展示惊艳亮相。
此外，还有苏州数字人“苏小妹”成为现象级文旅IP，杭州市打造的文旅数字代言人“杭小忆”、湖北省推出的虚拟数字代言人“胡贝儿”等，为游客提供全方位的超级应用体验。当人工智能技术让传统“潮”起来，文旅市场正在技术赋能下发展出全新的消费场景。
AIGC(生成式人工智能)创业者曾祥林表示，AI打造的数字人“虚拟导游”不仅为消费者带来了智能化的旅游规划与身临其境的体验，还可以有效降低景区运营成本，展现出巨大的应用潜力。“这种体验优势和成本优势的结合，将进一步释放消费潜力，推动消费市场的持续增长。”曾祥林说。
洪涛表示，如今人工智能技术发展方兴未艾，但在各类消费场景落地过程中还存在难点，如技术与企业业务需求错位，企业数据基础薄弱，难以满足模型训练需求，后续维护和优化不足等。对此，洪涛建议，建立统一的数据管理机制。“可以选择一个部门或业务场景进行试点，验证技术可行性和业务价值，再根据试点结果进行优化和扩展。”洪涛说。
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