AI春节档的“战事焦点”，照旧从模子参数转向了用户价值。

从狂撒红包到奶茶免单，当国内大厂不遗余力地赋能工夫，试图燃烧用户糜掷暖热、劫夺更多流量时，好意思团“小团”却以截然有异的姿态入局AI战场：它莫得高调的补贴讲解，不以追赶短期流量为目的，而遴选不折不扣、真切到线来寰球的“毛细血管”，拒却“AI幻觉”，锚定用户吃喝玩乐的真实现实贫苦，要作念大众的AI小管家。

与AI赛说念水火阻截的求实姿态，正成为好意思团专有的护城河。“问小团”以硬核的模样将工夫竞赛拉回到用户最骨子的需求上——省时、省钱、不踩坑。

也让行业运转再行想考，在高频、刚需的土产货糊口场景下，到底什么才是AI急需处治的用户痛点？AI应用要怎样竣事“处治用户真实需求”这一终极价值？

| 春节AI竞赛，应该指向用户真需求 |

春节关于亿万中国东说念主而言是心扉的归巢、亦然糜掷的盛宴，然则无数糜掷者的“决策之痛”相通在节日的氛围下被放大，成为了AI应用价值的试金石。

春节期间，商家的买卖时候变得飘忽不定，优惠步履更是琳琅满目、规章复杂。用户时时在外交平台种草了餐厅，兴冲冲赶到却发现大门顽固；找到了平素买卖的店铺，却不知怎样使用平台推送的种种优惠券，怎样狡计出最高性价比。

与此同期，大大宗用户的需求也不是单一维度的，家庭出行变得更普遍，既需要得志老东说念主的清淡口味、又想让孩子能有独处的玩乐空间。

传统搜索框难以承载如斯复杂的需求，而内容平台上的个体教授共享又经常短缺实时性和普适性，用户不得不在信息的海洋中重荷筛选、耗时勤劳，还要承担因为信息虚假而最终“踩坑”的风险。

线上光鲜亮丽的“照骗”与线下施行环境的巨大落差，团购券到店后被报告“节沐日不能用”的难受，都极地面碎裂了糜掷体验。信息的爆炸非但莫得简化决策，反而在传统节沐日中加重了用户的恐忧，让宝贵的假期时光浪费在与商家的“斗智斗勇”中。

这些痛点的鸠合爆发，催生了用户在土产货糊口糜掷中中枢的朴素诉求：一个能提供可靠决策，幸免走弯路、花冤枉钱的“实干家”。

但在当下的市集中，大大宗AI应用常发奋于凭借内容生成能力为用户“创作”旅行攻略、推选网红店铺，这种“创作式”的推选骨子上更侧重于引发用户的糜掷逸想，请示用户去探索、去用钱，它们可能会推选设想感皆备但客单价极高的餐厅，却很少商酌用户的施行需求。

另一方面，由于短缺与物理寰球实时同步的精确数据，这些AI应用还会堕入“幻觉”，推选已倒闭的店铺或提供过时的信息，最终让用户付出更高的资产和时候资本。在这么的糜掷场景下，“创作”道路的终极目的更像是匡助用户快速用钱。

而以“问小团”为代表的“求实派”则遴选白璧青蝇地站在用户一边，正如其产物认真东说念主DonLi所言，团队最大的共鸣是：“不是作念一个要搞得很酷的产物，而是比较求实地匡助用户把钱省一省，时候也省一省。”

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它不创造需求、而是精确反应需求，将AI的能力聚焦于找靠谱的店和可立即委派的工作，通过极致的信息匹配与摈弃优化从根底上处治用户的痛点，匡助用户“不踩坑”。

这种定位呼应了用户在AI大爆炸时间中最本的确诉求，让工夫归来工作的骨子、成为省时省钱的利器，根绝“AI幻觉”，将用户从信息过载的恐忧中自若出来。

| 重塑决策，买通工作闭环 |

找准“省时、省钱、不踩坑”的用户真需求是“问小团”的精的确入点，其专有的职责流则是将信息上风升沉为用户价值，成为“吃喝玩乐AI管家”的坚实桥梁。因此，当以相合耐久的复杂场景来检会“问小团”，会发现其不仅重塑了用户的决策过程，更无缺买通了从意图到糜掷的完整工作闭环。

由于“问小团”不仅搭载了好意思团自研的LongCat模子，还凭据不同用户需求概括了多种主流大模子，关于其他AI应用来说难以准确默契的复杂意图，幸运5app在这里却能被高效地拆解和实施。

用户向“问小团”发出请示，提议“在北京过年，找一家稳妥六东说念主大除夜饭、当今立即预订的餐厅，还需要搜索一家饭后走路可到达的KTV，以及收场后还在买卖的酒吧”这一复杂需求时，濒临糅合了餐饮文娱、时空设想联系的多维度请示，“问小团”会像私东说念哄骗家一般运转职责。

“六东说念主大除夜饭”代表着需要有阔绰大的桌位或包间，且在“年三十”提供大除夜饭工作；“当今立即预订”要求信息具备极高的时效性；“饭后走路可达”要求KTV必须在餐厅的合理走路范围内，检会的是AI对地舆位置和商圈动线的默契。

请示理会告成并发出的一霎，“问小团”坐窝启动好意思团宽阔物理寰球的信息库，它不是在互联网上鄙俚地爬取信息，而是在包含了上千万商户实时动态的、结构化的数据库中进行精确检索，包括买卖情景、地舆位置等在内的商户信息都被快速纳入候选池。

经过筛选后合适硬性条目的商家可能仍有多个，“问小团”并不会将名单肤浅成列，而是引入好意思团和大众点评积存的海量真实用户评价进行“质地把关”，通过这套与物理寰球实时同步的数据体系排斥“AI幻觉”，确保给出的选项真实可靠、可实施。

虽然，“问小团”不仅会将这些经过层层筛选的可靠商家串联成为用户量身定制的行程，还发奋于买通从“决策”到“往复”的终末一公里。

在推选决策的下方，用户点击唤起的不是另一个网页，是好意思团进修的在线预订系统，径直点击联贯便能完成餐厅的预订、领取KTV的团购券并搜检酒吧的优惠套餐，致使在结算时AI还会提供使用糜掷券最优惠的处治决策，全链条提高用户土产货糊口信息工作体验。

用户无需记下餐厅名字切换到其它App就能完成预订全经由，依靠苍劲的生态布局，“问小团”将正本散播在多个App中的功能重组成了以用户意图为中心的工作流，真实竣事了“信息→决策→往复→践约”的无缝闭环。

| AI价值，源于线下“苦功” |

为什么“问小团”能在土产货糊口场景中作念到如斯求实与精确，而好多通用大模子却显得有些“水土不屈”？谜底不在于模子参数的迭代内卷，而是源于好意思团十余年如一日的线下“苦功”。

“在大模子幻觉被普遍容忍的通用问答畛域，一条造作信息概况仅仅奇闻；但在土产货糊口畛域，这意味着一次跑空、一笔损构怨一些真实的失意。”

DonLi的这番话揭示了土产货糊口场景对“真实”的刻毒要求，面前市集中部分AI应用的使用体验之是以差强东说念成见，根源在于它们短缺准确、实时、全面的物理寰球信息底座，莫得这个底座，再苍劲的算法也仅仅空中楼阁。

与之比较，好意思团的多年“苦功”为“问小团”构建了难以被效法的信息护城河。DonLi以为，好意思团的中枢上风在于“领有比较丰富、且正向轮回的取得原始数据的能力”，这个数据的取得“是有很高门槛的”。

好意思团的信息开头多维立体——宽阔的地倾销售团队真切城市的三街六巷，相聚商户的经纬度、是否有泊车位、充电插座等“硬件信息”；遍布全城的骑手生态组成了动态的“信息探针收罗”，实时反馈商家的买卖情景变化。

结合SaaS系统千里淀的计议数据和商家的主动更新，“问小团”凭借全主义的数据构建起“AI+东说念主工”的多重信息挖掘与核验体系，并动态宝贵着这个宽阔数据库的鲜嫩度，在它的数据库中，致使连餐厅的桌椅体式这种细节都可能被录入系统。

好意思团与大众点评积存的亿万条用户评价，则是AI进行决策时最宝贵的参考辛劳。来自糜掷者的图文评价不错匡助AI过滤掉名不副实的“照骗”店，挖掘出口味机动、工作贴心的矿藏商户，让“问小团”的推选显得有理有据、值得信托。

耐久、巨量的“苦功”参加，真切想考用户、求实处治问题的文化，使得“问小团”从出生之初就烙上了硬核与靠谱的印章，它的推选摈弃具备了其他AI应用难以企及的准确性、实时性和可往复性，最终升沉为用户的深度信任，为产物在AI激战中树立起坚实的护城河。

从迁徙互联网时间的“省时省钱”，到AI时间的“智能省时省钱”，好意思团的工夫收敛迭代、但工作用户的干线未尝调动。它诠释了AI应用要在垂直畛域告成落地，关节不在模子参数的竞赛，而在于工夫能否与企业的中枢业务上风深度和会，在细分畛域为用户创造不能替代的价值。

毕竟与其让AI学会一切，不如先作念好一件事。

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