摘要：2022年11月30日，一家叫OpenAI的公司发布了一款名为ChatGPT的聊天机器人程序，随即迅速引起公众的广泛关注。从AI元年开始，包括AI辅助医疗、AI自动驾驶、AI智能家居、AI教育等在内的人工智能领域出现了多项创新技术，这些技术不仅在理论上有所突破
观察 OBSERVATION
AI技术应用
购物中心作为商业消费与社会服务深度融合的城市综合体，是 AI 技术应用的绝佳试验场，各类小模型或能发挥大作用。
中购联新媒体中心
作者丨简欣
2022年11月30日，一家叫OpenAI的公司发布了一款名为ChatGPT的聊天机器人程序，随即迅速引起公众的广泛关注。从AI元年开始，包括AI辅助医疗、AI自动驾驶、AI智能家居、AI教育等在内的人工智能领域出现了多项创新技术，这些技术不仅在理论上有所突破，也开始在实际应用中展现出巨大潜力。
DeepSeek的发布，无疑成为乙巳蛇年的头号新闻。
2025年除夕前夜，DeepSeek在中国区和美国区苹果App Store均取得了突破性的成绩，一举跃升至免费榜下载量榜首，超越了此前长期占据领先地位的ChatGPT。这是国产应用首次达成如此成就。
当晚开盘的美国科技股集体大跌，其中英伟达股价下跌近17%，市值蒸发近6000亿美元，规模创美股史上最大。此外，博通、台积电、ASML、Google和微软也分别跌了17.4%、13%、7%、4%和2.14%。
DeepSeek是一家2023年于杭州创立的大模型公司，此前，这家公司并没有引起市场多少关注，而在这个春节假期，有关DeepSeek的话题瞬时成为业内人士聊天的热门焦点。
关于DeepSeek的技术能力，已有很多专业领域人士对技术论文进行了报道与解读，在此不再赘述，本文将重点关注AI工具在购物中心场景下的应用与未来构想。
PART.01
DeepSeek不是
简单的“搜索插件”
从流量数据来看，DeepSeek官网流量在12月26日为44万，到1月21日增长到420万，增长近十倍。中国用户占比 27.9%，位列第二、第三的分别是埃及和俄罗斯，海外用户累计占比72.1%，其中美国占比5.1%。这一对比数据表明，DeepSeek有明显出圈趋势，外国用户使用比例较其他AI应用产品有明显升高。
深度思维逻辑正在进阶
1月20日发布的深度思考（R1）模型为DeepSeek的热度添了重要的一把火——这是一个类o1的推理模型，并且即刻就能在应用程序中体验到。与ChatGPT等其他聊天机器人的不同之处在于，DeepSeek的同名聊天机器人在回应用户提问时，会将思维链条（Chain of Thought，CoT）完全展示出来。作为机器人的DeepSeek会认真揣摩用户需求、试图理解用户未说出口的潜在情绪，这种“内心活动”的外化表达，激发了大量用户的热情。
商业的本质在于创造稀缺，无论在人类成员还是AI成员中，共情能力都是稀缺品。深度思考模式的DeepSeek会和用户分享他的思考经过并分析用户提出该项问题的潜在目的，让一段“答案”变得更加有理有据。
◎DeepSeek表述自己与ChatGPT的差异
以上图为例。在深度思考R1模式下，当用户询问它与ChatGPT有何差异时，DeepSeek首先展示了其对于回复方向的思考角度与框架，比如工具选取角度、场景应用角度，这也是在引导用户进一步了解自己的业务诉求。它不仅是在输出结论性总结，也在帮助用户寻找问题的本质。
再比如，当要求DeepSeek R1制定一个购物中心店庆活动方案时，他首先会反问是否涉及预算、是否需要考虑场内外品牌联动及推广渠道等等。在中文语境及本地业务方面，DeepSeek显然比OpenAI更符合用户使用习惯。
随着AI产品的不断涌现，用户对于AI所能提供的“答案”也提出了更高的要求，除了快速检索互联网的海量信息外，每一位使用AI工具的用户都希望能通过AI找到一些灵感，也期待AI能给出一些看似离谱但其实充满创意的内容。
DeepSeek输出的思维链条其实就是一种变形式的创意来源，随口提出的一个问题，或许本就带有深度思考的暗线，只是没有被归纳整理到书面而已。
不要过度追捧也不要过分贬低
一些不愿意相信DeepSeek成果的声音表示，“DeepSeek模型的工作原理并不确定，包括它在多大程度上依赖其他美国公司模型的结果”“V3是个蒸馏模型——蒸馏了美国的前沿模型”。
此时，暂不能将DeepSeek定义为是全球遥遥领先的AI应用，也要客观承认DeepSeek在一定程度上是站在OpenAI、Meta等公司的前期开源模型之上进行的新一轮发展。
DeepSeek用基础模型开源的方式撬动了开发者生态，社区自发优化，让模型更具应用价值。DeepSeek的开源策略确实给OpenAI这样的闭源巨头公司带来了一定冲击，打破了AI行业现有的竞争格局。
技术进步往往伴随着知识产权的争议，对于海外公司所说的“蒸馏”，或许还有这样一层理解——借助领先的AI模型优化自身模型训练本就属于AI技术行业的正常操作，所有大模型都需要从互联网获得语料训练，所有领先的AI模型也在不断贡献语料，两者相辅相成，迭代发展。
DeepSeek用开源内容做开发，开发完后又把新东西开源供全人类使用，这符合开源社区基本规则。随着AI技术的不断革新与开放，相信像DeepSeek、kimi、豆包等各类应用工具也会在使用场景方面持续升级，中国从来不缺智慧，请给中国AI一些时间，也给全球的人工智能发展一些时间。
PART.02
购物中心将有何种变化
当我们聚焦于DeepSeek这类技术成果与智能基座对应用端的赋能时，购物中心行业作为零售与服务业的交汇点，其上下游链条的广泛性与复杂性为AI技术的应用提供了丰富的实验土壤。
DeepSeek的技术突破不仅限于科研层面，更在于它如何被有效地转化并应用于实际场景中。从商品生产到服务配套，再到空间设计与建筑施工，购物中心行业的各个环节或许都能迎来深刻的功能深化与升级。
供给侧场景的迭代与创新
首先，围绕购物中心的供给侧，即品牌的创新方向做个关于未来场景的畅想。过去几年，越来越多娱乐休闲、运动健身类新物种新品牌已开始融合VR/AR、AI技术，让娱乐场景更具趣味性、运动场景更加科学化。这些品牌的出现，让“沉浸式”这一描述在购物中心内得到充分体现，也让消费者开始期待购物中心能提供的超出“购物”之外的其他服务。
与此同时，无人零售店、无人体验店也在各类商业项目中崭露头角。谈起未来的无人零售店，人工智能技术所能加持的维度，或远远超出“降低人力成本”这一基本诉求，而能在选购、结算等全流程自动化的基础上，以更全面且真实的消费者数据与商品消费数据实现真正的智能化、个性化推荐。
对于购物中心而言，消费者与商品的全量数据采集始终是“无解之题”。所谓“无解”并非受限于技术壁垒，而是因为原始数据方，也就是消费者或者场内商户在数据提供环节不具备场景必要性。当前，购物中心对于数字化转型均持积极态度，品牌供给侧的数字化应用能力或许是购物中心实现全场景数字化的基础条件。
还记得曾经一度火热的“元宇宙”话题吗？AI技术的进阶或许在慢慢推动着元宇宙成为现实。比如，人工智能可以用于创造和管理虚拟环境中的虚拟角色、虚拟物体和虚拟世界的行为，AI技术的领先性也能让虚拟场景更加精准地理解用户的指令和需求，并提供相应的反馈和服务，使得用户与元宇宙的交互更加智能和自然。
会员服务的提质优化
其次，再聊一聊购物中心的会员服务与社群运营。作为商业消费的重点对客服务场景，购物中心在着力吸引优质品牌进驻的同时，也时刻关注着场内会员服务的专业度、即时性、准确性。这几年，陆续出现了很多可以补充客服职能的AI应用软件，帮助购物中心完成了对客服务的标准化流程建设。
标准化是为了满足基本需求，比如解答常见问题，提供智能导识等等，毕竟人机问答不会出错，但同样，它们也很难出彩。对于购物中心而言，在细分小场景下具备精准且有“人情味”交互能力的AI工具才是真的抢手，这一点尤其体现在社群运营方面。
购物中心想要的有效AI工具，是要能够代替人工客服在消费者提出需求时给予更加即时的服务反馈，要在没有明确需求时和消费者“闲聊”以持续提升消费者对场子的好感度。那么，如何在面对客诉时快速了解消费者语言习惯并安抚其情绪、如何找到闲聊的话题、如何把握话术的尺度等应用卡点，AI或许能在未来给出答案。
就像DeepSeek的深度思考（R1）模式，已经能展现其思维链条，虽然没有人类思考中通常会依赖的经验、直觉、情感等因素，但它能将问题逐层解剖为可计算的最小逻辑单元，以此为基础，自然能输出更加精准、全面的有效回复。
经营数据的多维汇集
最后，谈谈购物中心的运营管理与数据沉淀价值。目前市场中的数字化系统已能实现租金管理、消费者洞察、经营反馈等基本功能。而在未来，亦不排除人工智能的深层算法可以辅助商管团队完成更多需要大量数据支持的经营推导工作，比如结合行业大数据做目标品牌模拟落位的租金收益测算、不同陈列方式与搭配带来的销售变化等等。
而回到品牌销售与经营方面，目前所掌握的商品数据就算完整也只是个数字，记录着销售时间、销售数量、复购周期等等，但要说起消费者为什么喜欢买这一款商品，却很难得出答案，因为数字无法记录消费者的情绪，也总结不出每个细节动作所代表的消费决策因素。
如果AI智能可以关注到消费者表情的变化呢？眨眼频率、嘴角幅度、呼吸节奏，每一个细微的动作，可能都潜藏着消费者对某件商品的态度。这些数据其实和电商平台的页面点击热区、页面停留时长、“猜你喜欢”算法所推理出来的消费者画像并无二致，它比独立存在的商品销售数据更有价值。
在购物中心行业里，各种细分场景不胜枚举，曾经很多想象也可能慢慢变为现实。当然，过于智能化的AI技术应用难免让人有些焦虑和恐惧，找到AI应用的合理边界，是各行各业在实践AI成果中需要完成的关键动作。
深化购物中心运营是个长期且艰巨的工程，每种技术的突破都可能为购物中心行业带来新的创新机会，当然这些机会都是潜在的，需要更长时间形成规模，也需要上下游链条中的各个环节合力推动。
结语
DeepSeek的爆火出圈，让很多行业有了惊喜与冲动。它在很大程度上加速了AI应用的商业化进程，随着开源大模型的普及，与之相关的领域一定也会有越来越多的参与者以此延展出AI技术的更多场景能力。
从DeepSeek的策略上已经看出，它一直在关注细分小场景的高效应用。比如，在加尔各答贫民窟，AI语音助手帮文盲母亲计算营养配比；卢旺达农民用图像识别App诊断咖啡树病害，准确率超农技专家；刚果（金）矿工戴着AI头盔作业，实时监测甲烷浓度……
作为商业消费与社会服务内容充分融合的城市综合体，购物中心是AI技术应用的强大实验场，各种小模型或许都能发挥大作用。与此同时，购物中心也是最愿意尝试新鲜事物、探索更多可能的空间场景之一，购物中心有自己的坚守，也在时刻拥抱变化。
来源：中购联