网易发布“蜜蜂AI”统一能力底座：聚焦年轻用户，以互动共创重构AI与人的关系

网易传媒的选择：让AI先进入产品

“我们做AI，不是为了打造一个孤立的技术概念，而是要让它真正进入产品场景与用户场景，成为用户可感知、可体验、可消费的一部分。”网易传媒副总裁李淼表示。网易传媒并未将资源集中于研发通用大模型，而是选择将多年沉淀的AI能力规模化推向C端，直接为用户创造真实价值。

游戏被作为成熟落地的典型案例。AI已深入美术、策划、编程、动画及测试等研发环节；动态剧情生成、智能NPC交互、自然语言对话与共创式设计，正推动玩家从内容消费者转变为参与者乃至生产者。李淼强调，这种转变尤为关键——AI不仅是效率工具，更在重塑内容与人之间的连接方式。

基于这一思路，网易传媒将AI能力体系归纳为三大方向：信息理解与任务辅助、个性化互动与持续服务、生成式创作与互动表达。“蜜蜂AI”由此成为承载上述能力的统一技术底座，而“网易小蜜蜂”则作为首个验证平台率先投入实践。作为聚焦大学生与初入职场青年的真实生活分享与兴趣社交社区，“网易小蜜蜂”以“年轻人的朋友圈”为定位，为AI提供了从信息获取、表达输出到双向互动的完整用户路径。

为何优先面向年轻群体？李淼坦言：“高校学生与新职场人本就是AI的核心用户——他们好奇心强、乐于尝试，也更愿意表达、创作与共建。”对网易传媒而言，这不仅是能力展示窗口，更是洞察真实需求、获取一线反馈的“活态实验室”。

AI能做很多事，为什么还不够好用？

网易传媒副总裁、蜜蜂AI负责人张智敏并未直接罗列功能，而是抛出一个直击行业痛点的问题：“今天的AI能力日益强大，但‘能做很多事’，是否等于‘真正好用’？”他的答案是：“还远未达到。”

这是许多用户共有的挫败体验：首次提问表述不清，结果偏差；反复补充条件后，方向仍不精准；最终耗费的时间并非用于解决问题，而是反复调试提示词。张智敏关注的核心，是缩短“我有一个想法”与“它真正实现”之间的认知与操作距离。

他以求职场景为例进行概念演示：在用户主动授权的前提下，AI可结合其学校、专业、实习经历与职业倾向，智能筛选匹配岗位、优化简历与求职信，显著压缩从信息搜集到行动决策的链路。其深层目标并非仅“帮用户找工作”，而是大幅降低用户重复解释自身需求的成本。

在网易小蜜蜂中，AI搜索可聚合热点、生活常识与复杂议题中的碎片信息，提炼核心要点并结构化呈现，同时保留原始来源供用户溯源与追问；AI助手支持文字、语音、图片及通话等多模态交互，可处理论文解析、文档总结、热点追踪、旅行规划等多样化任务。用户无需在首轮输入中穷尽所有条件，而可在过程中逐步补充时间、预算、偏好等细节，实现“边做边完善”的自然协作。

真正的个性化，不止于“给出不同答案”。张智敏将其定义为：在用户明确授权前提下，AI理解其背景资料、行为选择与长期偏好，并据此动态调整解释深度、响应节奏；更重要的是，将信息的使用、修改与删除权完整交还用户。

“个人专属万能龙虾”正是该理念的具体实践。它集问答助手、日常陪伴、群聊协作者、社区向导、生活记录员与信息整理器于一体，将一次性工具调用升级为连贯、有记忆的个性化互动。数据印证了这一转变：已领养龙虾的用户，平均停留时长、活跃天数与即时通信量均呈显著提升；近三个月人均互动次数增长近90%；用户与AI的双向互动贡献占比达40%，部分高活跃用户甚至高达70%。

张智敏特别强调：龙虾并非替代人际社交，亦不代用户做判断。用户可自由设定互动模式（如静音、简答、深度探讨），也可通过“龙虾技能许愿榜”提出功能需求，直接参与网易小蜜蜂AI能力的迭代共建。

一只喜欢苹果的猫：内容为什么能被“玩”起来？

谈及互动内容，张智敏未作理论阐述，而是展示了一只“喜欢苹果的猫”：文字可描述它，图片可呈现它，视频可播放它；而在互动内容中，用户点击猫的耳朵、鼻子或苹果，将触发不同反馈与分支剧情。

“这绝非一段更复杂的视频。”张智敏指出。互动内容的本质在于引入选择权、实时反馈与结果多样性——用户的点击、拖拽或输入，将直接影响画面演进、叙事走向与最终结局；创作者思考的重心，也从“我要呈现什么”转向“用户可以做什么”。内容消费者由此跃升为参与者，甚至共同创作者。

更深层的互动可演化为小游戏、互动剧或可操作体验。现场演示的“职场答辩”即以单一主题与规则为起点，构建出可操作、有反馈、具多结局的沉浸式交互体验。

在网易小蜜蜂现有创作链路中，用户可通过上传图片或输入自然语言指令，一键生成并预览互动内容，再发布至社区供他人游玩与分享。目前已涌现“欢迎来到2008年的互联网”“自由弹奏钢琴模拟”等围绕怀旧文化与音乐兴趣的创意作品。

数据显示，此类互动内容的创建率、单次游玩时长与平均互动时长均显著超越传统图文与视频。张智敏更看重的并非“生成速度”，而是普通用户终于拥有了将兴趣、情绪与创意，转化为他人可亲身参与、即时体验的作品的能力。

李淼将这一生态循环概括为“创作—试玩—分享—二创”。随着二次编辑、版本管理等能力持续完善，该链路有望驱动互动内容自我生长，成为社区UGC生态的新引擎。未来，这种可参与、可交互的表达范式，也将逐步延伸至更多图文与视频内容形态中。

AI回答得像真的，就一定是真的吗？

“AI回答得像真的，就一定是真的吗？”张智敏将讨论引向知识可靠性这一关键命题。现场演示揭示了一个常见困境：AI回答逻辑严密、语言流畅，却可能事实失准或信息滞后。

“训练AI，本质上是在组织知识。”张智敏解释道。此处的“训练”不仅指模型参数更新，更涵盖AI在实际应用中如何筛选、检索、整合与动态更新知识库。知识来源的权威性、覆盖领域的广度、更新频率的及时性，以及用户真实反馈的闭环机制，共同决定着AI输出的可信度。

而社区恰恰拥有独特且不可替代的知识资产：源于真实实践，并在持续的人际互动中被补充、验证与修正。以“蜜蜂百科”为例，考研复试流程、校招面试经验、校园生活指南或小众兴趣攻略等知识，不仅来自官方渠道，更大量沉淀于亲历者的细节分享与过程复盘中。

目前，网易小蜜蜂社区沉淀的优质知识已实质性接入AI能力链路：AI在检索、组织与回答问题时，可调用经结构化整理的社区知识；当用户发现内容不准确或已过时，亦可即时反馈并参与修正。这一过程并非简单搬运社区内容，而是在严格合规、尊重用户意愿的前提下，对真实经验进行组织、筛选与动态更新后的赋能式应用。

因此，社区知识并非AI搜索或AI助手的附加功能，而是支撑二者高效获取、精准筛选、结构化组织与及时更新信息的底层能力。当大模型基础能力日趋同质化，真实经验的厚度、知识组织的精度、更新响应的速度，以及用户反馈的闭环效率，将成为AI能否真正贴近用户、赢得信任的核心差异点。

让AI更懂知识，也更懂提出问题的人

“我们希望AI更懂知识，是为了让信息更可靠、更及时、更契合真实问题；我们希望AI更懂人，是为了减少用户反复解释与修正的成本，让帮助真正适配每个人的语境与节奏。”张智敏总结道。而互动与共创，则赋予普通用户将灵光一现的想法，转化为他人可参与、可体验、可再创造的作品的能力。

在他看来，“从工具到伙伴”的演进，并非意味着AI取代人类判断，而是通过更深层次的理解与执行，释放人的创造力、经验智慧与自主选择权——AI提供支持，最终的决策与价值判断，始终保留在用户手中。

未来，网易传媒将以网易小蜜蜂的真实产品实践与海量用户反馈为起点，持续打磨蜜蜂AI能力，并逐步向网易旗下更多内容产品矩阵延展。

让AI更自然地连接知识、理解用户、释放创造力——让生活有解，让创造发生。