元宇宙：新经济模式的沃土！

Gartner 称，到 2026 年，25% 的人口将每天在元宇宙中花费至少一个小时，从而催生新的商业模式。彭博资讯估计，到 2024 年，这一新的沟通渠道价值将达到 8000 亿美元。

元宇宙：新经济模式的沃土！

元宇宙彻底改变了我们对世界的看法。这种另类的虚拟空间允许您工作、购物、与其他用户互动，甚至与品牌共存，从而丰富环境。

据 IT 研究公司 Gartner 称，到 2026 年，25% 的人口将每天在元宇宙中花费至少一个小时，从而催生新的商业模式。彭博资讯估计，到 2024 年，这一新的沟通渠道价值将达到 8000 亿美元。

在此背景下，软件解决方案和分析公司 SAS 零售与消费品总监 Antonio Calvo 强调，品牌正在意识到元宇宙在社会经济层面上日益增长的重要性，并采取相应行动，加强其在这一领域的影响力。

他还强调，要使战略和商业模式在元宇宙中发挥作用，使用人工智能 (AI) 和先进的实时分析来与客户互动至关重要。

这是最先进的技术，使得元宇宙得以诞生和发展。我们谈论人工智能、大数据、机器学习等。

这位专家解释说，虚拟现实和增强现实技术的成熟对于元宇宙的构建至关重要，而且还因为它们将为新的经济机会打开大门，从而重新定义与品牌的互动、新产品的发现和在线对话。。

卡尔沃先生补充说，在元宇宙中，行动、购买和决策都是即时做出的。因此，企业需要能够与消费者同步行动的技术，以便获得必要的信息。

全渠道策略

另一方面，该经理强调，借助元宇宙及其“物理”维度，品牌可以为消费者提供身临其境的多感官体验，带来以前不可能的独特时刻。

如果说全渠道策略已经发挥了重要作用，那么在元宇宙中它们会变得更加重要。元宇宙必须与其他渠道充分整合，策略必须连贯、整体。

最后，他指出，全渠道和技术的结合将使为用户提供个性化体验成为可能，因为元宇宙中的每次交互都是独一无二的。因此，品牌必须做出响应，在客户需要的时候为他们提供他们需要的东西。

因此，元宇宙为公司开启了一个激动人心的时代，只要他们专注于创新和适应，以在这个新的元宇宙中吸引消费者的注意力。

征服元宇宙需要克服的挑战

元宇宙的到来为企业带来了巨大的希望，但征服这个新的虚拟空间也并非没有挑战。以下是品牌必须克服的一些障碍才能在元宇宙中成功立足：

1.了解消费者的期望

元宇宙中的消费者行为在很大程度上仍然未知。对于品牌来说，进行深入研究以了解用户在这个虚拟环境中的期望和偏好至关重要。是纯粹的娱乐、新的购物体验还是创新的社交互动？回答这些问题将使品牌能够制定相关策略并提供引人入胜的体验。

2. 建立信任

安全和数据保护问题在元宇宙中至关重要。如果用户担心个人信息的隐私，他们自然会不愿意与品牌互动。因此，公司需要实施强有力且透明的安全措施来赢得消费者的信任。

3.对抗饱和度

元宇宙有可能成为侵入性广告空间。为了脱颖而出，品牌需要展现创造力和创新力。它不仅仅是在线复制现实世界的体验，而是利用元宇宙的细节提供独特的、身临其境的互动。

4. 投资技能

元宇宙的成功需要新的技能和专业知识。公司需要投资培训其团队，以掌握虚拟和增强现实技术、开发虚拟形象和互动体验。

5. 确保无障碍

进入元宇宙的权利不应该被保留给精英。为了确保广泛采用，品牌需要提供所有用户都可以使用的体验，无论他们的预算或技术设备如何。

总之，元宇宙为企业开辟了广阔的可能性领域。然而，这个虚拟空间的成功需要战略调整、对消费者期望的敏锐理解以及对创新和安全的持续投资。

来源：元宇宙探索院

0赞

好文章，需要你的鼓励

物理世界如何实现AGI？前空中客车CTO红杉访谈：我们的愿景是让AI设计人类无法设计的系统，从星际飞船到戴森球

P1.AI创始人保罗·埃雷门科正用合成数据训练AI设计物理系统，从住宅冷却到星际飞船，突破工程AGI的终极瓶颈——数据稀缺。他的AI工程师Archie已能像人类一样处理多物理场任务，目标是让机器设计人类无法想象的复杂系统。

视角正确吗？用多维精细感知任务解析多模态大语言模型的方向理解能力

波士顿大学研究团队开发的DORI基准测试从四个维度评估多模态大语言模型的物体方向理解能力：正面对齐、旋转变换、相对方向和规范方向感知。研究评估了15个最先进模型，发现即使最佳模型在粗粒度任务上的准确率也仅为54.2%，在细粒度方向判断上更低至33.0%，与人类表现相差近30%。结果表明当前模型在精确角度估计、多视角追踪和理解复合旋转方面存在系统性缺陷，反映了它们内部3D空间表示的根本局限，为未来模型设计提供了明确方向。

企业搜索

硬负样本挖掘

检索增强生成

2025-06-03

企业搜索系统的突破性进展：Oracle AI团队推出领域特定检索的硬负样本挖掘框架

这篇研究介绍了Oracle AI团队开发的一种针对企业系统的域特定检索硬负样本挖掘框架。该方法通过整合多种嵌入模型、降维处理和独特的语义选择标准，动态识别具有挑战性但上下文无关的文档作为训练样本，显著提升了重排序模型的性能。在云服务领域的测试中，该方法在MRR@3和MRR@10指标上分别提升了15%和19%，并在多个公开领域数据集上展示了广泛适用性，为企业搜索和检索增强生成应用提供了实用解决方案。

以更少参数实现更好效果：Oracle团队的FS-DAG模型让文档智能处理变得更简单高效

文档理解

图神经网络

少样本学习

2025-06-03

以更少参数实现更好效果：Oracle团队的FS-DAG模型让文档智能处理变得更简单高效

Oracle研究团队开发了FS-DAG，这是一种用于视觉丰富文档理解的少样本领域适应图网络模型。与传统大型模型不同，FS-DAG仅需5份示例文档即可适应新文档类型，参数量不到90M，却在信息提取任务中表现卓越。模型采用模块化架构，结合预训练的文本和视觉特征提取器与图神经网络，展现出对OCR错误的极强鲁棒性（性能下降不到1%）。实验表明，FS-DAG在多种文档类型上优于LayoutLMv2等大型模型，同时具有更短的训练和推理时间。目前已被50多家企业采用，每月处理超过100万次API调用，证明了其在实际业务场景中的价值。

元宇宙：新经济模式的沃土！

来源：元宇宙探索院

物理世界如何实现AGI？前空中客车CTO红杉访谈：我们的愿景是让AI设计人类无法设计的系统，从星际飞船到戴森球

人工智能

多模态大语言模型

空间推理

视角正确吗？用多维精细感知任务解析多模态大语言模型的方向理解能力

企业搜索

硬负样本挖掘

检索增强生成

企业搜索系统的突破性进展：Oracle AI团队推出领域特定检索的硬负样本挖掘框架

文档理解

图神经网络

少样本学习

以更少参数实现更好效果：Oracle团队的FS-DAG模型让文档智能处理变得更简单高效

2024

11/11

11:04

分享

点赞

元宇宙探索院

元宇宙探索院致力于对于元宇宙的探索，为大众提供元宇宙最前线的知识和资讯，深入的探索分享元宇宙的各个行业，包括区块链、VR/AR/MR、Game+、Web3.0、AI等领域知识，帮大家更好的认识元宇宙。

关注官方公众号

关注官方微博

关注官方喜马拉雅

友情链接

业界热点: