按技术原理：从“会学习”到“会思考”的AI进化
基于规则的AI：最“老实”的执行者
先从最“老派”但至今还在用的AI说起——基于规则的AI。你可以把它理解成“按剧本演戏的演员”，你给它写好每一条规则，它就严格照着做，不会多一步也不会少一步。比如早期的客服机器人，你预设“用户说‘退货’就回复退货流程，说‘物流’就给查询链接”，它就乖乖执行。
我2021年帮一家服装电商做智能客服时，先用的就是这种规则式AI。当时团队花了2周梳理出300多条常见问题的回复模板，上线第一个月确实把人工客服工作量减少了40%。但问题很快来了：用户问“这件裙子洗了会缩水吗”，系统识别不出“缩水”对应“材质护理”规则，只能转人工。后来我们统计，这种“规则外问题”占比高达35%，等于三分之一的用户还是得等人工回复——这就是规则式AI的死穴：它不会“举一反三”，遇到没见过的情况就卡壳。
现在这种AI主要用在流程固定、变化少的场景，比如银行的自动对账系统（只需要核对账号、金额、日期三个固定字段）、工厂的质检机器人（通过预设参数判断产品是否合格）。如果你所在的行业流程十年不变，预算有限，这种“老实人”AI反而性价比最高，毕竟开发成本只有机器学习AI的五分之一。
机器学习驱动的AI：会“自学”的成长型选手
后来那家服装电商客服系统升级，我推荐他们上机器学习AI——这才是现在主流的“聪明AI”。和规则式AI最大的区别是：它不用你写死规则，而是给它一堆数据，让它自己“找规律”。比如给客服聊天记录，它会分析“缩水”“变形”“起球”都和“材质护理”相关，下次遇到类似问题就能自动归类回复。
这里面还能细分，比如“传统机器学习”和“深度学习”。举个例子，你用Excel做销售预测，用回归分析模型算趋势，这就是传统机器学习；而ChatGPT能写文案、画图片，靠的是深度学习——简单说，传统机器学习处理“表格数据”（比如销量、用户年龄）很擅长，深度学习处理“非结构化数据”（文字、图片、语音）更厉害。
我去年帮一家教育机构做“作文批改AI”时踩过坑：一开始用传统机器学习模型，让它分析作文里的“好词好句”，结果它只会数“的”“了”“吗”这些虚词的数量，完全没抓住重点。后来换成深度学习模型，喂了5000篇高分作文当样本，它才学会识别“比喻修辞”“逻辑结构”这些高级特征——最后批改准确率从62%提到了89%，比人工老师快3倍。
斯坦福AI指数报告2023年提到，全球80%的AI投资都流向了机器学习领域，尤其是深度学习。如果你想做需要“理解复杂信息”的事（比如分析用户评论情绪、识别图片里的产品缺陷），优先考虑这种“会自学”的AI，虽然前期数据准备麻烦点，但长期看绝对值得。
按应用场景：找到适合你业务的AI类型
通用AI：什么都懂但不够精
现在最火的ChatGPT、文心一言这些，都属于“通用AI”——就像班里的“全能选手”，聊天、写代码、做PPT啥都会，但没有一样是顶尖水平。我见过不少创业者上来就说“我要开发一个像ChatGPT一样的AI”，但真做起来才发现：通用AI需要海量数据（至少几十亿条文本）和超强算力（上万块GPU），小公司根本扛不住成本。
通用AI的优势是“降低使用门槛”。比如你是个新媒体小编，不会PS也能用Midjourney画图；不懂代码也能用GitHub Copilot写简单程序。但你要是想让它做专业事，比如“设计一款治疗糖尿病的新药”，它最多给你个思路，具体分子结构、临床试验方案还得靠专业AI——这就像你不会做饭，通用AI能给你菜谱，但不能替你掌勺五星级酒店的厨房。
垂直领域AI：专才比通才更吃香
和通用AI相反，垂直领域AI是“偏科生”，但在自己的领域里能吊打全能选手。比如医疗AI里的“肺结节检测系统”，它可能只会看CT片，但准确率比资深 radiologist（放射科医生）还高15%；金融AI里的“反欺诈模型”，每天处理上亿笔交易，能在0.1秒内识别出异常转账——这些都是通用AI做不到的。
给你看个我整理的对比表，你就能明白怎么选了：
| AI类型 | 技术核心 | 代表应用 | 适合场景 | 预算参考 |
|---|---|---|---|---|
| 通用AI | 大语言模型/多模态 | ChatGPT、文心一言 | 内容创作、简单问答 | API调用：月费几百-几千 |
| 医疗AI | 医学影像识别、病历NLP | 肺结节检测系统 | 辅助诊断、病历分析 | 定制开发：几十万-上百万 |
| 电商AI | 用户行为预测、推荐算法 | 商品推荐引擎 | 精准营销、库存预测 | SaaS工具：年付费几万-几十万 |
你发现没？垂直领域AI虽然贵，但“投入产出比”反而更高。我有个客户是做连锁餐饮的，去年花20万上了“供应链AI预测系统”（垂直领域AI的一种），以前靠店长经验预估进货量，经常不是多了剩菜就是少了断货；现在系统能根据天气、节假日、甚至周边写字楼的加班情况预测销量，食材损耗率直接从15%降到了6%，半年就回本了。
斯坦福AI指数报告里有组数据：2023年垂直AI市场规模增速是通用AI的2.3倍，因为企业终于发现——与其买个“什么都会但不精”的通用AI，不如找个“只懂我这行”的专才。如果你是中小企业，我 优先从垂直AI入手，比如做电商的先用推荐算法，做教育的先用智能题库，等跑通了再考虑通用AI。
其实AI分类不用死记硬背，你只要记住两个问题：“它靠什么原理工作？”（技术角度）和“它能帮我解决什么具体问题？”（应用角度）。下次再听到陌生的AI名词，先问自己这两个问题，基本就能判断是不是你需要的类型了。
对了，你最近有没有遇到过AI分类的困惑？比如分不清“生成式AI”和“判别式AI”的区别，或者不知道自己的业务该选哪种类型？可以在评论区告诉我，我帮你具体分析分析~
你有没有发现，身边人接受新东西的速度真的差好多？就像当年智能手机刚出来，有人连夜排队买，有人等了五年才换掉功能机——创新扩散模型说的这五类用户，其实就是按“接受新事物的快慢”分的，每类人都有自己的“脾气”，咱们得摸透了才好推广产品。
先说说最“敢吃螃蟹”的创新者，就占2.5%，你可以把他们当成“科技圈的尝鲜党”。我之前做智能手表推广时，遇到过一个大哥，发布会刚结束就私信问：“你们工程机卖不卖？我愿意加钱当测试用户。”后来才知道他家里光各种智能设备就有三十多个，连扫地机器人都是最新款。这类人根本不看广告，自己会扒拉行业新闻，甚至主动找企业要产品参数，就图个“第一个用上”的新鲜感。他们是产品推广的“种子用户”，虽然人少，但能帮你发现早期问题，还会在小圈子里帮你宣传——毕竟“我用过测试版”本身就是种炫耀资本。
接着是早期采用者，占13.5%，这群人是“民间意见领袖”，不是官方推的KOL，就是身边那个“什么新东西都懂一点”的朋友。你记不记得，当年小红书上突然火起来的某个小众护肤品，可能就是某个美妆博主（早期采用者）先用了觉得好，随手发了篇笔记，结果粉丝跟着买爆了？他们的特点是“自己用过觉得好，才会真心推荐”，而且推荐的时候会说细节，比如“这个新洗衣机噪音真的小，我家宝宝睡觉都不怕被吵醒”，比硬广可信多了。我之前推一款新的母婴APP，找了二十个母婴群里的“热心妈妈”（早期采用者）试用，她们不光自己用，还在群里分享“怎么用APP记录宝宝辅食更方便”，结果两周就带进来五百多个新用户。
然后是占比最大的早期大众，足足34%，这群人是“务实派跟风党”——不是不接受新东西，就是得“看到别人用了没事，自己才敢试”。你观察一下身边的上班族，买东西是不是先翻评价，尤其是“追评”？还得看看有没有朋友用过，问一句“真的好用吗？”我之前帮一家公司推远程办公软件，早期大众用户几乎都是这样：公司里先有一两个“尝鲜党”用了半个月，说“文件同步特别快，在家办公也不耽误事”，然后其他人一看“哎，他用着没事，我也试试”，这才慢慢铺开。他们不追求“第一个吃螃蟹”，但求“吃螃蟹不扎嘴”，所以推广时得给足“别人用了都说好”的证据，比如用户案例、销量数据，甚至可以搞“试用团”，让他们看到真实的使用效果。
和早期大众占比一样的晚期大众，也是34%，但他们更“保守”，得等“主流都用了，不用就跟不上趟了”才会行动。最典型的就是爸妈那辈用微信，一开始觉得“打电话发短信不挺好吗？”后来发现亲戚、朋友、甚至社区通知都在微信上发，不用就联系不上人了，这才不情不愿学着用。我老家的一个叔叔，2020年才第一次用微信付款，原因是小区门口的小卖部都贴了“微信支付更方便”，他总不能每次买瓶酱油都带现金吧？这类用户对“新”本身没兴趣，只在乎“不用会不会不方便”，所以推广时得让他们感觉到“这东西已经是标配了，不用你就out了”，比如商场都支持自助结账了，你不用APP扫码就得排长队。
最后是占16%的落后者，他们是“传统习惯守护者”，不是买不起新东西，就是打心底里觉得“老的比新的好”。我邻居大爷就是典型，到现在还用着十年前的翻盖手机，屏幕都摔裂了还舍不得换，说“这手机打电话声音大，电池能用一周，智能手机一天一充电，太麻烦”。还有些老字号店铺的老板，坚持手写记账，说“Excel看着眼晕，还是本子记着踏实”。他们不是你的目标用户，硬推反而会招人烦，不如把精力放在前面几类用户身上——毕竟连罗杰斯自己都说，落后者的接受周期可能长达十几年，等他们接受时，你的产品可能都更新换代好几轮了。
什么是创新扩散模型？
创新扩散模型是由美国学者埃弗雷特·罗杰斯提出的理论，用于解释新技术、新产品或新观念如何通过特定渠道在人群中传播，最终被广泛接受的过程。核心是将用户从接触到采纳创新的 journey 分为不同阶段，帮助企业把握传播规律，精准推进产品推广。
创新扩散模型的5大阶段具体指什么？
5大阶段是用户接受创新的完整路径：认知（首次听说产品，如通过广告知道新APP）、兴趣（主动了解细节，如查看功能介绍或用户评价）、评估（判断是否符合自身需求，如对比同类产品性价比）、试用（小范围体验，如免费试用7天）、采纳（全面使用并推荐他人，如成为付费用户并分享给朋友）。
不同阶段的目标用户群体有哪些特点？
模型将用户分为5类典型群体：创新者（占比约2.5%，喜欢冒险，愿意尝试未经验证的产品，如科技发烧友）、早期采用者（占比约13.5%，意见领袖，能影响他人决策，如行业KOL）、早期大众（占比约34%，务实派，需看到他人验证后才接受，如多数上班族）、晚期大众（占比约34%，保守派，跟随主流趋势，如中老年用户）、落后者（占比约16%，抗拒变化，偏好传统产品，如坚持用功能机的用户）。
企业如何针对不同阶段制定推广策略？
需分阶段匹配用户需求：认知阶段侧重“让用户知道”，可通过社交媒体广告、行业展会扩大曝光；兴趣阶段突出“产品价值”，如制作对比图表展示核心优势；评估阶段降低“决策门槛”，如提供免费试用、无理由退款；试用阶段强化“体验感”，如配备专属客服解决使用问题；采纳阶段推动“口碑传播”，如设计推荐返现、用户分享有礼活动。
创新扩散模型适用于哪些类型的产品？
更适合具有创新性的产品，尤其是需要用户改变使用习惯或学习成本的产品（如智能穿戴设备、企业SaaS系统、新模式服务等）。对于成熟度高、用户认知统一的基础产品（如日用品、传统食品），可简化阶段策略，重点放在提升品牌信任度和渠道覆盖上。
