文章主题：AI情感陪伴, Character AI, 用户情感链接
AI应用专题：AI+情感陪伴，“情感陪伴”领域有望孵化杀手级应用
（精选报告来源：幻影视界）
AI+情感陪伴产品的核心壁垒？——从模型、产品两方面拆解
模型角度：壁垒一，智能化程度
1）模型的智能化程度直接决定用户体验 目前国内外头部AI情感陪伴类应用多基于自研大模型， 包括海外Character.AI、Pi，国内Glow、星野等。 AI角色是否“聪明”，能够准确理解用户意图；以及是否“拟 人化”，为用户提供接近真人的情感体验，均是影响用户体验 的重要因素。而这背后都离不开AI大模型能力的支持。
2）和GPT等通用大模型能力形成差异化
从产品角度，AI陪伴产品和通用Chatbot类产品的用户体验差异化显著， 如Pi相较于ChatGPT显著“情商更高”；
从技术角度，Character.AI从零开始训练了自己的LLM模型，为了让模型 能够更适合对话场景，团队在训练数据和 fine-tune 的过程中加入了大量 的 IP 和名人信息，以及大量的对话数据。 此外，有从业者认为团队采用外载支持库的方式，不停的加入新角色与 知识，保证智能体的知识面的实时性。
模型角度：壁垒二，记忆能力（长上下文理解）
1）需求角度看，“陪伴”需要“长情”
AI智能体与用户之间产生情感链接的基础：
一是“知己知彼”， 即AI尽可能地了解并识别用户需求，才能产生匹配的情感反馈；
二是“长情陪伴”，用户在使用产品的过程中，积累的大量对话 和数据成为模型能力进一步改善的“语料库”，从而创造数据飞 轮，强化用户与产品的连续交互，提升粘性和使用时长。
而这二 者背后都需要AI大模型长上下文记忆、理解能力。 目前，记忆和连续对话是 LLM 的知识瓶颈，Character.AI创始人 在采访中表示最想做的事情是提高模型的记忆能力。
2）长期来看，记忆能力或是通向AI Agents的必经之路
OpenAI Lilian Weng：记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及 工具使用（Tool Use） 是AI Agents系统实现的三个关键组件。
月之暗面杨植麟：AI-Native产品的终极价值是提供个性化的交互，而长上 下文记忆、理解能力是实现这一点的基础 —— 模型的微调长期不应该存在， 用户跟模型的交互历史就是最好的个性化过程。
产品角度：壁垒一，抓住核心用户、高频需求
情感陪伴不仅是技术上的挑战，更考验对人性的深入理解。
目前来看，AI情感陪伴类产品的设计思路可分为两种：一是深耕垂类场景，二是覆盖 通用场景。目前用户使用AI聊天的最大需求还是“建立浪漫关系”，但长期来看，破圈和商业化都是需要考虑的关键问题。
1）针对核心用户，深耕垂类场景： 典型如国内星野、筑梦岛，从产品UI设计，到AI生成的人物形 象、聊天风格等均偏向二次元风格。 针对的核心用户为时间充裕，自身是二次元动漫游戏、追星等亚 文化爱好者，社交圈子相对封闭、寻求虚拟世界情感寄托的学生 群体。
优点：目标用户明确、需求清晰，较容易形成社区文化。
缺点：核心用户群体规模较小，付费意愿和能力较低，商业化空 间有限；场景较为局限，破圈难度较大。
2）覆盖泛用户、通用场景：
🌟海外Character.AI，设计简洁到极致，无需费心定位特定群体，无论垂直领域如何，它都能游刃有余。字符、文字、电影中的角色，乃至你心中的代表人物——无论是名人、IP形象，还是心理咨询师，甚至是虚构的想象，一切皆可包容在”Character”之下。它的定义，无限宽广，却又不失深度。🌍✨
优点：覆盖的用户类型、场景极广，发展空间广阔，且适合作为大模型能 力的试验田。
缺点：用户、场景不聚焦，且UI对社区内的内容、用户呈现较弱，没有形 成稳定的社区氛围，商业化程度目前仍较低。
产品角度：壁垒二，打造社区生态，推动内容破圈
AI大模型有望孵化新型“社区”，内容生产、分发方式 或将改变
前AI时代：典型如微信，网络效应显著（用户越多，社交网 络的价值越大）；
决策式AI：典型如抖音，AI分发内容，连接内容的生产和消 费方；
生成式AI时代：AI为用户生产内容，人和人的交互也变成人 与AI、AI与AI的多元交互。
如何形成“社区文化”，或是头部平台长期发展的重点
目前多数AI情感陪伴类应用“功能属性”仍强于“社区属性”。虽然用 户与AI智能体的交互过程发生在产品内，但分享、交流的过程往往发生 在其他社交媒体（如海外的Discord，国内的小红书、B站等）； 长期发展将面临的问题：1）通过产品改进，将用户交流集中在自己的 平台上；
2）目前多数产品仍集中于小众亚文化受众群体，如何通过建立社区、 推动用户分享、交流UGC内容，助力平台破圈，或是长期发展的重点。
报告原文节选如下：
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