网易传媒发布 " 蜜蜂 AI"：从工具到伙伴，让 AI 更懂人

8 月 18 日，网易传媒举办 " 蜜蜂 AI 媒体沟通会 "，首次向外界系统介绍面向人工智能时代打造的统一 AI 能力底座—— " 蜜蜂 AI"。目前，蜜蜂 AI 已率先在年轻化内容社区产品网易小蜜蜂中落地，通过 AI 搜索和 AI 助手、个人专属万能龙虾、互动小游戏等功能，进入用户的信息获取、日常互动与内容创作过程。

一、网易传媒的选择：让 AI 先进入产品

" 我们做 AI，不是为了做一个孤立的技术概念，而是要让 AI 真正进入产品场景和用户场景，成为用户可以感知、体验和消费的一部分。" 网易传媒副总裁李淼说。网易传媒没有把重心放在另做一个通用大模型，而是希望把多年积累的 AI 能力推向 C 端，让它直接为用户创造价值。

游戏是他举出的一个成熟样本。AI 已经进入美术、策划、编程、动画和测试等研发环节，动态剧情、智能角色、自然语言交互和共创设计，也让玩家从消费内容走向参与和生产内容。李淼更看重后一种变化：AI 不只是提效工具，还在改变着内容与人的关系。

沿着这条思路，网易传媒将相关积累归纳为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三个方向。蜜蜂 AI 由此成为承载这些方向的统一能力底座，网易小蜜蜂则成为率先落地和验证的平台。作为一款面向大学生和年轻职场人的真实生活分享与兴趣社交社区，网易小蜜蜂也以 " 年轻人的朋友圈 " 为沟通表达，为 AI 提供了一条从信息获取到表达、互动的完整用户路径。

为什么先从年轻用户开始？李淼的判断很直接：高校和新职场人群本就是 AI 的核心用户，他们好奇、愿意尝试，也更愿意创作和共建。对网易传媒而言，这里不仅是展示能力的窗口，更是观察真实需求、获得真实反馈的产品现场。

二、AI 能做很多事，为什么还不够好用？

网易传媒副总裁、蜜蜂 AI 负责人张智敏没有先介绍功能，而是抛出一个问题：" 今天的 AI 已经越来越强，但‘能做很多事’，是不是就等于真正好用？" 他的回答是：" 我们觉得，还不是。"

这是很多人熟悉的挫败感：第一次说得不够清楚，结果不对；补几个条件再试，方向还是偏；最后，时间没有花在解决问题上，反而花在反复修改提示词上。张智敏更关心的，是怎样缩短 " 我有一个想法 " 和 " 它真正实现 " 之间的距离。

他用一个求职场景做了概念演示。基于现有求职相关功能，在用户主动使用并授权相关信息的前提下，AI 可以结合学校、专业、经历和关注方向，帮助筛选更相关的岗位、完善材料，缩短从寻找信息到采取行动的路径。他想说明的并不只是 " 帮用户找工作 "，而是 AI 能不能让用户少解释自己几遍。

在网易小蜜蜂中，AI 搜索可以从热点、生活知识和复杂问题的分散信息中提炼重点，以结构化方式呈现并保留来源，用户还可以继续追问；AI 助手支持文字、语音、图片和通话等交互，也可承接论文与文档解析、热点获取、旅行规划等任务。用户可以边做边补充材料、时间、预算和偏好，不必在第一句话里说清所有条件。

真正的个性化，也不只是 " 给出不一样的答案 "。张智敏把它概括为：在用户授权下理解其资料、选择和偏好，按不同熟悉程度调整解释与节奏，同时把信息的使用、修改和删除权交给用户。

个人专属万能龙虾，正是这一思考的具体实践。它可以承担有问必答、日常交流、群聊辅助、社区导览、生活记录和信息整理等角色，把一次性的工具调用变成更连贯的个人互动。这种变化已反映在用户行为中：已领养龙虾的用户，停留时长、活跃天数与即时通信量均呈正向变化；近三个月互动次数增长近 90%；用户与 AI 的双向互动贡献占比达到 40%，最高可达 70%。

张智敏也强调，龙虾不是为了替代人与人的社交，更不是替用户作判断。用户可以按其需要调整互动方式，也可以通过 " 龙虾技能许愿榜 " 提出需求，参与网易小蜜蜂站内能力的完善。

三、一只喜欢苹果的猫：内容为什么能被 " 玩 " 起来？

谈到互动内容，张智敏没有先下定义，而是放出了一只喜欢苹果的猫。用文字，可以描述它；用图片，可以看见它；用视频，可以看到它的动作。但在互动内容里，用户还可以点击猫的耳朵、鼻子或苹果，每个动作都会得到不同反应。

" 这不只是一段更复杂的视频。" 张智敏说。互动内容增加了选择、反馈和不同的可能性：用户的点击、拖动或输入，会改变画面、剧情和结果；创作者考虑的也不再只是 " 给大家看什么 "，还包括 " 用户可以做什么 "。内容消费者由此开始成为参与者，甚至成为共同创作者。

更复杂的互动可以形成小游戏、互动剧情或其他可玩的内容。现场展示的 " 职场答辩 "，从一个主题和一组规则出发，形成了可以操作、获得反馈、获得不同结果的体验。

在网易小蜜蜂现有的创作链路中，用户可以上传照片或输入自然语言指令，生成并预览互动内容，再把作品发布出来供其他用户游玩和分享。已收集的作品还包括 " 欢迎来到 2008 年的互联网 "" 自由弹奏钢琴模拟 " 等围绕怀旧记忆和音乐兴趣展开的内容。

相关作品的创建、游玩时长与互动时长远超传统图文和视频内容。张智敏更看重的并不是 " 生成得更快 "，而是普通用户终于有机会把兴趣、情绪和创意，变成别人可以亲自体验的作品。

李淼将这种内容循环概括为 " 创作—试玩—分享—二创 "。随着二次编辑等能力继续完善，这条链路有望让互动内容不断生长，成为社区 UGC 生态的新供给。未来，这种可参与、可交互的表达方式也将从互动小游戏进一步延展到更多图文和视频内容。

四、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？" 张智敏把讨论带到另一个问题：AI 使用的知识从何而来，是否可靠，又能不能跟上现实变化？现场的一段演示给出了一个常见情形—— AI 的回答非常流畅、听起来也合理，却未必准确。

" 训练 AI，本质上是在组织知识。" 张智敏说。这里的 " 训练 " 不仅指重新训练模型，也包括 AI 在实际使用中怎样筛选、检索、组织和更新知识。知识来源、覆盖范围、更新速度和真实反馈，共同影响着回答的可靠性。

社区恰好拥有一种独特的知识：来自真实实践，并在人与人的互动中不断补充和修正。以蜜蜂百科为例，考研复试、求职经验、校园生活或兴趣领域的知识，不只来自官方资料，也来自真正经历过的人对过程、体验和细节的补充。

目前，网易小蜜蜂社区沉淀的知识已经实际进入 AI 使用链路。AI 在检索、组织和回答问题时，可以调用经过整理的社区知识；当用户发现内容不准确或已经过时，也可以继续反馈和修正。这里不是把社区内容原样交给 AI，而是在合规并尊重用户意愿的前提下，让真实经验经过组织、筛选和更新后被使用。

因此，社区知识不是独立于 AI 搜索和 AI 助手之外的单项功能，而是支撑二者获取、筛选、组织和更新信息的底层能力。当模型能力逐渐接近，真实经验、知识组织、更新速度和反馈闭环，将成为 AI 能否真正贴近用户的重要差异。

五、让 AI 更懂知识，也更懂提出问题的人

" 我们希望 AI 更懂知识，是为了让它提供的信息更可靠、更及时，也更贴近真实问题；我们希望 AI 更懂人，是为了减少用户反复解释和修改的成本，让帮助更符合每个人的语境。" 张智敏说。互动与共创，则是让普通用户也能把自己的想法变成别人可以参与和体验的作品。

在他看来，" 从工具到伙伴 " 并不意味着 AI 会替代人的判断，而是让 AI 更好地理解和执行，让人的创造力、经验和选择发挥更大价值。AI 提供帮助，最终的判断和选择仍然留给人。

未来，网易传媒将以网易小蜜蜂的真实产品实践和用户反馈为起点，持续完善蜜蜂 AI，并逐步向网易更多内容产品延展。

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。

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