一种基于立体视觉交互及用户行为人工智能应用的商业模式与方法与流程

用户与品牌已有的数字化立体动态视觉内容自主交互过程，系统根据已 有的访问用户类似个性偏好的行为逻辑，结合该用户的行为个性潜在需求维 度的随机数据算法，与视觉图形图像内容与角度及文字语意等参数，不同的 数字展示功能的关联行为数据抓取，形成基于用户行为的数据算法系统应用； 该技术应用于实物或者虚拟品牌营销展示过程，通过AI机器学习改变传统千 人一面，到根据用户个性偏好形成千人千面精准营销；应用于生产制造可视 化柔性流程管理及培训教育模拟实验演示等可扩展行业应用。本发明属于立 体数字视觉技术与人工智能大数据技术融合集成技术的商业模式与方法。

背景技术：
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目前传统的品牌展示仍然以用户无法参与的被动式静态或视频类，品牌 视角动态内容为主被动形式，用户对所需了解品牌的个性关注兴趣点无法建 立，无法参与并形成有效的交互认知，对品牌核心或关键价值存在认知盲区， 需要通过同类或近类似品牌的重复比较，以及用户体验交流形成决策参考； 第三方统计数据显示，线上购物需在关注该类型产品的四个类似产品之间， 平均打开150个页面才能够形成综合选择认知决策，耗时约30-45分钟完成 一次购物过程，极大的增加了用户的时间成本，降低品牌体验满意度；品牌 方对用户访问行为及喜恶感受无法获知，难以满足为用户提高效率目的；

将品牌多维度数据信息通过虚拟立体展示方式，为用户提供能够与接触 实物类似的交互模式，让用户自发主导通过用户视角了解所需品牌的内容提 升转化；并在立体动态展示中加入可自行参与交互的变量参数，用户关注品 牌时不仅能够全方位对品牌产生认知，同时通过相关变量参数调整，以及结 合交互过程的文字语音交互，以实现用户对品牌潜在需求个性行为交互。

传统品牌营销链对品牌的市场调研方式成本高，无法为品牌提供实时及 真实有效的用户反馈，通过数据采集机器学习智能比对同类型的用户习惯以 及对应的行为模式，为用户提供符合类似用户的关注点聚焦并呈现，提升用 户满意度的视觉交互解决应用；通过结合用户行为及交互语意形成专属标签， 同时将已有的用户行为数据积累，结合人工智能算法的机器AI学习功能，满 足于品牌实现智能营销到智能制造的人工智能应用，为用户提升基于该品牌 用户的机器学习展示与推荐反馈，以及将品牌实现生产前的用户真实需求调 研，并可延伸到教育培训领域的模拟培训及仿真实验等行业应用，解决快速 品牌核心价值认知传递，降低用户简单重复性的了解认知时间成本。

技术实现要素：
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本发明通过SaaS云技术将品牌立体展示端，品牌动态交互与用户行为抓 取端，轻量化数字内容制作与数据采集埋点系统，用户行为AI比对，智能算 法决策系统及系统AI增值到柔性定制服务系统，IP内容分享工具及延伸应 用，共七大核心部分构成品牌服务应用矩阵。

品牌立体展示端：采用无需用户端安装的轻量化技术系统，其呈现的可 以是通过邮件或微信链接嵌入，或者是扫描二维码等非系统安装的轻应用， 同样但不限于品牌官网或第三方提供的基于PC端或移动端的不同形式电商 或非商业应用，并能够为该品牌提供交互或导流的Web或H5等格式展示载 体；也可以是需软件程序安装的APP或小程序等形式，包括微信公共号与数 字标牌等媒介载体，各种媒介间彼此交叉互相形成导流；满足于用户通过不 同的媒介载体与品牌实现沟通的形式。

品牌动态交互与用户行为抓取端：是基于品牌立体展示载体的应用界面， 该模块承担品牌的立体动态交互与展示应用，将用户针对该品牌所产生对应 动作，通过已建立对应的品牌相同的图形图像等数字化内容实时反馈呈现； 并将用户针对某品牌所需形成的行为，包括但不限于通过文字语音及相关能 够形成的关联语意进行动作抓取等功能。

轻量化数字内容制作与数据采集埋点系统：通过专业三维系统为品牌建 立综合数据内容展示模型，并经过烘培渲染围绕固定中心，按一定旋转角度 或空间位置变化生成的图形图像文件，或者是拍摄模式生成的具有能够围绕 中心对应角度的图片；同样包括但不限于采用手工绘制具有一定图形展示的 图像图片，也可以是采用不同技术软件合成的数字化类似图形图像的虚拟展 示内容；将这些图形图像的内容可转换成，具有品牌特征元素的图形图像视 觉图片的格式，包括广泛使用的jpg，png，gif等通用格式图片，或能够让计 算机识别的0或1的数字化图形图像文件。

通过与IT技术的结合，生成能够将数字内容实现SaaS云或本地存储交 互展示的，具有能够立体呈现制作物品形象的应用封装文件；该技术模块的 核心是将专业的数字系统才能够进行交互的数字内容，包括但不限于已知的 三维或专业3D软件形成的数字内容，按照一定的旋转角度或空间位置变换关 系，插入对应的数据标签采集埋点设置，通过转换成对应相关空间位置关系 的数字图形图像方式，形成专业化的数字内容到图形图像的通用图片数字内 容的转换；并将来不同角度或空间位置建立标签形成采集埋点坐标封装成能 够完整并实现360度或任意角度旋转能够呈现的立体视觉形象的文件包，或 者是包含该部分内容的数字内容计算机软件应用程序。

用户行为AI比对：用户在访问该品牌的展示应用内容时，通过将其自主 对应呈现内容形成的旋转角度，任意结点停留的时间，以及不同功能动作之 间的逻辑关系，对应的功能操作等不同维度建立数据标签，通过行为数据埋 点设计实现抓取；通过云计算将该用户的个性与偏好的用户画像快速建立， 结合与已有的类似品牌访问用户的数据学习算法做关联匹配，能够形成对该 品牌基础上最佳的用户呈现逻辑，改变传统千人一面的展示到基于用户为中 心的千人千面精准展示。该技术同样可以应用于将产品未实际生产前的用户 对产品的认知调研，将不同的产品元素，包括即将批量化生产的产品外观， 颜色，功能，技术配置等不同维度潜在需求的应用，通过虚拟化的呈现提供 用户选择，解决用户对品牌共性的选择优化的同时，满足于不同标签用户的 个性潜在需求的分析形成商业机会。

智能算法决策系统：根据已有的历史用户行为数据算法及反馈等功能模 块的结合，通过该用户类似数据采样的关键维度权重，经过不同参数比对学 习展示优化的内容变化或行为逻辑推荐，不仅能够提高本品牌的用户体验节 省时间，同样能够将基于该用户类似的访问内容形成关联的场景式应用呈现； 通过基于该品牌的同类用户的机器学习算法与基于该用户的随机算法的结 果，形成的该用户对品牌的行为趋势决策反馈内容，再次返回到品牌立体内 容展示交互平台，为用户提供快速良好的品牌体验并形成转化的价值传递。

系统AI增值到柔性定制服务系统：通过交互感知和智能触达对用户的需 求进行数据挖掘算法优化，营销监测到可视化管理等形成多维度的用户分析； 将用户不同维度的数据形成满足于不同用户的算法决策系统的机器学习提 升；通过个性数据采集形成的大量不同差异数据AI方向，不仅能够满足供应 链的生产制造环节的差异部分标准化，同样能够通过采集的数据，提供给ERP 或CRM等供应商的管理系统接口服务，实现整体的柔性供应链管理的向量比 对数据共享，进而形成能够解决用户个性的生产流程化管理，通过将品牌的 价值前移到生产制造环节，形成对品牌生产模式到C2M的改变商业应用。

IP内容分享工具及延伸应用：即可以针对用户端实时智能需求反馈，在 已提升的用户体验的基础上，更了解与趋近用户真实与潜在的需求痛点，为 品牌提供有效的转化率；通过大量同类用户的真实需求的数据分析，形成行 业应用的解决方案与标准化服务，例如培训行业的可视化AI交互，解决传统 培训无法纠偏的认知盲点与自培训问题汇总；传统的K12教育当中的化学与 具有一定危险的物理实验或行业应用，比较耗费资源巨大存在一定的危险性， 通过模拟不同元素配比或物理压力重量等差异变化，用户可以通过模拟方式 完成化学实验或物理演示等应用。

对品牌的前端用户行为抓取到用户的行为数据AI分析，不仅能够满足于 用户对品牌的营销精准化，提升用户的体验，更能够通过用户的行为轨迹形 成用户的潜在倾向需求分析；在基于用户的广泛行为数据的基础上，通过场 景式的立体交互应用，除满足于品牌端的营销外，更能够作为IP内容形成社 群化的分享工具等应用。

附图说明：

附图是一种基于立体视觉交互及用户行为人工智能应用的商业模式与方法 说明图；通过用户关注访问跨媒介展示平台过程，当中的品牌内容轻量化免下载 交互，用户能够自主通过变量化参数进行品牌内容调整，系统将用户行为建立多 维度数据形成算法，在系统数据AI应用的基础上，为用户行为基于大数据的决 策反馈；通过数据抓取并形成品牌柔性向量算法，满足与用户个性偏好等体验升 级的定制等新零售应用，并形成可视化AI培训及行业应用，更可满足化学及物 理课程交互应用等扩展。

其图中1，是用户具有能够对品牌内容进行访问的设备；

2，是品牌内容展示系统，包括内容媒介载体或软件小程序的呈现，品牌官网/ 电商平台/数字标牌/微信公共号等传播媒介载体以传递内容的展示平台；

3，是用户具有的个性或行为等不同维度的数据标签；

4，是通过专业三维制作系统或立体拍摄及手工绘图等方式，能够将品牌实现轻 量化立体展示的技术应用方式；

5，是将专业数字内容转换为应用端Web或H5等可识别的图片格式文件； A，是在动态交互立体展示当中增加变量参数功能，获得用户与品牌行为抓取；

6，是将专业的图形图像内容结合IT技术，实现内容封装成可形成独立立体展示 并轻量化交互的内容，并可以实现数据采集埋点功能系统应用；

7，是基于同品牌的历史用户数据采集与机器学习算法模型；

8，是采集到已有的该品牌历史用户的不同维度脱敏标签数据；

9，是该品牌历史用户的区域及在线时间等维度等数据采集；

10，是用户与品牌立体展示的视觉交互对应的行为动作；

11，是用户交互过程当中的文字语音输入的对应动作；

12，是用户与品牌关联的语意逻辑等行为对应的动作；

13，是用户随机针对品牌立体展示的角度或旋转标签的数据采集；

14，是用户在不同标签对应停留的时间维度标签数据采集；

15，是用户关联行为逻辑维度标签的数据采集；

16，是用户对立体展示品牌的功能性操作维度标签的数据采集；

17，是基于该品牌历史用户及现用户实时的行为AI决策算法系统；

18，是系统AI数据增值方面的应用，包括场景式营销与AI行业应用等；

B，是基于用户对品牌潜在需求倾向的算法分析系统；

C，是为品牌提供制造前端的缺陷改进提供的可视化数据服务；

D，是柔性定制化过程当中将非标进行分解，满足供应链的管理；

E，是为品牌柔性供应链提供ERP或CRM等管理系统数据接口；

F，是满足品牌小众C2M模式柔性生产的前后端的数据对接的服务系统；

G，是为用户提供的定制服务展示；

H，是品牌为用户提供的场景式营销IP内容等可架接社群与体验分享工具；

R，是品牌精准营销及产品优化模式AI智能反馈；

19，是用户获得基于学习训练个性偏好的体验反馈。

具体实施方式：

1/用户通过能够自主控制的具有一定计算能力的PC端或移动端等具有联网的设 备，访问具有该品牌的官网或展示该品牌的电商平台及微信公共号，也或者是数 字标牌及各种物品标签二维码扫描等线下线上的内容交叉载体展示端，满足于对 品牌形成认知的目的需求。

2/通过用户使用交互端，用户能够通过屏幕视觉的动作交互以及文字语音的多维 度交互过程，并且通过输入动作或者是语意形成关联交互；满足于用户对关注品 牌形成立体与多维度的认知体验，同时更能够通过系统提供的变量的参数，对已 有品牌进行不同配置或颜色等的主动参与调整，不仅能够满足对产品自己个性偏 好的期望了解表现；同时系统通过将用户对品牌的立体数字内容的图形图像的角 度位置以及放大，旋转等功能操作，同时结合其自行主动输入的语音文字等内容， 形成不同维度的数据库采集埋点，形成针对该品牌的前端用户数据采集功能。

3/品牌内容将融合专业三维仿真系统及外观三维拍摄，包括但不限于采用手绘或 其他设备形成的产品立体化的展示形式，其核心价值是满足用户对品牌外观及内 部结构，数据参数等不同视角形成多维度不同视点的认知；通过将其不同系统或 者软件技术才能够进行交互的内容，转化为具体包含品牌颜色，形状及特点参照 数据的图形图像内容图片，满足于不同的应用场景的交互展示；将这些具有品牌 局部特征的图片内容，以不同的角度或空间旋转位置设置不同的数据维度标签， 这些维度标签与IT技术结合，通过软件系统形成基于品牌独立的封包采集应用， 结合SaaS云的实现去中心化存储与对应运算反馈，实现与用户动作的对应反馈。

4/该品牌初始先按用户常规认知逻辑步骤设置展示通路，随着用户对该品牌的交 互增加，通过已收集到的基于历史用户的个性与区域的数据进行不同的数据模型 建立，并且通过机器学习人工智能自动实现不同维端用户画像数据汇总，以及对 应的展示路径的算法规律，以满足于为后续访问用户提供一定成熟的数据应用支 撑；按新用户访问时的基础数据匹配，呈现符合该类型用户的优化体验模式。

5/当用户在关注该品牌的交互过程中，系统将用户行为与已设置的基于品牌立体 的维度标签匹配，能够将用户随机的基于品牌立体不同的角度及空间位置变化的 模型对应标签数据进行采集，并结合用户自身的个性及区域数据与历史相近用户 进行比对，形成基于用户的随机算法；通过系统实现的人工智能的机器数据算法， 不断学习并自动更新数据储备，为用户提供实时的决策反馈，其形式包括但不限 于为用户提供符合其潜在需求的展示逻辑通路和效果的优化。

6/系统将来自品牌的角度空间位置关系及用户的输入内容动作等数据，建立的围 绕品牌的多维度数据模型算法，通过系统AI的方式结合场景式及行业应用特性 的逻辑对比，产生系统的数据优化增值。系统通过交互感知及智能触达，对不同 用户之间的交互倾向和个性偏好等，获得不同类型用户的共性与差异点；对基于 该品牌或者是同类品牌之间的营销通路进行机器智能优化，提供不断学习满足特 定用户的通路设计；同理将生产制造当中的零部件名称，通过可视化的方式进行 展示满足于流程的可视化管理效率，作为标准件的螺丝有超过数百个规格型号， 通常的技术标号无法直观了解，可视化的生产制造流程管理实现效率提升等。

基于用户行为关联语意AI智能，能够通过用户类型/时间/位置等不同维度 的数据，结合大量用户对品牌的关心注焦点等数据形成的多维度算法，对共性用 户及用户个性的特点形成机器学习的决策，满足于用户的不断增加的体验满意 度。

7/经过关联语意的决策算法，不仅能够实时反馈到用户访问入口端，结合场景化 的展示提升体验转化率，同样能够改变现有的产品生产到市场宣传然后销售的模 式，通过将品牌虚拟展示让用户实现类定制的C2M模式，实现品牌精准营销及产 品优化模式AI智能价值。同时经过大用户的自主真实数据调研，了解用户对品 牌或者是行业存在的认知盲点，将品牌营销通路的培训课件在立体展示的基础 上，将用户或容易认知获得品牌优势的点参与变量参数设计，受培训人员通过自 培训的方式获得AI交互的认知效率提升。同理可以将行业或者是K12教育系统 当中的化学实验和物理实验课程，通过将不同元素的配比调整用户自行调节变量 的方式，将传统需要实际的实验，通过屏幕的虚拟演示呈现。