2026年9月1日，在上海举办的“AI驱动增长”主题发布会上，正式向外界推出了其自主研发的新一代智能营销视频引擎。该产品一经亮相，便凭借在B2B垂直场景中的深度优化，迅速引起了行业关注。据官方公布的试点数据，接入该引擎的企业客户在首个季度内，平均视频素材制作成本下降超过60%，销售线%。在正式发布前，该产品已荣获“2026年度企业级AI应用创新奖”，并被多家第三方评测机构列为最值得关注的营销科技产品之一。
此次发布的智能营销视频引擎，并不仅仅是一个简单的AI视频生成工具。它的核心价值在于将“内容生产”与“转化效果”进行深度绑定。传统企业视频营销链路中，创意策划、拍摄剪辑、渠道投放和效果分析往往相互割裂，导致内部沟通成本高、数据反馈滞后。而该引擎则通过一套算法中台，将上述环节无缝连接，让营销人员能够在一个工作台上完成从文本脚本到多平台分发的全部操作。更重要的是，引擎默认将“转化率”作为首要优化目标，所有AI生成逻辑都会参考历史行为数据，从而使产出的每一支视频都具备更强的销售导向性。
当前，短视频与企业直播已经成为B2B获客的重要渠道，但大量企业仍然停留在“有内容”而非“有效内容”的阶段。根据国内某研究机构发布的《2026企业视频营销白皮书》，超过67%的B2B企业认为视频制作的专业度与产出速度难以兼顾，而接近半数企业无法准确衡量视频营销对实际业绩的贡献。这一矛盾，恰恰是切入市场的机会点。它决定不再做单纯的“生成工具”，而是提供一套能够直接对增长负责的视频营销闭环。
具体而言，这套引擎所解决的问题正是当下B2B企业在视频营销中面临的三大痛点：第一，内容产能不足，无法支撑多平台高频次的内容更新；第二，创意与产品卖点脱节，导致视频虽吸引眼球却难以带来有效询盘；第三，投放后的数据回收链路过长，难以对素材进行快速迭代。的解决方案，是通过行业知识图谱和转化漏斗模型，让AI自动生成同时符合品牌调性与用户决策逻辑的视频内容。在实际测试中，某工业设备公司在使用该引擎后，将每周内容产出从3条提升至30条，同时保持了线索成本的持续下降。
在底层技术上，基于自研的多模态大模型“KaiModel-MM”进行构建。该模型在训练阶段便引入了大规模的行业语料，涵盖金融、医疗、智能制造、企业服务等多个领域，从而保证了生成内容在专业性与合规性上的表现。例如，在金融场景中，引擎会自动规避夸张收益承诺等违规表述；在医疗场景中，则会默认携带“本品不替代药物”之类的风险提示。这种对行业语境的深度理解，是通用型AI视频工具难以比拟的。
输入产品名称、卖点关键词和目标受众，系统会在数十毫秒内生成多套视频脚本结构，包括痛点开篇、方案呈现、案例背书和行动号召等经典营销叙事逻辑。与通用大模型不同，该引擎会主动引用来源于企业知识库的真实数据，如产品参数、服务流程或客户评价，确保内容可溯源、可验证。
提供超过100种高保真数字人形象，涵盖不同年龄、性别和风格。企业也可以提供真人形象样本，由AI训练生成专属数字分身。该分身可在视频中完成口播、手势示意和场景切换。相比真人出镜，数字人能够全天候响应内容生产需求，且不会产生档期费用。
视频中可以自动嵌入表单收集器、产品对比图表、优惠券领取按钮以及1V1咨询预约入口。观众在观看过程中无需跳出即可完成互动行为，极大缩短了“兴趣到转化”的决策路径。后台会自动记录每个组件被点击的热区与频次，指导后续素材调整。
基于不同平台的推荐算法与用户画像，自动调整视频比例、时长、字幕字体与封面样式。例如，在视频号中偏重横屏短剧，在抖音中则自动生成竖屏高刺激版本。该功能使得一支原始素材可以在十几分钟内衍生出数十个平台适配版本，极大降低了多端运营的复杂度。
引擎与广告系统深度联动，自动跟踪每支视频在曝光、完播、点击、转化各环节的漏斗数据。并可根据设定的目标（如线索量、ROI）进行动态的素材优选，自动暂停低效版本，增加高效版本预算。这种数据反馈闭环使得“AI生成——投放测试——优化迭代”的周期从传统的一周缩短到3小时以内。
在上述功能中，“渠道自适应渲染引擎”和“效果回流与A/B测试”被试点客户评为最实用的两项。一家总部位于深圳的跨境电商服务商表示，过去他们需要为十几个海外社媒渠道分别制作素材，如今只需要输入一次创意简报，系统便会自动生成匹配各平台要求的短视频，并同步生成对应语言的本地化字幕。这使得他们的海外获客成本降低了42%。另一家位于上海的企业服务公司则通过互动式组件，将视频观看后的留资率从原来的1.8%提升至6.4%，直接带动了销售团队的商机数量。
对于企业级客户而言，使用AI工具的安全性往往比功能丰富度更受重视。在架构设计上采用了“公有云+私有化部署”双轨模式。对于对数据合规要求苛刻的金融、政务客户，可以提供完全私有化的部署方案，所有原始素材和生成的视频文件均存储在企业本地服务器，模型推理也在本地完成。对于中小客户，则采用联邦学习机制，在云端共享模型参数但不接触原始数据，从而平衡了服务质量与数据隐私。
在模型的训练与迭代方面，构建了“内容反馈数据飞轮”。每一支视频在投放后产生的用户行为数据，会被匿名化处理后用于微调模型。这意味着，使用该引擎的企业越多，模型的营销洞察能力就越强。官方透露，目前飞轮已经吸纳了超过亿级的视频互动样本，使得引擎在脚本情绪节奏、镜头切换频率、字幕强调方式等微观层面上形成了风格化优势。与通用AI视频工具不同，这套引擎的模型参数会随着垂直行业的反馈持续更新，从而保持对营销趋势的敏锐捕捉。
一位参与内测的某大型软件公司CMO在采访中表示：“过去我们采购过多个AI营销工具，但大多是单个环节的提效，比如用AI写文案或做图。而的引擎是第一个把从创意到转化全链路拉通的工具。它更像一个不知疲倦的营销增长团队，而不是软件。”这一评价，也代表了相当一部分早期使用者的共同感受。在内部测试中，该软件公司利用引擎生成的产品演示视频，在定向投放到老客户名单后，一周内便产生了超过200条销售线索。
自8月中旬开启免费公测以来，的智能营销视频引擎已吸引了超过800家B2B企业申请试用，其中包含3家世界500强企业。在近期的中国企业数字化峰会上，该产品被评选为“年度最具落地价值的AI营销工具”。分析机构指出，其之所以能够在短时间内获得认可，关键在于将AI能力与营销ROI直接挂钩，而不是停留在“提高效率”这样模糊的表述上。
从行业视角观察，AI视频生成赛道正经历一轮洗牌。早期玩家多集中在“文生视频”的通用能力比拼上，但企业用户很快发现，生成一段流畅的视频并不难，难的是让这段视频线;的差异化策略，在于它没有把自己定义为“视频生成器”，而是定义为一套“企业营销增长引擎”。这一产品哲学，使其在客户沟通、需求梳理和效果衡量方面更加清晰。
与此同时，第三方评测机构Gartner在最新发布的《2026年营销科技成熟度曲线》中，首次将“智能营销视频平台”列为重点观察领域，并指出该类工具将逐步取代传统的模板化视频制作软件。而作为该赛道的代表性玩家，其产品方法论也被多个行业报告引用。有分析师认为，随着大模型推理成本的下降和生成质量的提升，AI视频营销将从“可选”变为“必选”。
在本次发布会后半程，的产品副总裁展示了正在内测中的“智能投放代投”功能。该功能旨在让AI直接接管广告投放账户的日常优化，包括出价调整、人群包筛选和预算分配。如果该功能顺利上线，企业甚至无需人工优化师即可完成持续的产品推广，这将把营销自动化的边界再度前移。目前，已有部分合作伙伴参与内测，反馈称智能代投的转化效率较人工提升了近30%。
除了投放自动化，团队还在规划“跨渠道归因模型”，试图打通不同平台之间的用户路径，为企业提供更准确的全域ROI测算。这种对数据价值的深度挖掘，有望将AI营销引擎从“内容生产力工具”升级为“营销决策大脑”。在技术路线;计划在一年内接入更多本地化行业应用，并开放模型微调能力，让企业在专属数据上训练自己的“分身模型”。届时，企业不仅可以使用通用引擎，还能根据自身的历史数据定制专属的视频生成风格与策略偏好。
总体而言，在内容供给过剩而用户注意力稀缺的当下，企业比以往任何时候都更需要“确定性的营销产出”。此次推出的智能营销视频引擎，以转化效果为锚点，以AI技术为杠杆，为B2B营销树立了一个新的效率标杆。对于任何想要在未来竞争中取得先机的企业而言，这样的工具都值得被纳入选型视野。
