今天小编分享的科学经验：4000万+用户！测测CEO任永亮：一个行业既不能离AI太近也不能离AI太远，欢迎阅读。
" 原来困扰行业的很多技术难题一次性就被大模型解决了。"
测测，一个 AI 驱动的泛心理 APP，如今已成为拥有约 4000 多万用户的垂类应用。
这一切是如何做到的？？
本次量子位 MEET 2025 智能未来大会上，心言集团创始人、董事长兼 CEO任永亮就「从泛心理行业看垂直行业如何 AI 化」这个话题分享了他的经验见解。
对于公司核心产品测测，任永亮表示，早在 2019 年，测测就上线了首个基于 BERT 的泛心理领網域问答模型，获得了超出预期的用户反响。谈到 AI 转型历程，他认为一个行业既不能离 AI 太近也不能离得太远，关键是找准平衡点，" 如果太远的话没办法用这样的服务，如果太近的话很容易被淹没 "。
为了完整体现任永亮的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来更多启发。
MEET 2025 智能未来大会是由量子位主办的行业峰会，20 余位产业代表与会讨论。线下参会观众 1000+，线上直播观众 320 万 +，获得了主流媒体的广泛关注与报道。
核心观点梳理
很多趣味测试可以更高频地和用户建立连接，从而解决需求端问题；
心理问题有一个天然的特点，或者说优势，它和 AI 本质是相同的，都是基于语言给用户解决问题；
一个行业既不能离 AI 太近也不能离 AI 太远；
AI 非常适合做 demo，做 60 分很容易，但做到 90 分往往很难，需要做好期望管理；
具身化与主动互動是泛心理服务的 AI 化新方向；
以下为任永亮演讲全文：
泛心理这个垂直行业如何 AI 化
大家下午好！我分享的主题是从泛心理行业看垂直行业如何 AI 化。
首先声明，我们只是 AI 领網域的一个应用者，也就是把先进技术和具体需求相结合，所以可能没有太酷炫的技术分享。只期望帮助大家由点带面地看：AI 时代下，一个行业里面发生了哪些事情以及如何应用 AI。
具体而言，我们的核心产品叫测测，相信大家也或多或少听说过。我们把它定义为AI 驱动的泛心理 APP，以科技驱动泛心理在线服务的平台。
目前，测测约有4000 多万用户，如果从应用市场排行榜来看，我们算是中国最活跃的泛心理在线社区。
测测于 2013 年正式上线，当时移动互联网也刚兴起，我从那个时候就开始做测测这款 APP。
为什么做这样的 APP？
首先从本质上来说，我们解决的是泛心理领網域的问题。什么是泛心理？根据马斯洛需求模型的五个层次，最底层是生存，生存之上是安全，安全之上是爱和归属，爱和归属再往上是尊重，尊重再往上是个人实现、自我实现。
泛心理需求是指在爱和归属层面上去满足用户的一个心理需求，加 " 泛 " 字是因为我觉得专业心理咨询太过于严肃，或者太难以落地，为了让更多用户能够解决他们的心理问题，我们定义成泛心理。
所以从马斯洛需求模型上可以看出，越底层的需求越可能是一个更大的产业，或者在经济发展早期阶段更重要的产业。 比如说生存，生存涉及到衣食住行，我们可以看到 " 衣食住行 " 这每一个字背后都是一个或者几个万亿级公司。穿衣有淘宝，吃饭有美团，住的房地产更不用多说了，出行有滴滴等等。
我们名义上解决泛心理需求更高层次的需求，但是我们的发展只有建立在前面需求被满足基础之上才有可能。
所以从泛心理需求来说，经济快速发展以及社会现代化导致泛心理需求的扩张（一般所有国家都是在人均 GDP 超过 1 万美金以上），才会出现这样一个需求，或者说这个需求才被重视。
数据显示，中国是在 2019 年才实现了人均 GDP 一万美金，如果对比 1978 年，这增长了 66 倍。这是两代人的一个差距，这一快速增长过程导致了很多泛心理问题的出现，而我们也是在这个过程中不断发展。
从成立初的 2013 年 ~2016 年，我们先解决的是 PMF 问题（Product Market Fit，产品市场匹配度）。
我们发现，传统心理咨询服务并没有在中国这个市场通过 PMF 认证。原因包括认证门槛比较高，很多做心理咨询的用户会反馈，" 为什么心理咨询师只是听我说说话，我就要给他付这么贵的费用 "，诸如此类各种各样的问题。
而且从文化基因来说，我觉得基于东方儒家文明的中国的精神世界，也和西方不同，以致于所衍生的心理咨询形式也不同，这也是我们所面临的一个需求端需要去验证的问题。
还有服务理念。我本科专业是预防医学，对应就是临床医学，临床医学直接解决问题，预防医学通过宣教，通过社会化的方法以更低的成本去帮助更多人解决问题。
所以说种种因素综合起来，2013~2016 年我们主要就在解决市场匹配问题，我们发现很多趣味测试，比如 MBTI 测试，或者各类娱乐测试，它可以更高频率地和用户建立连接，从而解决我们需求端的问题。
用 AI 解决供给端瓶颈
在线平台是我们从 2016 年开始做的，原因是发现服务供给体系的质量和数量存在很严重的不足。包括认证心理咨询师，规范不统一，名义认证上百万，但真正能够提供服务的并不是很多。
心理问题有一个天然的特点，或者说优势，它和 AI 本质是相同的——基于语言给用户解决问题。当我们发现这些问题之后，我们很早就确定要用 AI 化的方式去解决这个供给端瓶颈的问题。
具体而言，我们在 2019 年就上线了第一个泛心理领網域的问答模型。它是基于 BERT 去做的，大概 2 亿参数，上线之后出乎我们意料，用户对它接受度很高，看到了很多分享和传播。我们一直在这个方向深耕，不过由于公司是一个应用型公司，所以我们有很多底层技术限制。
为了拓展，我们在 2023 年正式引入大模型，我们讲大模型和行业领網域知识相结合，更新我们的大模型。今年，我们的大模型也通过了国家网信办备案，目前有接近 50% 的月活用户和付费用户，一半以上付费用户都是使用 AI 服务。这个就是过去做过的一些事情。
总之，2023~2024 年接近两年时间，我们一直在做 AI 化的事情。期间有三种心态，最早是很震惊的状态，原来困扰行业的很多技术难题一次性就被大模型解决了，也因此觉得移动互联网又产生了一个新的发展空间，对我们个人的创业精神上也是很大的鼓励。
但是马上我们也开始担忧，我们这个领網域知识的内容是不是会被 ChatGPT 所替代，或者被其他大模型公司所替代。
后来我们也分析到底什么样的模式更合适，答案是一个行业既不能离 AI 太近也不能离 AI 太远，如果太远的话我们没办法去用这样的服务，如果太近的话又很容易被淹没了。
因此，后来我们定义说，自身的行业是有可能活下来的（虽然相关担忧一直存在）。毕竟平台上有两万多名咨询师一直活跃，而且用户一直很喜欢我们的产品。
我们是一个有粉丝的产品，所以这些在 AI 时代都是变成了一个很难得的资源。
最后再加上开源技术比较成熟，我觉得我们的心态更加坚定了。在开源层面上，我们可以发挥原有的聚焦用户的优势，让人和 AI 相互合作。让 AI 能够帮助我们的咨询师更好为用户服务，同时通过咨询师为用户提供服务，我们也能够得到很多如何提升 AI 效果的 Commonsense。
AI 化是一整套组织工程
接下来给大家分享三个实践感悟。
第一个是期望的管理。因为 AI 非常适合做 demo，做 60 分很容易，但做到 90 分往往很难。
比如可能一开始我们看到一个案例会觉得，这个 AI 带来的变化太大，所以决定 All in AI，但随之就会产生各种各样的问题。因此，我们首先需要注意管理期望，既包括自己的，也包括团队的。
实际上，AI 一上线必然对现有的业务产生或大或小的影响，为了避免影响发生后团队再跳出来质疑，所以核心是做好预期管理。从短期看未必能做好，但通过分析行业以及 AI 技术本身，它将在长期内成为一个核心动力。因此，不管是短期还是长期，我认为预期管理是很重要的一件事。
第二是一项组织工程。AI 不只是算法工程师的事，需要集全公司之力。
分析过去两年我们一些失误或做得不好的地方，那就是之前移动互联网的团队在做 AI 这件事时，无法意识到 AI 本身的意义和价值所在，依旧在沿着惯性按传统模式去零敲碎打，或者慢慢优化，并不能发挥 AI 最大的价值。
所以如果我们要决心做 AI 化，可能要注意让整个组织全部围绕 AI 展开，包括 AI 如何去影响产品、运营，以及技术，它是一整套工程。
最后一个是相信年轻人。刚才我看 VAST 的产品（另一家做 3D 大模型的嘉宾）非常有创新，因为创始人非常年轻，我们在刚开始决定 AI 化的时候，对很多曾经有辉煌履历的人产生一些迷信，后来发现还是没有束缚的年轻人才能驱动后面的创新。
具身化与主动互動是泛心理服务的 AI 化新方向
展望未来，我们还有更多需要探索的方面。
首先是具身化。从心理咨询来看，咨询师除了文字语音还需要表情动作、仪式感，未来泛心理服务不仅仅 AI 化，还要在 AI 基础之上再往前走一步得到具身化。
从技术角度来说，我们也需要给 AI 输入多模态，只有这样具身化才能够实现多模态。从国内外竞争来说，做大模型非常难，但到了具身阶段，我们可以利用中国供应链优势做出更多创新形态。
其次是主动互動。现在大多数 AI 服务都是响应式的，问它一个问题，它的回复并不能主动结合情景去发问，或者提出它的诉求。就拿中国人见面常说的，" 你吃了吗 "，这个问题本身并不是一个任务，而是代表一种情商。
所以更多需求是基于场景做一些主动提问，这也是为了打开后面的谈话。我们觉得到了具身阶段，是有可能达到主动互動的层面的。
最后是科技向善。如今 AI 的服务和移动互联网不一样，移动互联网是连接，AI 更多是整合，在这个过程中，我们也需要关注 AI 带来的外部社会效应。
以上为全部分享，谢谢大家！
— 完 —
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