2025 年， AI 赛道开年即沸腾。
1月DeepSeek以黑马姿态杀出，用算法啃下复杂场景决策的硬骨头。
2月OpenAI甩出深度研究智能体，把实验室的脑力战搬到现实世界。
3月Manus一记“通用型AI Agent”的重拳，直接砸向行业天花板。
显然，利用AI赋能电商经营的全链路，实现降本增效，是所有电商企业急需解决的问题。
然而，你是否遇到过这样的问题：
客服回复效率低，回复模板单一，导致客户流失？
用户评价分析困难，不知道如何优化产品？
不知道如何跟踪竞品动态爆款流量视频？
看到同行爆款不会复制，永远慢半拍？
主图视频的拍摄脚本不会设计？直播不知道该用什么话术卖产品？
主图详情的文案不会写？卖点不知道如何提炼？文案输出效率低？
企业人效低，一周才出两套详情页视觉？
......
Part1
签到
Part2
开学典礼
Part3
课程分享
短暂地午休后，干货还在继续。
因此，下午阿飞老师围绕【DEEPSEEK必会的爆款策略生成】的主题，从以下三点为大家继续带来干货分享。
DeepSeek爆款内容系统
DeepSeek实战演练
DeepSeek与多维表格:提高团队工作效率
课上，老师带领大家进行手把手实操。
运用 DeepSeek 联动飞书多维表格，一键生成产品规划表，高效产出营销文案、详情页逻辑框架等内容，并提炼具体的主图创作指令，结合 AI 实现一键智能出图。
同时，还通过拆解竞品详情页设计逻辑，一键仿写详情页架构；一键生成小红书爆款文案及配套配图；通过输入关键词或上传主图素材，一键批量复刻爆款图片等。
电商老板必懂的AI局势
与此同时，传统电商的增速正在放缓。显然，随着市场逐渐饱和，传统电商需要依靠AI技术突破增长瓶颈。
我们需要注意的是，尽管AI电商增速快，但它的市场规模目前仅占传统电商的0.1%左右，也就是说它未来发展的空间非常大。
那么，AI到底可以应用在电商领域的哪些方面？跟传统电商运营有什么区别？
1️⃣智能客服
怎么去根据用户痛点优化客服话术？怎么去快速地进行内容的回复？
AI电商市场：头部平台客服解决率超80%(如京东客服日均处理1,500万次咨询，准确率92%)。
传统电商市场：主要依赖人工客服，服务时间受限且成本较高。
2️⃣个性化推荐
怎样给客户个性化地推荐，从而提高转化率？
AI电商市场：转化率提升至35%(AI算法驱动，如淘宝点击率+20%)。
传统电商市场：基于简单分类或热销排行，转化率低于20%。
3️⃣供应链优化
怎样提高库存周转率？怎样实现科学的库存管理？
AI电商市场：库存周转率提升20%，物流成本降低30%(如京东智能仓储自动化率95%)。
传统电商市场：依赖人工经验，库存积压或缺货风险较高。
4️⃣内容生成
怎样加速生成实用性内容，提高人效，从而降低经营成本？
AI电商市场：AI生成商品图文/视频成本降低90%(如百度优选的AI导购节省80%运营成本)。
传统电商市场：依赖人工设计，创作周期长且成本高。
Part4
实战练习
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企业级Lora训练：零基础炼丹术
老师带领学员们借助“文生图”技术，输入文字描述即可让产品秒现雪山、太空舱等场景，以往需耗费大量时间 PS 合成的操作，如今瞬间完成且毫无违和感。
此外，利用“图生图” 功能，在确保产品真实性的前提下，快速生成逼真场景素材。
搭配 comfy UI 工作流模板，让电商设计团队短时间内快速上手。
而 Lora 训练环节更为重磅：向 AI “投喂” 品牌专属画风或 VI 元素，即可定制独一无二的企业 IP 形象。
有学员不禁感叹，“这简直为老板省下巨额设计成本”！
如何快速写高质量的提示词？
或者别人的灵感图里也会有他们的生成文案，大家也可以通过参考他们的提示词来尝试跑一些适合自己产品的场景。
🔴创作端——AI 凭借多模态生成技术，可自动完成文案、画面与配音的智能匹配，将传统制作周期压缩 ，并以工业化批量生产模式，让单条视频成本大幅下降。
🔴分发领域——智能推荐算法通过深度学习用户行为数据，构建精准兴趣图谱，使内容与目标受众的匹配效率提升；多语言处理技术则打破地域壁垒，助力品牌内容触达全球范围内的互联网用户。
🔴内容形态层面——AI 正推动短视频向沉浸式体验进化：电影级特效生成工具可根据关键词自动渲染科幻场景，高仿真数字人微表情还原度进一步突破。
值得注意的是，随着 AI 创作普及，版权风险与侵权隐患也需要我们重视。
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合规风控与AI的增益趋势
AI的合规风控
作为电商卖家，使用AI生成的图片和视频进行网络推广或商品展示时，我们需要注意一下版权风险和法律要点。
《著作权法》对作品的定义是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果。
我们会发现，“作品”有三大必备条件——
🔴独创性
需体现用户的审美选择和智力投入(如多次调试参数、构思画面)，即作品是作者独立创作的，不是简单的复制或模仿。
AI生成的图片需要体现出创作者的选择和安排，以及审美选择和个性判断。
比如阿飞老师课上的案例，都是她自己试出来的，这就属于她的独创性。
🔴有形形式
内容可以以电子文件等形式保存和复制。一般情况下，我们自己生成的图片或者视频，都是有文档内存的。
🔴智力成果
需证明生成过程依赖用户的创造性引导，而非完全由AI自主完成。
即使是AI生成的图片，也需要有创作者在构思、设计提示词、参数设置等方面的智力投入。
只有满足了这些条件，我们后续产生争执，或者被告侵权需要打官司的时候，这些都是我们的证据链。
除了这些，我们还要清楚什么场景下我们容易侵权——
1️⃣训练数据侵权
若AI模型使用未经授权的版权素材(如他人摄影、绘画)进行训练，生成内容可能因“模仿”原作品而侵权。
2️⃣生成内容直接侵权
即使AI生成内容具有独创性，若其包含受版权保护的素材(如商标，人物肖像、持定设计元素)，未经授权使用仍可能侵权。
比如说刚才现场有个同学生成了一张帽子产品图，模特的脸很明显就是赵露思的。
虽然图中确实有原创的内容，但而他又没有请赵露思代言，这很明显侵犯了肖像权。
3️⃣平台条款限制
部分AI平台可能保留生成内容的版权或限制商用范围，我们需要确认平台是否将版权完全转让给用户。
最后，也给大家一些合规与规避风险的建议——
✅确保训练数据合法
优先使用无版权或已获授权的素材训练AI模型，避免使用他人受保护的作品。
✅进行原创性与相似度审查
使用图片搜索工具(如谷歌、百度、淘宝)检查生成内容是否与现有作品高度相似，对AI生成内容进行二次创作(如添加文字、调整细节)，增强独创性。
✅保留创作过程证据
保存生成过程中的操作记录(如关键词、参数调整日志)，以证明智力投入。
✅明确版权归属与授权
若委托第三方生成内容，需在合同中约定版权归属。
小结一下：
AI生成内容的版权风险主要集中在独创性认定、训练数据合法性、版权归属三个方面。
建议大家在使用前进行充分的法律审查，优先选择合规的大平台，并通过二次创作增强内容的独创性。
若涉及高风险场景(如跨境销售)，需咨询当地知识产权律师以规避潜在纠纷。
END
