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一种基于视觉动态用户行为交互人工智能应用的商业模式与方法

阅读：778发布：2020-05-20

专利汇可以提供一种基于视觉动态用户行为交互人工智能应用的商业模式与方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明将拍摄及三维数字虚拟与IT交叉融合轻量化技术，通过用户自主对呈现的图形图像数字内容的不同角度与空间位置的调整，建立多维度行为关联数据采集，并实现人工智能大数据系统决策；该技术属于视觉技术与大数据人工智能的新一代信息技术应用。该发明方法具有将结构轻量化立体可视交互展示终端普及实用性，应用于品牌跨时空营销提高资源配置利用率，强化品牌核心价值认知转化绿色环保的新颖性工具；创造性通过数字内容当中增加参数变量及AI智能算法提升体验优化，提供品牌基于用户主动交互需求反馈，降低市场调研费用；基于用户主动参与实现认知成本降低，满足社会化普及应用性。，下面是一种基于视觉动态用户行为交互人工智能应用的商业模式与方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.权利1，将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈。
2.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过输入文字语音及对应展示图形图像的角度空间位置，也可通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈。
3.根据权利(1)用户通过品牌官网，微信公共号及电商平台等线上媒介也可以通过数字标牌及传统媒介载体，对品牌相关的将实物或虚拟物，采用轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈。
4.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，并能够在这个过程当中形成交互感知和智能触达，形成营销通路监测和制造流程可视化管理，形成机器智能学习用户语意关联倾向决策反馈。
5.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈；其基于用户大数据积累满足用户个性偏好的体验提升，通过模拟场景式参与提供C2M模式。
6.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈；通过系统对用户的数据分析形成AI的增值，满足对培训过程盲点的数据统计，并形成具有行为反馈AI可视化培训应用。
7.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈；将同类品牌用户的交互共性进行分析，形成应用于行业产品设计缺陷反馈，有效提升用户品牌满意度。
8.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈；通过同类产品用户的关注数据焦点，解决行业认知的差异化竞争优势营销卖点及针对性用户的定向精准推广。
9.根据权利(1)将实物或虚拟物通过轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈；该技术与商业模式可应用于化学或物理教学课程，将不同化学元素或物理重量及压力等参数设置变量，满足于用户通过虚拟方式自行改变相关元素配比或因果条件变化，实现对化学与物理课程或行业应用的交互实验效果与演示。
10.根据权利(1)用户通过品牌官网，微信公共号及电商平台等线上媒介也可以通过数字标牌及传统媒介载体，对品牌相关的将实物或虚拟物，采用轻量化数字技术呈现可视化立体图形图像展示，用户在访问过程中通过设置的变量参数实现自主参与交互；形成交互感知和智能触达，形成营销通路监测和制造流程可视化管理，系统采集用户的行为建立多维度数据算法，形成机器智能学习用户语意关联决策反馈。其基于用户大数据积累满足用户个性偏好的体验提升，通过模拟场景式参与提供C2M模式，将同类品牌用户的交互共性进行分析，形成应用于行业产品设计缺陷反馈，有效提升用户品牌满意度。通过同类产品用户的关注数据焦点，解决行业认知的差异化竞争优势营销卖点及针对性用户的定向精准推广；该技术与商业模式可应用于化学或物理教学课程，将不同化学元素或物理重量及压力等参数设置变量，满足于用户通过虚拟方式自行改变相关元素配比或因果条件变化，实现对化学与物理课程或行业应用的交互实验效果与演示。

说明书全文

一种基于视觉动态用户行为交互人工智能应用的商业模式与

方法

技术领域：

[0001] 通过用户对数字视觉内容自主交互过程，结合视觉图形图像内容与角度及文字语意等，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。本发明属于人工智能大数据技术与商业模式的集成技术应用。
背景技术：

[0002] 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动态内容为主，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产品价值服务效率目的，解决为品牌提供市场精准营销工具化应用。

[0003] 将品牌多维度数据信息通过虚拟立体展示方式，并在用户浏览过程当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，以实现用户对品牌的需求个性的表达并与之交互。通过结合用户行为及交互语意，结合人工智能算法的机器自动学习功能，满足于品牌实现智能营销到智能制造的人工智能应用，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。发明内容：

[0004] 本发明通过SaaS云系统将品牌展示端，用户使用交互端，AI智能算法决策系统及延伸应用反馈端四大核心部分构成品牌交互整体；品牌展示端采用轻量化的技术系统，能够实现传统品牌官网和电商平台，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。用户使用交互端：将传统专业三维系统的图形通过技术转换为能够跨平台使用的图形图像数字内容，进而能够将品牌当中的关键部位增加变量参数，用户通过视觉交互以及文字语音等方式，形成数据收集对品牌形成全方位立体的认知，并可增加语意逻辑关联交互模块功能，实现用户与机器系统的智能交互等应用。 AI智能算法决策系统：通过交互感知和智能触达对用户的需求趋势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。

[0005] 延伸应用反馈端：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。附图说明：

[0006] 附图是通过用户关注轻量化免下载交互，系统将用户行为建立多维度数据形成算法，在实现系统AI应用的一种基于视觉动态用户行为交互人工智能应用的商业模式与方法说明图。

[0007] 图中1，是用户访问入口；

[0008] 图中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，以传递内容价值；

[0009] 图中3，是品牌官网/电商平台/数字标牌/微信公共号等传播媒介载体；

[0010] 图中4，是品牌内容呈现展示端；

[0011] 图中5，是用户使用交互端，可以是电脑端或移动端的系统交互部分；

[0012] 图中6，是增加变量参数功能；

[0013] 图中7，是用户行为动作的数据收集功能；

[0014] 图中8，是视觉交互行为，包括但不限于屏幕显示及后台的功能对应反馈；

[0015] 图中9，是文字语音行为交互功能；

[0016] 图中10，是语意逻辑关联交互；

[0017] 图中11，是系统AI场景数据增值；

[0018] 图中12，是交互感知，动态交互实时获得用户倾向；

[0019] 图中13，是智能触达，用户个性偏好千人千面体验；

[0020] 图中14，是营销监测，客户通路设计转化流程优化；

[0021] 图中15，是可视管理，生产制造管理流程/虚拟AI实验演示；

[0022] 图中16，是基于用户行为关联语意AI决策算法系统；

[0023] 图中17，是可视AI交互培训应用；

[0024] 图中18，是行业教学AI交互演示等应用；

[0025] 图中19，品牌精准营销及产品优化模式AI智能价值；

[0026] 图中20，是体验升级场景式转化应用；

[0027] 图中21，是品牌定制到F2C模式应用；

[0028] 图中22，是SaaS云系统。具体实施方式：

[0029] 1/用户可以通过所关注的品牌官网或者是电商平台及微信公众号等新媒体方式，或传统的线下广告数字标牌等媒介，对品牌进行内容展示的访问。

[0030] 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形状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，形成针对该品牌的数据收集。

[0031] 3/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。

[0032] 4/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。

[0033] 5/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。

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