基于生成式推荐的主动服务能力
主动服务是千问智能对主流手机厂商传统"主动服务"的重构升级。传统方案基于有限规则和 Widget 广告，千问智能升级到基于大模型的生成式推荐系统。
目前国内主流手机厂商的主动服务偏传统：
一期主动服务覆盖三类核心场景：
主动服务基于：
到 9 月底达成的效果指标：
主流厂商现状
目前国内主流手机厂商的主动服务偏传统：
- 基于有限集的能力点
- 根据时间、地点、有限的手机状态进行推荐
- 有多少人工，就有多少智能
- 逐步发展畸形，变成商业化的重要渠道
- 通过默认的 Widget 形式提供广告分发，用户价值不足
千问智能的解法（打法）
1
重构主动服务系统
整体升级到基于大模型的生成式推荐系统。
2
围绕主动服务构建底层记忆
支撑主动服务目标的锚定。
3
主动服务卡片直给用户
不仅给服务，也给理由，做到有理有据。
三类核心场景
一期主动服务覆盖三类核心场景：
| 场景类型 | 说明 |
|---|---|
| 目标协同 | 帮用户完成已锚定的目标（如出差、旅行） |
| 目标探测 | 从用户信号中发现潜在目标 |
| 兴趣探索 | 主动推送用户可能感兴趣但未意识到的内容 |
底层能力
主动服务基于：
- 记忆系统：全域信号采集与多元记忆提炼
- 短期 Context：当前设备状态、位置、时间等
- 生成式推荐模型：397B 后训练模型 + 更小的机会判断模型
产品目标
到 9 月底达成的效果指标：
- 主动服务可用率：≥ 80%
- 误打扰率：< 10%
相关 PRD
- 《【主动服务】V1.1 版本对齐》
- 《【主动服务】整体思路及规划 V1.0 版本对齐》
对客界面处于调研阶段，暂不涉及。计费方案设计中。