值得买科技三大AI原生产品和服务亮相2026阿里云栖大会,拓展数字消费服务新边界

冬雪君_6218

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2026-09-28

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原创

9月22日至24日,2026阿里云栖大会在杭州召开。值得买科技携三大ai原生产品与服务——“值数matrix”全渠道内容可见性矩阵、“海纳”数据开放平台及一站式大模型服务平台openhubs亮相展会,全面呈现集团面向ai时代新需求所构建的创新成果与落地实践。

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值得买科技三大AI原生产品和服务亮相2026阿里云栖大会,拓展数字消费服务新边界

云栖大会是由阿里巴巴集团主办的年度科技盛会。本届大会以“智以致用”为核心主题,系统梳理AI技术从底层突破到产业应用的全链路演进路径,现场设立三大主论坛、120余场垂直分论坛,并联合超1000家企业共建逾5万平方米展览空间。

作为一家以AI与内容为双引擎的数字消费服务集团,值得买科技近年来持续推进“全面AI”战略,将AI深度融入消费内容生产、智能营销、数据服务及企业级AI应用等关键场景。依托真实业务中沉淀的海量消费数据、多模态模型实战经验及工程化AI能力,公司持续推动能力产品化,积极探索AI原生时代的数字消费服务新范式。

当前,AI正加速演变为消费者获取信息、完成决策的核心入口。对品牌而言,除传统媒体与社交媒体外,如何确保自身信息在主流AI平台中被精准识别、合理理解并有效推荐,已成为品牌运营亟需应对的新命题。

顺应这一趋势,值得买科技于2026年6月正式发布AI原生产品“值数Matrix”全渠道内容可见性矩阵,并持续开展功能迭代与能力升级。该产品深度融合集团多年积累的商品数据库、内容资产库及用户需求洞察体系,协同“海纳”数据开放平台的生态连接能力,实时追踪品牌在各大AI平台中的内容可见度、推荐位次、声量占比、情感倾向、竞品对比及内容引用来源等维度表现,助力品牌量化评估其在AI语境下的认知现状,科学优化AI时代的品牌内容策略与运营动作。“值数Matrix”已成功入选《北京人工智能赋能产业发展典型案例(2026)》。以某头部品牌新品上市项目为例,在上市首月,“值数Matrix”累计分析全网相关声量超8万条,将风险预警响应时效由“按天计”压缩至“3分钟级”,显著提升品牌市场响应敏捷度与策略调整效率。

扣子编程
扣子编程

一款AI开发辅助工具,主要用于扣子推出的AI编程开发工具,适合需要提升相关任务效率的用户。

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AI应用的规模化落地,正在深刻重构数据服务的形态与标准。模型、Agent及智能终端正逐步成为数据的直接使用者,这对数据的结构化程度、标准化水平及实时调用能力提出了更高要求。基于16年来深耕消费领域的深厚积累——涵盖商品、价格、内容、口碑及消费决策全链路数据,值得买科技打造了“海纳”数据开放平台。平台通过API、MCP、A2A等多种方式,将消费领域专业知识与决策逻辑封装为标准化数据服务,面向模型、Agent及智能终端提供高精度、强时效的专业支持。“海纳”目前已形成六大核心能力模块:商品检索Pro、内容检索、内容检索Pro、好价检索、图搜商品、知识图谱,全面覆盖10亿级商品库与200亿级内容库。2026年上半年,“海纳”合作伙伴数量突破40家,累计输出内容达22.4亿条。

与此同时,AI在企业内部的广泛应用,也使得企业在模型接入、Token管理、权限配置、调用监控及成本治理等方面面临日益复杂的挑战。依托多年在多业务线中开展的多模型集成、协同调度与工程化实践,值得买科技推出一站式大模型服务平台OpenHubs。平台通过统一身份认证体系、标准化API接口以及集中化运营管理中枢,为企业和开发者提供更高效、更可控的大模型调用体验;支持按需灵活匹配不同模型能力,实现资源最优配置与模型高效治理;并在Token来源追踪、模型调用审计、数据安全防护等关键环节强化管控机制,全面提升Token使用效能与合规治理水平。目前,OpenHubs已在值得买科技内部全面部署,实现超1000个API Key统一纳管、近200种模型无缝接入、覆盖200余个实际业务场景。

从AI成为消费者信息获取与消费决策的新入口,到模型与Agent成长为消费数据的主动调用者,再到模型能力与Token资源演化为企业AI应用的关键生产要素,AI正在系统性重塑数字消费服务的信息触点、数据供给模式与技术底座。围绕这些结构性变化,值得买科技持续构建“值数Matrix”、“海纳”与OpenHubs等系列AI原生产品,不断将自身在消费数据、产业理解与AI工程实践中的积累,转化为面向AI时代的新产品、新服务与新价值,持续拓展数字消费服务的能力边界。

展望未来,值得买科技将持续深化“全面AI”战略,加快将各业务板块的实战经验沉淀为可复用、可扩展的AI产品能力,面向消费者、品牌方、企业客户及AI生态伙伴,持续推出更具前瞻性与实用性的新产品与新服务,以AI驱动数字消费服务能力跃升,以科技创新推动消费进步。

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