和他的對話，支持語音(中英等多語言)、純文字輸入。我多次不按套路提問，甚至傳遞非行業性信息，袁宇恒都能很精準地“讀懂”候選人表達的意思，并能捕捉我的潛臺詞，為下一輪溝通準備引導話題。
比如，我有意識地通過“團隊規模”“崗位地點”“薪資福利”“匯報領導層級”等模板化的設問，來測試他會不會像大模型一樣“跑偏”，機械地推理、聯想，給出“幻覺”回答。
袁宇恒表現出很高的職業素養，在其所在的AI領域，不斷引導候選人提供更多與崗位匹配的信息，比如是否具有AI相關的工作經歷等，以幫助最終評估候選人的價值。
更關鍵的是，數字人通常被詬病的表情管理、手勢語速、對話節奏、延遲生硬等“偽智能”問題，在“袁宇恒”們的身上都幾乎不存在。他們在干活時「會動腦、反應快、像真人」，特別是自然度，已經無限接近真人的表現。
整個過程，他們不是冰冷的、感受不到情緒的工具人，更像是深度理解業務流程、熟悉業務痛點的同事、伙伴。
對真人HR來說，如果有這樣一位AI同事，到崗就可以批量溝通候選人，實現從篩選到推薦的自動流轉，幾乎是為自己掃清了80%溝通瑣事，極大提高了工作效率和內外部信任度。
不過，目前比較遺憾的一點是，在與“產品經理”胡馨月的對話中探知，這批AI數字員工只支持普通話，對方言的使用，還需要進一步優化。我偶爾冒出帶有家鄉口音的問題時，她只能抱歉地說，“我不太明白您的意思。”
從“數字人”到“數字員工”，很不一樣
當前企業營銷服務需求增長迅猛，根據弗若斯特沙利文最新數據，中國AI營銷市場規模已從2020年的209億元，增長至2024年的530億元，復合年增長率高達26.2%，預計到2029年將達到1320億元。
受此影響，數字人市場也呈現“結構性爆發”與“漸進式平穩”并存的特征。
此前，業界有一個共識，2025年，AI Agent正從“工具”走向“關系”，其作為AI應用最主流的形態，也將迎來爆發時刻。但在智能體落地的核心場域——營銷和服務，傳統AI工具，包括數字人要填補營銷需求的擴展與AI應用落地之間的斷層，就需要突破兩大瓶頸：
一是系統孤島割裂決策鏈路。比如在業務內部，服務、營銷、數據模塊各自為戰，導致回收的用戶行為數據碎片化，轉化路徑難以追溯，只能通過模糊測算來預估ROI(投入產出比)。
二是機械交互損耗品牌信任。傳統AI工具經常答非所問，用戶的每一次溝通無果，都是對品牌信任的消耗。比如常見的電商場景，智能客服只能機械地按照設定好的話術，像復讀機一樣反復。客戶不斷重復“轉人工”，才能喚醒人工服務。這種低效率溝通，得到的只會是對品牌的負面評價。
在這個過程中，大模型驅動的Agent逐步突破傳統AI工具局限，即通過任務自主化(主動拆解目標，調度資源)、動態進化力(交互中持續迭代策略)，實現“越用越聰明”的認知升級。
數字員工作為智能體的高階形態，完成了從AI工具到業務伙伴的質變。相較于傳統數字人，其能力人格化，可以將抽象業務能力轉化為可對話的數字人形象，建立可視化的情感連接;經驗資產化，將行業Know-How(技能)沉淀為開箱即用的專家決策;同時，崗位經驗封裝，以“數字員工”身份嵌入組織架構，直擊企業“投入必須見效”的核心訴求。
我們也可以認為，數字人側重企業的“虛擬門面”，負責被記住;數字員工側重企業的“結果輸出”，負責交付切實業務成果。
換句話說，數字人和數字員工有著本質差別。石崢也對唐辰重申了同樣的意思。在交互表現上，數字人更像是形象載體，比如羅永浩數字人，是擬人化交互載體，通過多模態技術(語音/表情/動作)生成虛擬形象，核心解決“如何表達”的問題，多用于直播帶貨、虛擬客服、文娛IP(如虛擬偶像)等場景。
而數字員工就是業務決策或者執行者，像人類一樣思考、協作，融合RPA(流程自動化)與AI決策能力，核心解決“如何交付結果”的問題。其將在金融服務、意向篩選、線索甄別、教育獲客、人力資源助手等場景，替代真人重復勞動。
未來，數字員工也會向多智能體協同進化。
百度智能云在多年AI應用落地實踐的基礎上，對AI數字員工作出這樣的定義：它是新一代AI生產力，基于大模型Agent及行業知識數據開發而成的AI應用，可為企業營銷全旅程的不同階段，提供可開箱即用的產品能力，面向企業不再是交付AI工具，而是交付業務收益或結果。
同時，百度智能云認為，AI數字員工是深度融合“真人級溝通力”與“業務決策智能”的企業級伙伴，AI數字員工應具有懂業務(行業數據+自身實踐)、給結果(不僅能夠做出決策，且可以直接給到交付成果)、可進化(大模型能力加持，自我迭代)三個特質。
數字員工定義的提出，表明這條賽道正在成熟，百度智能云處于領跑的位置，對后來者也有可執行標準和指導的意義。
AI數字員工“更像人”了
某種意義上，數字員工是長在百度智能云上的產品，也是企業級Agent在服務營銷領域的有益實踐。
百度智能云官網首頁介紹數字員工是這樣寫的：AI數字員工由千億級大模型驅動，重構企業生產力，提供高度擬人化智能服務，助力企業提升營銷轉化和服務效率。
這也意味著，當更多人開始用“一句話”完成工作，AI數字員工的價值也將隨之被放大。隨著來自更多企業用戶的實踐反饋，AI數字員工還將成為自進化、全感知、超協同的“數智生命體”，乃至向著重構生產力與創造力邊界的方向持續突破。
這得益于百度智能云過去在AI應用落地上的技術積累：
一是類人的“超強雙腦”架構，即智能決策“大腦”和擬真交互“小腦”：前者集指令理解、情緒與意圖識別、多維度知識檢索于一體，通過“意圖畫布”精確復刻業務流程。后者提供超寫實4K數字人形象與超擬真人機交互體驗，包含端到端的語音語言大模型，讓數字員工實現響應無感延時。
二是多智能體協同：營銷和服務流程中，線索挖掘、用戶分層、智能客服、外呼執行、客戶洞察等智能體深度協作，形成動態優化閉環。這種機制使數字員工既可精準應答咨詢，更可推進跨部門協同，大幅提升業務處理效率和專業度。
三是行業SOP(標準作業程序)積累構建專業壁壘：深度融合教育、金融、汽車、快消等領域核心業務邏輯(如續費策略、風控規則)，通過全自研對話仿真系統，數字員工具備自進化能力。部署時間越久，AI數字員工專業度越高，形成“越用越智能”的復利效應。
按照石崢的說法，百度智能云已經在數字人市場建立了核心能力壁壘，“外殼擬人化”與“大腦智能化”的雙重升級，推動AI從“工具”進化為“業務伙伴”。
他對唐辰表示，對垂直場景的深度理解和系統化封裝，則是行業競爭分水嶺。百度智能云數字員工通過融合數字人真人級形象技術，以及大模型對復雜場景及行業SOP的深度理解，形成高度擬人化交互能力，可在真實業務場景中精準響應用戶需求。
比如數字員工產品上線15天內，官網訪問量激增70%，線索收集量達傳統模式的2倍，其在復雜場景下支持多輪對話即時打斷、實時捕捉客戶需求并跟進的能力，目前已在多行業實現落地應用。例如保險行業，就通過電話銷售數字員工幫助某大型保險集團進行短險營銷，意向率提升了近一倍。
實際上，在這批數字員工推出之前，百度已經在內部業務上做了驗證。百度智能云是最早將AI技術與客服場景結合的企業業務之一。數字員工在此前基礎上，深度提煉行業通用SOP與垂直知識庫，預置專業服務能力，實現開箱即用級的快速部署及持續進化。
比如，面對行業頭疼的在線服務問題，百度智能云數字員工提供7x24小時穩定、專業的在線服務，有效將人工從重復性基礎事務中解放出來，聚焦于高價值的案例研判與糾紛調解。同時，百度智能云數字員工生成的智能溝通摘要，更能輔助人工提升決策效率與調解精度。
當數字員工這個新一代AI生產力，開始像人類一樣思考、協作時，這個判斷就很有預見性：智能體雇傭時代已來，你的第一位AI同事正在待命。
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