AI 初创公司 Vectorial 获 300 万美元融资，用 AI 模拟人类行为做消费者研究

2026年10月20日 08:00 EDT 更新

AI初创公司Vectorial融资300万美元，用模拟人类行为开展消费者研究

作者：Mike Wheatley

消费者研究是一项缓慢而繁琐的挑战，很少有公司能做好，但如果Vectorial AI Inc.取得成功，企业就再也不必为此操心。

这家初创公司今天表示，已筹集300万美元种子轮融资，以推动其新平台上线。该平台由人工智能驱动，通过模拟人类行为，为产品开发和营销团队生成有价值的反馈。本轮融资由Smilegate和SenseAI Ventures联合领投，加州大学伯克利分校和斯坦福大学的生态基金追加投资。来自Meta Platforms Inc.、Mastercard Inc.和Shopify Inc.的天使投资人也参与了本轮融资。

Vectorial认为，它已找到技术开发中的一个关键瓶颈。如今，几乎每家公司都在使用AI工具生成大量代码，加速新软件产品和应用的开发。

但消费者研究仍停留在黑暗时代。大多数公司仍依赖对真实受众的过时调查，这类调查可能需要数周才能汇总完成，而且规模通常非常有限，可能只有50到100名参与者。

据Vectorial联合创始人兼首席执行官Taranveer Singh称，许多较小的初创公司干脆完全不做用户研究，只是假设或希望自己知道消费者真正想要什么。但这充其量只是碰运气，会导致大量时间和金钱浪费在没人需要的产品上。

“我们认为AI正在开辟两个截然不同的前沿，”Singh对SiliconANGLE表示，“一个聚焦推理和解决复杂问题，另一个聚焦模拟和解读人类行为。”

Vectorial没有召集真人来测试新产品，而是构建了一个平台，利用AI在指定目标人群中模拟数千名用户。其基础是目标客户的“活模型”概念，该模型会持续自我更新，以纳入新出现的趋势和行为变化。

Singh表示，这些模拟受众生成的反馈极其准确，他确信这种方法将在未来四年左右成为所有新消费品的标准。“还缺两块，”他说，“一是模拟多种场景的能力，二是让用户在你构建产品时参与进来的能力。”

此前已有几家初创公司尝试用AI解决消费者研究难题，但Singh认为它们都未能成功，因为它们都没有真正对人类行为建模。一种被反复尝试的方案是AI主持的访谈，但这类访谈仍需依赖真人，通常样本量很小，组织起来仍要花好几天。另一种流行做法是使用合成代理，但Singh称这些代理缺乏真实消费者行为依据，因此其输出不可信。

那么Vectorial如何改进这些方法？其解决方案是将模拟受众直接嵌入公司的开发工作流，让开发者持续获得反馈，为其所有决策提供依据。Vectorial的平台由名为SAPIENS的行为模型驱动，该模型持续基于一个包含超过250万真实消费者的庞大数据库，学习潜在的社会人口、心理和行为特征。

首席产品官Rahul Garg表示，在预测消费者行为方面，这使得SAPIENS比通用模型准确30%。它还应会变得更好，因为Vectorial将利用本轮融资扩大其行为数据集，并构建更先进的模型SAPIENS 2.0。

“我们持续投资于行为模型，但仅靠模型并不能解决问题，”Garg说，“这就是为什么我们把行为模型投入产品开发循环中。我们相信这会从根本上改变产品的设计和构建方式，因为它让用户参与到你的构建过程中。”

早期结果相当不错。Vectorial的平台已被GoodRx Inc.、Boat、Everkind Inc.和Concrete Software Inc.等电商、游戏和医疗健康公司使用。这些客户平均每月运行600次模拟，这意味着他们能持续获得关于每次设计变更、功能实现等的反馈。Vectorial将其模拟受众的发现与真实用户研究进行了比较，通常能达到约86%的准确率。

SenseAI Ventures的Rahul Agarwalla认为，这种准确度水平正是他决定必须支持这家初创公司的原因之一。他说，大多数公司都难以理解用户的需求，这意味着它们几乎无法从AI带来的加速开发周期中获益。

“Vectorial用数百万模拟人类使用产品并提供洞察，取代了缓慢的问卷调查表演，”他说。“这是一类新型AI，旨在预测人类行为，而不只是像大语言模型那样预测下一个词。”

图片：Vectorial

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