在传统市场调研领域，人工访谈、焦点小组和问卷调查是获取消费者洞察的“三板斧”。然而，高昂的成本、漫长的周期以及样本偏差等问题，始终困扰着这一行业。如今，随着AI技术的突破，一群“数字人”正悄然叩开市场调研的大门，试图以更高效、更精准的方式重塑行业格局。
三年前，斯坦福大学与谷歌团队的一项实验引发了AI界的轰动：他们用大语言模型驱动25个虚拟角色，在像素风沙盒世界中自主生活、社交，甚至自发组织竞选和派对。这些行为并非预设脚本，而是由AI实时生成，展现出接近真实人类的社会行为模式。这项被称为“斯坦福小镇”的实验，为AI模拟人类行为提供了新思路。
Simile的创始团队堪称“学术天团”：CEO是斯坦福博士、“斯坦福小镇”论文作者之一；两位联合创始人均为执教超12年的斯坦福教授，其中一人还是“基础模型”概念的提出者；团队其他成员也均来自顶尖学府。这样的背景让Simile在成立之初便备受关注。其A轮融资轻松揽下1亿美元，领投方为知名风投机构，AI领域两位泰斗级人物也参与其中。此外，美国最大药房连锁集团之一的风险投资部门也赫然在列，成为其早期重要客户。
Simile的核心产品是“智能体孪生”——基于真实用户的多维度数据（如访谈记录、消费行为等），训练出能模拟人类决策和偏好的AI智能体。与传统用户画像不同，这些数字人可被反复“提问”，测试产品反应、广告效果或政策影响，且无需担心受访者疲劳或问卷回收周期。目前，Simile已为某大型药房连锁集团构建了包含40万真实用户、290万条问卷回答的数字人库，经校准测试，其复现已知调研结论的准确率高达95%。
数字人的价值在具体应用中得以凸显。例如，该药房集团用其评估客户对用药指南的依从性，发现用户最担忧的是如何联系药剂师和管理药品续期；在测试宠物药品营销话术时，数字人揭示用户更在意兽医服务流程的协调，而非用药麻烦程度。这类洞察过去依赖高成本的人工访谈，尤其对慢性病患者等难以触达的群体，成本更是高昂。如今，数字人库让这类调研变得高效且可扩展。
Simile并非唯一入局者。其竞争对手选择用AI对真实人类进行大规模访谈，而非构建合成替代品。两种路径的分歧，折射出行业底层争论：模拟人类行为，究竟需要多深的真实数据锚点？Simile的愿景是构建“多智能体仿真”，让数字人相互交互，模拟更复杂的社会场景——这一目标与“斯坦福小镇”一脉相承，但商业逻辑更务实：先从市场调研切入，积累数据与信任，再逐步扩展边界。