Aaru

Aaru 是一个以多智能体（Multi-Agent） 为核心的AI 驱动人口级模拟与决策优化平台，核心是用 AI 生成海量“虚拟人”，在数字世界里模拟真实社会的人群行为、信息传播与决策反应，帮企业/机构做低成本、高时效的预演与预测。

核心定位与技术原理

Aaru 的核心理念是用“无限模拟”替代“有限样本调研”。

• 不依赖问卷、访谈等传统抽样，而是基于真实人口普查、社会经济、行为与媒体数据，训练出具备完整人口属性、认知偏好与决策逻辑的 AI 智能体（Agent）。
• 每个“虚拟人”都有年龄、收入、教育、价值观、消费习惯、社交网络等特征，能像真人一样思考、互动、传播信息、做出选择。
• 平台可在几分钟内生成数十万至百万级虚拟人口，构建动态交互的“数字社会”，实现建模—模拟—预测—优化的闭环。

核心技术栈

1. 合成人口引擎（Synthetic Population）
   • 基于真实人口统计数据，快速生成高保真、大规模虚拟人群，覆盖全维度人口学与行为特征。
   • 支持自定义细分群体（如Z世代、银发族、特定区域人群）。
2. 多智能体模拟（Multi-Agent Simulation）
   • 虚拟人之间可自主互动、形成社交网络、传播信息、相互影响。
   • 模拟集体行为涌现（如消费趋势、舆论发酵、政策接受度）。
3. Lumen 专用预测模型
   • Aaru 自研，针对人类决策心理学微调，擅长模拟真实场景下的选择与反应（如广告刺激、价格变动、政策影响）。
4. 信息扩散模型（Information Diffusion）
   • 模拟信息、谣言、营销内容在虚拟人群中的传播路径、速度与影响范围，可追踪 KOL、关键节点的作用。
5. 实时可视化与决策仪表盘
   • 模拟结果以图表、热力图、动态趋势呈现，支持多变量对比与敏感性分析。

平台核心能力

1. 大规模虚拟人口生成
   • 分钟级生成10万+ 虚拟人，覆盖全球/区域/城市级人口结构。
   • 支持按年龄、性别、收入、地域、价值观、消费力等维度精准切片。
2. 全场景行为模拟
   • 商业：新品测试、定价策略、营销 Campaign 效果、渠道布局、需求预测。
   • 公共：政策效果、城市规划、公共卫生响应、舆情管控、选举预测。
   • 研究：社会行为、经济学、传播学、公共政策仿真。
3. 无限次变量测试与优化
   • 同一场景可快速调整价格、渠道、政策条款、传播话术等变量，对比不同方案的结果差异。
   • 自动输出最优策略建议，降低现实试错成本。
4. 高时效与低成本
   • 传统调研需数周/月、成本高；Aaru 模拟分钟级出结果、成本趋近于零。
5. 结果可复现与可解释
   • 提供模拟逻辑、智能体决策路径、关键影响因子的透明化分析。

典型应用案例

• 选举预测：2024 年用约 5000 个 AI 智能体模拟，成功预测美国纽约州民主党初选，票数误差< 400 票。
• 新品上市：快消/科技公司在虚拟市场测试不同包装、定价、卖点，提前锁定最优方案。
• 政策推演：政府/智库模拟税收、社保、防疫政策在不同人群中的接受度与社会影响。
• 舆情与营销：品牌模拟广告/公关事件的传播路径、口碑变化，提前干预风险。

与传统方式对比（核心差异）

商业与生态

• 客户：埃森哲、安永、IPG 等全球咨询与营销集团，以及头部企业与公共机构。
• 融资：2025 年底完成 A 轮，5000 万美元，估值约 10 亿美元，投资方包括 Redpoint Ventures、Accenture Ventures 等。
• 定位：面向企业决策层、市场/战略/公共政策团队，提供决策前的数字沙盘。

核心价值总结

Aaru 把“现实世界预演”变成可能：

• 用 AI 构建数字孪生社会，让决策在虚拟世界先跑一遍。
• 大幅降低试错成本、缩短决策周期、提升预测准确度。
• 适合需要大规模、高复杂度、高风险决策的商业与公共领域。