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title: "这 13 个增速最快的AI应用真正收割的是用户的情绪与安全感｜2025年11月AI百强榜"
id: "20251212A051LD00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2025-12-12T16:01:15+08:00"
canonical: "https://ffcap.cn/research/20251212a051ld00"
source: "https://view.inews.qq.com/a/20251212A051LD00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["AI Agent","营销增长","融资与投资","AI 视频","AI 音乐","影视动画","IP 与版权","办公协作"]
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# 这 13 个增速最快的AI应用真正收割的是用户的情绪与安全感｜2025年11月AI百强榜

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

每个月，我们都会发布AI应用的web端流量增速榜单，追踪那些在本月迅速崛起的新星。但这一次，当我逐一访问11月榜单上那13款增速最快的AI应用的链接，真正去理解它们在做什么、为谁而做时，一个清晰的信号浮现出来：这13款应用几乎都在刻意回避技术本身的宣传，它们把所有注意力都放在了一个更朴素的问题上：**你想完成什么事？**

**MovieFlow**不会告诉你它用了哪个视频生成模型，它只问你：想给这首歌配个MV吗？ListenHub不强调自己的语音合成有多自然，它直接说：把这篇长文变成你通勤路上能听的播客。Typeless甚至喊出了"打字时代的终结"这样略带挑衅的口号，但它真正在做的，是让你用最自然的说话方式，输出最专业的书面表达。

**MuleRun** 在 9 月就拿下过榜一，本月又出现在增速样本中，这提醒我们：**真正跑得久的产品，一定踩中了结构性的需求，而不是靠一次营销拉了一波流量。**

当我把这13款产品的功能、场景、用户画像拆解后，我看到的不再是13个孤立的工具，AI应用如何真正进入日常生活，这值得每一个产品经理、投资人和AI从业者认真研读。

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**一、**如何悄悄把单一功能升级成整套工作室

**MovieFlow**是一个很典型的起点。表面上，它是一个帮你用一句话生成短片的工具；实际上，它默默接管了从想法到成片的整条链路。音乐人直接把歌词丢进去，就能得到一支像样的 MV；老师把一节课的要点输入，就能得到一支会动的讲解视频；小品牌主用一句文案，就能试出一支十五秒广告。它自称是AI video agent，不是在炫技，而是在强调：用户不需要学剪辑、不需要懂分镜，只需要有内容，剩下的由这个代理人搞定。

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**TapNow**则把这种视频工作室思路拉到了更专业的广告世界。它的核心不是某一个图像或视频模型，而是一个叫 Tapflow 的编排面板：创意从一句 campaign 想法开始，被拆解成脚本、分镜、镜头描述，再被接入 Midjourney、Veo、Kling、Runway、Topaz 等不同模型能力，合并成一支完整的广告片或一组视觉素材。对于本来就生活在脚本—分镜—镜头语言里的导演和创意人来说，TapNow 做的不是替你想创意，而是把 AI 塞进你熟悉的制作流程里，让原本昂贵、慢、反复试错的环节变得可视化、可复制、可一下子跑出十几个版本。

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如果说 MovieFlow 和 TapNow主攻视觉表达链路，**YouMind**则接管了知识工作者的从输入到输出。它让你可以把文章、视频、PDF、播客、录音全部丢进一个空间里，用高亮和批注留下自己的思考，再用 Board 把一个项目相关的素材、想法和 AI 生成内容放在同一张桌面上。最后，AI Writer 在这些素材之上起草报告、脚本或文章——不是凭空生成，而是顺着你的高亮和批注去写。

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这三者组合起来，讲的是同一个故事：AI 不再只是工具栏里的一颗按钮，而是在悄悄接管从灵感到成品的整套流水线。MovieFlow 减掉的是剪辑与后期的门槛，TapNow 重写的是广告制作工作流，YouMind 则让看了很多—写不出来变成输入越多—越容易组织输出。

对于产品经理和创业者，这里最值得盯住的不是能不能生成内容，而是：你能不能围绕某一个职业的完整工作日，设计出一个真正意义上的AI 工作室？

**二、解****决**写字太费劲，看东西太费脑。

**ListenHub**抓住的是我没时间看，但可以听的现实。你给它一篇文章、一份 PDF、一叠报告、甚至一份 PPT，它会自动提炼重点、改写成口语化脚本，再用 FlowSpeech 生成自然、有停顿、有情绪的声音。于是，原本需要你坐下来盯屏幕的东西，变成了通勤路上的 5 分钟播客、一支配图解说视频、或者一段企业内部培训音频。它踩的是一个非常朴素的现实：信息爆炸时代，眼睛已经被各种内容占满，但耳朵仍是空闲的。

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**Typeless**则从相反方向切入：不是帮你读，而是帮你说完就算写完。传统语音输入把你说的全部如实转成文字——语气词、改口、重复统统保留，结果用户要花更多时间清理。Typeless 做的，是反过来理解你到底想表达什么，再输出一段像认真写过的书面表达：语气词被自动抹掉，中途改口会只保留最后的版本，不同 App 下自动切换语气，在 Slack 里更干脆，在 Gmail 里自动带上正式开头和收尾。它不是简单把声音变文字，而是在把思路变成可直接发送的成稿。

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**Trancy**解决的是第三个痛点：看得懂外语内容太难。它把双语字幕、划词翻译、AI 语法分析和生词管理，全塞在 YouTube、Netflix、网页、PDF 等任何内容上方，让学习者不需要在视频—翻译—词典—笔记之间来回跳转。视频中的一句话，可以切换成干净的字幕阅读模式；不懂的词语划一下就翻译；复杂句子让 AI 拆解结构；看过的生词自动沉淀到个人词库里。它让语言学习从硬啃课本变成顺着自己爱看的内容慢慢吃进去。

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**HandtextAI**看起来最边缘，却解决了一个非常现实、同时带点情绪色彩的摩擦：现实世界仍有大量必须看起来像手写的场景——手写作业、手写读书报告、手写卡片、手写笔记的视觉素材。它接管的是美工层面的繁琐：你可以在编辑器里写、粘贴、排版任何内容，再一键把它变成带纸张纹理、带字迹抖动的手写稿，支持多语言、多风格，还可以通过 API 嵌入到教育平台或打印服务里。它让打字的效率与手写的质感不再冲突。

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这四个产品把一个朴素的问题拆开来回答：人和文字之间，究竟还有多少可以被 AI 平滑掉的摩擦？ListenHub 把读变成听，Typeless 把打字变成说话，Trancy 把看不懂变成看得懂且记得住，HandtextAI 则在数字与纸张之间搭了桥。它们共同指向一个趋势：**AI 真正的机会，往往不在替你做很难的事，而在把你本来就会的事，变得顺滑很多。**

**四、一切皆 Agent，**AI 就是劳动力

**MuleRun**把自己做成了一个淘宝式的 Agent 广场。它不卖一个大模型能做多少种事，而是摆满了一个个具体能办事的 Agent：优化简历、改 LinkedIn 头像、做 3D 小摆件、刷游戏副本、整理投资研究报告、做动漫滤镜……对于普通用户来说，无需懂 Prompt、无需懂参数，只要知道我想让 AI 帮我干什么，点进对应的 Agent 就能看到结果。它的增长核心不是模型参数，而是场景即入口的心智：用户越多，Agent 越多；场景越细，回流越强，创作者越愿意贡献新的工作流。

更关键的是，MuleRun 把创作者变成Agent 供给侧：每个 Agent 背后都是一个人——把自己熟练的 workflow 翻译成可自动运行的流程，然后挂在平台上给全球用户调用。这种设计让它天然具备双边网络效应：一端是不会写 Prompt 的大众用户，一端是愿意把经验固化为 Agent 的创作者。

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**LiveX AI**则把Agent 市场这件事搬进了企业的增长看板。它没有停留在一个客服机器人的层级，而是把 Agent 明确拆成 Discovery（发现与推荐）、Sales（销售）、Support（支持）、Retention（流失挽留）几种角色，对应用户从接触到下单再到退订的每一个关键节点。更进一步，它把这些 Agent 同时放在网页对话框、App 内、电话、线下 Kiosk 甚至全息人像上，却用同一套企业大脑同步用户上下文——用户在网页问过的问题，打电话时不用重新说一遍，线下扫码的屏幕也能接着聊。这已经不像一个工具，更像是企业雇了一支懂业务、能执行、会出现在所有触点的 AI 团队。

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**Baidu Comate 文心快码**则是把 Agent 思路落在工程团队内部。它不是孤立的代码补全插件，而是号称基于多智能体自协同引擎：开发者用自然语言描述需求，系统自动拆解成子任务，结合企业代码库与知识文档，在单文件到全项目的尺度上完成改写、重构、统一风格，同时支持规则约束与私有知识集成。对于一个有历史包袱、有规范、有安全要求的团队来说，它的价值不在于写几行代码有多聪明，而在于能不能在遵守既有约束的前提下，让整个团队一起快一点。

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这三者共同讲述的是：Agent 不再只是聊天框里的虚拟人设，而开始变成一个个可计数、可嵌入流程、可以挂 KPI 的工作单元。MuleRun 在做的是Agent 的 App Store，LiveX AI 在做面向用户生命周期的 Agent 组合，Baidu Comate 则在做面向工程团队的编码 Agent 中枢。

当我们说AI Agent 商业化元年，真正要看的不是 Demo 多炫，而是：有多少任务已经可以交给一个 Agent 或一组 Agent 去持续执行，而人类的角色变成配置任务、评估结果、调整策略。在这条线上，三款增速产品给出了相当清晰的雏形。

**五、看不见但离不开**

还有一条线，更容易被忽略，却与整个 AI 生态的长期价值紧密相关：它们不直接在首页大声喊AI，也不一定面向所有人，但一旦用上，就很难再回到没有它们的世界。

**Precip**做的是一件极其冷门却极其基础的事：用模型重建这里到底下了多少雨。传统天气数据以气象站、雷达和大尺度预报为主，粒度粗、偏差大。Precip 用机器学习融合多源数据，在一公里尺度上还原每个小时的降雨量，一方面做成 C 端的 Rain Gauge App，让农场主、园林、户外施工等用户像看数字雨量桶一样盯着自己的几个地块；另一方面开放历史天气 API，让农业、施工、物流、保险、基础设施运维等系统，把真实降雨接入自己的决策模型。它不是再做一个天气 App，而是在用 AI 搭一层环境数据基础设施。

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**ContentDetector.AI**则站在信任的缝隙里。它做的是一件听起来简单、实则高度敏感的事：判断一段内容到底更像是 AI 生成，还是人类写作，并给出概率评分。博主、运营、SEO 写手用它来评估自己文章的AI 味；老师和编辑用它来为作业或稿件多一个参考维度；平台在内容风控上多了一块积木。更微妙的是，它一头连着检测，另一头连着 WriteWell 之类的人性化改写服务。一边帮助识别，一边帮助规避，这让它站在了一条很细的钢丝上，也从侧面说明：AI 内容时代，我们到底在和谁对话本身，正在成为一个需要工具参与的议题。

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**SoulGen**看似离生产力最远，却离情绪价值最近。它不试图成为万能绘图模型的前端，而是把所有能力都聚焦在捏人——生成、编辑、动起来的角色与头像。普通用户用它做社交头像、壁纸、虚拟恋人，创作者用它做封面、角色设定、短视频人物，游戏和虚拟主播团队用它快速迭代形象。它的界面、文案、交互从一开始就假定：你要的是一个有灵魂的形象，而不是一张技术展示图。这个看似娱乐向的产品，其实提醒我们：AI 应用的增长，很大一部分来自身份与美学的再生产，而不只是效率的提升。

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Precip 做的是物理世界的数据地基，ContentDetector.AI 管的是文本世界的信任边界，SoulGen 则占据了情绪与身份的图像前台。它们共同说明，AI 生态的增速，不止发生在看得见的办公场景，也在悄悄扩展我们理解世界、判断真伪、构建自我形象的方式。

**六、三条增长曲线框架：功能、情绪与地基**

把这 13 个产品放在一起，最容易滑入的陷阱，是按赛道划分：视频类、音频类、学习类、开发工具、企业服务、基础设施、娱乐，这种分类有助于统计，却不足以解释为什么是它们在涨。

更有解释力的一种看法，是把它们放进一个三条增长曲线的框架里：

**第一条，是功能曲线。**

它回答的是最直白的问题：这东西帮我省下了多少时间、精力、金钱？MovieFlow、TapNow、YouMind 把从想法到成品的时间压缩成几分钟到几小时；ListenHub、Typeless、Trancy、Baidu Comate、LiveX AI 则直接作用在我每天要花多少时间写、读、码、回客户这些刚性任务上。功能曲线上，增速越快，通常意味着它解决了一个别人一直在凑合的痛点——不是没有工具，而是原来的组合太碎、太累。

**第二条，是情绪曲线。**

人不会为了效率而活，人会为了感觉而付费。SoulGen 帮你塑造形象，HandtextAI 帮你保留手写的仪式感，ListenHub 让你在健身、通勤时也能感觉自己在成长，Trancy 则把看不懂的挫败变成听得懂的小成就。甚至 MuleRun 的 Agent 广场，也在用一个我有一群 AI 小帮手的心理意象，安抚人们对复杂工具的焦虑。很多产品的真正护城河，不在于它多聪明，而在于它能持续制造一种我被理解、我有效率、我在变好的情绪体验。

**第三条，是地基曲线。**

这条曲线通常是看不到 UI 的：Precip 在做降雨数据，ContentDetector.AI 在做文本检测，TapNow 和 MuleRun 在做多模型与多 Agent 的编排层，Baidu Comate 在做代码与知识库的统一上下文，LiveX AI 在做企业全渠道的统一AI 大脑。它们不一定最酷，但一旦铺开，后面很多应用都可以站在这块地基上加速。地基类产品的增速，往往有一个滞后期：一开始像是在自娱自乐，直到某个时刻，大量下游场景开始接入，它才会突然被整个生态推着往上走。

当我们把目光从某一个产品移向这三条曲线如何叠加，就会发现：真正跑得快的应用，往往同时在两条甚至三条曲线上得分。

MovieFlow 不只是提高视频制作效率，它也在给普通创作者一份我也能拍出电影感的情绪价值；TapNow 不只是做画面，更在帮品牌压缩从灵感到提案的试错成本；MuleRun 的增长既来自 Agent 功能本身，也来自它作为创作者市场的地基效应；Precip 看似只在服务少数行业，但一旦被嵌入农业、施工、保险等多个系统，它就变成这些决策模型的隐形地板。

这个三条增长曲线框架，不只是用来解读本月榜单，也可以成为产品团队和投资人审视 AI 项目的一个小工具：

-   它在功能上，真正消掉了哪一个别人一直忍着用的摩擦？
    
-   它在情绪上，让用户获得了哪一种可持续的好感觉？
    
-   它在地基上，是否构建了某种可以被反复复用的基础能力？
    

当一个项目只能回答其中一问，它可能是一时好玩；当它能同时回答两问，增长就有了惯性；当它三问都能给出清晰答案，它通常不需要自己叫嚣我是 AI，也会被长期需求推着往前走。

**七、一个时代的分水岭：从炫技到日常**

在当下的AI新闻中常看到"震撼""突破""超越人类"这些关键词，今天,这13款产品没有一个在强调自己有多震撼,它们都在用最平实的语言说：我能帮你把这件事做完。

这种转变标志着AI应用进入了一个新的成熟阶段。**技术本身不再是卖点，真正的卖点是：你理解用户的工作流吗?你能把AI能力无缝嵌入这个流程吗?你能让用户感受到明确的价值吗?**

当MovieFlow说"你的想法、一次点击、零成本"时,它不是在炫耀技术,而是在承诺一种体验。当MuleRun把自己定位成"AI劳动力市场"而不是"Agent平台"时,它是在用用户听得懂的语言重新定义产品。当Typeless喊出"打字时代的终结"时,它传达的不是技术革命,而是一种更自然的工作方式。

这些产品告诉我们：下一代AI应用的竞争,不在模型参数的竞赛场上,而在每一个具体场景、每一个真实需求、每一次日常使用里。真正能留下来的产品,一定是那些让用户忘记"我在用AI",而只记得"我把事情做完了"的产品。

这或许才是这份增速榜单最值得我们关注的信号：当AI不再是主角,而是变成完成任务的透明介质时,它才真正走进了日常生活。

* * *

01.关于我们

**非凡产研 - 全球AI市场洞察权威机构**

我们的影响力与认可：

非凡产研的数据与洞察已获得国内外顶尖投资机构、学术单位及媒体的广泛信赖与引用，成为其进行市场分析、投资决策与趋势研判的重要基准。我们的合作伙伴与引用方包括（但不限于）：

-   券商投行： 国金证券、中信建投、华源证券、海通证券等
    
-   权威媒体： 中国证券报、钛媒体、界面新闻等
    

我们坚信，唯有经得起行业核心参与者验证的数据，才真正具备长期价值。

我们相信开源和开放的力量，非凡产研特此做出如下三大承诺：

-   AI百强榜永久开源且免费开放，完整方法论及原始数据支持全量复现。
    
-   AI百强榜数据来源严格限定于独立第三方监测平台，不接受企业自主申报数据作为评估依据。
    
-   AI百强榜排名体系保持绝对中立，不接受任何干预排名结果的商业合作或付费行为。
    

如何使用AI百强榜？

-   如果您是投资者/分析师： 本榜单为您提供了一份经得起逆向工程验证的、纯净的数据基准，是您构建投资模型、发现水下项目、进行交叉验证的可靠基石。
    
-   如果您是AI创业者/产品经理： 您不仅可以精准定位竞争对手，更可深度复现我们的方法论，用于分析自身产品的市场表现与优化迭代。
    
-   如果您是研究者/学生： 完全开源的特性使本报告成为您进行学术研究、市场分析的绝佳免费素材库。我们鼓励基于此数据的创新研究。
    

AI百强榜所展示之图表和榜单背后的完整数据，请访问100aiapps.cn获取，所有可见数据均可复制，并开放免费用于个人学习、研究等非商业用途，如涉及商业场景使用需提前向非凡产研咨询授权。我们欢迎上榜团队在合规使用的前提下，将排名应用于商业计划书、招聘宣传等场景，为您的实力提供权威佐证。

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AI百强榜不仅仅是一个榜单，更是一个致力于推动AI市场数据透明的开源社区。我们邀请开发者、数据科学家和行业分析师：

1.复现与验证： 访问我们的AGI智库，获取完整数据与方法论，验证我们的结果并提出改进意见。

2.共同建设： 参与贡献代码，帮助我们扩展数据维度（如API调用量估算、智能体监测模型等）。

3.交流洞察： 加入我们的AGI智库讨论群，与同行分享基于非凡数据得出的独到见解。

一个人的洞察力有限，一群人的智慧无穷。让我们一起定义AI市场的衡量标准。

  

02.研究声明

2.1 数据说明

本报告、文章、榜单或图表中涉及的AI产品收入数据，基于对AI产品官网至支付网关（如Stripe）跳转流量的实时追踪，结合时间序列分析，深入剖析历史访问量、月度活跃用户波动及价格策略变化，以此构建动态收入评估模型。模型核心参数通过付费转化漏斗监测、企业披露数据逆向校准及行业基准转化率对比的三重验证体系确定，并及时与企业财报、融资公告及权威媒体披露信息对比修正。经抽样验证，预测值与实际数据平均绝对误差率稳定在±10%以内，准确性达行业研究级标准。

本报告、文章、榜单或图表中涉及的AI产品流量数据，基于多源数据整合及非凡产研智能算法处理，监测范围严格限定于用户通过官方应用及网站的直接访问行为。具体而言，本数据仅涵盖用户通过网站及原生应用直接访问AI产品的行为，不包含以下接入方式产生的流量数据：浏览器插件/扩展程序、桌面客户端软件、微信/支付宝小程序生态、Discord等第三方平台内嵌服务、开源模型本地化部署、API接口调用及其他非直接访问场景，本数据聚焦于AI产品的核心端侧访问行为监测，旨在客观反映主流用户终端的直接使用情况。

鉴于数据收集与处理的复杂性与动态性，以及市场环境的不断变化，所展示的数据可能包含一定程度的误差与遗漏。因此，本数据应视为研究与分析的参考依据，旨在为用户提供深入理解AI产品市场的一扇窗口，而非直接用于制定具体投资策略或提供咨询建议的确定性依据。

数据覆盖拓展说明：

我们正积极研发并测试以下新兴领域的监测模型，预计将在未来季度报告中逐步纳入：

-   AI智能体（Agents）生态
    
-   AI硬件设备销售与活跃度
    
-   大模型API调用规模估算
    

敬请期待。

2.2 概念定义

• 地域维度

海外AI产品：指的是由非华人创业者或团队创立，并主要面向全球市场（包括但不限于其本国市场）推出的产品。

国内AI产品：指的是由中国籍创业者或团队创立，主要面向中国本土市场推出的产品。

出海AI产品：指的是由华人创业者或团队创立，但将主要市场目标定位于海外市场（非中国本土市场）的产品。

• 功能维度

AI原生应用：指的是那些从产品设计之初就深度融入人工智能技术与算法，其核心价值、业务流程或用户体验完全依赖于AI技术构建的应用。这些应用不仅利用AI来优化或增强现有功能，而是将AI作为其核心组成部分，没有AI技术，这些应用将不复存在或失去其核心价值。

AI功能应用：指的是在原有业务逻辑和应用框架的基础上，通过集成或嵌入AI技术来增强现有功能或提供全新功能的应用。这些应用原本可能已具备成熟的业务模式和市场定位，但通过引入AI技术，能够显著提升效率、改善用户体验或创造新的价值点。

AI生态应用：指的是为AI技术研发者、应用开发者、服务提供商以及最终用户等构成的AI生态系统提供支撑、连接或促进交流的平台类应用。这些应用不仅限于技术层面，还涉及到市场、社区、资源共享等多个维度，旨在促进AI技术的普及、创新与合作。

2.3 指标说明

• WEB数据指标

访问量（Visits）：指的是在特定时间段（如一个月）网站所有访问次数的总和，用于衡量网站流量的规模。页面浏览在连续活跃期内计入同一会话，而用户间隔30分钟以上重新活跃或新日开始时则视为新访问，从而全面而精准地衡量网站流量与访问者活跃度。

独立访客（Unique Visitors）：指的是在特定时间段（如一个月）内访问目标网站的独立IP数。如果某人在一个月内的多天访问某个网站，他们只会被计为一名独立访客。

订阅收入（ARR）：是指在一定时期内（例如一年），网站通过向用户提供的订阅服务所获得的全部收入总和，且这个收入不包括广告收入、交易佣金以及专业服务等具有一次性特点的收入部分。

• APP数据指标

下载量（Downloads）：指的是在特定时间段（如一个月）内App被用户下载的次数。通常以单个App在应用商店（如App Store、Google Play等）上的下载次数为单位。下载量是衡量App受欢迎程度和用户吸引力的重要指标之一，也可以反映App推广和营销活动的效果。

活跃用户（Active Users）：指的是在特定时间段（如一个月）内进行过一次活动的独立用户数量。活跃用户是衡量特定时间段内用户参与度和活跃程度的指标，通常用于评估App的用户规模和用户活跃度。

内购收入（IAP）：是指在App中，用户为了获取虚拟商品、额外服务、高级功能等而进行的购买行为所产生的收入，这里排除了广告收入、用户直接支付（如打赏等）以及第三方安卓应用商店的收入。

2.4 免费声明

本报告由非凡产研发布，本报告版权归非凡产研所有。任何中文转载或引用，需注明报告来源，国外机构如需转载引用，请提前联系授权。如需引用数据，请标注：【数据来源：非凡产研】，如直接引用图表，请标注：【数据来源：非凡产研，图表制作：非凡产研】。

本报告为非凡产研作为第三方机构的独立原创分析，报告内容不代表任何企业的立场，且均不构成对任何人的投资建议。因此投资者务必注意，因据此做出的任何投资决策与非凡产研及其员工或者关联机构无关。

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