主观世界模型
FOUNDATION / 01同一个客观变量，会进入不同人的主观世界。
客观世界
发生了什么
价格、功能、包装、传播内容和使用情境等可被观察与测量的外部变量。
主观世界
它对我意味着什么
个人经历、身份认同、动机、恐惧、偏好和价值层级共同形成的内部解释。
E表达01
S经历02
C认知03
B行为04
MOMOARK / AI SANDBOX 05产品方法预览
在投入真实世界之前
让 10,000 个主观世界，先替你经历一次选择。
将核心测试变量置于可控场景中，调用平台受众画像数据，启动 N=10,000 的 AI Agent 集群进行情感与决策路径模拟。它不止于搭建人设或组织虚拟焦点小组，而是以经授权、脱敏和治理的大规模真人数据资产为基础，构建可用于反事实推演的主观世界模型。
集群待命
MOMOARK / 05PROFILEMATCHED
EMOTIONACTIVE
PATHSIMULATING
AI Agent 集群N = 10,000
N=10,000 为产品流程配置，不代表外部研究结论
01 / MODEL FOUNDATION
真正的壁垒，不是生成一组人设。
人设卡片、访谈对话和焦点小组只是研究界面。决定推演价值的，是底层能否保留真人在表达、经历、认知与行为之间的差异，并在情境改变时给出连贯反应。
深入了解主观世界模型从四层真人数据、说做差异到研究 Agent，查看完整技术框架。
02 / SIMULATION PIPELINE
从一个变量，到一场群体推演。
五个阶段把业务问题转化为可比较、可追踪、可复核的推演过程。
- 01
注入核心测试变量
定义基线、变化项、约束和需要比较的情境。
- 02
拉取平台受众画像数据
按研究范围匹配可用画像维度与数据授权边界。
- 03
启动 AI Agent 集群
以 N=10,000 的 Agent 集群运行同一组情境条件。
- 04
情感模拟
观察触发因素、情绪迁移、分歧和表达—行为间距。
- 05
AI 沙盘推演
比较反事实路径，形成信号、分歧、风险与复核问题。
03 / SCENARIO LAB
改变一个变量，看见路径如何重排。
以下为产品交互示意，用于说明不同测试变量如何进入同一推演框架；不代表真实项目结果或准确率。
核心测试变量
ACTIVE VARIABLE / PRICE
当价格结构变化，价值感与犹豫从哪里开始分化？
POPULATION PATHN=10,000
变量已注入
画像已匹配
集群运行中
分歧已标记
本轮观察信号
- 01
价格本身不是唯一触发点，权益解释会改变价值感路径。
- 02
同一变化可能在不同画像中形成相反的情绪方向。
- 03
需要真人研究复核支付意愿与真实约束。
04 / RESEARCH OUTPUT
报告不是终点，而是决策的可审阅底稿。
输出聚焦于为什么、哪里分歧、换一个条件会怎样，以及哪些结论必须回到真人与业务现场验证。
群体信号图
按画像与情境整理响应方向，而非只给一个平均答案。
共识与分歧
标记一致、冲突与少数但重要的判断路径。
反事实路径
对照变量变化前后，追踪情绪、判断与行动倾向如何迁移。
真人复核清单
把不确定性、高风险结论和真实约束转成下一轮研究问题。
05 / QUESTIONS
开始推演前，先回答这些问题。
- 01AI 沙盘推演与普通 AI 人设有什么区别？
- 人设只是呈现形式。AI 沙盘推演的核心是由经授权、脱敏和治理的大规模真人数据资产支撑的主观世界模型，用于保持个体差异、情境反应和决策路径之间的关联。
- 02N=10,000 表示什么？
- 它表示产品流程中一次推演可启动的 AI Agent 集群规模，用于观察不同受众画像在同一变量下的群体信号与分歧；它不是对预测准确率或真实市场结果的承诺。
- 03推演可以替代真人调研吗？
- 不能简单替代。推演适合快速生成假设、比较方案和发现分歧；高风险决策、关键结论和外部发布仍应结合真人研究、业务数据与专家复核。
06 / GOVERNANCE BOUNDARY
模拟用来扩大思考，不用来伪装确定性。
页面展示的是 MomoArk AI 沙盘推演的产品方法与交互逻辑。具体数据来源、授权范围、脱敏方式、样本口径、模型配置和交付结论需按实际项目确认。推演输出不应被单独视为市场预测、审计意见或对真实个人的判断。
带着一个变量，开始讨论 →适配与实施边界
- 主要业务问题
- 产品、定价或传播方向在真实投入前缺少可快速比较的群体反馈与反事实路径。
- 典型输入
- 核心测试变量、受众范围、可用画像维度、数据授权与情境约束。
- 人工边界
- 系统生成假设、信号和分歧；高风险结论由真人研究、业务数据与专家复核。
- 需进一步确认
- 数据来源与授权、脱敏治理、样本口径、变量定义和验证方案。