课程概览
AI 没有消灭洞察焦虑，只是把"信息不够"变成了"信息太多"——文档越来越完整，却更难看见真实动因；
报告生成更快，决策依据反而更难验证。
李玮以 Aquria.AI 的 AI 原生洞察实践为案例，提出洞察工作的三个动作：扩大（听见更多人）、收窄（形成可信判断）、沉淀（让洞察持续复利）。
并以东南亚扫拖机器人本地化调研为例，展示 48 小时完成 1200 份深度对话、收窄出反直觉洞察的完整链路。
内容要点
课程大纲
一、AI 时代的洞察困境
文档长·洞察少、报告快·信心低、信息多·判断难——所有人都在经历同一种稀缺
AI 没有消灭洞察焦虑，只是把"信息不够"变成了"信息太多"
传统调研基建的结构性矛盾：问卷有规模却没有体感，深访有深度却赶不上版本，报告有结论却无法被下一次复用
二、扩大：让 AI 把"听诊器"铺到更多用户面前
AI 的第一价值不是写总结，而是让大规模倾听拥有深度——手机录屏 + AI 动态追问
千人并发深访：真实录屏行为先发生、问题后出现，一周交付进入敏捷迭代
出海调研四层失真：预算×差旅、时差×排期、语言×语境、翻译×失真——难点是理解当地人的选择逻辑
覆盖更多人 ≠ 更接近真相
三、收窄：从海量信息到可信发现
可信洞察四步收窄法：看源头 → 留证据 → 做交叉 → 落决策
区分用户原声、AI 总结、业务数据与外部资料；
任何观点都能回到录屏、原话、样本
高频不等于重要，冲突和异常才可能接近真因
拒绝"大一统摘要"：不同决策需要不同证据配比——趋势判断定量为主，动机理解定性为主
四、沉淀：让洞察持续复利
一份调研报告的交付日，不应该是洞察的到期日
知识原子化：人群·痛点·证据拆解为可追溯、可组合的知识原子，跨项目调度
历史访谈"活"成数字人 Twin：项目启动前先与 Twin 对话，成果持续数字化交付
五、案例：东南亚扫拖机器人本地化
48 小时完成 1200 份深度对话——并发采集 + 动态追问，广度与深度第一次同时发生
反直觉洞察：宠物毛发不是最大痛点，防卡死能力才是购买决定性因素
315 段真实用户对话直接支撑，保留冲突样本，洞察可追溯而非 AI 幻觉
调研结束后洞察成为资产：认知资产库 + 可对话 Twin 支持新品验证