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随着品牌行动主义(brand activism)的兴起，越来越多的知名品牌主动或被动地在有争议的社会或政治事件中表明立场，一旦该立场与部分消费者固有的价值观或道德立场产生冲突，就可能引发品牌危害或品牌危机事件[1]。品牌危机事件爆发后，消费者会基于当下所获取的信息对一些未获取的信息进行推断，进而开展某种消极或积极的反应[2]。因此，品牌危机事件不仅会对品牌本身带来影响，亦会波及品牌群内的其他关联品牌[3-4]。

根据品牌危机事件产生的原因可以将品牌危机事件分为功能型和道德型[5]。以往有关品牌危机事件的研究，多集中于产品自身的缺陷或安全隐患及其影响[6]，即更关注功能层面的品牌危机事件[7]。但是，近几年随着国际形势不断变化，很多跨国企业需要同时兼顾西方消费者和中国消费者，因此不得不在有争议的社会和政治事件中表明自己的立场或做出选择。在这种情况下，一些西方品牌会针对中国发表一些不恰当的言论或开展某些不合适的举措来迎合西方消费者。例如，2021年3月25日，瑞典品牌H&M基于西方媒体和社会组织对新疆人权情况的不实报道，对外发表声明宣称，H&M决定停止与新疆地区所有服装制造工厂合作，并停止从新疆采购棉花(下文简称“新疆棉花事件”)。这一事件，不仅引发中国消费者的广泛关注及对H&M公司的强烈不满，同时也波及许多国内外品牌。

相比功能型品牌危机事件，此类基于“表明立场”所引发的道德型品牌危机事件溢出效应更大[8]，而且其溢出效应对品牌群内其他品牌可能存在正向和负向的双重影响。不仅如此，此类品牌伤害更多体现在心理和价值层面，更容易引起消费者情感层面的不适或抵触[9]。可以预料，在未来相当长的时间内，伴随中美在地缘和制度层面博弈的加剧，此类道德型品牌危机事件数量会呈上升趋势。无论中国本土品牌还是西方品牌都需要做好应对这类品牌危机事件的准备。

基于此，本文聚焦以下三个问题：(1)立场类道德型品牌危机事件如何影响消费者对涉事品牌的反应(抵制态度、负面口碑传播、购买意愿)；(2)其如何影响消费者对品牌群内其他品牌的反应；(3)受到负面波及的品牌又如何弱化这种溢出效应。

本文首先通过问卷调查获取数据，构建立场类道德型品牌危机事件对消费者反应的影响机制模型，提出消费者对品牌危机事件的关注程度以及其民族中心主义倾向会直接影响消费者的系列反应，且负面情绪在这种影响中发挥作用。具体而言，负面情绪中的进攻型情绪能够影响到消费者对涉事品牌以及对其他关联品牌的反应(溢出效应)，但规避型情绪的变化不会影响这种反应。然后，本文通过准实验方法，探讨其他关联品牌可以通过何种策略来缓解消费者的负面反应。

本文的主要贡献在于厘清了立场类道德型品牌危机事件的独特性，具体而言：(1)以往品牌危机事件只涉及消费者对事件的关注程度会影响其反应，但是立场类道德型品牌危机事件中，消费者的民族中心主义倾向也会影响到他们的反应；(2)以往研究指出，进攻型情绪和规避型情绪都会导致消费者负面反应[9]，但是本文结果表明由立场类道德型品牌危机事件引起的负面情绪中，进攻型情绪对消费者反应的影响更显著；(3)虽然以往研究认为可辩型品牌危机事件对消费者的影响相对较弱[10]，但本文结果表明，立场类道德型品牌危机事件虽然也属于可辩型品牌危机事件，但是“沉默策略”的应对效果会优于“辩解策略”。总之，本文结论一方面验证了“敌意”和“民族中心主义”如何通过激发负面情绪影响消费者对事件品牌的抵制，另一方面探讨了政治立场背景下，消费者对事件品牌的抵制如何波及其他相关品牌，以及对这些相关品牌的影响程度，从而扩展和深化了危机或事件品牌溢出效应的研究。

二、文献回顾及研究假设

(一)品牌危机事件关注与消费者反应

品牌行动主义植根于企业社会责任和善因营销领域，是指在有争议的社会或政治事件中公开表明品牌立场的行为，是品牌亲社会行为的具体表现。但与企业社会责任和善因营销相比，品牌行动主义更容易诱发消费者负面的反应，尤其是在品牌立场和消费者价值观或道德评价出现严重冲突的情形下[1, 11]。社会直觉主义理论(social intuitionist theory)认为，个体通常是快速、自动、直觉地启动对事物的道德评价[12]。品牌在某些道德基础维度上清晰表明自己的价值主张之后，消费者会立即启动自己的道德评价，从而产生相应的原始情感和道德情感[13]。当品牌的立场与消费者本来所持有的道德立场产生分歧时，品牌立场对其而言就变成了负面的刺激和负面的信息，进而引发负面的情绪[1,14]。当消费者增强对品牌这种负面行为消息的关注时，其负面情绪也会随之强化。

根据情绪应对理论 [15]，人们在产生负面情绪后，通常可以采用两种方式来化解，一种是寻找解决当下问题的途径，即问题导向型应对；另一种是将负面情绪引导到其他方面，即情绪导向型应对[16]。针对不同的情绪，人们会采用差异化的应对方式[9]。面对进攻型情绪(例如愤怒、厌恶)，人们会更加以问题为导向，会积极解决导致负面情绪产生的原因[17]；而面对规避型情绪(例如悲伤、焦虑)，人们往往选择转移注意力或者规避思考当下的问题[18]。根据挫折-攻击理论，当消费者的挫折来源于品牌时，消费者会采取针对事件发起人，即品牌方的抵制行为[19-20]，这种行为属于问题导向型的负面情绪应对，更有助于化解进攻型情绪[9]。因为进攻型情绪指向的是导致价值冲突的品牌方，在立场类道德型危机事件中，人们的愤怒和厌恶都来自品牌的立场主张或行为。学者们亦发现，品牌危机事件会引起消费者的愤怒和厌恶情绪，进而产生对品牌寻求报复的行为，例如：传递负面口碑[21]、开展抵制行为或降低购买意愿[22]。

现有研究对于由品牌危机事件所引起的进攻型情绪对消费者行为影响的研究较多，但是对于规避型情绪的研究较少 [23]。尽管如此，仍有少数学者注意到了两类情绪对消费者抵制行为的差异[24]，发现相比愤怒，悲伤和焦虑对于抵制行为的影响效果较小[25]。本文认为，人们的负面反应对于规避型负面情绪的化解并不一定有效，因为这类负面情绪的指向往往是自身或他人的不幸遭遇[26]，而在道德型品牌危机事件中，消费者对品牌的抵制并没有办法解决当下自身或相关产业、群体的悲惨遭遇，因此难以化解这些情绪。

本文从三个视角来评估消费者的抵制行为：消费者抵制态度、消费者负面口碑传播和消费者购买意愿，即不同层面的消费者反应。基于上述分析，本文提出以下假设：

假设H1：消费者对立场类道德型品牌危机事件的关注程度会影响其对涉事品牌的负面反应。

假设H1a：消费者对立场类道德型品牌危机事件的关注程度会提高消费者对涉事品牌的抵制态度。

假设H1b：消费者对立场类道德型品牌危机事件的关注程度会提高消费者对涉事品牌的负面口碑传播。

假设H1c：消费者对立场类道德型品牌危机事件的关注程度会降低消费者对涉事品牌的购买意愿。

假设H2：消费者对立场类道德型品牌危机事件的关注程度会同时引起或增强消费者的进攻型情绪和规避型情绪，同时，进攻型情绪能够在事件关注程度对消费者负面反应的影响中起到中介传导作用。

(二)民族中心主义与消费者反应

消费者民族中心主义是指消费者对国外品牌购买合理性和合适性的基本认知[27-28]。出于对本民族的高度认同，民族中心主义强的消费者认为本国品牌的产品质量优于国外品牌，在购买决策中会优先考虑本国品牌，亦会将购买本国品牌视为爱国行为；同时也会认为购买国外品牌是错误的和不爱国的，将伤害民族经济，导致失业。民族中心主义弱的消费者主要依据产品本身特征加以评价，而产品的原产国属性并不会作为其主要的判断标准。基于民族自豪感而产生的本土品牌质量优于国外品牌的认知偏差，决定了购买本土品牌的合理性和购买国外品牌的不合理性，这是消费者在本土文化熏陶中逐渐形成的自信，在发达国家的消费文化中表现突出[27, 29]。而基于民族危机感而产生的本土品牌质量优于国外品牌的认知偏差，决定了购买本土品牌的合适性和购买国外品牌的不合适性，在新兴国家的消费文化中表现显著[30]。立场类道德型品牌危机事件，会让拥有较高民族中心主义的消费者感到购买国外品牌的不合适性，认为本国产品完全有实力替代国外品牌，因此会对包括涉事品牌及其品牌群内的其他国外品牌产生较高的负面反应。而民族中心主义较弱的消费者，这种不合适感会相对较弱，因此不会产生较高的抵制行为倾向。

立场类道德型品牌危机事件中，涉事的国外品牌虽然在中国开展经营，却为迎合西方市场而站在了打压中国产品的立场上，这会进一步引起中国消费者对该品牌的道德评价，进而唤起集体荣誉感和厌恶等道德情感[13，31]。可以说，民族中心主义较高的消费者，一方面会对涉事品牌的行为表示愤怒和厌恶，即会产生较高的进攻型负面情绪；同时也会为民族品牌受到影响而感到难过和焦虑，即产生较高的规避型负面情绪。其中，进攻型情绪能够进一步影响其对涉事品牌的负面反应。由此，本文提出以下假设。

假设H3：消费者民族中心主义会影响其对涉事品牌的负面反应。

假设H3a：消费者民族中心主义会提高消费者对涉事品牌的抵制态度。

假设H3b：消费者民族中心主义会提高消费者对涉事品牌的负面口碑传播。

假设H3c：消费者民族中心主义会降低消费者对涉事品牌的购买意愿。

假设H4：消费者民族中心主义同时会引起消费者的进攻型情绪和规避型情绪，同时进攻型情绪能够在事件关注程度对消费者负面反应的影响中起到中介传导作用。

(三)品牌危机事件的溢出效应

溢出效应是指事件中提及的信息认知对事件中没有提及的信息认知的影响程度[32-33]。比如，在食品广告宣传中，绿色环保的信息披露可能会让消费者认为该产品营养健康，从而产生正向的溢出效应；也有可能会促使消费者产生口感差的推断，从而产生负向的溢出效应。品牌负面信息的负向溢出效应要显著大于正面信息的正向溢出效应。一旦品牌出现负面信息，对该品牌关注的消费者就会对负面信息进行更为详细而精准的诊断，愿意投入更多的认知资源来识别信息的相关性和有用性，从而产生一般性的推断用于后续的消费决策[2，32]。

品牌负面信息的负向溢出效应既可能发生在产品属性或品牌组合之间[32, 34]，也可能发生在竞争品牌之间[35]。当出现负面信息的品牌与其竞争对手存在较高的相似性时，负面信息可能会对竞争品牌产生负向的溢出效应，表现为传染效应显著；而相似性较低时，则可能产生正向的溢出效应，表现为对比效应显著[3,36-37]。同时，从情绪应对理论的视角，人们在应对负面情绪时会产生负面情绪的转移[38]，即对某一个体的负面情绪会转向与其有紧密关系的其他个体，通过对其他个体的负面反应来缓解自身当下的负面情绪。

在新疆棉花事件等立场类道德型品牌危机事件中，涉事品牌的立场引起了消费者的关注，导致其具有较强的负面情绪并引起一系列针对涉事品牌的负面反应。虽然品牌群内的其他国外品牌并没有表明类似的立场，但从消费者民族中心主义的角度出发，国外品牌都是非本民族的品牌，在原产地或品牌属地方面具有较强的相似性，与本国品牌存在显著差异，不属于同一族群。因此，中国消费者在此类品牌危机事件中所产生的道德评价以及基于此产生的原始情感和道德情感，会类推到同行业的其他国外品牌。消费者也会对其他国外品牌产生连锁的负面反应，以此来化解当下的负面情绪。换言之，消费者由于对品牌危机事件的关注和其自身的民族中心主义所产生的负面情绪，会波及涉事品牌同行业的其他国外品牌，从而产生负向的溢出效应；同时，在负面情绪的推动下，消费者也会更加支持表现出明显对立性的本国品牌，提高对本国品牌的购买意愿。换言之，立场类道德型品牌危机事件会对本国品牌产生正向的溢出效应。不仅如此，根据分类理论，同一类别里的成员有典型与非典型之分[39-40]。在新疆棉花事件中对于与“西方品牌”这一类别联系密切的典型成员如耐克，因其与H&M联系更密切，消费者对其的负面反应也会大于其他非典型成员，换言之，H&M事件会对耐克产生比非典型成员如无印良品更大的负面影响。基于此，本文提出以下假设：

假设H5：由消费者对立场类道德型品牌危机事件关注程度和民族中心主义所引起的负面情绪会影响到消费者对其他关联品牌的反应，从而产生溢出效应。

假设H5a：引起的负面情绪会提高消费者对其他国外关联品牌的抵制态度。

假设H5b：引起的负面情绪会提高消费者对其他国外关联品牌的负面口碑传播。

假设H5c：引起的负面情绪会降低消费者对其他国外关联品牌的购买意愿。

假设H5d：引起的负面情绪会增强消费者对国内关联品牌的购买意愿。

假设H6：品牌危害事件对与涉事品牌关联更近或更密切的品牌的负面溢出效应更大。

图1 立场类道德型品牌危机事件对消费者反应的影响机制模型

基于上述分析，本文构建立场类道德型品牌危机事件对消费者反应的影响机制模型(见图1)，并通过后文中的研究1来验证模型所包含的6个假设。该模型反映了消费者对事件的关注程度和其自身的民族中心主义如何通过影响负面情绪进而影响消费者的反应；模型凸显了负面情绪的中介作用，即消费者可以通过对涉事品牌和其他国外关联品牌的系列负面反应(抵制态度、负面口碑传播、降低购买意愿)以及对国内关联品牌的积极反应(增强购买意愿)来化解进攻型负面情绪；强调了品牌关联度对溢出效应的调节作用。

(四)立场类道德型品牌危机事件的应对策略

按照混沌理论揭示的规律，在危机事件初始阶段采取反应对策可能会控制事态和产生有效影响，一旦超过某个升级点，任何决策者都将束手无策。因此，品牌危机事件中及早采取抢雷策略[5]、促发新起点效应[41]或形象修补策略[42]对品牌而言具有十分积极的意义。

品牌危机事件产生负向溢出效应之后，可能会引发竞争对手采取积极或消极的反应对策以避免其成为替罪羊[6,43]。积极的反应对策包括澄清、解释、支持或反对等，消极的反应对策包括沉默、无视等，不同的反应对策产生的消费者反应是不同的[33,44]。当被波及的竞争品牌采取积极的反应对策时，会激发消费者对反应对策的归因推断，归因的结果会直接影响消费者的情绪反应。消费者一般会从三个方面对反应对策进行归因：责任主体、稳定性和可控性[45]。如果被波及的竞争品牌对危害事件采取了辩解或公开支持的策略，为涉事品牌的危害行为或自己的跟随行为开脱，企图寻找事件背后的合理性，以期得到消费者的理解或谅解，那么这种反应对策就很容易让消费者将责任主体归因于竞争品牌，认为竞争品牌和涉事品牌立场一致，是站在消费者的对立面，不愿承认自己的错误，不愿停止危害行为，也不愿采取行动修复危害行为产生的负面影响；同时，消费者也会将这种危机行为归因为稳定性和可控性很高的事件，以后有可能还会再次发生类似的事情，而且完全在品牌方的可控范围之内[46-47]。将品牌方归因为危机事件的责任主体，且事件的稳定性和可控性高，必然会引发消费者对品牌的抵制倾向。

如果被波及的竞争品牌对危机事件采取了沉默策略，没有公开对危机事件进行表态，那消费者就无法从中寻找归因的明确线索，导致责任主体不清晰，危机事件的稳定性和可控性也不详，因而不容易引发消费者对品牌的抵制倾向。如果被波及的竞争品牌对危机事件采取了明确反对的策略，跟消费者站在一边，一起谴责危机事件中的涉事品牌，消费者自然会将责任主体归因为涉事品牌，而豁免竞争品牌。由此，本文提出以下假设，并通过后文中的研究2来验证。

假设H7：立场类道德型品牌危机事件产生负向溢出效应之后，竞争品牌(a)如果采取辩解或公开支持的应对策略，消费者对竞争品牌的负面反应就会最激烈；(b)如果采取沉默的应对策略，就会弱化消费者对竞争品牌的负面反应；(c)如果采取明确反对的应对策略，消费者的负面反应会最低。

三、研究1：溢出效应下的消费者反应研究

研究1聚焦于两个问题：第一，立场类道德型品牌危机事件后消费者对涉事品牌的负面反应受到哪些因素的影响(假设H1—假设H4)；第二，此类品牌危机事件中存在何种溢出效应(假设H5和假设H6)。为此，研究1以H&M新疆棉花事件为材料背景，问卷中不仅提及了H&M品牌，还提及了其他三个品牌：耐克、无印良品和李宁。选择这三个品牌主要是出于以下两点考量：首先，三个品牌都属于运动休闲品牌，尤其在服装品类方面较为接近；第二，李宁代表了品牌危机事件中的国产品牌，而耐克和无印良品在新疆棉花事件中的立场不同，耐克作为西方品牌的典型代表，在此次新疆棉花事件中支持H&M的决定；无印良品虽然也是外国品牌，但它不具有“西方品牌”的典型性，换言之，它如果被归到西方品牌类别，则属于该类别的非典型成员，本文预期它因H&M事件受到的冲击相对要小。

研究1采用问卷调查的方式，问卷包含四个部分：第一，消费者与H&M、耐克、无印良品和李宁(后文简称“四个品牌”)的关系：包括消费者对四个品牌的熟悉程度、了解程度、喜爱程度和购买经历；第二，消费者与新疆棉花事件：包括消费者对该事件的关注程度、了解程度、消费者由新疆棉花事件所引发的负面情绪和民族中心主义倾向；第三：消费者对四个品牌的反应：其中包括当下的抵制态度、负面口碑传播和未来的购买意愿；第四，个人信息，其中包括参与者的性别、年龄、收入、学历、所在地以及是否有海外居住经历。

研究于2021年3月30日(事件发生5日内)通过见数(Creator of Data and Model，简称Credamo)平台在全国收集了350份调查问卷，其中男性为200人(占57%)。参与者的平均年龄为28岁，其中33人为00后(9%)，230人为90后(66%)，82人为80后(23%)。学生样本占总样本人数的15%。整体样本的平均个人月收入为8 446元。

本文涉及的所有量表均为7点量表。负面情绪量表改编自卡梅伦和佩恩(Cameron & Payne，2011)[48]的负面情绪测量量表，其中包括5个题项，分别测量参与者由于新疆棉花事件所引起的焦虑情绪、愤怒情绪、反感情绪、难过情绪和担心情绪，其中进攻型情绪包含愤怒和反感(Cronbach’s

消费者对四个品牌的反应相关的变量：抵制态度包含2个题项——赞成抵制该品牌、未来该品牌应该退出中国市场(Cronbach’s α=0.77)；负面口碑传播包含1个题项——建议其他人未来不再购买该品牌的产品。购买意愿包含2个题项，未来三个月购买该品牌的可能性很大、未来三个月很可能购买该品牌(Cronbach’s α=0.953)。是否拥有该品牌的产品为二分变量，0代表未曾购买过，1代表曾经购买过。

其他变量：性别为二分变量，0代表女性，1代表男性；海外经历为二分变量，0代表无，1代表有；所在地按照南方和北方划分，0代表南方，1代表北方，南北的划分标准以中国地理南北分界线为标准(秦岭淮河一线)；学历为连续变量，数值越高代表学历或受教育年限越高；收入单位为元，在分析中，为消除量纲的影响，本文对收入做了标准化处理。

(三)消费者对H&M的抵制行为分析

首先，本文检验消费者对新疆棉花事件关注程度和民族中心主义如何影响其对H&M的负面反应。构建回归模型如下：Y=aZ+bX1+cX2+e。其中，Y代表消费者对H&M品牌的负面反应。具体而言，模型(1)的因变量(Y1)代表消费者对H&M品牌的抵制态度、模型(2)中的因变量(Y2)代表负面口碑传播、模型(3)中的因变量(Y3)代表购买意愿。三个模型的自变量相同，均为事件关注程度(X1)和民族中心主义(X2)。Z为控制变量，包括参与者的性别、个人月收入、所在地、海外经历、是否拥有H&M品牌的产品。

回归方程的结果如表1所示。结果显示，相比没有海外经历、没有买过该品牌或南方地区的消费者(下面简称A类消费者)，拥有海外经历、买过该品牌或北方地区的消费者(下面简称B类消费者)对于涉事品牌的抵制态度相对较弱，购买意愿也相对较高。本文对比了南方消费者和北方消费者之间的差异，发现北方消费者购买过H&M的人数比例(41%)高于南方消费者(34%)。因此，本文认为这三点的影响效果都可以从认知视角来解释。人类的思维方式可以分成个体视角和群体视角，个体思维对事物的判断多基于自身的客观实践，而群体思维对事物的判断更多基于归类和共性，以及共同的价值观[49-50]。由此本文判断，A类消费者由于缺少对该品牌的使用经验，因此他们会用群体思维方式来进行判断，基于自身价值观，对于立场类道德型品牌危机事件中的涉事品牌给予相应的抵制；而B类消费者对事件的判断则基于他们以往对品牌的使用经历，因此会产生相对较弱的抵制态度和更高的购买意愿。

在排除了控制变量的影响后，事件关注程度和民族中心主义均会显著影响消费者对涉事品牌的系列负面反应，具体而言：事件关注程度会显著提高消费者对品牌的抵制态度(β=0.287，P<0.01)和负面口碑传播(β=0.276，P<0.01)，同时显著降低消费者对品牌的购买意愿(β=-0.185，P<0.01)；同样，民族中心主义也会显著提高消费者对品牌的抵制态度(β=0.331，P<0.01)和负面口碑传播(β=0.305，P<0.01)，并显著降低消费者对品牌的购买意愿(β=-0.310，P<0.01)。假设H1和假设H3成立。

表1 消费者对H&M负面反应的影响因素回归模型

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著；括号内为标准误。后表同。

接下来，探讨消费者对品牌危机事件关注程度和民族中心主义是如何通过引起负面情绪的变化来影响消费者的负面反应的。首先，通过哈曼(Harman)分析法来检验共同方差偏差，第一公因子的方差解释百分比为35.2%，小于40%，因此不存在严重的共同方差偏差。其次，运用拔靴(Boostrap)中介检验方法[51]，将事件关注程度和民族中心主义分别设置为自变量、将进攻型负面情绪和规避型负面情绪设置为中介变量、将对涉事品牌的三种负面反应分别设置为因变量，选择模型4以测量两个平行中介的效果，设置样本量为5 000，置信区间的置信数为95%。数据结果显示，事件关注程度能够带来进攻型负面情绪(coeff=0.617,P<0.01)和规避型负面情绪(coeff=0.444, P<0.01)的双重变化，但只有进攻型负面情绪的中介作用显著。具体而言：事件关注程度—进攻型情绪—抵制态度的中介路径显著(95%

同样，民族中心主义也能带来进攻型负面情绪(coeff=0.299, P<0.01)和规避型负面情绪(coeff=0.280, P<0.01)的双重变化，但只有进攻型情绪的中介作用显著：民族中心主义—进攻型情绪—抵制态度的中介路径显著(95% CI:

(四)立场类道德型品牌危机事件的溢出效应分析

为验证品牌危机事件对其他关联品牌的溢出效应，本文构建回归方程Y=cZ + d1X1 + d2X2 + d3X3+e。其中，模型(1)中的因变量(Y1)代表消费者对耐克的抵制态度、模型(2)中的因变量(Y2)代表消费者对耐克的负面口碑传播、模型(3)中的因变量(Y3)代表消费者对耐克的购买意愿、模型(4)中的因变量(Y4)代表消费者对无印良品的抵制态度、模型(5)中的因变量(Y5)代表消费者对无印良品的负面口碑传播、模型(6)中的因变量(Y6)代表消费者对无印良品的购买意愿、模型(7)中的因变量(Y7)代表消费者对李宁的购买意愿。模型(1)—模型(7)的自变量相同，均为事件关注程度(X1)和民族中心主义(X2)。Z为控制变量，包括参与者的性别、个人月收入、所在地、海外经历、是否拥有相应品牌的产品。

回归模型结果如表2所示。从表2可知，在控制变量的影响被控制后，消费者对H&M品牌危机事件的关注程度会显著提高其对耐克的抵制态度(β=0.129，P<0.05)和负面口碑传播(β=0.138，P<0.05)，同时会显著降低消费者对耐克的购买意愿(β=-0.097，P<0.1)；但事件关注程度对无印良品的抵制态度(β=0.018，P>0.1)、负面口碑传播(β=0.054，P>0.1)以及购买意愿(β=-0.015，P>0.1)均无显著影响。这说明，其他品牌与H&M的关联度会调节事件关注程度对消费者反应的影响。消费者的民族中心主义会同时影响消费者对耐克和无印良品的抵制态度(β耐克=0.347，β无印良品=0.350，P<0.01)、负面口碑传播(β耐克=0.379，β无印良品=0.334，P<0.01)及购买意愿(β耐克=-0.381，β无印良品=-0.325，P<0.01)。同时，消费者对事件关注程度和民族中心主义都会显著提升消费者对李宁的购买意愿(β关注=0.271，β民族=0.254，P<0.01)。

表2 消费者对关联品牌反应的影响回归模型

为了进一步分析负面情绪在溢出效应中的作用以及品牌关联度的调节作用，本文通过Boostrap的中介检验方法来验证有调节的中介模型，其中调节变量调节的是中介对因变量的影响。由于事件关注程度对无印良品的消费者的反应影响不显著，因此在这个阶段本文仅将民族中心主义设置为自变量，将进攻型负面情绪和规避型负面情绪设置为中介变量、将消费者对相关品牌的三种负面反应分别设置为因变量，将品牌关联度设为调节变量。因为是要检测调节变量和中介之间的交互作用，所以选择模型14，设置样本量为5 000，置信区间的置信数为95%。结果显示：民族中心主义—进攻型情绪—其他品牌抵制态度的中介路径显著(95% CI: 0.071, 0.179)(不包含0)，规避型情绪的中介作用不显著(95% CI: 0.026)(包含0)，同时进攻型情绪对耐克的消费者抵制态度(effect=0.130)的中介作用大于无印良品的消费者抵制态度(effect=0.087)；民族中心主义—进攻型情绪—其他品牌负面口碑传播的中介路径显著(95% CI: -0.078，0.008)(包含0)，同时进攻型情绪对耐克消费者的负面口碑传播(effect=0.156)的中介作用大于无印良品消费者的负面口碑传播(effect=0.102)；民族中心主义—进攻型情绪—购买意愿的中介路径显著(95% CI: 0.114)的中介作用大于无印良品消费者的购买意愿(effect=-0.075)。民族中心主义—进攻型情绪—李宁购买意愿的中介路径显著(95% CI:0.021,

四、研究2：应对策略及效果研究

研究2旨在探讨品牌如何应对立场类道德型品牌危机事件中的负面溢出效应(假设H7)，采用了2(品牌：涉事品牌 vs. 无辜品牌)×3(响应策略：沉默、辩解、明确立场)的组内实验设计。实验材料背景依然选择H&M的新疆棉花事件，涉事品牌选用耐克，无辜品牌选用无印良品。在响应策略方面，沉默组强调了品牌在事件中采用“沉默应对”策略。辩解组强调了品牌在事件后采用“辩解”策略，即声称是遵守美国和欧洲等国家的法律，迫于欧美消费者的压力，不得不为之。明确立场组则强调了品牌在事件后明确支持西方或中方。

问卷涵盖了四个部分：(1)消费者与H&M/耐克/无印良品的关系：包括消费者对品牌的熟悉程度、了解程度、喜爱程度和购买经历；(2)消费者与新疆棉花事件：包括消费者对该事件的关注程度、了解程度、消费者由新疆棉花事件所引发的负面情绪和民族中心主义倾向；(3)消费者对三个品牌的态度：包括当下的抵制态度、负面口碑传播以及未来的购买意愿；(4)个人信息，包括参与者的性别、年龄、收入、学历、所在地以及是否有海外居住经历。

在问卷的第三个部分，本文进行了实验操控，即在测试消费者对耐克和无印良品的行为反应之前，先对该品牌在此次事件中的应对策略(沉默、辩解和明确立场)进行描述。操控检验在测试被试的负面反应之后，要求被试对品牌的应对策略进行选择，同时还要求回答其认为该品牌是否参与了该事件。为了防止被试对一个品牌的判断影响到另一个品牌，耐克和无印良品的呈现顺序是随机的。

研究于2021年3月30日(事件发生5日内)通过Credamo平台开展实验，邀请了180个被试参与，其中每组60人。在整体样本中，男性为99人(占55%)。参与者的平均年龄为29岁，其中7人为00后(4%)，119人为90后(66%)，50人为80后(28%)。学生样本占总样本人数的11%。整体样本的平均个人月收入为8 669元。

图2 消费者负面反应的估算边际平均值

在研究2中，本文将消费者抵制态度、负面口碑传播和购买意愿作为一个变量——消费者负面反应来进行考察。消费者负面反应包含4个题项：赞成抵制该品牌、未来该品牌应该退出中国市场、以后不会再购买该品牌的产品、建议家人未来不再购买该品牌的产品(Cronbach’s α=0.917)。图2显示了耐克或无印良品采用不同响应策略时，消费者负面反应的估算边际平均值。数据显示，品牌与响应策略存在显著的交互效应(F=21.453, P=0.000)。具体而言，品牌采用辩解策略时，消费者对该品牌的负面反应最强烈。当品牌采用沉默策略时，消费者的负面反应会低于辩解策略。当品牌明确立场时，如果支持西方立场，消费者的负面反应与辩解策略基本一致；如果支持中方，即不参与抵制新疆棉的活动，消费者的负面反应会明显降低，甚至降低到接近中位数(3.5)。

接下来，本文从情绪应对的视角来看待三种辩解策略对负面情绪—负面反应路径上的调节作用。通过Boostrap的中介检验，将民族中心主义设置为自变量、将进攻型负面情绪设置为中介变量、将消费者对耐克和无印良品的负面反应分别设为因变量，将相应品牌选择的应对策略设为调节变量，由于要测量调节变量和中介变量的交互作用对因变量的影响，因此建立模型14，设置样本量为5 000，置信区间的置信数为95%。结果显示：民族中心主义—进攻型情绪—耐克消费者负面反应的中介路径在耐克开展辩解策略(95% CI: 0.019, 0.216)(不包含0)和明确支持西方策略时依然显著(95% CI: 0.021, 0.280)(不包含0)，但是当耐克开展沉默策略时就不再显著(95% CI: -0.028, 0.183)(包含0)；同样，民族中心主义—进攻型情绪—无印良品消费者负面反应的中介路径在无印良品开展辩解策略时依然显著(95% CI: 0.003, 0.174)(不包含0)，但是当无印良品开展沉默策略(95% CI: -0.001, 0.189)(包含0)或明确支持中方策略时(95% CI: -0.016, 0.193)(包含0)就不再显著。这也说明，在立场类道德型品牌危机事件中，品牌可以通过沉默策略或明确支持中方策略来有效化解负面溢出效应。基于上述分析，假设H7成立。

本文旨在探讨品牌表明立场的道德型品牌危机中，消费者对“事件品牌”的反应，以及该事件对同品类中的关联品牌的“溢出效应”。在此基础上，本文还试图探讨受到负面波及的品牌应采用何种策略来缓解负面冲击。本文构建了立场类道德型品牌危机事件中消费者反应的影响机制模型，并通过研究1验证了该模型。研究结果表明，消费者对品牌危机事件的关注以及其民族中心主义会引起消费者对涉事品牌的系列负面反应，其中包括较高的抵制态度、较高的负面口碑传播和较低的购买意愿，同时亦会激发消费者的进攻型负面情绪和规避型负面情绪，并且进攻型负面情绪会引起消费者对涉事品牌的负面反应。

本文研究还强调，品牌危机事件的影响会扩散到涉事品牌所在的品牌群内的其他关联品牌。具体而言，消费者由于危机事件所产生的负面情绪越高，其越会通过购买本土品牌的方式来化解这种负面情绪。同时，对于同一类别的外国品牌来说，无论是否实际参与到危机事件中，消费者都会倾向于将这些品牌视为“同类”，从而降低购买意愿并进行抵制。换言之，消费者由于危机事件而产生的负面情绪越大，其对其他同类外国品牌的负面反应也会越强烈。不仅如此，与“事件品牌”距离越近或相似性越高的品牌，其受到的负面冲击越大。

为了应对负向溢出效应，与“事件品牌”属于同一类别的相关品牌需要开展一定的响应策略。研究2通过准实验研究，调查了消费者在不同的响应策略下对受影响品牌的负面反应。结果发现，无论是实际参与事件的品牌还是在事件中的“无辜”品牌，都不宜采用辩解策略，因为这种策略会进一步强化消费者负面反应。这一结论与之前的研究发现一致，即当品牌危机事件是可控的情况下，辩解策略带来的缓解效果最差[41]。因此，对于实际上参与危机事件的品牌，采用沉默策略可能是更好的应对之策，因为无论发声还是不发声，消费者都会认为其参与了危机事件，发声则导致消费者认为该品牌是在辩解，进而导致更高的抵制倾向。对于同一品类的“无辜”品牌，沉默并非良策，正确的策略是积极发声，澄清没有参与的真相，并与“事件品牌”切割，进而赢得消费者的支持，以化解危害事件对自身可能产生的负面影响。

本文构建了立场类道德型品牌危机事件下消费者反应的影响机制模型，探讨了因政治或道德立场引发的“价值冲突型”品牌危机事件的溢出效应。本文的理论贡献体现在：(1)和以往聚焦于功能或能力层面品牌危机事件的研究不同，本文关注的是价值层面的品牌危机事件，并将其界定为立场类道德型品牌危机事件。通常，功能层面危机事件对消费者带来的是身体和物质层面的伤害，例如采用不良的材料影响了消费者的健康，或者导致消费者金钱损失等。相较而言，价值层面品牌危机事件的伤害更多体现在心理层面和社会情感层面。因此，本文主要从情绪层面，而不是从信息加工或理性评价与判断层面探讨品牌危机事件对品牌抵制行为的影响。虽然从这一视角的探讨，尚处于探索性质，但至少为未来在此方向的研究提供了有价值的证据和线索。在这个基础上，本文厘清了立场类道德型品牌危机事件的独特性，即在这种危机事件中，相比规避型情绪，进攻型情绪会导致消费者后续更激烈的行动。(2)本文初步建立起消费者对“事件品牌”的反应与品牌危机事件溢出效应之间的关系，探究了“品牌类别典型性或品牌相似性”在多大程度上影响消费者对受波及品牌的抵制态度、负面口碑传播和购买意愿。(3)本文在证实之前类似研究关于辩解策略有害的结论的同时，进一步划定了立场类道德型品牌危机事件中其他受波及品牌的应对策略及边界。

在大国博弈加剧，“身份政治”凸显，全球性品牌不得不进行立场选择的背景下，基于政治立场或价值倾向的品牌危机事件将会日益增多。这类事件一旦爆发，不仅“事件品牌”会成为公众关注的焦点，关联品牌也很难独善其身。因此，无论国外品牌还是本土品牌都需要积极应对。首先，对于国外品牌来说，应保持对政治和意识形态的敏感性，不要轻易成为引发危机事件的当事者。在不得不表明自身立场的情况下，品牌需要谨慎评估由此带来的直接与间接后果，并在“高调”与“低调”之间进行权衡。在危机事件爆发后，辩解并无益处，也许最有效的止损方式是区分不同类型的消费者，比如购买过该品牌的消费者与未购买者，由于他们在情绪和抵制态度上存在差别，企业可以有针对性地应对。其次，对于受危机事件波及、未处于“事件中心”的国外品牌，需要根据自身与“事件品牌”的距离或关系，分别采用不同的应对策略。比如，在本文中的无印良品，由于不属于西方品牌中的典型成员，虽然也无辜地受到不利冲击，但在采取“澄清和切割策略”后，能在很大程度上获得中国消费者的理解和信任。相反，耐克则属于典型的西方品牌，在事件漩涡中很难撇清关系，沉默或许是相对有效的短期应对策略。再次，对于获得正面溢出效应的品牌，则需要评估其在受益序列中的位置，并将“事件”作为发展新顾客、稳固老顾客的机会，切不可简单地将其视为“收割”顾客的良机。国内品牌在利用国外品牌危机事件来扩大品牌影响的过程中，也应避免道德绑架和过度刺激消费者对事件品牌产生愤怒情绪，因为情绪毕竟会逐步消退，而且消费者并非同质，不同类型消费者对抵制事件中的品牌也不是完全步调一致。最后，伴随着中国日益增多的品牌走出国门，未来越来越多的中国企业会遇到类似的“危机事件”，本文结论或许对这些企业也有启示意义。

本文试图从负面情绪角度解释在跨国品牌选择的立场与消费者既有立场不一致的情况下，消费者的行为反应。然而，本文对负面情绪的测量采用的是传统的量表方式，未来研究可以采用更精细的情绪或情感测量方法来了解每一种负面情绪产生的根源，例如，拥有该品牌的消费者是否会对涉事品牌产生失望的情绪，是否会由于已经购买的产品无法使用而产生焦虑、担心等，以建立情绪与行为之间更稳固的联系，在此基础上识别特定事件背景下的负面情绪与长期积淀形成的“敌意”对行为产生的不同影响。与此相关联，当品牌危机事件不再成为舆论或公众关注的焦点，或者当公众情绪平息之后，不同类型消费者对危机事件中的品牌的态度和购买行为是否会回归常态和在多大程度上会回归，这种“回归”背后的影响因素和机制是什么，无疑也值得重点关注和研究。

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作者简介：李 杨 北京工商大学商学院副教授，北京，100049；邬金涛 中山大学管理学院副教授、博士生导师，广州，510275；符国群 北京大学光华管理学院教授、博士生导师，北京，100871。

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李梦薇，徐 峰，高 芳

(中国科学技术信息研究所，北京 100038)

摘 要：本文梳理了场景概念的提出与发展，对人工智能应用场景进行学理定义，进而分析人工智能应用场景的开发设计过程，提出场景开发价值的判断标准。人工智能应用场景由环境、人、技术三要素组成，是人与具有人工智能的机器之间基于人工智能等信息技术融合实现智能型的 “超链接”，从而构成人工智能这种智能化、社会化产品所处的动态调整的场域，具备智能化、替代性发挥人的主体性、交互性以及集成化等特征。在资源有限的情况下，人工智能应用场景的开发设计要考虑需求的迫切性、产品的差异化，又要考虑技术的可行性、经济性，以及数据、设施等环境基础是否准备就绪。

关键词：人工智能；应用场景；概念界定；开发设计

人工智能发展的第一个黄金时期是1956—1974年，这18年间符号主义盛行，人工智能这门新技术诞生并获得快速发展，但技术瓶颈难以突破。第二次浪潮是20世纪80年代后，初步产业化开始启动，但成本问题为其推广应用带来障碍。当前所处的第三次人工智能发展浪潮是21世纪以来出现的，人工智能在信息环境和数据基础的深刻变革下，从学术牵引式发展迅速转变为应用驱动式发展，又可称为 “场景驱动式”发展。一方面，人工智能技术的快速迭代升级推动着人工智能应用场景的快速落地。快速发展的人工智能技术对传统技术产品、行业等形成全面颠覆效应，形成全新生产范式和研发组织形态，催生全新产业、赋能传统产业，重构现有产业体系，推动着应用场景的升级。另一方面，场景的深度融合将成为人工智能的新引擎。人工智能由数据技术驱动转为场景驱动，它基于智能载体及大数据，需要技术与场景深度融合才能创造价值。姜姝姝[1]将技术、数据和场景描述为人工智能的关键驱动因素，指出若只有技术和数据但缺乏场景，则技术与数据都不具备商业价值。场景的快速落地极大地助推了技术的升级迭代，在此过程中，场景的开发成为人工智能技术落地最核心的内容，尤其是2019年底新冠疫情暴发，疫情场景更是快速推动了人工智能技术进步与应用的落地。疫情防治场景中，人工智能在新冠病毒RNA分析、社区居民快速排查等方面有了快速应用，推动着技术的快速发展。

虽然人工智能应用场景正在快速落地，但学界对人工智能应用场景的研究并不多。现有的对人工智能应用场景的研究基本分为以下两类：

第一类是探讨将人工智能技术引入传统场景后的变化，重点探讨出现的问题与解决方案。齐延平[2]探讨了人工智能时代法律场景的变迁，指出 “人-人”关系模式转化为 “人-技术-人”关系模式，催生新的社会结构形成,法律场景发生深刻变化；陈兵[3]探讨了人工智能场景下消费者保护理论的反思与重构，指出人工智能技术的开发和利用对传统经济的生产组织结构和日常交易模式产生了颠覆性影响；颜佳华等[4]在人工智能应用场景的背景下审视技术责任，构建了人工智能应用场景下的公共行政技术责任体系；张觅彦[5]探究了人工智能与侦查破案结合的应用场景，包括审讯、视频监控等。

第二类是对某一细分领域的人工智能应用场景进行刻画，主要回答 “该人工智能应用场景是如何设计开发的、运用哪些技术、有怎样的应用”。何开宇[6]从开展个性化营销、创新客户沟通方式、投资决策支持工具、智能银行助手等方面研究国外银行开展人工智能应用的创新案例；马奔等[7]分析了多项人工智能技术在金融领域可能出现的应用场景及这些场景当前的发展状况；李华君等[8]指出人工智能革命是一次场景革命，以用户体验视角从用户端的场景出发,论证人工智能在数字出版领域的场景感知和场景生产中的创新应用；陈小平[9]提出封闭性准则，以判断场景中的应用是否是现有人工智能技术能够解决的；斯坦福大学AI100报告中描绘了 医疗”等应用场景，包括医疗分析、医疗机器人、数字医疗、老年护理等[10]；宋颖昌[11]描绘了人工智能应用于工业互联网平台的设备层、边缘层、平台层、应用层的四类应用场景，例如设备层的人机智能化交互、生产协同化运作，边缘层的智能传感网络、噪声数据处理，应用层的预测性维护、生产工艺优化、辅助研发设计等；高峰等[12]分析了智慧教育场景的具体应用；季成等[13]介绍了智能银行的几个重点场景。

综上可见，人工智能应用场景的学理研究基础不足，尚未形成一个系统的认知。如何规范地定义和描述人工智能应用场景，选择怎样的人工智能应用场景来优先进行开发设计，成为当前推进人工智能应用最迫切的问题。基于此，本文主要通过文献调研与总结归纳的方法，回答以下四个问题：①人工智能应用场景应如何定义？②人工智能应用场景有哪些特征？③人工智能应用场景和其他应用场景有什么不同？④开发价值较高 (可以建议被优先开发)的应用场景是什么？通过回答这四个问题，本文厘清了人工智能应用场景的边界与开发设计框架，以期更好地推动人工智能应用场景的落地与发展。

“场景”的概念最初是指影视、戏剧及文学艺术作品中的场面、画面，是社会学、传播学领域的重要研究范畴。场景概念主要经历了Situation、Scene、Context、Scenario四种提法。

Situation的提法出自20世纪50年代戈夫曼的社会拟剧理论，他将社会比作舞台，认为场景就是教室、咖啡馆等物理隔离地点的空间概念，是在建筑物等有形界限内进行的有组织的社会生活[14]。这个场景概念侧重于研究社会环境变化对人的行为的影响 (即咖啡馆等不同空间环境造就不同的人的行为)。之后，约书亚·梅罗维茨在20世纪80年代基于戈夫曼的场景概念，引入 “信息获取模式”——由媒介信息所营造的行为与心理的环境氛围，提出 “媒介场景理论”。该场景概念超出了单纯的空间概念，成为一种信息系统概念，强调由地点和媒介共同构筑的交往和信息传播模型，即 “新媒介—新场景—新行为”[15]，将场景划分为 “作为文化环境”的媒介场景与 “作为内容”的具体场景。正因如此，有些国内学者将梅罗维茨的Situation译为 “情境”。李哲[16]延续了这种Situation的提法，认为社会场景和人密切相关，构成了人们生活和行动的范围，不同的社会场景有不同的规则和角色，对场景的思考能帮助人们解决行为问题。由此可以看到，场景的Situation提法更强调环境与媒介。

场景的Scene提法是以特里·克拉克和丹尼尔·西尔为首的新芝加哥学派根据场景在电影中的应用发展而来，Scene最初指的是对白、场地、音乐、演员等影片希望传递给观众的信息及由此表达的感觉，具备一定的情感色彩。克拉克团队在《场景：空间品质如何塑造社会生活》[17]中解释了三重Scene的含义：一是强调人们对特定活动的共同兴趣，如登山场景；二是强调特定地点的特质，如典型的社区或城市；三是某个地点的美学意义，包括不同地点给人们的不同感觉。克拉克团队由此提出场景理论 (第一个分析文化风格和美学特征对城市发展作用的理论工具)，从消费角度来解释后工业城市发展的经济社会现象，不仅研究消费活动本身，还着重研究消费的社会组织形态[18]。徐晓林等[19]认为，对场景的研究应基于特定群体，研究的前提是观察探究其在一定环境、设施条件下的消费。由此可见，场景的Scene提法更强调消费者 (场景中的不同人)。

需要注意的是，除了以上三个常见表达外，Scenario一词也用于描述场景，但常见于描述人机交互的落地应用场景。Scenario本身是对未来可能采取的行动或发生的事件进行的描述，但其描绘的场景实际包含在Context中。事实上，Context能更广泛地代表场景的技术特性并统摄数字化时代的场景概念，因而可囊括 Scenario在技术应用环节上与场景有关之意。当前，人工智能应用场景的概念演进路径正是Situation → Context路径。

夏蜀对数字化时代的场景概念进行了再定义[23]，认为场景是物质空间与信息空间通过数字技术进行相互连接、切换与融合，进而实现人-机-物互动交流的场域，场域中的物品、时空环境、数字生态、人、文化情感构成场景的五个要素。2015年Simon等的ITSC会议论文[24]描述了Scene、Situation和Scenario这三个场景在自动驾驶领域的含义：Scene可以看作是原始数据采集的全部场景信息，Situation可以看作是从Scene中抽取的对于主车驾驶行为相关的场景，而Scenario则由一连串的Scene组成，这对剖析人工智能应用场景有很强的借鉴意义。

2 人工智能应用场景的概念界定与特征提取2.1 场景

本文对场景的界定更多地参考了自动驾驶中Scene的界定。Geyer[25]等认为，Scene是由周围的静态环境、动态元素和可选的驾驶指令构成的，并且是从一个Scene的结束或者一个预先设定的Scene结束后开始的，即Scene是一个动态过程，需要持续一段时间。但是，这样的界定很难确定下一个Scene什么时间开始、什么时间结束，需要持续多长时间，也没有明确一个预先设定的Scene与一般的Scene有什么区别。Simon更倾向于将Scene理解为一个描述环境状态和元素自我状态的快照，这种状态同样包括短暂的时间概念，比如车辆正在超车或者被前车阻挡，这种状态也是Scene的内容。Simon对Scene的定义是：“场景描述了环境的快照，包括风景和动态元素，以及所有参与者和观察者的自我表现，以及这些实体之间的关系。”在真实场景中，场景观察者总是从主观的视角去观察周边环境，即使多个场景观察者共享信息也不会生成对于环境描述的客观信息，而仅仅是多角度信息的融合。因此，场景中的参与者只能尽量使用感知模块去完全并准确感知周围环境信息，而无法做到对于Scene全部信息的获取。而在仿真世界中，从一个全知的视角去看，则可以获知一个Scene的全部信息。Simon指出，一系列的Scenes可以组成一个整体的Scenario

综合前文对场景发展脉络的梳理，以及场景的Situation、Scene和Context提法，本文定义的场景是人与物质空间、信息空间等环境要素的连接、匹配、组合，进而实现人-机-物互动交流的场域，环境与人是场景的两大构成要素。一方面，场景可以支持人的某些行为，例如楼梯做成螺旋上升是为了方便人上下楼；另一方面，场景也可以限制人的某些行为，例如人们普遍认为成年人坐在楼梯上不得体，因而成年人用楼梯上下楼，而不用它去休息。当时空变迀，人们要么创造新的场景，要么就再现、重建某些过去的场景，例如年复一年的节庆民俗、代代传承的礼仪规范等，人们在这些场景中演绎共同的行为，社会因而得以延续。

应用场景，顾名思义，即 “应用时出现的场景”，是一个应用 (通常为要开发的产品)被使用的时候，用户 (消费者) “最可能的”所处场景。在场景基础上除了强调媒介，还加入了技术这一要素，与Context更为接近。应用场景是各种技术和环境要素的连接、匹配、组合，是人与环境之间的实践性关系的数字化记录。因而在描绘应用场景时，环境 (时间、空间)、人 (用户或消费者)、技术三个要素都应在考虑之列。同一种技术在不同场景中进行应用，从而构成不同的应用场景，这种通过连接、匹配、组合产生的结果的多样性也为生活的个性化提供了可能。

夏蜀提出，连接、社群、数据是应用场景的三个核心要素[23]，这三个要素可以分别对应场景的Situation、Scene和Context三种提法。连接重构了场景 (Situation)的时空与环境，例如，互联网实现了人与人、人与设备的广泛连接，物联网连同5G、人工智能等技术实现了所有人、物、信息 (数据)，以及所有环节、过程、时空节点的连接[26]。此外，这种数字时代移动互联网和AR/VR的连接，还诞生出虚拟性场景和现实增强性场景，使得无限丰富的交互式应用场景不断产生。社群即参与的用户群体或消费者群体，它丰富着场景 (Scene)的文化和情感。正如克拉克所指的场景 (Scenes)，社群为新的消费文化生成、流行提供了重要空间。数据决定场景 (Context)的宽度和深度。舍恩伯格等认为[27]，世界本质上是由数据构成，而场景本质上也是由数据构成的，一切场景都可以被数字技术所识别、储存、传输和计算，人、环境、信息在场景中的互动由此也化为数据的流动。

在描绘应用场景时，往往可以归纳出 “在什么样的时间或者空间 (环境)，什么样的用户或消费者 (人)，用哪种技术、哪种应用 (物)，出现了什么行为”的描述方式。以家用洗衣机的应用场景为例，可以归纳为 “每天清晨 (时间)、在家里 (地点)、妈妈 (哪种人)、打开洗衣机 (用哪种应用)洗衣服 (何种行为)”。而在开发设计时，必然会根据归纳出的这些应用场景的要素来考虑，例如，由于地点是在家里，所以家用洗衣机的型号需要有大有小，以和不同的家庭洗衣房匹配，确保不同的洗衣房都可以放得下相应的洗衣机；由于使用时间是清晨，所以家用洗衣机设计时要尽量降噪、追求无噪声，以免干扰其他家庭成员的作息；由于使用者是妈妈，即家庭女主人，因此设计时要考虑女主人取衣服时喜欢弯腰拿还是掀盖拿，也就是洗衣机的入口在上面还是侧面、高度如何。对这些要素的考虑也正是界定人工智能应用场景、提取其要素特征的意义，即为人工智能应用场景的设计提供思考的框架与维度，以期为设计提供便利。

人工智能是漫长科学技术发展史的必然产物。莱布尼茨 (G.W.Leibniz)的万能符号和推理计算思想、布尔 (C.Boole)对于使思维规律形式化并实现机械化的努力、图灵 (A.M.Turing)提出的理想计算机的数学模型 (1936年，图灵机)、麦克洛奇 (W.McCulloch)与匹兹 (W.Pitts)建成的第一个神经网络模型 (1943年，M-P模型)、阿塔纳索夫 (Atanasoff)和其研究生贝瑞 (Berry)开发的世界上第一台电子计算机 (年，阿塔纳索夫-贝瑞计算机)等，这些标志性成就都奠定了人工智能概念的诞生基础。

1950年，英国著名数学家图灵发表了划时代的论文《机器会思考吗？》，探讨创造具备真正智能的机器的可能性。1956年，麦卡锡、明斯基、洛切斯特、香农等在美国达特茅斯大学组织了一场两个月的学术研讨会，麦卡锡在会上首次提出人工智能 (Artificial Intelligence，AI)的概念，其后历经逻辑推理、专家系统、神经网络、深度学习等几个重要阶段[28]。“人工”强调是由人创造的机器或系统， “智能”通常指人类自身的智能 (类人智能，如感知与识别、认知智能、运动智能)，也包括其他人造系统的智能，如机器人的运动。人工智能是人工制造出来的机器，用以对人的思维、认知、意识功能进行模拟。

结合前文对应用场景的界定，本文同样定义人工智能为一种产品 (应用)，即从应用的角度来看，人工智能是让机器模拟人类的思维,从而执行学习、推理等工作的一种智能型的、社会化的产品。

2.4 人工智能应用场景

人工智能应用场景就是人工智能这个 “应用”被使用、执行时所处的场景，它的基本组成要素包括时间、空间、人以及某种人工智能的应用，可以划分为环境、人、技术三个维度。

人工智能应用场景本身是一种高技术的场景，结合Context提法，这种场景与人是有交互性的，而且人工智能产品本身会随着时空、使用者等因素的变化而变化，是一种动态调整的应用场景，不像家用洗衣机洗衣服那样相对静态。德勒兹及奈格里、哈特等学者都注意到这一高技术的、信息化的特点，并从批判的角度将这种高技术应用场景遍布的社会称为 “控制社会”，即环境、人、产品 (技术产品)是相互的，人类所处的环境不再像传统场景中那样仅仅是一个客观存在，人类可以对环境进行选择和改造甚至创造。这种高技术型的应用场景通过对一种智能型的、社会化产品的运作或协作、产品-用户之间的交流，最终让人的需求得到满足。

结合前文的归纳总结，本文界定人工智能的应用场景由技术、环境、人三个维度的要素组成，是指人与具有人工智能的机器之间，基于人工智能等信息技术，融合实现智能型的 “超链接”，并通过人与人工智能的交互关系构成的智能化、社会化的产品所处的动态调整的场域。人工智能应用场景的特征既要有人工智能的特点，又要具备应用场景的特点，即智能化、替代性发挥人的主体性、交互性以及集成化 (见图1)。

图1 人工智能应用场景的判断特征

一是智能化和替代性。这个特征由该应用场景是 “人工智能”的应用场景所决定，因而要求场域中的机器在面对不同的环境或问题时，可以进行思考决策、做出反应，并且可以一定程度上替代人。例如，智能驾驶汽车应用场景中的汽车要具备遇到路障时自动绕行的 “智能”，可以替代驾驶员的一部分工作；智慧教育应用场景中的 “机器教师”要具备针对不同学生的学习情况做出批改和提出提升建议的 “智能”，可以替代人类教师的一部分工作。

二是交互性，即 “超链接”。这个特征基于过去场景定义中的 “连接”特性，进而在人工智能技术背景下，要求人工智能应用场景需要具备人与人工智能产品的交互。人工智能应用场景要求人与机器之间可智慧性沟通，是一种虚拟与现实融合的场景，人在这种场景中成为线下与线上融合一体的 “半虚拟人”，其活动、环境和接受的服务都可以被数字化记录和表达，这种高技术的 “超链接”是人工智能应用场景实现的前提。例如，Siri等智能语音助手、智能客服通过与人的交互，来解决用户的不同需求。

三是集成化。这个特征源自场景的Context提法，要求具备成熟的技术基础和充足的数据基础。成熟的技术决定人与环境、人工智能产品的 “超链接”顺利进行，数据则决定人工智能这个产品的能力范畴以及解决问题的广度和深度。当技术高度成熟、数据足够充足时，人工智能这个产品才能在人类的应用下发挥最大价值，使得该人工智能的应用场景走向成熟。因此，在做出应用场景判断时，有如下充要条件成立：智能化 替代性 交互性 集成化??人工智能应用场景。即从特征来刻画，人工智能应用场景是基于成熟的技术和充足的数据，以某一明确需求为出发点，实现人与机器的 “超链接”，与人产生交互性，并最终替代性发挥人的主体性。

基于上述条件，本文认为，一个应用场景必须满足该充要条件，方可判定为人工智能应用场景。四个特征缺一不可。例如，工厂的机械臂虽然也是机器，也基于较为成熟的技术和数据基础，并替代了一部分流水线工人的工作，但机械臂不仅与人、环境的交互性极弱，而且行为是事前设定，难以对突发问题做出判断，仅为一个动作的机械性重复，并不具备 “智能”，因而不能认定为人工智能的应用场景。只有当机械臂可以根据人的需求，主动提供产品的加工处理方案并去执行，并在流水线发生突发情况后预警甚至处理，才可以认定为人工智能应用场景，否则就只是简单替代人的基础、重复性工作，是比较单一的自动化。反观智能驾驶场景，则具备以上四个必要特征。智能驾驶必然需要成熟的技术和充足的数据基础，即集成化；智能驾驶需要实时采集车内外的环境数据来进行识别侦测、发现危险，即网络化；发现危险或紧急情况则向驾驶员预警，即智能化；替代驾驶员的一部分工作，即替代性。

贵州水城矿业(集团)有限责任公司汪家寨选煤厂于1970年9月建成投产，原设计原煤入选能力1.5 Mt/a。经过多次技术改造，2002年改为原煤无压给料三产品重介质旋流器分选、煤泥浮选的联合工艺流程，生产能力达到2.4 Mt/a，主要入选汪家寨煤矿和那罗寨煤矿原煤，产品为炼焦精煤和洗混煤，主要供钢厂、焦化、化工及发电等大型企业。

3 人工智能应用场景的开发价值分析

在整个应用场景驱动人工智能发展的过程中，场景的开发设计逐渐成为人工智能技术落地最核心的一个内容。越来越多的研究者意识到，一个产品没有应用场景或应用场景很模糊是一件很可怕的事情，说明设计者不知道用户会在什么时候、基于什么原因去使用自己的产品，也不确定自己开发出的产品是否真正 “有价值”。新的人工智能应用场景的发掘为产业寻找新的发展机会，为行业生产能力和服务效率的提升、可创造出的价值的增值提供空间。迎接人工智能时代的到来，发掘未来开发的人工智能应用场景恰恰也是创造新的用户流量入口、开发新的经济引擎、推动整个人工智能行业进入 “研究开发—落地实现—价值增值—研究开发”的正向循环的必备条件。

在资源有限的情况下，确定最佳人工智能应用场景的开发方向将节约时间和人力物力成本。这种优先开发的人工智能应用场景既要求所需要的人工智能技术较为成熟，即技术上要求的智能化、交互性、集成化 (技术高度成熟、数据足够充足)；又要求该场景所需的环境 “准备就绪”，即在推广应用层面要综合考虑基础设施的普及性和业务需求的迫切性，以及哪种方案更符合经济性。考虑到人工智能应用场景的三大组成要素——人、技术、环境，在这一过程中，三方面的指标可以成为选择优先开发的人工智能应用场景的基本评判标准。

3.1 人——需求的迫切性、产品的差异化

人工智能应用场景由人开发、为人服务，其最终目的是替代一部分人的角色、帮助人类生活得更美好。因此，一个人工智能应用场景的开发设计首先要来自于人的需求，开发后也同样需要人的个性化反馈来实现场景的改良升级，最终完成这种经济的、差异化场景的落地推广。

(1)需求的迫切性。人的需求繁多，但在资源有限的前提下，识别出当前需求较为迫切的场景才是应重点研发的场景。这既要考虑需求人群的广度，即场景开发落地后的市场是否广阔；又要考虑需求的深度，即其他场景难以或不能较好地解决该需求、该需求属于刚性需求。

(2)产品的差异化。互联网产品的不断迭代发展对个性化提出越来越高的追求，应用场景的价值不再单纯体现在 “用户 (消费者)的停留时间”，而是让每个个体变成诉求可以得到独特回应的 “主角”。一个有效的人工智能应用场景也因此应该是 “差异化”的，而不是 “一物多用”，这是因为人类之所以使用人工智能，就在于其最终有可能像真正的人类一样，可以针对性地提供服务、针对性地解决问题，而不是机械地执行既定任务。因此，能做到差异化，或者说针对性的人工智能，才是成功的人工智能应用。例如，如果语音识别功能仅仅被用于人机对话，那它并不是很成功；但如果这项语音识别功能不仅能机械地根据关键词回答用户的提问，而且能给出针对性的建议——人工智能教师告诉你该重点学习什么 (科大讯飞)，人工智能医生或导诊根据你提供的病情描述来告诉你应该去哪个诊室、日常生活中如何对症下药——这才是一个有效的、成功的应用场景。因此，一个好的人工智能应用场景应当让用户完成自我表达、满足个性化需求，并得到用户的认同。

3.2 技术——可行性、经济性

技术基础是人工智能应用场景开发落地的前提,人的需求被挖掘后，要考虑是否具备相关技术、该技术能否实现所需场景、场景的实现是否具备经济性。

(1)可行性。人工智能技术并非新事物，却在过去的两三年集中爆发，其关键原因就在于今天对语音、图像、视频有了更加信息化的处理技术，在各个环节具备了更强的技术储备，这种成熟的技术是人工智能应用场景得以落地的基础。在考虑技术方面的因素时，首先要明确是否具备相关技术，其次要研判该技术是否成熟，最后确定所选择的技术能否实现即将开发的人工智能应用场景。

(2)经济性。经济性既要考虑技术开发的收益是否大于技术开发的成本，也要考虑场景开发落地后的收益是否高于场景开发设计的成本，这往往是在与传统场景的对比中体现。事实上，除了开发新场景外，将传统场景升级为人工智能应用场景，也是人工智能应用场景开发设计的重要途径。决定是否进行场景升级，需要对升级的 “经济性”进行判断。

假设原场景的实现成本为C1(人工成本、设备成本、营销成本等)，新人工智能应用场景的实现成本为C2(包括发展人工智能技术的技术开发成本C21、设备成本C22、可能的维护成本C23、熟悉新技术并稳定应用的时间成本C24等，当技术应用非常广泛时，认为开发成本C21极小)，用户满意度带来的品牌忠诚及用户自身舒适性提升所带来的 “精神收益”为抽象收益V1，则C1-C2 V1便是这一人工智能应用场景的 “价值”，我们定义为V。这其中既包含因技术替代所节省的人力资源、设备购买及维护费用，也包含因新概念引发消费者兴趣、进而促进营销所带来的收益，更包含用户体验提升所带来的一系列抽象收益。只有当V是一个显著大于0的值时，这一人工智能应用场景的开发才是真正有价值、符合经济性的。

3.3 环境——数据、设施等基础环境就绪

除了技术方面的成熟外，还需要具备环境基础，人工智能应用场景的开发设计才有可能水到渠成。

决定人工智能应用落地的环境因素有三，一是具备海量高质量的数据基础，为技术的训练、场景的升级提供 “养分”；二是具备普及性高、便于人工智能应用场景落地实现的基础设施，从而确保场景顺利落地推广；三是具备有效的人工智能人才培养机制，使得场景的开发落地可持续。

3.4 人工智能应用场景的开发设计过程

结合人工智能应用场景开发设计时需要考虑的要素，本文经过归纳分析后提出，一个人工智能应用场景的开发设计应遵循以下步骤 (见图2)。

图2 人工智能场景开发设计过程

(1)场景发掘。通过对已有技术的判断及重点需求的研判生成市场需求，为后续的人工智能应用场景设计做准备。

(2)场景生成。基于已生成的需求进行设计，并选择对应技术与之融合，从而达成技术层面的初步实现，即完成该人工智能应用场景的 “可行性”。

(3)场景实现。需求被技术实现后，需要通过技术优化和条件改良 (包括设备、环境等物质条件)实现工程化，这一步是人工智能应用落地的关键环节，确保该人工智能应用场景的 “经济性”。

(4)场景应用。商业化使该应用从实验室走向市场，使用者提供的反馈则帮助应用不断优化，从而实现市场化。至此，人工智能应用场景的价值性基本得到完整体现。

(5)场景成熟。市场化后的应用若升级至产业化乃至最终的国际化，无疑将为开发设计者带来更为巨大的收益。从开发者视角而言，这一步是一个人工智能应用场景自发掘以来最理想的目标。

国内外已纷纷采取措施，加快推动人工智能应用场景的发展。科技部先后支持北京市、上海市、天津市、深圳市、杭州市、合肥市、德清县等11个县市建设国家新一代人工智能创新发展试验区，这些试验区围绕本地区经济社会发展需求，依托地方开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验，推进人工智能新技术、新产品、新模式在试验区率先落地应用；美国、德国、韩国等国家也先后成立专门机构、推出政策措施支持人工智能应用场景开发。例如，美国国防部创新实验小组 (DIUx)负责在全美各地发现科创企业在人工智能领域的创新应用，司法部 (DOJ)下的司法研究所 (NIJ)正在资助一些研发项目，将人工智能应用于减少犯罪和促进司法。

本文通过文献梳理与总结归纳，以人工智能应用场景这个概念本身作为研究对象，将场景、应用场景与人工智能应用场景分别进行严格定义，抽取人工智能应用场景 “人、环境、技术”三个维度的组成要素，描述人工智能应用场景的智能化、替代性发挥人的主体性、交互性以及集成化等特征，并论证四个特征是判断是否为人工智能应用场景的充要条件。基于 “人-环境-技术”框架，进一步分析设计人工智能应用场景通用的开发路径，从三个维度设计人工智能应用场景优先开发设计的评判标准，为场景的开发设计提供科学的思路与框架。在未来的研究中，拟基于此框架聚焦具体的人工智能应用场景，选择智能医疗、智能物流等典型人工智能应用场景，验证本研究中的定义及特征描述框架的合理性，从 “人、环境、技术”三个维度探讨不同人工智能应用场景在开发设计、落地推广过程中存在哪些瓶颈制约，从而描绘这些人工智能应用场景的未来发展趋势。

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