智能广告投放组 组长、产品负责人
EMI4.0 智能投放平台：底层重构 + AI 应用创新
一句话定位
作为产品侧总负责人主导 EMI4.0「双线作战」：底层重构治本（投放层级三层改两层、排序单元下沉到素材、转化回传解耦），AI 应用创新治标（素材生产与理解、商店素材原生化、智能投放助手）。新平台日收入峰值达数千万级、占大盘 89%，核心客户 ARPU +368%，广告操作次数 −80%。
新平台收入占大盘收入（2026-04），日收入峰值数千万级
核心客户 ARPU：全切 4.0、日收入过万的客户，对比 3.0 时期
广告操作次数；大盘新建广告数 −44%
广告改动从提交到线上生效
团队从 3 人重建，晋升 4 人（含 1 人破格）
业务背景与问题
客户与系统交互的唯一窗口，三个核心环节都不协同
投放平台是小米商业产品、模型和数据能力的对外出口，也是客户表达诉求、回传转化的入口。底层原因是投放层级错乱：客户和系统没有各司其职、各取所长。
表现
疯狂建广告，系统负担重、跑量差
本质
优化师靠堆广告“赌”起量，陷入恶性循环
表现
客诉重、效率低，对抗性操作多
本质
平台卡顿，依赖优化师的人工经验，缺少系统视角的引导
外部环境
存量竞争、竞品已升级一代、大模型给了弯道超车的窗口
流量红利消失，市场对系统提出三项新要求
- 好用户：降本增效成为主流，买量考核更严、更深，系统要更精准地“挑好量”表达目标
- 好创意：信息过载，更打动人的创意才抓得住用户提供素材
- 高效率：广告策略和盯盘越来越复杂，要更自动、更科学地调优盯盘调优
腾讯、字节 2024 年完成下一代投放平台升级
- 精简创编：精简广告数，投放层级三层改两层，聚合表达，不再靠“堆广告”
- 创意驱动：全链路按素材粒度预估、排序、竞价，好创意更容易胜出
- AI 加持：AI 素材、数字人、投放助手全面上线（腾讯妙思、妙问；字节即创、智投星）
背景总结：客诉严重，广告数暴涨、劣质素材让跑量环境低效内卷；小米投放平台在架构上与业界断代不止一代。大模型新技术给了弯道超车的窗口。
展开详情竞品对照：腾讯、字节、百度当时是什么状态投放层级、排序单元、AI 素材、AI 助手四项逐一对比+
| 投放层级 | 排序与预估 | AI 素材 | AI 投放助手 | |
|---|---|---|---|---|
| 腾讯新广告投放 3.0 | 计划—广告两层，充分表达营销诉求，避免“堆基建” | 创意粒度的模型预估、排序优选 | 妙思：商业内容 AIGC 制作平台 | 妙问：用对话解决投放问题 |
| 字节巨量广告升级版 | 两层设定，轻快创编；以素材为投放核心 | 全量素材在线优选，以创意为核心的竞价机制 | 即创：私有数字人全面开放 | 智投星：营销 AI 助理 |
| 百度 | 材料未做对比 | 擎舵、轻舸 | ||
| vivo | 只对部分广告（按下载计费）做素材 ID 召回，大盘收入就 +2%，给素材 ID 引擎提供了收益参照 | |||
| 小米2024 年中接手时 | 计划—广告组—广告三层 | 按广告 ID 预估、排序 | 从 0 到 1 起步（探索战） | |
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来源：2024—2025 年的晋升材料、述职汇报与年底项目评奖申报中的竞品调研。
内部现状与用户
系统断代、团队只剩 3 人；优化师靠堆广告和人工盯盘撑着
内部现状
- 层级冗余：计划、广告组、广告三层，出价、预算、定向分散在不同层级，转化数据被切碎，模型学得慢
- 按广告 ID 排序：广告与素材是多对多，预估混淆：Icon 素材衍生场景点击率高估 1.6 倍，新广告偏差 2.8 倍
- 引擎容量：只能承载约 60 万广告，同时可投的广告已涨到 55 万，大促要人工拉黑
- 回传与下发：回传和广告优化目标耦合，接不进全链路、全渠道数据；下发链路陈旧，最长 170 分钟
- 组织：接手时 10 人团队只剩 3 人，leader 半年内换了两任，3 年无人晋升；上季度 OKR 一项 0 分、一项暂停
用户需求
- 用户：客户一侧的广告优化师是核心用户，内部运营、销售是协同用户
- 痛点：重复素材广告占 23.5%；问卷横向对比，核心操作耗时在对标厂商里垫底；视频点击率约是图片的 2.8 倍，制作成本却高约 10 倍，客户觉得做视频不划算；缺少小米场景的跑量素材参考
- 调研：全部客户问卷对标友商，找出差距最大的 4 个问题；逐链路打点，分大客户看 P50 / P95；8 轮行业调研；优化师需求调研（8 个指标、17 个维度，覆盖头部问题集 64%）
- 旧方案为什么不够：标签广告覆盖率最高只有 2%，“没效果、没人用”互为因果；计划级自动优化作为可选功能，使用率长期 2x%，不改架构永远到不了全覆盖
整体打法
双线作战：底层重构治本，AI 应用创新治标
拆成三场战役：突破战解燃眉卡点、拿小胜仗、建信心，是防守；探索战用 AI 新技术快速验证，是进攻；全面战做下一代架构，推倒重来。
突破战
逆转口碑，先让平台能用：治堆广告、解卡顿，首次让系统引导客户协同
- 系统干预广告进引擎前分池优选，6 通路策略精准去渣、不误伤收入
- 引导协同智能投放建议带入优化师的思路，只给能一键执行的建议
- 底层优化定用户视角的端到端耗时目标，逐链路治卡顿
解的瓶颈：表达目标（短期治理）· 盯盘调优
探索战
0 到 1 打造 AI × 商业化的产品能力，抓大模型的窗口期
- AI 生产素材量大质优：创意中心、数字人
- AI 理解素材多模态语义：5 类大模型特征进召回、粗排、精排
- AI 原生化动态利益点：应用商店大字原生图
- AI 投放助手问答、问数，0 到 1 搭知识库
解的瓶颈：提供素材 · 盯盘调优
攻坚战
下一代投放架构：坚定十倍投入，为未来十年的迭代打基础
- 目标表达上移更聚合：出价、预算、定向收到计划层
- 排序单元下沉更精细：从广告 ID 下沉到素材 ID
- 转化回传扩全更丰富：解耦为事件管理，接进全渠道数据
解的瓶颈：表达目标（根治）· 素材排序 · 转化回传
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突破战和探索战 2024 年三季度同时启动；全面战 2024 年四季度规划、2025 年一季度开发、二季度对客。
想一想 · 01先修系统，还是先建团队点开看当时怎么选+
并行：边招人边打小胜仗
等团队齐了再动
业务等不起，引擎快到 60 万的上限；新人也需要实战练兵
半年把团队从 3 人建到 9 人，同时拿下三场小胜仗
突破战解燃眉卡点，赢小胜仗
接手时业务百废待兴，上季度 OKR 均未达成。先挑三件事解：不做系统就会崩的、客诉最重的、投入 10% 能解 50% 问题的，用看得见的战果重建团队信心。
突破战 · 可用性
两大问题存在因果：客户越堆广告，平台越慢；分三步来解
客户堆不做系统会崩
- 低质60% 的广告只贡献 5% 的收入
- 重复25% 的在投广告是重复广告
平台慢客诉最重
- 操作卡问卷横向对比厂商，核心操作最慢
- 下发卡客户的调整从提交到线上生效，最长 170 分钟
分三步来解
系统干预
设计投放平台的下发优选策略，快速治理低效广告的堆砌。
引导协同
让系统视角的优化建议显性化，引导客户主动去渣、聚焦优化好广告。
底层优化
操作：从前端到后端、从创编到看数的全部模块；下发：从投放平台到调价、再到广告在线生效的全链路。
突破战 · 阶段一 下发优选
细分业务场景，用 6 通路策略精准去渣、不误伤收入
挑战：如何精准去渣、不误伤收入？低效广告清理是双边博弈，清得太狠会误伤广告主的收入。
想一想 · 02堆广告怎么治点开看当时怎么选+
先系统策略干预，再工具引导，再生态政策
直接一刀切的政策
双边博弈要渐进：先易、再全、再可持续，精准去渣、不误伤收入
策略增收 17 万/天，工具清理 70 万+ 条空耗广告，ARPU +40%
成果：渣广告减少，后链路更好选，收入增加
突破战 · 阶段二 智能建议
带入优化师的思维：采纳率自上线起逐周攀升到 80%+
挑战：如何让客户真心采纳，而不是各说各话？
解法：带入优化师的思维，只给能一键优化的实用建议，不像竞品那样一味劝客户提价。系统算好以后，预算不够一键加，广告空跑一键删，广告掉量一键调整，没开通投一键开启。
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落地效果：2024 年 12 月上线以来（截至 2025-08）
引导账户增加预算，好广告不断量
引导客户清理的低效广告
引导计划开启流量优选
客户问卷满意度
突破战 · 阶段三 平台慢
普遍的慢没人投诉：主动拿一手数据，定用户视角的全局目标
挑战：真正普遍差的问题，客户已经无奈适应，只有极端 case 才会投诉。这是幸存者偏差：平台卡顿是长期的老大难，被动接客诉只会修到最慢的那个个例。
拿一手数据
问卷横向对比厂商，在 22 类操作里找最差的；逐环节拆解，首次给各类耗时加打点，分大客户看 P50 / P95。
定用户视角的全局目标
打破分模块的局部优化，首次定下用户视角的端到端耗时目标，各模块联动。
体系化、常态化
可用性与 case 周会：跟进核心耗时，逐个 case 复盘分析、落待办。
成果：客户和销售好评
客诉单季度对比（2024 Q3）
全程主导规划、方案设计与优先级判断，挑哪几件急事的标准由本人定；6 通路策略的产品方案（算法实现由算法团队完成）；全部客户问卷的发起与分析；智能建议“带入优化师思维”的方向定义；团队 3 人时写破冰文档、设计框架和评估指标（“建匝道”）。
探索战AI 新技术结合业务，快速验证
同期用 AI 走捷径，解素材和投放管理两类难题。素材不做成一个孤立的 AIGC 工具，而是拆成三条衔接的主线：先让客户有动力做出好素材，再让系统理解并选出好素材，最后让素材在小米商店场景里原生呈现。
探索战 · AI 素材
解决素材质差量少：三条主线，每条都能用 AI 赋能
素材方向的完整过程（生产、理解、优选、原生化）单独成页。
现状：生产的效率和质量都低，客户没动力
现状：系统不理解素材内容，难选好
现状：信息流风格的素材图文密集，在应用商店看不清利益点
想一想 · 03AI 素材从哪切入点开看当时怎么选+
先做数字人
先做图生图等其他 AIGC
字节重点推广（用脚投票），标准化出品、良品率高，各行业通用，内部又缺视频（视频与图片 1 : 8）
78 家客户在用，占视频收入 12%，ARPU +267%
想一想 · 04AI 素材怎么推点开看当时怎么选+
商店、落地页由系统默认推，其他媒体让客户自选
全部让客户自己选
商店场景简单、客户接受度高；其他媒体审核严，靠客户自选推得慢
商店 AIGC 收入占比快速到 62%，超过 50% 的目标
探索战 · AI 投放助手
解优化师“不会用、调不好”，0 到 1 落地新的产研运协作模式
平台不会用
用 RAG 提供垂域知识指导：过去要在 20+ 个入口之间找，改由 Agent 串起来。
广告调优低效、不科学
对话式查数、规划推理、调用工具，沉淀最佳实践，促进人机协同。
难点与解法：三个“新”
新的产品形态
全新的产品形态，团队过去没做过，也没有现成的方法。
调研业界：访谈外部专家，主导 MVP 选型。技术借力：联动集团大模型平台，首批应用自研 RAG。产品框架：设计三阶“引导或改写 → 反思 → 模板化输出”。
新的产研范式
产品自己能完成约 70% 的实现，写好提示词就能出效果，但输出不确定。
定核心指标 → 用优化师的真实问题做测试集 → AI 自动仿写扩大 → AI 自动评估回复质量。准确率 80%+，测试反馈效率 +90%。
新的迭代重点
回答好不好，取决于知识库新不新、全不全。
0 到 1 搭建知识库的反馈迭代体系，受优化师欢迎；累计测试近 400 个用例、调了 40+ 轮。
能力成果：产品完成全部工作流搭建
← 左右滑动查看完整架构 →
语义检索增强（RAG），借力集团自研 RAG；知识库从 0 搭起，覆盖率 30%→77%。
支持 8 个指标、17 个维度查数据，首次跨团队用多个智能体协作完成。
先反思再按模板输出，回答更稳定；平均回答耗时 37.6→25.2 秒。
成果：先后上线问答和问数，在手机厂商中领先，受优化师欢迎
统计到 2025-12。检索、问答模型和工程由技术团队完成；本人负责产品框架、知识库和评测体系。
主导把素材问题拆成三条产品主线，并定切入优先级、目标、协作方式和验证路径；AI 投放助手的产品框架、知识库与评测体系由本人主导。生成模型、算法实验和工程实现由技术团队完成。
全面战 · EMI4.0EMI4.0 下一代架构，全方位升级
小米广告投放系统十年来规模最大的底层重构：从投放层级、广告引擎、预估单元到归因链路几乎推倒重来，构建创意型、智能化的高效投放系统，为未来十年的迭代打基础。
全面战 · 本质
不协同的本质是层级错乱：目标表达上移、排序单元下沉、转化回传扩全
本项目主攻的表达目标：客户越堆广告，系统越学不会
优化师（替广告主操盘投放的人）担心单条广告拿不到量，就一口气建很多条相似广告碰运气。广告越多，同一个目标的转化数据就分到越多条广告上，模型越学不准、跑量越难，客户只好再加建。
的在投广告是重复广告
低效广告占全部广告的 60%，只贡献 5% 的收入
97% 的广告组内出价完全相同，系统却逐条广告控本，同一出价的转化数据被切成约 1/7
要打破这个圈，得改投放层级：出价收到计划层，同一目标的转化数据才能合在一起学。可选的计划级自动优化多年使用率不足 30%，所以 4.0 选择全量改造。
↑ 上移目标表达：客户只在计划层说目标
出价、预算、转化目标和定向集中到计划层，广告组这一层取消。过去 97% 的广告组里出价完全一样，数据却被切成约 1/7；合到一起后模型学得更快，系统调控的空间也更大。
↓ 下沉排序单元：从广告 ID 下沉到素材 ID
系统不再按客户看到的“广告”排序，而是按每一张素材预估、排序，千人千面，挑得最细也最准。为什么必须下沉，见下方。
↔ 扩全转化回传：横向接进全域全链路数据
回传和广告解耦，升级为事件管理，投放目标与转化事件分开。非小米广告带来的转化、全链路行为漏斗都能接进来帮模型学，前期测试客户 ROI +20%。
为什么排序单元必须下沉到素材
一个广告背后不止一张素材
客户在广告里放了素材，系统还会在后台为它衍生出多张素材一起投，其中包括 AI 生成的素材。到 2025 年 12 月，衍生素材已占素材收入的 60%。
素材还跨广告复用
同一张素材会挂在多个广告下，广告与素材是多对多。4.0 没有改这层关系，衍生和复用照常进行。
按广告排序，效果就被混在一起
只停在客户看得到的广告这一层预估，几张素材的表现被混在一起算：Icon 素材衍生场景下点击率高估 1.6 倍，新广告预估偏差 2.8 倍。
按素材 ID 预估、排序
每张素材各算各的，标的不再混淆，好素材更容易胜出。
全面战 · 难点
牵一发动全身：全系统、全部门、全客户
- 01投放平台客户建广告、设目标层级三改二
- 02广告下发把客户的改动推上线生效 60→3 分钟
- 03召回从全部广告里捞候选以素材 ID 为单元
- 04粗排粗算一遍，筛掉大部分按素材预估
- 05精排精算点击率、转化率按素材预估
- 06竞价按出价和预估定胜负竞价单元下沉到素材
- 07数据上报曝光、点击打点打点与数据准确
- 08归因回传把转化记到广告上解耦为事件管理
- 09报表与 API客户看数、批量操作15 个核心 API 重交付
涉及 5 个二级部门、11 个三级部门、25 个四级部门，共 59 人参与。
覆盖 10 大行业的客户都要配合迁到新平台；新旧并行期客户不理解、效果波动、系统压力飙升。
四个打法
凝聚共识
主导产出顶层方案，大量调研与思考；31 场共识会坚定理想、以终为始，全程持续宣价值、调资源、对齐目标。
深入细节
给每个新专题写破冰文档、搭框架和评估指标；10+ 份 PRD、30+ 场评审会，带平均入职 4 个月的新团队，持续解过程难题，识别核心功能、做优先级协同。
行业发声
建影响力来影响客户：小米营销公众号 10 年来最高阅读量（3427）；3 场直播课面向广告主和优化师，满意度 98%；提交 6 篇专利。
有序 GTM
内投 → 外投 → 少数大客户用浅层目标做样板 → 更全、更深的行业代表 → 全面放开；谨慎把控试用节奏，平台没充分验证时不贪快，免得伤口碑。见下一节。
链路各环节的技术实现由引擎、算法、数据团队完成；本人负责产品侧总方案、专题拆解和跨部门推进。
想一想 · 05全量改造，还是可选迁移点开看当时怎么选+
全量架构改造，100% 计划级出价
保留广告组层级作为可选项
计划级出价作为可选功能，使用率长期 2x%，不全量改造永远到不了全覆盖
操作次数 −80%，新建广告数 −44%，核心客户 ARPU +368%
全面战 · 放量
有序 GTM：先自家业务，再大客户、行业代表，最后全量
规划与共识
顶层方案定稿，拆成 7 个专题；31 场共识会对齐终局。
内投 Alpha
先在小米自有业务上试投，反馈跑量效率 +30%、搭建效率 +50%。
大客户 Beta
5 月底对外开放，少数大客户先用简单的转化目标做样板；7 月中核心功能上线，覆盖全行业 459 家外部客户。
行业代表
扩到更全的行业、更深的转化目标；收入前 100 的客户 99% 已接入（2025-12）。
全量
提前 1 个月超额完成年底目标；之后全部客户迁完。
新平台收入占大盘收入
“内投”指小米自家业务在平台上投的广告。占比口径：新平台收入 ÷ 大盘收入。
全面战 · 迁移期
深入一线：铁三角保迁移，补齐系统能力解性能与效果瓶颈
核心解法一：运营 + 销售 + 产品铁三角，保障客户平滑迁移
个客户群：14 个外部微信群、2 个钉钉群
个客户问题半年内答复，日均约 7 个
条内部 case，联动销售、运营一起处理
核心解法二：完善系统能力，解决性能与效果瓶颈
新增爆量 case
推动特征实时化，上线衍生延迟开投策略：延迟 8 小时开投，等特征数据就绪再放量。
广告维度的指标结构升级
内部数据平台支持 4.0 的诊断能力；每天出推量健康度日报，主动发现指标异常。
下发量
精简策略加淘汰机制：拉黑低价值衍生素材，衍生策略 4 条减为 1 条；候选广告的扩容目标从 400 万级降到 200 万。
统计期：2025 年下半年，新旧平台并行期。
想一想 · 06迁移期产品团队站在哪点开看当时怎么选+
产品经理直面炮火，进 14 个外部客户群
只通过运营、销售转述
新旧平台切换，客户疑问多、效果波动大，要产品深度参与解决线上效果问题
半年答复 1000+ 个问题、处理 535 条 case；全切 4.0 的客户 ARPU +125%
产品侧总负责人：主导顶层方案、参与技术方案评审，组织 7 个专题拆解和 31 场共识会；GTM 策略与行业发声；铁三角模式设计，本人和团队直接面对客户；深度参与线上效果问题（新广告爆量治理的延迟开投、搜索预算解锁修复、搜索跑量提效、健康度日报）；候选集膨胀的业务侧治理。引擎、算法、数据的技术实现由技术负责人带各团队完成。
成果汇总
新平台占大盘收入 89%，核心客户 ARPU +368%
占大盘收入，日收入峰值数千万级；提前 1 个月超额完成 50% 的年底目标
核心客户 ARPU，对比 3.0 时期
广告操作次数；大盘新建广告数 −44%
广告改动平均生效时间，3.0 最长 170 分钟；API 操作提速 50%
核心客户额外回传的数据量
展开详情每个数怎么算的：统计范围、时点和过程数据同一指标在不同时点的数也列在这里+
4.0 新平台收入 ÷ 大盘收入
- 时点：2025-12-30，当天日收入达到峰值（数千万级）
- 收入前 100 的客户，99% 已接入 4.0
- 年底目标 50%，提前 1 个月超额完成
- 过程：2025 H2 中占 58% → 12 月底 67% → 全部客户迁完后 100%
平均每条广告的收入，对比 3.0 时期
- 统计范围：全部切到 4.0、且日收入超过 1 万元的客户
- ARPU 在这里指广告 ARPU：这批客户平均每条广告的收入
- 时点：2025-12
- 更早的口径：2025 H2 中，全部切到 4.0 的客户（不限日收入）广告 ARPU +125%
广告操作次数，对比 3.0 时期
- 大盘新建广告数 15 万 → 8.4 万（−44%），客户不再靠堆广告跑量
- 对应的改动：出价、预算、定向集中到计划层设置
- 配套交付：Web 端全部看数报表、批量修改、15 个核心 API（2025 H2）
- 时点：2025-12
广告改动从提交到线上生效的时间
- 平均 60 → 3 分钟，最慢的 106 → 16.5 分钟（2025 H1）；3.0 时期最长 170 分钟
- API 操作耗时提速 50%（2025 H2）
- 客户感受的冷启速度：1.5 天 → 0.5 天（2025 H1，客户反馈）
核心客户额外回传的数据量
- 7 家金融客户额外回传全渠道数据，回传数据量 +180%（2025-12）
- 用上这些数据后，应用商店推荐场景的授信模型，广告主价值 +23%
- 前期测试客户 ROI +20%
- 对应的改动：回传与广告解耦，升级为事件管理
哪些不算在本项目里
- AI 素材的结果记在「AIGC 素材」，投放建议与 AI 投放助手的结果记在「投放策略与 AI 投放助手」
- 链路各环节的技术实现由引擎、算法、数据团队完成；算法模型的增收不计入本项目
口径来自 2025 年底的项目评奖申报，以及 2025 年上、下半年的绩效记录；“全部客户迁完后 100%”是本人 2026 年 3 月转岗后项目的后续结果。
新平台收入占大盘收入
提前 1 个月超额完成年底目标；之后全部客户迁完。
展开详情成果台账：每个数的基线、达成值和口径共 17 项+
| 指标 | 基线 | 达成 | 口径与时点 |
|---|---|---|---|
| 新平台收入占大盘 | 0 | 67% → 89% | 2025-12 → 2026-04；新平台收入 ÷ 大盘收入 |
| 核心客户 ARPU | 3.0 时期 | +368% | 全切 4.0、日收入过万的客户，平均每条广告的收入；2025-12 |
| 全切客户 ARPU | 3.0 时期 | +125% | 全切 4.0 的客户，不限日收入；2025 H2 |
| 广告操作次数 | 3.0 水平 | −80% | 2025-12 |
| 大盘新建广告数 | 15 万 | 8.4 万（−44%） | 2025-12 |
| 下发耗时 | 平均 60 分钟，最长 170 分钟 | 平均 3 分钟 | 最差 106 → 16.5 分钟（2025 H1） |
| API 操作耗时 | 3.0 接口 | 提速 50% | 2025 H2 |
| 冷启速度 | 1.5 天 | 0.5 天 | 客户感受反馈；2025 H1 |
| 收入前 100 客户接入率 | 0 | 99% | 2025-12 |
| 回传数据量 | 原有量 | +180% | 7 家金融客户额外回传全渠道数据 |
| 优选策略增收 | — | 17 万/天 | 大盘广告主价值 +0.5%；2024 Q3 |
| 下发广告 ARPU | 45.1 | 62.9（+40%） | 优选策略后；2024 Q3 |
| 客诉（销售侧 / 平台侧） | 139 / 260 | 52 / 99 | 单季度；2024 Q3 |
| 智能建议采纳率 | — | 73% → 80%+ | 2024-12 上线；满意度 94% |
| AI 素材收入占比 | 0 | 22% | 占素材大盘收入；2025-12 |
| 投放助手周活渗透率 | 0 | 23% | 612 / 2,622；回复满足度 78% |
| 团队 | 3 人 | 10 人；晋升 4 人 | 平均 25.8 岁；3 年无人晋升到晋升 4 人（含 1 人破格） |
里程碑
- 2024-06
接手投放平台组，开启第三个从 0 到 1
- 2024 Q3 — Q4
突破战三场小胜仗：优选增收 17 万/天、客诉 −60%；12 月智能投放建议 1.0 上线
- 2024 Q4
EMI4.0 顶层方案定稿，31 场共识会明确全链路升级路径
- 2025-01
EMI4.0 正式启动开发
- 2025-04
Alpha 版内投，跑量效率 +30%
- 2025-05
Beta 版对外开放；公众号文章创 10 年最高阅读量
- 2025-07
核心功能上线，开始对接外部大客户
- 2025 H2
商店利益点原生素材规模化，AIGC 收入占比到 62%
- 2025-12
新平台占大盘收入 67%，提前超额完成全年目标
- 2026-04
新平台占大盘收入 89%；获五一劳动奖章
想一想 · 072026 年初要不要转向 AI Agent点开看当时怎么选+
主动卸下大团队管理，聚焦 4 人 AI Agent 小队
继续深耕 EMI4.0 的打磨
大模型 Agent 能力质变：掉量诊断从 2 天缩到 56 秒，按传统模式要半年上线的功能 1 周完成；窗口期必须 All in
诊断 Agent 峰值近 1000 组/周，运营同学一致好评
佐证与影响力
十年来最大规模的底层重构，如期交付、超额完成
荣誉与评优
- 五一劳动奖章（集团级）
- 小米价值观标杆奖（集团级，个人）
- 青年工程师（集团级）
- 互部价值观团队奖 · 素材理解专项
- AI 创新大赛二等奖（团队）
- 应用生态部、商业营销部精诚伙伴奖
- 绩效：2024 H2 S、2025 H1 A
对外影响力
- EMI4.0 文章创下小米营销公众号 10 年最高阅读量（3427）
- 3 场直播课面向广告主和优化师，满意度 98%
- 6 项专利提案：广告视频素材效果预估、个性化素材优选、AI 投放智能助手等
- 产运训练营商业产品序列学科带头人，主讲 2 节全员课
被复用、被借鉴
- 首次在商业平台示范跨团队多智能体协作的产品设计范式
- 铁三角对客模式用于复杂平台迁移
- 素材生产首次统一投放平台与内部创意生产平台的交互链路
方法与能力关键词