从键盘到军师，AI 如何重塑年轻人恋爱方式。
在 AI 浪潮中，00 后的恋爱战场正悄然转移。他们开始邀请 AI 担任自己的"僚机"，为自己做参谋。从一键生成高情商回复的恋爱键盘，到能建档分析、提供策略的" AI 军师"，这类产品正以惊人的速度收割年轻用户：有产品上线一年即获 3000 多万元收入。
在此基础之上，创业者们试图让 AI 超越简单的消息代回，实现如闺蜜、好友般贴心的关系分析与约会指导。
然而，热闹背后是残酷的现实：功能更全面的 AI 恋爱助手反而面临商业化困境。高昂的模型成本、有限的用户付费意愿、繁琐的操作流程，让先行者纷纷折戟。与此同时，深耕情感计算多年的学者指出，仅靠上述文本分析永远无法真正理解人类情感的复杂性。
在这场技术与情感的碰撞中，一个根本问题浮出水面：当恋爱变成可计算、可优化的数据游戏，我们究竟是在追求更高效的关系建立，还是在逃避真实情感中的不确定性与美好意外？
用 AI 谈恋爱，是个好生意吗？
从 2024 年开始，一股" AI 恋爱助手"的风顺着大语言模型的流行开始席卷全球。2024 年 2 月上线的 Lovekey 键盘，一年收获 3100 万元，超过 200 万月活用户。同年 6 月上线的蜜小语，仅用 8 个月就实现了逾越 2000 万元的收入。
这类应用本质上是一个输入法插件，而非独立的键盘 APP。其核心操作流程是：用户复制聊天对话后，切换到 AI 键盘，选择"高情商""幽默搞笑"等回复风格，即可一键生成回复并粘贴回聊天框。产品也支持基于用户给出的回复进行润色，并允许用户定制聊天人设，以适配不同的社交角色。
在商业模式上，它们成功挑战了 AI 应用"付费难"的瓶颈，通过高单价的订阅制实现收入，也验证了市场的付费意愿。通常，用户仅有几次免费试用机会，之后便需购买周会员或性价比更高的终身会员（如 Lovekey 键盘的终身会员为 128 元）来解锁全部功能。
于是，沿着这条路径，一批创业者希望能让 AI 做到更多。既不像传统婚恋 APP 以交友匹配为主，也不像以上的恋爱键盘等只是做着"消息代回"这样相对初级且在不少人眼中略显不真诚的操作，而是真的像闺蜜、好友一样出谋划策，建立起心仪对象的档案，基于聊天文本及各类量表分析双方关系的进展，给出一些实用的约会、交际攻略，让用户心里"更有底气"。
大猫 2023 年从计算机专业本科毕业。业余时间开发一些好玩的 AI 创业项目是他从学生时代就养成的爱好。在今年年初看到市面上的 AI 恋爱助手大赚之后，他就在网上联系了几位志同道合的朋友一起开发了一个" AI 恋爱军师"的项目。
谈及市面上曾经火热的同类产品 Lumi，大猫直言，他的项目很大程度上受到了这一产品的启发。他认为 Lumi 的温柔陪伴感和拟人化互动值得借鉴，其基于情感助手需求做了特化训练，能记住用户偏好并持续输出贴合情绪的回应，这正是此类产品的核心竞争力。
但他也指出，Lumi 主打爱情、友情等各种情感关系的泛化陪伴，这虽然一方面使得产品应用场景更广泛，但同时也模糊了产品的定位，不太容易聚焦恋爱关系中的实际决策需求。
大猫表示，在恋爱助手这条细分赛道，相较于 DeepSeek，自己的产品专门训练了情感语料库，用户可上传心仪对象的喜好、禁忌等信息建档，系统会自动更新互动动态。同时能通过导入聊天记录、填写量表等方式，生成可视化关系报告，用图表标注暧昧升温节点、矛盾导火索等关键信息，基于数据库面向用户输出更具针对性的回答。
功能越全，赚钱越难？AI 恋爱的商业化悖论
然而，相较于恋爱键盘类产品的火热，功能更齐全、体验更丰富的 AI 恋爱助手类产品反而遇冷。
目前，赛道内首个做出 APP 的 Lumi 已经下架。开发团队成员向《豹变》坦言，此类产品在大模型上的支出较高，一旦商业化动作较慢，就会导致项目不得不因此终止。
大猫的 AI 恋爱助手项目也已经延宕了许久。他表示，自己已经有一段时间没有与团队成员联系，项目也没有做大幅推广或商业化的尝试，只进行过小范围的内测。但正因为如此，他的支出并不高。
他表示，由于并未广泛宣传，产品的大模型调用量并不多，通过"薅"各个平台 API 接口的免费额度"羊毛"，就可以满足用户的需求。此外，项目的大部分工作量都由他自己承担，团队成员也多是自愿加入，人员上的支出也几近于零。
或许，面临着种种不确定性，" all in "创业的风险太大。但凭借着此轮" AI 大基建"的溢出效应，所有人都能以极低的成本利用各类 AI 工具，进而验证自己的想法。这也是大猫自学生时代起就能组建起多个 AI 项目的原因。
大猫自身也分析了 AI 恋爱助手产品"变现难"的原因。他表示，待到商业化落地、大模型调用量上升之后，此类产品若想盈利，售价必然不会便宜。
他进一步解释道，由于设置会员收费门槛会彻底堵死产品活性，因此必然只能走"免费基础款 + 会员"的路子，用会员收入填补所有支出。而对大多数互联网产品来说，10% 的付费率已经难能可贵。因此，若以买断制定价，该类产品大概需要 100 元左右才能盈利。
同时，由于用户一般只在恋爱初期（初识、暧昧期、刚建立关系不久）才会使用此类工具，订阅制收费也需要在 30-40 元 / 月才能覆盖支出。相比于简单易得且免费的通用大模型，此类产品虽有一定优化，但想让用户掏出这个价格来提升效能并不容易。
况且，此类产品的存在，归根结底还是抓住了通用大模型并未就某一细分领域做特化训练的空窗期。当未来通用大模型开始就情感等领域进行特化训练时，此类产品的优势将不复存在。
此外，当使用此类 AI 恋爱助手产品时，用户需填写各类信息、量表，手动导入聊天记录，操作较为繁琐、上手难度较高，本质上还是辅助工具。相较于恋爱键盘这类可以"替人谈恋爱"的产品来说，噱头不够足，对付费意愿的刺激也比较低。
下一代 AI 恋爱军师，如何真正"读懂"人心？
尽管此类产品当前商业化难度较大，但仍有业内人士表示，若与其他产品进行恰当搭配的话，这类 AI 恋爱助手仍旧会有不错的前景。
一位投资人就表示，通用大模型提供多模态理解、记忆、人格与工具调用能力；大模型与平台方会"统合"大部分通用能力，独立产品需在细分场景（如" AI 僚机""虚拟恋人""情感教练"）做出差异化与强黏性，更多以 SDK/ 插件 / 合作形态嵌入平台生态。
同时，通用大模型与其恋爱助手生态可通过提供底层智能与角色 / 对话能力赋能 B 端。例如 Meta 为 Facebook Dating 引入 AI 助手与" Meet Cute "惊喜匹配；Tinder 上线 AI 照片挑选、内容安全与真实性验证。上述动作共同指向" AI 成为约会基础设施"。
该投资人认为，独立新产品会更丰富的满足小而美的人群需求，更聚焦细分人群 / 场景（如跨文化沟通、婚后关系、情绪支持），以更强的角色设定、世界观与运营方法论形成壁垒。
在一个 AI 创业交流群中，大猫也收到了类似的反馈。不少人向他表示，初期推流寻找体验用户的话，可以先锁定恋爱类博主等有较高需求且付费意愿普遍较高的群体。
不光是软件，在更远的未来，此类产品将能够通过各种数据采集仪器发挥其真正的实力。
合肥工业大学计算机与信息学院教授孙晓深耕情感计算领域多年，他认为，单单指望靠聊天记录这样的文本来准确理解情感从原理上就无法实现。因为多个能表现情感的模态，如语音语调、面部表情、行走步态等，均无法在未充分使用这些模态训练的大语言模型中得到体现。许多"情场高手"，或许只是在有意无意之间感知到了这些细微的情感表达，并以此来"训练"自己的大脑。
即便回归一开始分析文本的任务，这些"情场高手"往往也能做得更好。这是因为他们将多模态的信息与文本进行了关联分析与结合。通过关联文本中的某些特征，就能更准确地倒推出对方此时的状态，从而更精确地了解对方的情感。这就好比在矩阵中添加了更多的维度，可以进行更加复杂的运算。孙晓表示，通过对多模态数据进行有效处理，可以将情绪状态由最简单的"正面 - 负面"二分扩展至 80 多种。
与以往基于实验室情境输入的数据训练而成的模型不同，孙晓的团队提出了"普适心理计算"这一概念，即基于日常生活场景下多模态数据的建模、情感识别与分析。
他表示，近两年情感计算领域发展迅速，涌现出大量相关研究与产品，多数在基础情绪识别上表现较好，准确率可达 95% 以上。但这些成果大多基于固定数据集或评测集，通过预设假设完成训练。而在真实场景中，由于存在光照变化、噪音、环境干扰，且用户还可能处于运动状态，情绪实时、动态且复杂，多数模型的实际表现并不理想。
孙晓希望，通过他与团队成员的努力，能够在未来的某一天通过音频、视频乃至触觉、嗅觉的采集来实现实时、准确的情感识别。
但他表示，恋爱的本质正是一个个"美丽的错误"，不但不应当过分功利地追求"高效""准确"，甚至还应该为 AI 设计随机化的机制，以更好地去模拟真实的恋爱状态。
一次次回复、一场场约会，不是需要快进的过程，而正是恋爱本身。AI 或许能帮你做得更好，但我们不能忘记，鲜活而真实的人才是恋爱的主体。
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