付宝华院长提出，AI 超级沉浸式体验的赋能力量，是传统沉浸式体验的 10 倍、20 倍。

AI 超级沉浸式体验的赋能力量是传统沉浸式体验的 10-20 倍，核心源于动态闭环 + 全链路智能 + 价值倍增三大质变，而非简单技术叠加，这与付宝华院长强调的 “体验 - 语料 - 技术” 飞轮高度契合。

（一）、核心倍增维度（10-20 倍差距的关键来源）

1. 内容生产效率：AI 生成式工具让场景 /剧情生成提速100 倍，成本降70%-90%；传统依赖手工建模 / 定制脚本，周期长、迭代难。

2. 交互响应与个性化：多模态 AI 实现 “意图 - 反馈” 毫秒级闭环，实时适配行为 / 情绪 / 偏好，每人都有专属体验；传统多为固定路径、规则驱动，交互僵硬、千人一面。

3. 数据驱动的复利效应：形成 “体验 - 语料 - 模型 - 再体验” 闭环，体验越用越智能，价值持续放大；传统无数据闭环，体验固定、无法自迭代。

4. 产业与商业价值：高溢价（30%-100%）、全要素生产率升（20%-40%）、拉动上下游集群增长；传统多依赖门票与基础服务，附加值低、增长乏力。  

（二）、关键差异：从 “内容预设” 到 “体验原生” 的范式革命

• 传统沉浸：技术叠加 + 内容预设，是 “单向输出” 的静态场景，用户是被动接收者。

• AI 超级沉浸：语料闭环 + 实时生成 + 自然交互，是 “双向共创” 的动态系统，用户是体验的主导者与语料生产者，价值指数级增长。  

（三）、为何是 10-20 倍？（基于落地数据与理论逻辑）

1. 复合倍增：内容效率 × 交互质量 × 沉浸深度 × 数据复利，形成非线性增长，综合效能达10-20 倍。

2. 边际成本趋近于零：一次语料与模型投入，可支撑海量用户与无限场景迭代，传统则每新增场景 / 用户都需额外成本。

3. 场景适配无上限：可快速复制到文旅 全领域，形成跨行业赋能，解决传统场景适配性差、复制难的问题。