Mizzen Insight 和唐硕签约：用户访谈也开始交给 AI 主持了

小团队做用户研究，最容易卡住的不是“有没有问题想问”，而是没人能同时负责设计提纲、招募受访者、主持访谈、整理录音和写报告。

今年 4 月 14 日，体验咨询公司唐硕与觅深科技完成 AI 研究洞察战略合作签约。觅深科技的 Mizzen Insight 随后也进入 WAIC 2026 的 FT 初创项目名单。这个项目想做的不是再发一份在线问卷，而是让 AI 参与一次深访从创建到洞察的整段流程。

它先盯上了用户研究里最耗人的那一段
传统深度访谈常常要从研究目标开始，一路拆出筛选题、访谈大纲和追问规则。访谈结束后，研究者还要回听录音、编码观点，再把零散回答整理成结论。

这套流程对大公司是人力成本，对创业团队则可能直接变成“以后再做”。Mizzen Insight 把产品入口放在一段对话里：用户描述研究主题、目标人群和想了解的问题，AI 先生成访谈结构，人再继续修改。

它解决的并不是“替你问几个问题”，而是试图让原本分散在文档、招募表、会议软件和报告里的动作连起来。

唐硕的合作，让它从产品演示走向真实研究场景
唐硕在合作公告中列出的流程包括自动生成访谈提纲、样本招募与筛选、AI 主持视频或语音访谈、动态追问，以及结构化报告。这些能力仍是合作双方公开描述，但签约本身给了 Mizzen 一个比“效率提升多少倍”更具体的新闻点：专业体验咨询团队准备把它放进研究服务链路。

对 Mizzen 来说，咨询公司的价值不只是带来客户。用户研究最难的地方往往是研究设计和判断，而不是把回答转成文字。工具如果要进入真实项目，就必须和研究方法、行业经验及交付标准一起工作。

合作之后值得继续观察的，是 AI 访谈会被用在哪些类型的项目里，以及最终报告如何保留受访者原话、录音和推导过程。

创建、招募、记录、洞察，被排成四个连续阶段
Mizzen 的帮助中心把一次研究分成创建、招募、记录和洞察。创建阶段可以上传参考文件、设置研究目标、编辑问题和跳转逻辑；招募既可以分享链接，也可以使用平台的样本筛选。

访谈开始后，记录页面汇总文本、语音、完成度和追问结构。洞察页面再生成摘要、问题分析、用户标签和图表，研究者还可以继续针对报告提问。

这套结构的价值在于可回看。一个结论如果只能看到 AI 写出的漂亮段落，很难用于产品决策；如果能沿着报告回到具体问题、具体回答和原始录音，团队才有机会发现模型理解错了什么。

AI 能多问几个人，不代表样本就更可靠
自动访谈可以同时接待更多人，也能减少主持人的时间，但它不会自动修复招募偏差。受访者是否符合目标人群、问题是否暗示答案、追问有没有漏掉矛盾，都需要研究者检查。

隐私同样不能在效率之后补。访谈可能出现职业、健康、消费习惯和内部业务信息，小团队使用这类服务时要先确认受访者知情方式、录音保存范围、访问权限和删除路径。

因此，AI 更适合先接走重复劳动：整理、归档、初步聚类和提示可能的追问。最终该问谁、结论能不能支撑决策，仍然要由人负责。

到了 WAIC，它要证明的不只是“几小时做完”
WAIC 给 Mizzen Insight 带来的新考题，是把一条看起来完整的产品流程交给更多真实项目。访谈数量越大，错误追问、低质量样本和误读结论也可能一起被放大。

对创业者来说，这个项目展示了一条很实际的产品路线：找到一项原本要多人接力的专业服务，先把可重复步骤做成 Agent，再用可追溯的记录把专家判断留在流程里。

Mizzen 已经有产品入口、公开帮助文档和合作方。接下来真正值得看的，是咨询项目中的具体使用方式、报告能否经得住原始材料核对，以及研究者愿不愿意把它长期留在工作台上。

想继续了解
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• 唐硕：与觅深科技完成 AI 研究洞察战略合作