从“蒙牛AI营养师”到“MathGPT”：拆解个经典命名案例

从“蒙牛AI营养师”到“MathGPT”：拆解个经典命名案例 在AI产品爆发的时代，一个精准的命名往往成为用户认知的第一道桥梁本文以营养健康领域的“AI营养师”与教育领域的“MathGPT”为样本，拆解其命名策略背后的逻辑与启示 一、功能具象化：用职业身份建立信任感 案例：AI营养师“蒙蒙”

职业标签强化专业性：将AI命名为“营养师”，直接关联专业资质该角色能提供健康评估、个性化营养计划、运动方案及中式养生建议等13，并通过国内外21项营养健康认证考试（如注册营养师、心理咨询师等），以权威性消除用户对AI可靠性的疑虑 人格化设计提升亲和力：昵称“蒙蒙”搭配3D交互形象，通过情感陪伴、目标动态调整等功能，构建“专属健康管家”的陪伴感 启示：以职业身份命名，既降低理解门槛，又通过“人格化”设计弥合技术冰冷感，适用于强服务属性的民生领域（如医疗、教育） 二、技术符号化：借通用术语抢占心智认知 案例：数学大模型“MathGPT”

“GPT”背书技术基因：沿用ChatGPT奠定的“通用大模型”认知，结合“Math”明确垂直领域，传递“专业级数学能力”的核心价值 场景聚焦解决痛点：针对数学学习场景，提供解题讲题、公式推导等专业服务，命名直指功能边界 启示：“领域+GPT”模式可快速建立技术信任，但需确保产品与命名强关联（如实际具备大模型能力），否则易引发预期落差 三、**命名策略的底层逻辑对比 维度 “AI营养师”模式 “MathGPT”模式 定位核心 服务角色（解决“谁来帮我”） 技术能力（解决“用什么技术”） 技术传达 隐性（强调结果而非原理） 显性（突出模型架构） 用户感知 情感温度 > 技术先进性 技术权威性 > 情感互动 四、命名的“三要三不要”原则 要精准匹配场景 服务型产品（如健康管理）适用“职业名”，技术型产品（如科研工具）适用“领域+GPT” 要预留生态扩展空间 如“营养师”可扩展至家庭健康管理，“MathGPT”可延伸至物理、化学等学科 要规避过度承诺 未通过专业认证的AI慎用“营养师”“医生”等头衔非大模型架构的产品避免“GPT”标签 结语：好名字是产品价值的“第一性原理” 无论是“AI营养师”的服务化命名，还是“MathGPT”的技术化表达，本质都是将产品核心价值压缩为一个符号在AI浪潮中，命名需回答两个关键问题：用户需要什么？技术能做什么？当名称成为价值的精确投影，产品便已赢在起跑线上

本文案例来源于公开报道，引用策略详见