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AI产品落地记:光环、局限和自我突破

来源:智能网
时间:2020-01-06 14:02:23
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AI产品落地记:光环、局限和自我突破人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

Ai芯天下丨观点丨AI产品落地记:光环、局限和自我突破

繁重的计算由人工智能替代

人工智能亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步,有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

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AI产品发展三个背景阶段

第一个阶段:PC时代

比如一个做LED照明灯的工厂老板,要做一个灯的商城,经济型酒店老板要做酒店垂直类生活用品商城;如果一个没有产品经验的产品经理,可能花上一年时间就能打磨一款不错的PC商城产品。

第二个阶段:移动互联网

①传统PC互联网转型的典型代表是QQ到微信,PONY马2013年在GMIC上说微信获得了一张移动互联网的站票、2014年Jack 马宣布阿里All in 移动互联网,随之手机淘宝流量也超过PC淘宝,还有四大门户之一的PC网易新闻到其手机APP网易新闻。

②移动互联网新贵的典型代表:今日头条、滴滴、今夜酒店特价等

③移动互联网深耕者/回滚者的典型代表:抖音、探探、王者荣耀、吃鸡类游戏,这一波厂商主要是抓住90后95后较年轻用户的碎片化获取信息和社交的特点。且这一波产品里面机器学习的身影已经深深的印在其中,例如:抖音的视频推荐系统就是用机器学习里面的推荐算法。

第三个阶段:AI时代

有了PC互联网、移动互联网的发展的基础,有了各种功能的产品,同时有了多渠道的营销互联网手法。在AI时代人工智能产品就能有更好的基础发展,同时也要注意基础的数据算法和算力。

①数据:大量的数据积攒的越来越多的时候,会促使AI自身变被动为主动去表达自己、发展自己,开始对事物有主动认知,有AI的概念,比如Siri会开玩笑的方式回答用户的刁难问题。

②算力:算力架构是按冯诺依曼体系来做的,这还是基于现有的架构,未来我们可以看到非冯诺依曼体系架构,现在发了TrueNorth,随着量子计算的出现,人工智能会出现更加新的变化。

③算法:数学的发展尤其是在深度学习上的突破,使得阿尔法狗战胜大师李世石,算法的突破相比较算力和数据也是一个更加缓慢的科学进程——就像我们研究生时代的实验室,算法的进展往往以10年为一个小的周期;但是一旦算法出现系统级的突破往往会产生工业革命级的变革。比如牛顿三大定律,爱因斯坦相对论均是算法级别的突破。

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AI产品的刚需和新品类

现在经常会提到一个词——“刚需”,但是,在科技发展过程中,很多重大进步,其实并不是因为解决了刚需问题而爆发的。

那什么时候该考虑“刚需”,什么时候不该考虑“刚需”呢?一方面,我们需要了解,刚需是特定人群因为生存环境、个人认知等深层因素的变化而产生的满足旧“本性需求”的新“表面需求”。比如:“10后”,就因为其成长环境、家庭背景、生活方式等方面的特殊性,成为能更自然的和AI机器人共生的人群。

而AI机器人满足了他们在未来不仅能成为其工作和生活的好助手,更能成为其生活的好伙伴,并且是不可缺少的,而对于这种刚需,在以前是很难理解的。

另一方面,作为AI从业者需要了解的很重要一点是刚需,意味着新的品类,而“新品类”的一个重要判定标准是:“衡量该品类产品好坏的指标,是否是一个新的评估维度”。

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例如新品类——智能音箱

传统蓝牙音箱,其品类的本质价值是听歌,所以衡量一个蓝牙音箱产品的指标,是音质、价格、外观、质量、携带性等等;而现在这些智能音箱由于很多智能音箱产品的功能多而全,一个音箱可以同时有多个属性。

低端蓝牙音乐音箱:本质是听歌,但面向中低端客户,价格低;衡量指标是价格。例如:小米AI音箱。

高端音乐音箱:本质还是听歌,但更强调音质等发烧友需求,价格高;衡量指标是音质、外观、品牌等。例如:LIBRATONE等。

有声内容音箱:本质是为了听有声内容,衡量指标是内容是否全面、更新是否及时等。例如:傅盛和喜马拉雅做的小雅AI音箱。

购物音箱:本质是为了方便刺激购物,衡量指标是购物体验是否便捷,有合适场景,并且交互体验效果和效率超过用户传统购物行为的10倍以上。例如:阿里的天猫精灵X1。

家居音箱:本质是为了操控智能家居,衡量指标是支撑的智能家居设备丰富度和操控效率。例如:小米AI音箱。

AI助手音箱:本质是为了成为私人生活助理,衡量指标是智能程度,比如:是否懂主人的习惯、感情、当下需求、完成任务的效率,以及聊天陪伴效果等等。例如亚马逊Echo用户用的最多的是备忘功能。

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AI产品与传统产品的突破

①市场环境:AI产品诞生的市场背景是甚至一个垂直的细分领域均有一个APP产品的市场环境,这个时候需要AI产品做到比原来的产品好上10倍的体验或者比原来的产品快10倍以上才能赢得市场的环境。

②供应链产业:在做纯APP的时候是不需要考虑供应链的,但是由于广义范畴上的AI产品是从数据获取到数据分析再到数据应用上,少不了硬件等外设的采用。例如:用深度摄像头采集更多的数据,采用NB-IoT采集人和物体的行为数据,均需要硬件的融合。

AI产品是更加考验产品经理综合素质的,除了设计管理好传统的软件上下游之外,还融入了供应链产业的深挖。例如:当摄像头与AI主体硬件产品出现BUG的时候,是需要联系的事摄像头生产厂商,而不像APP时代仅仅需要再成熟的手机上研发即可,这个时候需要产品调动的是摄像头整个研发甚至一个工厂来配合。

③需求:需求的变化有新零售,用户需要货来匹配人,这里需要LBS和更多智能传感器的数据来服务人。线下商铺原来是不知道哪个用户来逛街,哪个潜在消费者在哪个商品前停留的更久,节假日购买热销商铺结账需要排队等等,而AI产品正好能够及时的统计好这些数据,利于后期市场发展。

结尾:

在人工智能时代序幕悄然拉开的局面下,无论是面向大众的人工智能产品,还是服务于专业领域的人工智能产品,都将按照以“底层—中层—顶层”的技术及产品架构为基础的生态圈模式不断向前发展。

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