繁重的計(jì)算由人工智能替代人工智能亦稱智械、機(jī)器智能,指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能" />
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AI產(chǎn)品落地記:光環(huán)、局限和自我突破

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

Ai芯天下丨觀點(diǎn)丨AI產(chǎn)品落地記:光環(huán)、局限和自我突破

繁重的計(jì)算人工智能替代

人工智能亦稱智械、機(jī)器智能,指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計(jì)算機(jī)程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等的進(jìn)步,有些預(yù)測(cè)則認(rèn)為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的,如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算,而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確,因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的,人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

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AI產(chǎn)品發(fā)展三個(gè)背景階段

第一個(gè)階段:PC時(shí)代

比如一個(gè)做LED照明燈的工廠老板,要做一個(gè)燈的商城,經(jīng)濟(jì)型酒店老板要做酒店垂直類生活用品商城;如果一個(gè)沒有產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理,可能花上一年時(shí)間就能打磨一款不錯(cuò)的PC商城產(chǎn)品。

第二個(gè)階段:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)

①傳統(tǒng)PC互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的典型代表是QQ到微信,PONY馬2013年在GMIC上說微信獲得了一張移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的站票、2014年Jack 馬宣布阿里All in 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),隨之手機(jī)淘寶流量也超過PC淘寶,還有四大門戶之一的PC網(wǎng)易新聞到其手機(jī)APP網(wǎng)易新聞。

②移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新貴的典型代表:今日頭條、滴滴、今夜酒店特價(jià)等

③移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)深耕者/回滾者的典型代表:抖音、探探、王者榮耀、吃雞類游戲,這一波廠商主要是抓住90后95后較年輕用戶的碎片化獲取信息和社交的特點(diǎn)。且這一波產(chǎn)品里面機(jī)器學(xué)習(xí)的身影已經(jīng)深深的印在其中,例如:抖音的視頻推薦系統(tǒng)就是用機(jī)器學(xué)習(xí)里面的推薦算法。

第三個(gè)階段:AI時(shí)代

有了PC互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展的基礎(chǔ),有了各種功能的產(chǎn)品,同時(shí)有了多渠道的營銷互聯(lián)網(wǎng)手法。在AI時(shí)代人工智能產(chǎn)品就能有更好的基礎(chǔ)發(fā)展,同時(shí)也要注意基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)算法和算力。

①數(shù)據(jù):大量的數(shù)據(jù)積攢的越來越多的時(shí)候,會(huì)促使AI自身變被動(dòng)為主動(dòng)去表達(dá)自己、發(fā)展自己,開始對(duì)事物有主動(dòng)認(rèn)知,有AI的概念,比如Siri會(huì)開玩笑的方式回答用戶的刁難問題。

②算力:算力架構(gòu)是按馮諾依曼體系來做的,這還是基于現(xiàn)有的架構(gòu),未來我們可以看到非馮諾依曼體系架構(gòu),現(xiàn)在發(fā)了TrueNorth,隨著量子計(jì)算的出現(xiàn),人工智能會(huì)出現(xiàn)更加新的變化。

③算法:數(shù)學(xué)的發(fā)展尤其是在深度學(xué)習(xí)上的突破,使得阿爾法狗戰(zhàn)勝大師李世石,算法的突破相比較算力和數(shù)據(jù)也是一個(gè)更加緩慢的科學(xué)進(jìn)程——就像我們研究生時(shí)代的實(shí)驗(yàn)室,算法的進(jìn)展往往以10年為一個(gè)小的周期;但是一旦算法出現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)的突破往往會(huì)產(chǎn)生工業(yè)革命級(jí)的變革。比如牛頓三大定律,愛因斯坦相對(duì)論均是算法級(jí)別的突破。

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AI產(chǎn)品的剛需和新品類

現(xiàn)在經(jīng)常會(huì)提到一個(gè)詞——“剛需”,但是,在科技發(fā)展過程中,很多重大進(jìn)步,其實(shí)并不是因?yàn)榻鉀Q了剛需問題而爆發(fā)的。

那什么時(shí)候該考慮“剛需”,什么時(shí)候不該考慮“剛需”呢?一方面,我們需要了解,剛需是特定人群因?yàn)樯姝h(huán)境、個(gè)人認(rèn)知等深層因素的變化而產(chǎn)生的滿足舊“本性需求”的新“表面需求”。比如:“10后”,就因?yàn)槠涑砷L(zhǎng)環(huán)境、家庭背景、生活方式等方面的特殊性,成為能更自然的和AI機(jī)器人共生的人群。

而AI機(jī)器人滿足了他們?cè)谖磥聿粌H能成為其工作和生活的好助手,更能成為其生活的好伙伴,并且是不可缺少的,而對(duì)于這種剛需,在以前是很難理解的。

另一方面,作為AI從業(yè)者需要了解的很重要一點(diǎn)是剛需,意味著新的品類,而“新品類”的一個(gè)重要判定標(biāo)準(zhǔn)是:“衡量該品類產(chǎn)品好壞的指標(biāo),是否是一個(gè)新的評(píng)估維度”。

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例如新品類——智能音箱

傳統(tǒng)藍(lán)牙音箱,其品類的本質(zhì)價(jià)值是聽歌,所以衡量一個(gè)藍(lán)牙音箱產(chǎn)品的指標(biāo),是音質(zhì)、價(jià)格、外觀、質(zhì)量、攜帶性等等;而現(xiàn)在這些智能音箱由于很多智能音箱產(chǎn)品的功能多而全,一個(gè)音箱可以同時(shí)有多個(gè)屬性。

低端藍(lán)牙音樂音箱:本質(zhì)是聽歌,但面向中低端客戶,價(jià)格低;衡量指標(biāo)是價(jià)格。例如:小米AI音箱。

高端音樂音箱:本質(zhì)還是聽歌,但更強(qiáng)調(diào)音質(zhì)等發(fā)燒友需求,價(jià)格高;衡量指標(biāo)是音質(zhì)、外觀、品牌等。例如:LIBRATONE等。

有聲內(nèi)容音箱:本質(zhì)是為了聽有聲內(nèi)容,衡量指標(biāo)是內(nèi)容是否全面、更新是否及時(shí)等。例如:傅盛和喜馬拉雅做的小雅AI音箱。

購物音箱:本質(zhì)是為了方便刺激購物,衡量指標(biāo)是購物體驗(yàn)是否便捷,有合適場(chǎng)景,并且交互體驗(yàn)效果和效率超過用戶傳統(tǒng)購物行為的10倍以上。例如:阿里的天貓精靈X1。

家居音箱:本質(zhì)是為了操控智能家居,衡量指標(biāo)是支撐的智能家居設(shè)備豐富度和操控效率。例如:小米AI音箱。

AI助手音箱:本質(zhì)是為了成為私人生活助理,衡量指標(biāo)是智能程度,比如:是否懂主人的習(xí)慣、感情、當(dāng)下需求、完成任務(wù)的效率,以及聊天陪伴效果等等。例如亞馬遜Echo用戶用的最多的是備忘功能。

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AI產(chǎn)品與傳統(tǒng)產(chǎn)品的突破

①市場(chǎng)環(huán)境:AI產(chǎn)品誕生的市場(chǎng)背景是甚至一個(gè)垂直的細(xì)分領(lǐng)域均有一個(gè)APP產(chǎn)品的市場(chǎng)環(huán)境,這個(gè)時(shí)候需要AI產(chǎn)品做到比原來的產(chǎn)品好上10倍的體驗(yàn)或者比原來的產(chǎn)品快10倍以上才能贏得市場(chǎng)的環(huán)境。

②供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè):在做純APP的時(shí)候是不需要考慮供應(yīng)鏈的,但是由于廣義范疇上的AI產(chǎn)品是從數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)應(yīng)用上,少不了硬件等外設(shè)的采用。例如:用深度攝像頭采集更多的數(shù)據(jù),采用NB-IoT采集人和物體的行為數(shù)據(jù),均需要硬件的融合。

AI產(chǎn)品是更加考驗(yàn)產(chǎn)品經(jīng)理綜合素質(zhì)的,除了設(shè)計(jì)管理好傳統(tǒng)的軟件上下游之外,還融入了供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)的深挖。例如:當(dāng)攝像頭與AI主體硬件產(chǎn)品出現(xiàn)BUG的時(shí)候,是需要聯(lián)系的事攝像頭生產(chǎn)廠商,而不像APP時(shí)代僅僅需要再成熟的手機(jī)上研發(fā)即可,這個(gè)時(shí)候需要產(chǎn)品調(diào)動(dòng)的是攝像頭整個(gè)研發(fā)甚至一個(gè)工廠來配合。

③需求:需求的變化有新零售,用戶需要貨來匹配人,這里需要LBS和更多智能傳感器的數(shù)據(jù)來服務(wù)人。線下商鋪原來是不知道哪個(gè)用戶來逛街,哪個(gè)潛在消費(fèi)者在哪個(gè)商品前停留的更久,節(jié)假日購買熱銷商鋪結(jié)賬需要排隊(duì)等等,而AI產(chǎn)品正好能夠及時(shí)的統(tǒng)計(jì)好這些數(shù)據(jù),利于后期市場(chǎng)發(fā)展。

結(jié)尾:

在人工智能時(shí)代序幕悄然拉開的局面下,無論是面向大眾的人工智能產(chǎn)品,還是服務(wù)于專業(yè)領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品,都將按照以“底層—中層—頂層”的技術(shù)及產(chǎn)品架構(gòu)為基礎(chǔ)的生態(tài)圈模式不斷向前發(fā)展。

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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