2019年如何打造一款成功的AI產品.pdf

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1、如何打造一款成功的AI產品張競宇，人工智能十大必讀暢銷書籍人工智能產品經理作者，2018年電子工業出版社優秀作者，出版半年重印6次，人工智能領域第一本定義AI產品經理書籍。墨爾本大學信息系統碩士，全球金融工程委員會委員，現任科大訊飛產品總監?！癇ack&Forth”思維模式發明者。教育行業To B/To G產品專家。曾負責的產品在高校領域的教育行業的產品，用戶覆蓋全國超過400萬在校大學生。在K12領域的教育平臺級產品，用戶覆蓋3000萬中小學師生。演講綱要演講綱要1.AI產品的本質2.AI產品逃不出的五大類3.最容易被忽略的：AI產品化4.建立壁壘：AI產品商業化5.人工智能應用開發過程中的

2、的理想vs現實6.互聯網時代vsAI時代公司的區別以及人員需求的差異7.AI產品三要素（以構建計算機視覺3D深度人臉識別產品為例）腦洞分享：三十年后什么樣的人工智能產品會顛覆我們的生活1.AI產品的本質我們一直以來，這樣使用工具統稱：被動工具工具從被動使用到具備主動創造的能力設計者需要給出明確需求從上百萬種設計方案中選取最合適的并進行自動生成最終產品和解決方案人工神經網絡算法：生成對抗網絡當工具被賦予了“直覺”擁有直覺的AlphaGo Zero人工智能產品的終極目標就是利用自學習和自我改進能力完成對產品的自動優化具備神經系統的AI產品數字神經系統傳統產品或服務讓用戶需要我們的產品創造用戶所需要

3、的產品重點回顧：工具從被動使用到具備主動創造的能力。給機器賦予人一樣的直覺，是當前炙手可熱的深度學習（Deep learning）領域所研究的核心目標。人工智能產品的終極目標就是利用自學習和自我改進能力完成對產品的自動優化。2.AI產品逃不出的五大類AI 產品的常見邏輯：A到B的映射關系輸入A，輸出B。是一種“有監督學習”一封郵件是否是垃圾郵件一張圖片是哪一種類型的物體（機器視覺）一段音頻對應的文字（語音識別）輸入A輸出B不同場景下人工智能技術的落地案例目前各領域通過AI改造的可行性眼花繚亂的AI產品，逃不出這五大類1.個性化精準服務（例如金融產品個性化推薦、電商產品個性推薦等）2.替代簡單或

4、重復勞動（自動駕駛）3.提升效率和準確率（反金融欺詐系統）4.提升用戶體驗（通過語音輸入下達控制指令的智能居家機器人）5.自主創作（如Deep Dream可以提供繪畫的創作、Sunspring可以提供電影劇本的創作）重點回顧：AI 產品的常見邏輯：A到B的映射關系。目前各領域通過AI改造的可行性。AI產品的五種分類。3.AI產品的“貴賤之分”“一旦開始由算法為我們選擇、購買商品，廣告業就會崩潰?！苯袢蘸喪稟I也有“貴賤”之分輸入：廣告信息輸出：用戶點擊廣告的概率Part 1 如何打造一款成功的AI產品Jetblack的導購機器人正在和顧客聊天Part 1 如何打造一款成功的AI產品傳統的搜索功

5、能（1）搜索框中的默認查詢詞是什么。（2）如果有實時預測功能（輸入時實時展現搜索結果，而無需回車或點擊搜索按鈕），用戶輸入字符后的匹配邏輯是什么，需要最多顯示幾個推薦結果。Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI時代的搜索功能男鞋您想要一雙在什么場合下穿的男鞋跑步您偏好什么顏色的男鞋白色上班黑色聚會紅色分析用戶的線上行為數據（搜索關鍵詞、近期的購買記錄及瀏覽記錄等），實時預測用戶的意圖。當用戶完成這樣的交互后，系統會記住用戶之前的購買意圖，待用戶在不同的頁面進行瀏覽時，頁面中產品顯示優先級就會自動按照用戶之前的意圖排序。算法？數據？究竟是什么因素決定了AI項目是否賺錢呢？賺錢不賺錢產品化、

6、商業化重點回顧：不是每種AI產品都賺錢，商業化價值轉化最快的就是在線廣告。單純依賴算法能力和數據是無法建立產品壁壘的，公司之間競爭的是產品化和商業化的能力。4.最容易被忽略的：AI產品化最容易被忽略的：AI產品化產品化的過程本質就是從客戶/用戶獲取信任并建立連接的過程AI產品化的必要條件“正反饋循環”是建立競爭門檻的關鍵數據產品用戶使用正反饋循環學生作業薄弱知識點認知診斷二次根式有理化因式有理數運算一元一次方程一元二次方程二次根式有理化因式有理數運算一元一次方程一元二次方程構建知識圖譜找出元知識缺失微課視頻鞏固習題推薦練習“正反饋循環”數據回收討論環節：按照“正反饋循環”的原則，找到你所在行業

7、/領域具備這種條件的最典型場景，談一談為什么，你會如何通過這個原則建立競爭力門檻？5.建立壁壘：AI產品商業化成本評估難、產品預期效果評估難產品化商業化機器視覺菜品自動識別成本評估難、產品預期效果評估難產品化商業化卷煙廠引入口味自動調試算法項目項目產品化產品化服務化服務化平臺化平臺化單場景單場景但支持靈活需求多場景，支持個性化需求多場景自己快速實現需求自服務可配置化自服務模塊化插件化可提供對外服務開放、生態化驗證需求和技術可行復制單場景對外提供接口能力用戶自封裝多場景商業化重點回顧：產品化決定了產品的價值空間，商業化則決定了產品將價值變現的能力，二者缺一不可。項目-產品化-服務化-平臺化是人工

8、智能產品商業化的必經路徑。6.人工智能應用開發過程中的的理想vs現實人工智能應用開發過程中的的理想vs現實人工智能應用開發過程中的的理想vs現實數據搜集數據提取、清洗、標記數據集成分析與建模表達與可視化核心的機器學習算法往往只占總代碼量的5%左右！那么，95%的代碼都貢獻在什么地方了呢？數據提取、清洗、標記、轉換、分發、集成、剪枝.模型訓練、調參、部署、容錯.7.互聯網時代vsAI時代公司的區別以及人員需求的差異思考一個問題：互聯網公司和傳統公司最明顯的區別是什么？是不是傳統公司+互聯網就成為互聯網公司了呢？同樣的，你認為人工智能公司和傳統科技公司最大的區別是什么？互聯網時代的公司傳統的商場+

9、電商網站不等于一家互聯網公司，以為公司的組織架構無法發揮互聯網的能力：1 Week vs 6 MonthsBoss vs Data TalksAI時代的公司傳統科技公司+深度學習或者機器學習算法不等于一家AI公司策略性的數據獲取方式，站在公司層面規劃合理的數據獲取策略。AI公司會打造自己的統一數據倉庫。對人員的要求不同，例如AI產品經理。8.AI產品三要素Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI產品三要素Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI產品三要素定義宏觀需求用戶需求產品/服務技術平臺人員通行車輛管理視頻監控智能零售樓宇企業商超會議醫院學校社區園區人像識別視頻結構化智能硬件視頻平

10、臺重點監控場所人像卡口利舊改造營區周邊安全立體化防控Web APISDK集成系統智能設備物體識別文字識別人體識別人臉識別深度學習引擎+智能開放平臺車輛識別某機器視覺產品架構圖Part 1 如何打造一款成功的AI產品全棧式產品形態方案Solution模組Hardware Module設備Edge DeviceHolistic Products in Various Modalities系統System嵌入式硬件平臺Hardware Platforms for Embedded DevicesAI產品三要素Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI產品三要素Part 1 如何打造一款成功的AI產

11、品AI產品三要素Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI產品三要素Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI產品三要素產品競爭力增長路線通過對行業數據的積累、業務的理解，針對行業解決方案的芯片、算法、軟件做版本迭代。通過項目R版本的迭代反補產品V版本，最終實現從項目到產品的技術積累和競爭力增長。左圖中1、2、3部分可以獨立輸出專利，亦是產品的核心競爭力。芯片V1.0產品平臺（V版本）體現核心競爭力產品（R版本）滿足細分客戶通用性R1項目數據R2項目數據R3項目數據場景1算法場景2算法場景3算法場景算法R版本算法嵌入VIS機器視覺分析管理平臺V1.0業務模塊1業務模塊2業務模塊3VIS機器視覺分析管理平臺R版本業務模塊a業務模塊b業務模塊c從R版本中挑選具備行業普遍共識需求的業務功能加入到V版本中通過項目數據訓練完善場景算法模型并進一步完善原來的模型Part 1 如何打造一款成功的AI產品AI產品三要素產品（M版本）滿足個性化重點回顧：產品經理需要考慮如何為研發團隊創造“三要素”的最佳環境，并找到三要素交叉的“黃金地帶”作為產品化切入點。當三要素都產生變化后，黃金地帶的范圍會發生質的改變。通過分析三要素制定產品競爭策略其實本質上是來源于你想塑造一個什么樣的AI服務類型，從需求倒推解決方案，而需求又來源于不同的客戶群體細分。讓我們一起開個腦洞