AI产品经理大本营来源
Joe.G:
我是作为创业者身份给大家分享
Joe.G:
因为每个公司，阶段的不同，商业模式的不同，以及部门性质的不同，都会使得工作流程发生变化。
Joe.G:
比如说，A公司是做AI赋能的商业模式，它的模式就是在AI某个领域（比如图像识别），根据客户的需求或者客户业务流程当中可优化的部分，去定制解决方案（譬如说帮青旅和民宿定制短租客刷脸开锁的解决方案，这个服务面向的可能都不是民宿或者青旅，面向的是向这些民宿青旅提供电子锁服务的公司）
Joe.G:
B公司想要使用图像生成技术为核心，打造一款全新的UGC社交产品面向C端。或者更加模糊的一些，想用AI打造UGC产品。
再比如做智能玩具的C公司，做自动驾驶专用芯片的D公司等...
Joe.G:
这些例子是我随便乱说的，想表达的是，在不同的场景、业务逻辑和商业模式下，可能工作流程以及每天的工作内容及重点可能会有很大不同。
Joe.G:
所以我想，今天的议题有很多种视角可以去谈，我因为自己在创业，所以主要从一个创业公司，或者说是早期创业者的角度，去跟大家分享下我的理解。另外，我今天要偷个懒，我只分享如何去定义一个AI产品的基本流程。因为作为初创公司，更关心的是如何找准大方向并找到切入点，也因此我在定义产品这方面的思考会更多一些。至于产品定义以后具体的系统化进行研发及项目管理，我觉得可能其他几位大公司的同志来讲会更系统化。
Joe.G:
在进入正题前，想聊一下这个阶段的AI产品经理意味着什么。
Joe.G:
有个问题想与大家探讨，有过定义AI产品经验的同学可能也曾面临类似的纠结，就是我们为何给自己预设“AI”这个技术工具作为产品的边界。既然用户要的是“墙上的洞”而不是“电钻”，那不是用什么工具无所谓吗，只要解决一个问题，或满足一个需求即可。
慧梁:
1
Joe.G:
那为什么一定叫自己是AI产品经理呢？或者换句话说，为什么一定要限制用“AI”去满足这个需求？
Joe.G:
其实我理解的答案很简单，就是新技术的突破，让人们看到两个希望，一是原有一些应用场景可以被颠覆式优化，二是会创造出全新的应用场景，产生全新的市场。
Joe.G:
那么就会有这一技术的信仰者站出来，去发现可以革命的老场景，定义新场景，“为了应用AI而应用AI”，我反而觉得是对的，尽管这样会产出大量的伪需求，但最终时间会去伪存真，留下对的场景。而这个技术如果是颠覆性的，留下的场景应用就会是颠覆性的。
不然容易造出“更快的马”，而很难发明“汽车”。
Joe.G:
KK的《技术想要什么》里的核心思想是技术作为一个特殊的有机体，也有自己的演化规律，一定程度不受创造他的主人控制。所以在技术突破、满足需求、产生新需求、技术再突破的螺旋上升中，已经很难分清是人的需求drive技术进步，还是反之。
Joe.G:
所以可能我比较偏激，我不太认同“一切以需求为导向”的产品观（我也许是错的，需时间检验）。我反而认为这是一种局限于某个阶段的产品观，这个阶段我称之为“工具完备阶段”，比如我们认为web工具完备了，基本在web领域里，所有能想到的创意很大概率可以被实现。
BrayJZ:
1
Joe.G:
所以，有人是电商产品经理、微博产品经理、github的产品经理，但没人会再说自己是web产品经理。如果做一个web产品，也不会首先想web能做啥，而是想，用户需要什么。（当然这个“工具完备”是有领域限制的，但我这时候问个问题，“用户需要永葆青春，你能实现一个治疗死亡的web app吗？”。这其实是我所说的跳出了web的领域。）
Joe.G:
你看最早期的互联网公司，名字都叫做“网”什么，什么“net”的，从名字也可以看出来，它一定是在想“能用互联网做什么是用户需要的”，而不是想“用户需要什么可以用互联网实现”。这俩是有区别的，假如你以用户需求为主导，那如果用户需要某个东西用传统技术实现更加便捷，你做不做？你要想好如何回答这个问题。
Joe.G:
现在已经不太会有人强调自己是做一个互联网公司或产品了，而是更加强调应用场景，比如“社交”“婚恋”；以及细分领域，比如“00后社交”“50后婚恋”。但你观察，比如现在的VR大量公司名或产品名仍然带着“VR”，AI公司一半带“智能”“.AI”等。
Joe.G:
这其实是技术落地的一个必然周期，第一波是谁能造出锤子，第二波是谁能用好有限的几把锤子，第三波才是当锤子足够多的时候（工具完备），弄清楚用户需要什么，再去想用那把锤子能搞定这个需求。
Joe.G:
AI我认为目前处于第一波到第二波的过渡阶段。并且第一波的技术突破，也并非齐头并进的。AI下围棋能战胜世界冠军，这是强化学习与算力综合突破的结果，能识别人脸这是CNN结构与算力的突破，但无法因为“AI可以下围棋”就断定“AI可以参加辩论赛”，尽管这两者听起来等量齐观，但第一把锤子找到，第二把看似差不多的锤子，可能还得找十年。
Joe.G:
.其实我知道这些听起来跟咱们今天的主题关系不大，但在踩了很多坑以后，我感觉这个事情尤为重要，我自己觉得它是在技术突破伊始定义产品时，需要在心理默念的一个大前提，“我就是要拿着锤子找钉子”。
Joe.G:
有了“AI既正义”or“AI大法好”这个基本假设。我们可以开始展开去推演，怎么定义产品。我总结了一个螺旋图形，发给大家。
Joe.G:
聪明的小朋友们会发现，这特么不就是一个直线吗，从1到7步，画成螺旋是为啥？
有两个很重要的原因，1,PPT一页放不下直线；2，这样看起来更屌。
Joe.G:
还有个原因，就是其实我在实践这个方法的路上感性上觉得是一种“围猎真相”的过程。
Joe.G:
第一， 世界将如何演化（这里很多是转述某个朋友的观点，感谢他跟我分享这样的认知）：
Joe.G:
其实我们活在一个注意力经济时代，注意力被不断解放又不断被新事物收割，技术代替人类去完成更多简单重复的劳动，人的注意力被解放出来。
Joe.G:
据说2020年就会实现长途货运汽车的自动驾驶，因为高速是个封闭场景。那么，中国有3000万卡车司机，这些人的注意力何处安放？一个比较明显的趋势是，他们会向虚拟世界中迁移。另一个例子大家感受下，我印象小时候家门口小卖店的老板，你问他话他不理你，一半以上时间是在“点钱”，铺在报纸上一堆零钱的场景我历历在目。现在报亭小卖店老板他如果不搭理你，多半在“吃鸡”。中国有500万家小卖铺，这些店员或者老板被解放出的注意力又被虚拟泛娱乐收割。
Joe.G:
向虚拟世界迁移是个如“熵增”般不可逆的趋势。
Joe.G:
第二， AI在其中扮演什么角色呢？
Joe.G:
AI革命可以看作是生产力的革命，从生产力的角度讲，第一是将人类从现实世界的非创造性劳动当中解放出来，从而更快速的向虚拟世界迁移；第二是赋予创造性劳动更低的门槛，以建设更丰富的虚拟世界。
Joe.G:
这两点我总结为叫做对人类的“去工具化”，就是说，人之所以为人，是有人固有的价值，比如“想象力创造力”，“理解另一个人类需求的共情能力”。这些很难被机器替代。而人类完成自我实现，却需要掌握大量复杂工具，逐渐将自己培养成工具。比如，你有很好的想象力，却不会有画笔，也难以完成一幅画作。掌握画笔本身就是“工具化”。
Joe.G:
但是我认为AI可以帮助人类实现“去工具化”，真正身随意动的发挥人之所以为人的价值，具体就是依靠上述两点。
Joe.G:
身随意动 = 心随意动 ，打错了~
Joe.G:
第三， 哪些方向存在机会？
Joe.G:
首先看，“解放非创造性劳动”，首先可以想到的是简单重复的脑力劳动，其实我认为只要是封闭域的问题，即使是复杂的非创造性劳动，也应该并可以被AI代替。不过后者有争议，先不讨论。
Joe.G:
接着看，“降低创造性劳动的工具门槛”，可以联想到AI带来的全新UGC玩法，或者AI辅助创作的工具。
Joe.G:
好现在我们获得了三个方向，第一个是“AI代替简单重复的脑力劳动”，第二个是“AI带来的全新UGC玩法”，第三个是“AI辅助创作的工具”。
Joe.G:
第四， 方向中有哪些场景：
Joe.G:
第一个方向最典型是自动驾驶，当然还有很多很多，基本是目前最被人们普遍看到的方向，具体的选择还需要考虑结合哪个行业，自己是否擅长等，在这里就不展开了，因为基本很多地方都有讨论。
Joe.G:
假设我们就选第二个方向，“AI带来全新UGC玩法”。内容生产主要有四个大类，图片、视频、音乐、文字。结合对AI生成技术的了解，我们可以想到很多场景，比如说最近看到“千面”的让你用明星的脸做鬼脸，比如俄罗斯那个用风格迁移做的app，让你的照片加入梵高风格。还有，其实抖音、快手、faceU也算是AI带来的新UGC玩法（这里主要指基于面部识别的特效，而不是推荐引擎），但是为什么我们感觉这几个不是显性的AI-UGC产品呢，这里正好就引入第五个问题。
Joe.G:
第五， 这些场景应用AI的价值厚度：
Joe.G:
UGC的基本逻辑是，降低“优质内容”生产门槛，并连接内容生产者与消费者，让生产者得到正向奖励，让消费者变成生产者。那么在这个逻辑链条里面，我们可以看到，让你用明星的脸做鬼脸，这个是AI技术才能创造出来的全新玩法，那么在内容生产上，AI扮演的价值厚度就很厚。没它做不了啊。
Joe.G:
但是，短视频社区当中的面部识别特效，仅仅是给“优质内容”的生产加了个buff，所以在价值链条上面占领的厚度并不高。
Joe.G:
那么如果说，我们做一个AI代替人们写诗的UGC app，这是否具有足够的价值厚度呢？按理说没有AI，没几个人能写出诗，但现在AI可以写出不错的诗，这不是很有价值厚度吗？但其实未必，因为这个价值厚度在于帮助用户“创作”更有趣的内容，但如果“创作”这个动作的参与感本身被剥夺，其实是剥夺了价值。
Joe.G:
这么看，编曲场景是不是有足够的价值厚度呢？大部分人不会编曲，但很多人都有写歌冲动，AI可以把这些冲动变成作品，同时这作品又足够属于用户，足够有创作感，哈哈！
Joe.G:
好，暂定这个场景。那么还有最后一个问题要回答。
Joe.G:
第六，是选择“场景为脉络串联能力”还是“能力为脉络串联场景”
Joe.G:
这个其实我们看到，市面上有很多AI赋能商业模式的公司，这是典型的能力为脉络串联场景
Joe.G:
比如，我做图像识别有优势，我通过图像识别作为核心能力，做API调用的云平台，赋能给大量需要图像识别的场景及应用，我自己不与自己组合成一个完整产品
Joe.G:
举个最明显的例子，就是BAT都会提供的ocr识别
Joe.G:
用能力串联场景，这一能力在每个场景里的价值厚度可以很薄
Joe.G:
比方说，一个医院的病例录入系统加入ocr，对这个医院病例录入系统本身的加分可能是5%。
Joe.G:
但这一能力具备足够的通用性，至少是在某个闭合领域里的通用性。比如你能在医疗领域做最好的OCR，你可以做这样一个商业模式
Joe.G:
回到我们刚才的例子，AI编曲UGC。假设我用能力串联场景，我所做的，应该是利用AI编曲的核心算法，供应给直播平台那些想发歌的主播，给视频博主提供更版权友好的商业化音乐，给词曲作者去赋能让他们更快速的写demo
Mr.Aiolos℡:
实际上在内容生产方面 只能是个人生产者能这么干 对于真正的媒体 像报社 电视台这类媒体 行业限制就很大 包括版权 追责等 很多问题 限制了AI能力的输出
Joe.G:
但如果我选择，用场景串联能力，可能我需要打造的是一个端到端的产品，需要培养UGC产品都要培养的自有生态。以AI生成编曲为核心，去降低用户创作音乐的门槛，以此培植一个完整的UGC产品。
Joe.G:
如果我们选择用场景串联能力，我们基本就完成了产品的定义，那就是“通过AI编曲技术，让普通人的写歌冲动都能变成好听的作品，并明确感知创作乐趣，的原创音乐UGC社区”。
Joe.G:
当然最后这个结论，可能拍脑袋凭直觉也有人会想到，但这不是重点，我是希望通过这个例子，分享给大家，我现阶段总结下来，系统性找到这个定义的一个方法论。
Joe.G:
我的分享就到这了 抱歉超时了~
Joe.G:
谢谢大家
PM AI. 我偏笑 :
场景为脉络串联能力”还是“能力为脉络串联场景” 这个实际上是未来商业模式 S2B(Supplychain platform To Business) 里面的 S 还是 B
Wing诗媛:
谢谢郭靖！！#呱唧呱唧
PM AI. 我偏笑 :
讲的非常好
Joe.G:
是的
Wing诗媛:
果真是幽默风趣有内涵
Wing诗媛:
群里的各位小伙伴们有什么问题要问吗？
hooly:
666
yuupee-于武贵:
先点赞
PM 黄钊hanniman_图灵机器人_饭团:
郭靖的好几个观点非常有新意
hooly:
强烈赞同，拿着锤子找钉子！
李慧斌:
PM AI. 我偏笑 :
人类需求几乎恒久不变。随着技术进步，人类的固有需求在新技术下存在更优的解决方案，于是便产生了一系列所谓的『风口』。比如，电子商务、社交软件、共享出行所解决的购物、社交、出行需求，是人类自始至终都存在着的需求，没有购物网站，人们会去逛商店；没有聊天工具，人会写信、发邮件；没有打车软件，人们会去路边挥手打车、电话约车。互联网和移动互联网技术的发展并没有创造新需求，只是既有需求有了新的解决方案而已，需求可以被激活，但并不能被凭空创造。
人工智能技术也是同理，它不会创造新的需求，但却有潜力改变相当大比例人类需求的现有解决方案。
Wing诗媛:
再等二十秒给想问问题的同学。
LosAnky:
好多启发，S2B也很新颖
PM AI. 我偏笑 :
这和他讲的第一部分很相近
PM AI. 我偏笑 :
曾鸣提出的
Wing诗媛:
好吧，看来大部分同学都被惊艳的说不出话来哈哈。
Wing诗媛:
或者像我一样还在消化咀嚼中
Mr.Aiolos℡:
产品设计的本质离不开对行业领域的深研究 目前我现在就遇到了这样的问题
Albert 李庆功（北菜）:
我还在加班
PM AI. 我偏笑 :
顺着一个点 往下挖了好多东西
Melan:
我还在消化
Joe.G:
对，我觉得广义的需求是不变的。
Wing诗媛:
@李坤-天闻数媒-PM-北京 看看等下会不会有其他的嘉宾补充回答
逸飞Eric:
就是要拿着锤子找钉子，有新意
Wing诗媛:
@孙浩-360-产品-北京 准备好了吗？
逸飞Eric:
互联网和移动互联网技术的发展并没有创造新需求，只是既有需求有了新的解决方案而已，需求可以被激活，但并不能被凭空创造。
孙浩:
总结的挺好的哈，是得总结一些方法论和逻辑。拿着锤子找钉子但是不能拿着锤子看啥都是钉子
yuupee-于武贵:
主要信息量很大，郭靖是经过很深的思考总结出来的，一时半会确实不知道怎么提出有价值的提问
Wing诗媛:
#敲黑板 我们开始第二位分享嘉宾的part了！
孙浩:
OK，刚好刚刚到家赶上了
Joe.G:
Wing诗媛:
是的。确实如此。我们可以都听完，大家消化一下，跟上节奏。
Wing诗媛:
然后有问题之后随时在群里丢出来一起讨论~
LosAnky:
到时候会统一整理吗？
Wing诗媛:
会有讨论的速记。
Wing诗媛:
暂时不会有全篇内容。
Wing诗媛:
我在提炼一些分享的关键点~
Wing诗媛:
@孙浩-360-产品-北京 开始吧！
孙浩:
OK，来了哈
PM 黄钊hanniman_图灵机器人_饭团:
嗯，先有个速记版本，后续再有详细版本的总结
孙浩:
各位好，我是孙浩，目前在负责360儿童手表、故事机、机器人等产品。严格来说我是一个智能硬件领域的产品经理，AI是我们产品的一项功能。对于我来说，我关注的还是产品本身，AI只是其中一个工具或者一种思维方式。
PM 黄钊hanniman_图灵机器人_饭团:
孙浩开始了
孙浩:
关于AI的一些概念、方向我就不多介绍，之前黄钊的PPT整理的非常全面，前面看了郭靖的分享，在AI的价值和方向上已经有了很好的总结，相比之下我还是比较俗的哈，天天想着是怎么做产品卖货，所以我简单介绍下我们产品中一些AI相关的落地过程，供想做的参考。顺道也给360儿童的产品做个广告，想买手表、故事机、陪伴机器人的不要错过。
孙浩:
首先是需求这块，15年做儿童手表一直面临这样一个争论，那就是儿童手表是应该聚焦安全还是功能多样化，边界在哪里？那时候Apple Watch刚售卖，大家疑惑的是手表上能够有啥杀手级应用。
孙浩:
所以关于手表功能的讨论大家分歧很大，一方面觉得不应该胡乱加功能，另一方面，觉得这是孩子唯一的通讯设备，虽然受到一定的限制，但是应该承载更多的功能。
孙浩:
关于AI的一些概念、方向我就不多介绍，之前黄钊的PPT整理的非常全面，前面看了郭靖的分享，在AI的价值和方向上已经有了很好的总结，相比之下我还是比较俗的哈，天天想着是怎么做产品卖货，所以我简单介绍下我们产品中一些AI相关的落地过程，供想做的参考。顺道也给360儿童的产品做个广告，想买手表、故事机、陪伴机器人的不要错过。
孙浩:
首先是需求这块，15年做儿童手表一直面临这样一个争论，那就是儿童手表是应该聚焦安全还是功能多样化，边界在哪里？那时候Apple Watch刚售卖，大家疑惑的是手表上能够有啥杀手级应用。
孙浩:
所以关于手表功能的讨论大家分歧很大，一方面觉得不应该胡乱加功能，另一方面，觉得这是孩子唯一的通讯设备，虽然受到一定的限制，但是应该承载更多的功能。
孙浩:
基于这样的认识，我们开始探索，有什么样的产品和交互形式，能够满足孩子的需求、解决孩子的问题，所以自然而然就想到了智能语音问答这个并不新鲜的功能，通过调研也发现这是很好的一个方向。
孙浩:
首先是孩子这个群体适合。
孙浩:
siri出来那么长时间，一直没有火起来，智能语音助理在手机上一直也是一个可有可无的功能，并没有被充分的重视。
孙浩:
但是孩子这种好奇心强、逻辑性差、娱乐心态强的特点更契合这类产品，而且现在的对话产品在多轮对话、情感理解等方面做的都不太好，孩子这种应用场景刚好可以掩盖这种缺点。
Joe.G:
我7岁的妹妹跟小冰能聊1小时
孙浩:
所以我们决定在手表上把这个功能深化。确定一个功能后，一个核心的问题就是怎样启动问题，抛开可用的资源和投入，谈流程也不显示，360是个大公司，这就有些尴尬的问题，一是觉得产品不能同质化，很多开放平台并没有针对儿童做优化，体验不够好，产品区分度不够，所以没办法直接用开放平台的东西。
PM赵帅@优护家:
@郭靖-autololi-创始人-深圳 确实，这几个特征在小冰用户中常见
孙浩:
二是实际上我们也是内部小团队，公司现成的平台没有，想投入太多人也不现实。
孙浩:
小冰的聊天确实有优势，这就顺道说下产品差异，儿童手表的闲聊占6成，是最多的场景
BrayJZ:
其实成人的手表也一样 闲聊占6成以上
BrayJZ:
真实数据
孙浩:
但是故事机多数是家长语音搜索歌曲，业内我看到很多在故事机的这个品类里做儿童闲聊，这个方向就是错的。
孙浩:
放到更大的尺度看，像现在的音箱类产品，成人的使用场景目的就比较明确了，纯粹的闲聊，调侃相比孩子还是有差距。
这是我们的冷启动，我们也是借助开放平台，用的是讯飞，但是从方案一开始，就是按照场景、垂类逐步去完善和替换的。讯飞的开放平台有几个问题，一是，儿童有内容部分的需求，这部分我们自己聚合的很多资源，原有的平台不好灵活调用。二是儿童的尺度我们需要做限制，因此用了黄反词过滤兜底，避免给孩子传达不良信息。
所以在数据流程上，以讯飞为基础，数据我们服务端二次处理，对回答做过滤，开始是在音乐、儿歌这些垂类里做替换，随着我们的投入，逐步完成我们的积累。
这里也顺道说下对这类服务的看法，人工智能的技术型公司，还是针对某个细分场景做全链，否则真的很尴尬。
孙浩:
在这个产品流程中，360聚焦做的是NLP部分，语音识别360自己的、之前讯飞的都有，语音合成 讯飞 思必驰也是都有用。
孙浩:
所以上面是围绕语音做的一些工作，这部分主要是我们出需求做运营，基于360搜索团队的支持来做实现。
孙浩:
最后是针对孩子的主要场景做了覆盖。针对一些细分的垂类做了精细化的运营。
孙浩:
另外就是在产品的展现形态上，因为是面向孩子，我们对这个功能的定位不是语音助理，而是一种养成 陪伴，在呈现上就有拟人属性，包装了巴迪龙这样的形象，功能上和孩子的运动等结合，实现关联。
孙浩:
孩子问巴迪龙不会回答的问题，会自动发到家长的手机上，家长可以告诉孩子。
孙浩:
不过这个功能做到现在也遇到的瓶颈，核心问题还是技术上没有太大差距，人力运营到后面更多是覆盖一些长尾场景，投入产出不是那么明显。
孙浩:
针对这个问题，我们调整了方向，加入了引导和互动。
BrayJZ:
很好奇 这些场景里留存很高的有哪些呢
孙浩:
所以当时做了很多互动的技能，这些技能今天在音箱的技能市场里也能够找到。不过音箱里的问题是技能入口不直接，很多人不会想着怎么去触发这个技能。我们是结合当前的时间给孩子做推荐，元宵节了，孩子打开手表巴迪龙会挑战孩子让孩子猜灯谜，这样技能就能够和生活相结合引导孩子触发。
孙浩:
单纯看留存没意义，因为这些场景是引导孩子触发的，如果一段时间我引导的是成语接龙，会话次数占比能占到20%以上
孙浩:
如果引导是其他技能，那这个成语接龙调用就很少。
Wing诗媛:
想问一下：“引导”的意思是手表会自发的跟孩子说话吗？
孙浩:
语音交互的技能没有天然入口，好一点的是结合场景区分引导
孙浩:
是的
BrayJZ:
推送运营吧
孙浩:
孩子打开手表，右划看到巴迪龙，巴迪龙会主动说话打招呼
Wing诗媛:
了解
孙浩:
不是push的方式，需要孩子自己打开
BrayJZ:
明白
孙浩:
很多孩子会想着给巴迪龙喂食啥的，有打开的场景
Wing诗媛:
OK
孙浩:
这个数据还是去年的，使用比例 轮数这些变化不大
孙浩:
超过打电话成为排名第一的功能
孙浩:
分享几个数据
孙浩:
第一是孩子听啥，我们对接了蜻蜓 喜马拉雅 六一儿童网，聚合了很多儿童资源。
孙浩:
实际调用来看，其实孩子听流行歌曲时主要的，这部分我们付出成本也比较高，流行音乐版权目前已经形成垄断了，这部分对整体内容影响比较大。
孙浩:
tfboys、鹿晗、周杰伦这些都是孩子非常喜欢的
PM赵帅@优护家:
这些都是多大的孩子
love小伦:
居然在孩子们喜欢的里面看到了老周
孙浩:
5-9岁多数
孙浩:
聊天部分的词云分析
孙浩:
这里打招呼、闲聊还是多数，当然这里是把脏话去掉了，其实也挺多。
卢小卢:
居然没有“爷爷奶奶”这个词
孙浩:
闲聊的问题在于场景比较宽泛，泛化普遍做不好。
孙浩:
闲聊的问题在于场景比较宽泛，泛化普遍做不好。
Wing诗媛:
和孩子的闲聊如果中断的话，继续聊下去的可能性还是大些的。
Wing诗媛:
不像我和小冰。如果尬聊了，我就放弃了。
BrayJZ:
真棒 手表语音的场景其实不好找 通过游戏运营和AI形象和孩子互动的方式完成场景闭环 真是不错的思路 受教了
孙浩:
这里面有些策略，之前黄钊的PPT有分享，我们埋了一些场景，做反问，做引导
Wing诗媛:
嗯，一个虚拟形象有点像小时候的宠物小精灵和四驱车。会激起孩子天然的对话欲望和好奇心。
love小伦:
这个场景找的很准
孙浩:
其实问题比较大的是孩子的吐字不清晰，句子尾点检测不够好，经常有半句话，或者连着上一句
孙浩:
泛化做的不够好
Albert 李庆功（北菜）:
能力上能不能解决一部分教育幼儿的问题？
孙浩:
最后就是我们的产品支持，目前除了最便宜的199的儿童手表，所有360儿童手表全线带这个功能。
孙浩:
教育问题都是运营到场景的
孙浩:
比如前段时间我们有个反馈，孩子问 老师打我怎么办
孙浩:
我们的回答没有运营，是网络抓取的，回答是，你可以找教育局，不过没啥用，教育局和老师是一伙的
孙浩:
出现了这种政治不正确的回答
孙浩:
我们之前运营了，我考试怎么样，拿到零花钱怎么样，被夸奖怎么样，但是更多的如果是通过这种抓取学习，很容易出问题。
Albert 李庆功（北菜）:
产品上也做一些，比如推荐几种经典的心智成长曲线，根据每个孩子不同的对话数据，帮助家长发现自己孩子的兴趣点，以及缺点，让家长也能够参与到机器人的训练过程中，这样就有两个数据闭环了。
左晨:
儿童机器人和智慧故事机有什么区别（儿童机器人也可以播放故事）。
孙浩:
我之前招了个实习生，学心理学的，还在学校做实习当老师。我给他的任务是，随机抽取了15个孩子的连续对话记录，他给我分析孩子的性格，最后看看能不能对的上
Albert 李庆功（北菜）:
结果呢
孙浩:
最后效果不太理想，孩子很多时候是以娱乐、调侃的心态来对话，在数据维度上就有问题。
孙浩:
产品有产品形态的局限，技术有技术的局限，既要考虑怎么利用充分，还不能过分拔高想太多。
孙浩:
在分享个数据
孙浩:
这是利用百度的评论抽取做的360儿童手表的评论分析
孙浩:
抓取了京东的评论分析的结果
孙浩:
这里的评论数据分析出来后，并没有给我认识之外的信息，这里的主要观点其实我都是清楚的，并没有对我的认知形成补充，用户去评论能够反映一些信息，但是这些信息的维度也确实有局限。
孙浩:
其他的我就没啥了哈，看看还有啥问题可以交流
Albert 李庆功（北菜）:
那就是数据分析的问题了，15个对话太少了吧
孙浩:
15个孩子，连续一个月的对话
孙浩:
每个孩子都是一个月的完整对话上下文
Albert 李庆功（北菜）:
嗯，那说明这个老师抽象能力不够，试试让对应孩子的家长去分析。
孙浩:
因为我手表获得数据维度也有限，我们有想过，根据通话频率，聊天频率，结合运动状态，这些多个维度做综合分析
Vency:
这说明什么呢？本质还是toc的用户产品
孙浩:
想说的还是数据维度和技术能力的问题
孙浩:
我感受最深刻的是在物美超市买了个西瓜，用的多点结的账，回来看今日头条，里面推荐了个墨瞳西瓜，我一看我吃的西瓜的标签，就是墨瞳的
孙浩:
多数的推荐还是局限在买啥推荐啥，今日头条的数据维度做的更多，想象空间很大，但是现阶段还是这种推荐方式。
孙浩:
在产品迭代上，如果想更智能，维度和数据深度都要，否则维度不够，剩下的数据再怎么挖还是有很大的局限。
Albert 李庆功（北菜）:
这点同意，现在距离临界点还很远。
Wing诗媛:
各位同学，时间的缘故，我们再多一个问题哈？（等20S）
Vency:
我们互联网广告中有个东西叫做dmp，数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。
Albert 李庆功（北菜）:
既然是创业，目前盈利了吗？商业模式除了硬件费用，还有没有其他创新的现金流？
孙浩:
主力6-9
孙浩:
360儿童业务去年打平，我们手表性价比比较高，基本不挣钱
润悟:
6 以下的儿童呢？
Albert 李庆功（北菜）:
@Vency-新麦-广告产品-杭州 那个太弱了，不是一个量级和维度。
孙浩:
6岁以下买故事机吧
孙浩:
孩子上幼儿园了，没有家人陪在身边才会买手表
孙浩:
多数是这样的
Albert 李庆功（北菜）:
说得太对了，孩子最需要的就是陪伴
Albert 李庆功（北菜）:
我觉得你们可以搞一场慈善营销，为乡下的留守儿童送一波福利，对品牌形象和销量都有帮助
Albert 李庆功（北菜）:
最新数据，中国有6400万留守儿童，很震撼。
孙浩:
已经送很多了，还是周迅去送的
Wing诗媛:
好的！我们的问答环节先到此为止哈！@孙浩-360-产品-北京 感谢孙浩的分享！本群有很多做对话类机器人，智能客服相关的小伙伴。相信今天孙浩的干货（尤其是内容运营上的尝试）让很多小伙伴有启发~
孙浩:
感谢各位哈
孙浩:
感谢交流
Wing诗媛:
如果各位有想请教细节的，可以私下跟孙总交流取经~
PM AI. 我偏笑 :
时间比较晚了 我主要按照团长给的主题整理了三部分的内容 分别针对 2C用户型 2B商业型 和 平台型产品经理
PM AI. 我偏笑 :
先发出来 之后看完了可以交流
Albert 李庆功（北菜）:
我想看看，你这次有多干@我偏笑-同花顺-产品
PM AI. 我偏笑 :
比较仓促 多包涵
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首先是2C
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对于这一阶段的层出不穷的AI产品来讲，很多时候需求确实不是通过数据挖出来的。
15、16、17 这三年，对于移动互联网周期而言是第三阶段，运营>产品，产品形态早已确定，比的就是谁拉新促活能力强。
数据经过前几年的积累早已相当充分，所以最近几年的产品经理对数据的依赖程度也显著增加了，分析数据也确实是这一阶段取得竞争优势的关键因素。
但是对于一个全新的产品形态而言，一切都在探索，在做出来之前谁也不知道数据会怎么样，尤其是对话产品，就一个对话框，后面的功能就是一片大海。我更倾向于认为需求是引导出来、激活出来的，而不是从数据之中挖出来的。
数据只是结果，关键还是要讲用户故事：一个什么样的用户（有明确需求？需求模糊？压根没需求，就是来看看？），拥有怎样的预期与目标（痛点、痒点、爽点），在解决需求的过程中，哪几个步骤能够得到产品服务（服务的触点），用户的整条使用路径是什么，用户在使用功能时的情绪变化是怎样的。
把这些事情讲清楚，在找需求时，要比看数据有用。当然，找到需求时候，去针对性的取一些数据来证明通常也是有必要的。
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2B
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B 端的商业化业务目前我是刚刚接触，简单的提一下这段时间我所看到的。
不论是与客户的谈判，还是自身商业化战略的发展，都需要首先明确这些问题：
1.对外输出平台，我们希望能得到什么价值（包括可以向外说的和不方便说的）
2.客户与我们合作，能够得到什么价值
3.平台的产品定位是什么
4.目标客户以及目标客户的分类
5.不同类别客户的核心诉求是什么，他们遇到了什么样的问题
6.平台所在的市场是怎样的，市场分布如何，哪些是主战场，哪些是次战场
7.各个市场的规模如何，公司希望能够在市场中做到怎样的位置
8.这个市场中都有哪些玩家，哪些和我们有竞争关系
9.比起竞争对手，我们的优势有哪些，他们的优势有哪些，我们的优势为什么比他们的优势更有价值
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平台
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一个结合了平台设计的业务需求从最初想法到最终落地的过程通常包含 8 个阶段，分别为：方向阶段、联想阶段、定义阶段、推演阶段、抽象阶段、规划阶段、验证阶段和落地阶段
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其中，方向阶段和联想阶段通常由用户型及商业型产品经理完成。在方向阶段，用户型产品经理及商业型产品经理分别通过对用户行为数据或客户商谈结果的分析，经由初步抽象得到用户需求与客户需求，随后他们需要将原始的用户需求、客户需求转化为具体的平台设计目标交付给平台型产品经理。联想阶段一般与方向阶段同步进行，指用户型及商业型产品经理不仅需要交付平台设计目标，还需要将与该设计目标相对应的典型业务场景一并提供给平台型产品经理，他们联想出的真实业务场景越多，提供的信息越充分，后续阶段就越不容易出现解决方案与原设计目标不符的情况。这些真实业务场景将成为后续推演阶段进行系统基本可行性验证的素材。
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定义阶段、推演阶段通常需要平台型产品经理与技术人员通力合作。定义阶段的主要任务在于结合前两个阶段所得到的平台设计目标与具体业务场景，明确下来，一个怎样的系统能够承担这样的任务。并需要回答前文提到的一些系统设计的中的基本问题，比如：系统的模块构成、各个功能模块的职责、每个模块的输入输出、模块间的上下位关系及系统调用顺序。同时，为了保证通用性，还需要对业务逻辑和非业务逻辑进行划分，对业务逻辑做可配置化设计，并将非业务逻辑固化在平台内部，对平台使用者不可见，降低其理解成本。推演阶段紧跟在定义阶段之后，其主要任务是利用联想阶段所拿到的具体业务场景，结合定义阶段产出的系统设计方案进行推演，假定系统开发已经完成，应当如何对业务逻辑进行配置，及其于固化的非业务逻辑相结合之后，是否能够满足业务场景的需求。进一步的，还需要对整个系统的信息通路是否完整，各个模块履行其职责的统一性等进行检查。推演阶段完成，即意味着系统框架已经确定。
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抽象阶段大多需要平台型产品经理独立完成。系统框架的确定只是平台设计方案确定的第一步，虽然业务逻辑与非业务逻辑的划分已经完成，但业务逻辑究竟如何以平台产品的形式呈现出来是平台型产品经理所必须解决的关键问题。由于结合了平台设计的业务需求所需要解决的通常不是一个问题，大多是一类问题，甚至是多类问题的相互交织。平台型产品经理需要对这些相互交织的问题抽丝剥茧，抽象出一类或多类问题中的基本影响因素。前文提到过，产品经理需要从业务发展的角度协助技术人员保证系统的可拓展性，以避免当未来业务需求发生变化，或随业务发展出现了需要解决的新问题时不得不对已有的系统设计进行修改，从而带来大量不必要的工作量。利用基本影响因素的排列组合来列举业务场景所有可能性的方式能够有效避免遗漏，使得产品经理能够更好的协助技术人员给出拓展性较优秀的系统设计方案。同时，平台型产品经理也需要以业务需求的基本影响因素为基础完成平台原型设计，这一平台原型不仅需要能够解决当下的业务需求，还需要为未来可预见的业务需求提前做好准备。
PM AI. 我偏笑 :
规划阶段需要平台型产品经理与用户型或商业型产品经理协作完成。抽象阶段完成后，得到的实际上并不是一个可以马上执行的实施方案，而是一个长期发展方向。规划阶段要求平台型产品经理与用户型及商业型产品经理沟通，根据各类业务需求的优先级，确定平台的一期落地方案，并根据业务发展趋势对后续平台的迭代方案作出初步规划。规划阶段实际上就是在做需求的整理与细化，平衡技术实现与业务需求，结合业务未来的发展趋势，形成一套长期的迭代优化计划。
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验证与落地阶段是平台化解决方案实施的最后两个阶段，主要需要平台型产品经理与技术人员参与。在验证阶段，平台型产品经理需要就规划阶段产出的一期落地方案，及后续的平台迭代优化计划向技术人员核对，保证方案的可行性。落地阶段与传统的产品需求落地的过程相类似，需要进行任务拆解、任务分配、时间评估、确定上线计划等。
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结合了平台设计的业务需求解决方案设计，其核心在于定义与抽象，这两个阶段也是其他类型的需求解决方案中相对较少涉及到的。定义阶段明确了系统框架，决定了系统未来发展的可能性；而抽象阶段是决定系统能否如预期般发挥价值的最重要的阶段，也是将平台设计目标这一抽象实体转化为可行方案过程中的重要转折点。
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还有之前我一直在讲的三段周期
PM AI. 我偏笑 :
一个周期从兴起到没落通常会依次经历三个阶段：技术＞产品、产品＞技术、运营＞产品，不同阶段具有不同的侧重点。
第一阶段为技术＞产品，在这一阶段的早期，新技术开始在少数细分领域商业化，结合进具体业务中，初步展示出其提升效率与降低成本的价值。随后，企业普遍意识到新技术的巨大潜力，开始发力布局，在喊出『All in』口号的同时，重金从国内外各大院校搜罗相关专业的研究型技术人才。与此同时，多由技术专家团队创建，专注于提供基础服务的技术型创业公司也成百舸争流之势（由于技术性质的不同，此处的表现也可能不同。比如移动互联网周期中，移动操作系统是具有强排他性的，这种情况下就很难出现有能力与大公司相竞争的创业公司）。
技术人才在这一阶段最是炙手可热，拥有真实业务场景的公司急于扩大业务，需要招聘大量人才自然无可厚非；但即便是那些没有业务场景的公司，为了不被其他公司落下，也不得不重金投入跟进储备技术人才。
这一阶段技术的重要性体现在，技术决定了产品的有无，没有相应技术，一切基于其上的产品策略、商业计划都是空谈。先入场的公司，自然能够占据先手优势，甚至由于马太效应的存在，能够持续扩大自己的竞争优势，反应过慢的公司可能连入场机会都不会有。
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第二阶段为产品＞技术，在这一阶段的早期，第一批入场的公司基本完成了新方向下基础技术的积累，技术的好坏不再会对产品成败产生决定性的影响，这些公司的业务逐渐分为 2B 和 2C 两条线。2B 线：拥有大量技术积累的公司开始有限度的通过开放平台等方式，为并不具备相应技术能力的公司赋能，尝试成为一种类似基础设施的存在。2C 线：这些公司在对外赋能的同时，开始向内全面融合自家业务，寻找一切可以改进的点，力图把技术的作用发挥到最大，一些新的 2C 产品形态也随之产生。第一批入场的公司开始通过商业化、产品化的方式占领市场、吸引用户，并尝试收回第一阶段花费在技术上的投入。这也是先行者们的第一次短兵相接。
随后，被赋能的公司同样急于在技术革新的浪潮之中分一杯羹，收回前期投入成本，新技术开始在各行各业全面开花。众多以想法为卖点的产品型创业公司如雨后春笋，『我有一个改变世界的点子，就差一个程序员了』之类的言论甚嚣尘上。这一阶段，工程型技术人才被大量需要，与创业公司一起冒出来的还有各式各样打着『培训三个月，月入上万』的技术培训班，开始批量输出中低端工程型技术人才，客观上为创业公司提供了最基本的技术支持。整个行业逐渐成为激烈竞争的红海，产品形态苟日新，日日新，又日新，成大众创业，万众创新的态势。同一领域下应用不断深化，新的领域又以极快的速度横向拓展出来，这也将会是社会生活发生最大的变化的阶段。
这一阶段的产品策略，是需要在一片喧嚣之中，发现那些新技术下能被解决得更好的用户需求，找到真正有价值的产品方向，而不是盲目追热点，面向投资人做产品。
PM AI. 我偏笑 :
第三阶段为运营＞产品，到这一阶段，大潮褪去，才知道谁在裸泳。行业开始回归冷静，大量创业公司由于商业模式被证伪而倒闭，但那些真正能解决用户问题，满足用户需求的产品形态开始慢慢显露，形成若干条前景明确的赛道。每条赛道上，通常会留下三五家公司，有些在第一阶段就占得先机，多轮融资后已具有相当大的体量；有些在第二阶段依靠出众的产品策略，异军突起，深受用户的喜爱；有些本就是巨头旗下的子公司/子业务，依托丰富的资源流量导入，同样占据一席之地。
PM AI. 我偏笑 :
这一阶段，由于产品形态已经基本确定，产品和技术能够发挥的空间并不太大，工程型技术人才严重饱和，热度开始迅速冷却。公司间的竞争是运营能力与资源的抗衡。同样的产品，谁能通过推广运营更有效的拉新促活：会员卡、红包、优惠券；同样的服务，谁能投入更多的资源把质量做到极致：次日达、当日达、超时秒赔。为了争夺垄断地位，补贴大战在所难免，耗不起的公司被淘汰出局，到最后，为了避免更大的损失，在资本的裹挟下，并购与合并也时有发生，新的巨头出现，行业格局最终形成。这一阶段偶尔还会出现新的赛道，不过也根本满足不了资本对风口的渴望，人们一窝蜂的涌上去，但能活下来的公司却寥寥无几。缺乏资源的后来者已彻底没有了希望，整个行业开始寂静下来。不过，与此同时，新的研究成果开始成熟，新技术的萌芽中又酝酿着下一个周期，周而复始。
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