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在這一輪AI技術(shù)產(chǎn)品化的過(guò)程，我們看到的是技術(shù)和產(chǎn)品相互成就，螺旋上升的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，作者從三個(gè)階段來(lái)看AI產(chǎn)品的成熟度，就是產(chǎn)品是否通過(guò)了技術(shù)驗(yàn)證、產(chǎn)品驗(yàn)證、商業(yè)化驗(yàn)證。一起來(lái)文中看看吧。

一、AI產(chǎn)品的技術(shù)驗(yàn)證

AI技術(shù)，我們只看深度學(xué)習(xí)為代表的所謂“新一代人工智能技術(shù)”。但是深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，在筆者看來(lái)又分為兩個(gè)階段，第一階段是有監(jiān)督+小模型，第二階段是自監(jiān)督+大模型+多模態(tài)的階段，這里就不展開(kāi)說(shuō)，有興趣可以等我總結(jié)《AI產(chǎn)品經(jīng)理看兩代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品化落地之路》。

無(wú)論AI技術(shù)怎么劃分，一個(gè)企業(yè)依托AI技術(shù)的產(chǎn)品化和商業(yè)化，都繞不開(kāi)要解決解決技術(shù)驗(yàn)證的問(wèn)題。技術(shù)驗(yàn)證是驗(yàn)證什么？為什么需要技術(shù)驗(yàn)證？在產(chǎn)品落地過(guò)程中我們還經(jīng)常聽(tīng)到POC（proof of concept）我們叫概念驗(yàn)證，我們暫且認(rèn)為在AI產(chǎn)品驗(yàn)證中，POC就是技術(shù)驗(yàn)證。

技術(shù)驗(yàn)證的目的，是技術(shù)在場(chǎng)景應(yīng)用中的可行性驗(yàn)證，比如算法可以支持人臉識(shí)別，但是在非洲的人臉識(shí)別行不行，這個(gè)就得找一個(gè)對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景或者數(shù)據(jù)驗(yàn)證一下，最后可能精度不夠高，或者沒(méi)有足夠數(shù)據(jù)，無(wú)法滿(mǎn)足客戶(hù)場(chǎng)景需求，那么這個(gè)就是AI算法上不可行了。

再比如L4自動(dòng)駕駛，假設(shè)政策標(biāo)準(zhǔn)的要求是某種測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)下要達(dá)到行人檢測(cè)100%召回率，也就是一個(gè)都不能漏，可能包含了雨天、黑夜、黑夜暴雨、覆蓋數(shù)萬(wàn)公里，這樣苛刻的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，那么在某個(gè)階段，某些公司的技術(shù)可能沒(méi)那么先進(jìn)，那么對(duì)這些企業(yè)來(lái)說(shuō)，這就是技術(shù)不可行，就是無(wú)法通過(guò)技術(shù)驗(yàn)證的，就更不要說(shuō)產(chǎn)品驗(yàn)證、商業(yè)化驗(yàn)證了。

盡管有一些技術(shù)不行的產(chǎn)品，確實(shí)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化甚至商業(yè)化，但是實(shí)際上，技術(shù)不行導(dǎo)致使用體驗(yàn)極其糟糕，就比如很早我就看到用人臉識(shí)別做一個(gè)鎖，但是經(jīng)常無(wú)法識(shí)別，好在輸入密碼這個(gè)功能一直保留著，那它本質(zhì)上還是一個(gè)密碼鎖，而且絕大部分時(shí)間，就是一個(gè)純手動(dòng)密碼鎖。

如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)驗(yàn)證？最重要的還是一套符合商業(yè)場(chǎng)景需求的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，我們一般稱(chēng)為benchmark，這也是學(xué)術(shù)上慣用的方式，但是這里我們講的是滿(mǎn)足商業(yè)場(chǎng)景需求的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，這是和學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)基準(zhǔn)不同的本質(zhì)區(qū)別，畢竟我們的目標(biāo)是產(chǎn)品化和商業(yè)化，而不是寫(xiě)一篇論文。（后續(xù)《實(shí)現(xiàn)商業(yè)場(chǎng)景的技術(shù)驗(yàn)證——構(gòu)建符合商業(yè)場(chǎng)景需求的評(píng)測(cè)基準(zhǔn)》中詳細(xì)講）

二、AI產(chǎn)品的產(chǎn)品驗(yàn)證

技術(shù)可行就可以產(chǎn)品化了嗎？那當(dāng)然不是，技術(shù)產(chǎn)品化之路有幾個(gè)兩大難題，第一個(gè)是成本難題，第二就是應(yīng)用閉環(huán)。成本難題好理解，技術(shù)要產(chǎn)品化和商業(yè)化，不能太貴。應(yīng)用閉環(huán)是指從簡(jiǎn)單核心技術(shù)，到整個(gè)產(chǎn)品化流程的閉環(huán)。這兩個(gè)問(wèn)題在下面展開(kāi)講。

技術(shù)的早期都伴隨高成本，畢竟無(wú)論是技術(shù)、人才還是生態(tài)在技術(shù)突破的早期都是稀缺。拿自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，早期的激光雷達(dá)，動(dòng)輒幾十萬(wàn)上百萬(wàn)，比車(chē)本身還貴，但隨著近5年自動(dòng)駕駛的發(fā)展，激光雷達(dá)成本驟降到千元，已經(jīng)在一些新勢(shì)力汽車(chē)中安排上了。這也就是邊際成本遞減效應(yīng)。產(chǎn)品驗(yàn)證要做的，是明確技術(shù)路線(xiàn)主流且生命周期較長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的邊際成本遞減，還要關(guān)注技術(shù)成本在解決用戶(hù)問(wèn)題本身的價(jià)值。

在我的職業(yè)生涯中，我曾經(jīng)看到某團(tuán)隊(duì)做出了極其昂貴（數(shù)百萬(wàn)）的算法平臺(tái)，并指望這個(gè)產(chǎn)品可以落地到預(yù)算只有10w級(jí)的客戶(hù)群體上，而市面上有許多同類(lèi)產(chǎn)品就是10w級(jí)別的價(jià)格。

應(yīng)用閉環(huán)是技術(shù)到產(chǎn)品100公里的最后10公里，為什么是10公里而不是1公里，因?yàn)檫@件事也沒(méi)那么簡(jiǎn)單，特別在業(yè)務(wù)門(mén)道多的領(lǐng)域，坑著實(shí)多。

在AI領(lǐng)域，早期都是算法可行，就訂單可行了。但實(shí)際上，技術(shù)可行驗(yàn)證很多時(shí)候，掐頭去尾，數(shù)據(jù)很理想地給輸入，輸出也很簡(jiǎn)單地呈現(xiàn)，但很多時(shí)候，業(yè)務(wù)的要求，如何獲取數(shù)據(jù)，或者說(shuō)打通不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、如何管理中間的數(shù)據(jù)和結(jié)果，得到的結(jié)果面對(duì)不同的業(yè)務(wù)利用什么業(yè)務(wù)邏輯處理等，規(guī)模化情況下如何高效調(diào)度等等，這些都是典型的AI工程化問(wèn)題。但是這些問(wèn)題很多時(shí)候，并沒(méi)有在技術(shù)驗(yàn)證中考慮，但這些問(wèn)題卻非常麻煩。

例如產(chǎn)品化過(guò)程中，面向的行業(yè)有特定的嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，甚至放在今天，對(duì)國(guó)產(chǎn)化有非常高的要求，這都可能掐死已通過(guò)的技術(shù)驗(yàn)證。在我經(jīng)歷的過(guò)往一個(gè)產(chǎn)品在提供給某個(gè)大廠(chǎng)，就因其嚴(yán)格的安全要求，使得產(chǎn)品的技術(shù)組件幾乎大換血，產(chǎn)品的加密方案也實(shí)現(xiàn)重構(gòu)。從技術(shù)到考慮業(yè)務(wù)場(chǎng)景真實(shí)的需求，設(shè)計(jì)滿(mǎn)足流程要求、安全保護(hù)、授權(quán)、漏洞、運(yùn)維要求等等的產(chǎn)品，這是應(yīng)用閉環(huán)，真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品從0～1。

三、AI產(chǎn)品的商業(yè)化驗(yàn)證

在AI技術(shù)產(chǎn)品化，面向G端和B端的時(shí)候，有時(shí)候產(chǎn)品往往變成單一項(xiàng)目交付，或者時(shí)小范圍項(xiàng)目交付，產(chǎn)品商業(yè)化泛化能力不夠。一方面是產(chǎn)品商業(yè)化設(shè)計(jì)上欠缺考慮，一方面也跟產(chǎn)品落地的場(chǎng)景和特征有關(guān)系。

比如面向G端安全相關(guān)部門(mén)的業(yè)務(wù)，你就很難通過(guò)saas收費(fèi)，很多時(shí)候是私有化交付，這個(gè)面向不同客群有不同的模式。面向G端的一些項(xiàng)目，產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品化路上依然很難擺脫繁重的定制、運(yùn)維等，項(xiàng)目制負(fù)重前行，人力、維護(hù)、管理等難度都非常大，沒(méi)有好的銷(xiāo)售渠道通路、以及售后支持，如何玩轉(zhuǎn)？顯然，產(chǎn)品可能功能不錯(cuò)，但是如何讓下游集成廠(chǎng)商或者運(yùn)營(yíng)商很好用起你的產(chǎn)品，減少人力投入、減少維護(hù)管理。問(wèn)題多多。

如果在這些方面經(jīng)不起商業(yè)化的驗(yàn)證，產(chǎn)品依然很難存活。

舉個(gè)例子：AI早期企業(yè)碼隆科技給沃爾瑪做了一套AI稱(chēng)重系統(tǒng)，并且在沃爾瑪獲得認(rèn)可，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，從功能和體驗(yàn)上是一個(gè)不錯(cuò)的產(chǎn)品，但是在商業(yè)化上并不順利。再舉個(gè)例子，早期格靈深瞳有一 款行為分析產(chǎn)品，投入了很多，但是做出來(lái)之后一直無(wú)法變現(xiàn)，直到一個(gè)偶然的項(xiàng)目，針對(duì)銀行場(chǎng)景安防的一個(gè)極其特殊的操作而被用上，但是產(chǎn)品的設(shè)計(jì)之初，并沒(méi)有這樣的設(shè)想，屬于運(yùn)氣式地找到了商業(yè)化場(chǎng)景。

商業(yè)化驗(yàn)證主要是通過(guò)商業(yè)模型或者叫商業(yè)模式，從付費(fèi)模式、渠道通路、合作生態(tài)、價(jià)值主張、時(shí)機(jī)、客戶(hù)關(guān)系等等多個(gè)維度驗(yàn)證產(chǎn)品的商業(yè)化可行，當(dāng)然這個(gè)商業(yè)模型還包括一個(gè)最核心的就是投產(chǎn)比ROI，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)還是賬最后要算得過(guò)來(lái)。

在商業(yè)化驗(yàn)證這個(gè)環(huán)節(jié)，還有一個(gè)比較有趣的案例，就是百度的robotaxi。百度在robotaxi上面在國(guó)內(nèi)是走的最領(lǐng)先的，在出租車(chē)這套商業(yè)模型中，一旦實(shí)現(xiàn)替代人，那么車(chē)自己就一直在接客賺錢(qián)了，那么車(chē)的價(jià)格，人力的價(jià)格，運(yùn)營(yíng)車(chē)輛的壽命，收入等核算下來(lái)，商業(yè)模型在可行性上逐漸看到希望，比如百度最新一代的robotaxi已經(jīng)把成本做到了25w，粗算只要2.5年就可以回本，而對(duì)比當(dāng)前出租車(chē)司機(jī)還需要支付費(fèi)用，省掉出租車(chē)司機(jī)之后成本可以大幅下降。當(dāng)然，百度現(xiàn)在還在持續(xù)試運(yùn)行，但是可以看到在不遠(yuǎn)的未來(lái)，這套商業(yè)模式可能會(huì)成功。

做一個(gè)好的AI產(chǎn)品，道阻且長(zhǎng)，成功經(jīng)過(guò)技術(shù)驗(yàn)證、產(chǎn)品驗(yàn)證、商業(yè)驗(yàn)證考驗(yàn)，真正進(jìn)入良性飛輪狀態(tài)的少之又少，加油吧AI產(chǎn)品經(jīng)理。