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2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了新一代人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）的發(fā)展規(guī)劃，首次以行政規(guī)劃的方式發(fā)布產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，中國(guó)正在以舉國(guó)之力搶戰(zhàn)AI的制高點(diǎn)。埃森哲等調(diào)研機(jī)構(gòu)的報(bào)告更是預(yù)測(cè)，到2035年，AI會(huì)讓12個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率翻倍。

目前，人工智能在機(jī)器下棋、自動(dòng)駕駛、語音合成、人臉識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，都已經(jīng)達(dá)到甚至超過了人類水平。

作為AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理，不論我們是否從事相關(guān)行業(yè)，都需要了解一些通用的AI知識(shí)。

你可以先試著回答以下問題：

• AI的定義是什么？有哪些分支？有哪些典型應(yīng)用場(chǎng)景？
• AI技術(shù)目前發(fā)展到什么階段？目前能做到哪些事情？
• AI技術(shù)如何介入一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)？會(huì)給這個(gè)行業(yè)帶來哪些影響？

如果你對(duì)大多數(shù)問題的答案都不太確定，那么這個(gè)專題就是為你準(zhǔn)備的啦！

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AI行業(yè)的布局

目前，AI行業(yè)的布局可以分成三個(gè)大層次，分別是基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。

• 基礎(chǔ)層領(lǐng)域主要是智能基礎(chǔ)設(shè)施、智能信息數(shù)據(jù)、智能技術(shù)服務(wù)等內(nèi)容，涵蓋AI芯片、傳感器、分布式計(jì)算框架、數(shù)據(jù)中心服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域；
• 技術(shù)層的內(nèi)容，會(huì)涉及到AI技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，比如深度學(xué)習(xí)、語音/圖像識(shí)別、文本智能技術(shù)等；
• 應(yīng)用層即借助于以上這些技術(shù)，在汽車駕駛、醫(yī)療診斷、安防等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)賦能。

越靠近基礎(chǔ)層，進(jìn)入門檻越高，是BAT等巨頭布局重點(diǎn)；而在頂層應(yīng)用領(lǐng)域，則有著更多細(xì)分市場(chǎng)機(jī)會(huì)，需要更多人才，也具有更廣闊發(fā)展空間。

因此，在這個(gè)內(nèi)容專題中，我們將從頂層應(yīng)用出發(fā)，跟大家介紹四類常見的細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域的AI產(chǎn)品案例，以及兩個(gè)典型的“AI+”賦能場(chǎng)景。具體包括以下內(nèi)容：

1. 從“深度學(xué)習(xí)”談起，AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理的能力模型
2. 以語音交互產(chǎn)品為例，深入了解AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)
3. 基于文本智能技術(shù)的AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)踐
4. 以人臉識(shí)別在手機(jī)的應(yīng)用為例，談如何尋找AI賦能的切入點(diǎn)
5. 人工智能給汽車行業(yè)帶來的顛覆性變革
6. 深度解析阿里智慧城市項(xiàng)目案例

相信通過這個(gè)專題的學(xué)習(xí)，能幫助你掌握人工智能各大領(lǐng)域一些最新成果、技術(shù)原理和發(fā)展趨勢(shì)，為將來的深入學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展打下基礎(chǔ)。

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注：本專題中的課程內(nèi)容和資料，都來源于起點(diǎn)學(xué)院會(huì)員平臺(tái)上各位大咖老師的獨(dú)家分享，未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載。

一、AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理：從“深度學(xué)習(xí)”講起

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的學(xué)科。

而深度學(xué)習(xí)，是AI技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)方向上，最重要且著名的領(lǐng)域之一——2016年，谷歌旗下DeepMind公司的AlphaGo，通過每天上萬次的自我訓(xùn)練、迭代算法，不斷進(jìn)化，最終成功打敗了人類頂尖的圍棋大師李世石。

據(jù)DeepMind團(tuán)隊(duì)透露，AlphaGo是通過兩個(gè)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來改進(jìn)下棋方式的。這些“大腦”是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，跟那些Google圖片搜索引擎識(shí)別圖片在結(jié)構(gòu)上相似。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾，13個(gè)完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對(duì)它們看到的局面判斷。

在DeepMind團(tuán)隊(duì)透露的信息里，有一個(gè)詞反復(fù)出現(xiàn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

談到深度學(xué)習(xí)，就不能不講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。說到這里，你可能會(huì)產(chǎn)生這些問題：

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么？它能幫助我們解決什么問題？
• 如何去使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)？
• 剛剛接觸人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理，需要學(xué)習(xí)和了解那些內(nèi)容？

科大訊飛華南研究院執(zhí)行院長(zhǎng)劉舒的這場(chǎng)分享，也許能夠解答你的這些疑惑。

二、揭秘AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)：對(duì)話式語音產(chǎn)品

作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，我們需要比別人想得更深一層。比如說：

• AI產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)過程，與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品有何區(qū)別？
• 想要做出成熟的AI產(chǎn)品，對(duì)技術(shù)原理需要了解到什么程度？
• AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則、業(yè)務(wù)流程方法是怎樣的？
• AI產(chǎn)品方案實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)中，有哪些常見問題？如何解決？

對(duì)話式語音交互產(chǎn)品是最典型的AI產(chǎn)品之一，涉及到兩大細(xì)分領(lǐng)域：語音識(shí)別和自然語言處理（NLP）。

借助語音交互產(chǎn)品，人類和設(shè)備通過自然語言進(jìn)行信息傳遞與交流，可極大提升人機(jī)交互效率，簡(jiǎn)化設(shè)備操作流程，降低使用門檻。

在語音交互產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，需要解決的核心問題有三個(gè)：聲音信號(hào)的識(shí)別與優(yōu)化、聲音信號(hào)的理解、信息的反饋與播報(bào)。

這節(jié)課，百度高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理@徐嘉南老師，就以語音交互產(chǎn)品為例，為你揭秘AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方法。

三、基于文本智能技術(shù)的AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)踐

文本智能通俗來講，是計(jì)算機(jī)像人類一樣理解自然的書面語言。比如說：

“冬天，能穿多少穿多少。夏天，能穿多少穿多少。”

“中國(guó)足球隊(duì)，誰都打不過。中國(guó)乒乓球隊(duì)，誰都打不過。”

這樣的文字，人類看一眼就知道什么意思，對(duì)計(jì)算機(jī)來說則困難重重。因?yàn)槿说谋磉_(dá)方式千變?nèi)f化，短詞匯可以傳達(dá)非常寬泛的語義信息，機(jī)器卻不能理解。

文本智能技術(shù)的應(yīng)用，會(huì)改變這一現(xiàn)狀。

在將來，機(jī)器將可以快速從海量文字中獲取重要信息點(diǎn)。比如在開發(fā)票的過程中根據(jù)票據(jù)信息分類，自動(dòng)填寫申請(qǐng)表、上傳票據(jù)和比對(duì)信息，只需人工復(fù)核即可完成整個(gè)報(bào)銷流程，極大地提高了整個(gè)業(yè)務(wù)流程的效率。

文本智能處理的需求遍及各行各業(yè)，合同審閱、內(nèi)容分類、情感識(shí)別、文本審核和糾錯(cuò)都是這項(xiàng)技術(shù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景。

那么，我們要如何評(píng)估文本處理算法的準(zhǔn)確率，并提升或者改進(jìn)呢？

這門課程，達(dá)觀數(shù)據(jù)副總裁，前阿里巴巴數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品負(fù)責(zé)人賈學(xué)鋒老師，將給大家詳細(xì)講解文本智能技術(shù)的現(xiàn)狀、發(fā)展與應(yīng)用，并以基于文本智能技術(shù)的AI產(chǎn)品為例，談?wù)凙I產(chǎn)品如何設(shè)計(jì)落地。

四、從人臉識(shí)別講起，AI如何落地行業(yè)實(shí)踐？

我們判斷一個(gè)技術(shù)能不能在行業(yè)落地，最重要的是考慮清楚，新技術(shù)所帶來的價(jià)值能否大幅超越現(xiàn)有的解決方案。

產(chǎn)品價(jià)值=（新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)）+替換成本

以人臉識(shí)別在手機(jī)行業(yè)的應(yīng)用為例：涉及到手機(jī)信息安全的場(chǎng)景，比如屏幕解鎖、在線支付等，都會(huì)需要確認(rèn)用戶身份。

相比于目前的密碼輸入、指紋識(shí)別以及其他生物識(shí)別的方法，人臉識(shí)別具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

• 手機(jī)本身就內(nèi)置攝像頭，不需要像虹膜模組一樣占用額外設(shè)備空間，從而提升手機(jī)性能，獲得更好用戶體驗(yàn)；
• 人臉是最有辨識(shí)度的生物特征之一，安全性可以得到保障；
• 大家在刷臉解鎖的過程中，不再需要任何配合操作；

還可以抵抗一些常見的干擾，例如暗光、側(cè)臉、小范圍遮擋等。

利用計(jì)算機(jī)視覺賦能的人臉識(shí)別技術(shù)，就是一種安全、高性價(jià)比的解決方案。

那么，你的行業(yè)是否具備AI賦能的潛力呢？Face++云服務(wù)平臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人劉楊洋的這堂分享，會(huì)讓你對(duì)AI技術(shù)在行業(yè)的實(shí)踐應(yīng)用，有更深入的理解。

五、“AI+汽車”，了解人工智能給汽車行業(yè)帶來的顛覆性變革

對(duì)于“AI+行業(yè)”的應(yīng)用層場(chǎng)景來說，最具有代表性的應(yīng)用之一，就是近些年來熱門的自動(dòng)駕駛技術(shù)。

AI技術(shù)在自動(dòng)駕駛技術(shù)中，有著豐富的應(yīng)用：

1）環(huán)境感知領(lǐng)域

感知處理是 AI 在自動(dòng)駕駛中的典型應(yīng)用場(chǎng)景。

由于行駛環(huán)境復(fù)雜，已有感知技術(shù)在檢測(cè)與識(shí)別精度方面尚無法滿足自動(dòng)駕駛的需要，基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理成為自動(dòng)駕駛視覺感知的重要支撐。

線性回歸算法、支持向量機(jī)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也常被用于車道線和交通標(biāo)志的檢測(cè)。

2）決策規(guī)劃領(lǐng)域

決策規(guī)劃處理是 AI 在自動(dòng)駕駛中的另一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景，狀態(tài)機(jī)、決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等 AI 方法已有大量應(yīng)用。

3）控制執(zhí)行領(lǐng)域智能

控制方法主要有基于模型的控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和深度學(xué)習(xí)方法等。

目前在汽車產(chǎn)業(yè)，百度、阿里等企業(yè)都在進(jìn)行自動(dòng)駕駛的布局，AI賦能逐漸成為行業(yè)未來的趨勢(shì)；此外，AI還在汽車保險(xiǎn)、安全評(píng)估、故障分析等多個(gè)領(lǐng)域有著變革性的影響。

比如米其林輪胎借助數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，獲取車輛的胎壓、溫度、道路狀況等數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)建模，判斷潛在的安全隱患；

又比如各大保險(xiǎn)公司通過收集駕駛數(shù)據(jù)，對(duì)駕駛特征評(píng)分，為精算研發(fā)服務(wù)……

這一次，我們邀請(qǐng)了斑馬智創(chuàng)創(chuàng)始人、前阿里巴巴天貓商業(yè)智能部負(fù)責(zé)人任娟，以汽車行業(yè)為切入點(diǎn)，為大家介紹AI技術(shù)如何介入行業(yè)，以及引入AI技術(shù)會(huì)如何對(duì)行業(yè)帶來影響。

六、AI在公共服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用：深度解析阿里智慧城市項(xiàng)目案例

在一個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域里，AI技術(shù)同樣可以有很多的用武之地。

比如說城市管理，這是一個(gè)非常龐大、復(fù)雜的系統(tǒng)工程。一個(gè)城市的人口，少則數(shù)十萬，多則幾千萬，如何才能做到每個(gè)街道都能有好的環(huán)境，秩序井井有條？

在傳統(tǒng)的城市環(huán)衛(wèi)管理中，需要公務(wù)員每天下基層，實(shí)地調(diào)研走訪，定期檢查、調(diào)研城市各個(gè)領(lǐng)域的衛(wèi)生情況，這耗費(fèi)了大量的人力、財(cái)力和精力，卻未必有好的效果。

而通過引入AI技術(shù)，我們不再需要花費(fèi)那么多的人力，數(shù)據(jù)化采集分析能讓我們對(duì)實(shí)際情況有更客觀、及時(shí)和精準(zhǔn)的了解，并且根據(jù)環(huán)境分析，給出最合適的的優(yōu)化方案。

在這個(gè)案例背后，是一套AI技術(shù)為行業(yè)賦能的通用方法。這一切都是如何實(shí)現(xiàn)的呢？

前阿里巴巴產(chǎn)品專家，連詩路老師將會(huì)把自己親身經(jīng)歷的這個(gè)案例分享給大家，并和大家談?wù)?strong>AI產(chǎn)品經(jīng)理的思維方式、能力模型與進(jìn)階之道。

專題小結(jié)

AI是一門多學(xué)科交叉融合的、極富挑戰(zhàn)性的學(xué)科。

不管是否將來從事AI領(lǐng)域，我們都需要大量、深入的學(xué)習(xí)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)以及其他跨學(xué)科的知識(shí)，熟知各個(gè)細(xì)分行業(yè)的主流玩法，培養(yǎng)自己的商業(yè)思維和產(chǎn)品思維。

唯有打造自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力，才能在未來的行業(yè)發(fā)展中占得先機(jī)，享受第一波紅利。

如何報(bào)名

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