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“費米推論”的目的在于向人們表明，我們可以進行科學的假設，從中得出比較接近的答案。其中的道理很簡單，在一系列的計算中，錯誤會相對抵消。費米推論是將復雜、困難的問題分解成小的、可以解決的部分，從而以最直接的方法迅速解決問題。

如果用二八定律來解釋產品經理的工作，那就是產品經理80%的時間都在思考，20%的時間在執行，因此思維的素質一定程度決定了產品經理的高度。

但是AI產品經理必須必備一些AI的思維方式，必須具備極高的“機器商”，才能做好AI產品。那么什么是“機器商”？

• 智商：衡量自我智力和學習能力的標尺；
• 情商：衡量認知自我和他人情緒能力的標尺；
• 機器商：衡量跟機器協同合作的能力的標尺。

機器的本質是代碼，代碼的核心是算法，機器有機器算法，AI產品經理也必須有產品經理該有的算法，或者提升自己機器商的算法。

什么是費米推理，首先先思考一個問題，北京市有多少加油站？

北京有500萬輛車，一輛車10天加一次油，一輛車加一次油5分鐘，實際加油時間段是早7點到晚10點共計15個小時，一個加油站4個加油樁，加油樁利用率50%。

北京城一天加油能力 = 北京城車輛一天加油需求次數。

北京城一天加油能力 = 一個加油站一天加油的車輛數*加油站個數 = 15小時* 50%利用率/5分鐘 *4個樁 * 加油站個數 = 360次*加油站個數。

北京城車輛一天加油需求次數 = 500萬輛車/10 天 = 50萬次。

可以求得加油站個數 = 50萬次/360次 = 1389個。

然后百度地圖搜索北京市加油站數量1494個，誤差7%。

這就是費米推論，恩里科·費米（Enrico Fermi 1901.09.29—1954.11.28），美籍意大利裔物理學家，第一臺核反應堆的設計師，1938年物理諾貝爾獎得主。

1945年7月，世界上第一顆原子彈在美國新墨西哥州沙漠爆炸。40秒鐘后，爆炸引起的滾滾氣浪沖到科學家們進行觀測的大本營里，第一個起身的是物理學家恩里科-費米。

在原子彈爆炸之前，費米從筆記本里扯下一張紙，將其撕成碎片。當他感受到氣浪所帶來的第一下波動時，馬上將碎紙片舉過頭頂拋撒出去。它們在空中飄動，然后紛紛揚揚地落到地面，拉開的距離大約有2.3米。

經過初步估算， 費米宣布這顆原子彈的能量為1萬噸TNT當量。后來，相關專家經過幾個星期的分析研究，證實了費米當時現場估計的準確性。

費米解答問題的方式是推理思維，估算只是方法，對問題分解是推理的必然過程。這個思維過程就是——哪些真實存在的因素導致這樣的事情發生？

就是在信息不完整的情況下，憑借對對象事物的深刻理解和洞察，科學地作出一些假設使得問題得以簡化，復雜的程度得以降低，從而得到符合或接近實際的估計。

“費米推論”的目的在于向人們表明，我們可以進行科學的假設，從中得出比較接近的答案。其中的道理很簡單，在一系列的計算中，錯誤會相對抵消。費米推論是將復雜、困難的問題分解成小的、可以解決的部分，從而以最直接的方法迅速解決問題。

我們將問題分解為可知和不可知的部分，對尚未確定的答案的部分一概視為未知，說出自己的假設并加以驗證。大膽猜想，用于試錯。寧愿迅速發現錯誤，也不要用模糊的措辭隱藏錯誤。對于“不可知的因素”，憑直覺和經驗給出結果，最后，得出結論。這就是一個AI產品經理必須具備的思維方式。

一、確定決策

AI產品就是一款算法集合，就是結構與流程搭建的世界。假設某一天你的老板告訴你要做一個產品，他可能就是三言兩語，但此時產品經理的心里，就要形成這個產品的框架結構。要做到這一點，就需要很強的推理判斷決策能力。

二、沒有不可能

當我們給自己設定一個圈子時，我們的思維可能會被禁錮，面對問題就會被已有思維所局限。當我們為一個產品解決方案冥思苦想不得結果時，也許在另一個范疇內，會有一些方案可供我們參考，這個時候就需要有跨領域的連接能力了。

三、相信數據

所有決策必須有數據支撐，直覺不可靠。只要有足夠的數據，機器會比人更了解用戶。數據不能簡單的理解為傳統的“數”，它可以被理解為一種屬性、標簽，通過這些我們可以判斷某一個用戶目標的興趣、習慣。

一個AI產品經理必須學會唯數據是從。

結語

本篇分享，詳細介紹了費米推論，一方面，是提供給各位一個思考解決問題的思維方法和解決方案；另一方面，是由此思維方法給AI產品經理一個解決問題的啟發，希望在今后工作中能夠有所幫助。

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