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“前天寫(xiě)完這篇文章還沒(méi)來(lái)得及發(fā)，昨天連夜看了 OpenAI 的春季發(fā)布會(huì)。chatGPT-4o 強(qiáng)大的環(huán)境感知力真的驚到我了，同時(shí)也更加讓我堅(jiān)信了 AI 未來(lái)的應(yīng)用方向——「 AI 」作為「大腦」感知環(huán)境，思考處理方式，調(diào)度執(zhí)行器”

LLM 的爆發(fā)已經(jīng)一年了，在 B 端 AI 席卷了無(wú)數(shù)的產(chǎn)業(yè)鏈：新媒體、電商、辦公、編程……無(wú)數(shù)行業(yè)都帶來(lái)了業(yè)務(wù)流的革新。

然而，在 C 端，目前 AI 并沒(méi)有明顯的王炸級(jí)應(yīng)用出現(xiàn)，無(wú)數(shù)企業(yè)、個(gè)體都在找、在問(wèn)，AI 的 C 端的王炸應(yīng)用究竟路在何方。

作為一個(gè)專業(yè)的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，今天基于 AI 應(yīng)用層的核心能力，結(jié)合當(dāng)下市面上的主流應(yīng)用，加上我自己的理解來(lái)仔細(xì)的盤(pán)一盤(pán) AI 究竟給我們帶來(lái)了什么。

01 AI 真正的革新性能力是什么？

小愛(ài)同學(xué)，大家都了解吧，我們可以通過(guò)簡(jiǎn)單的語(yǔ)音指令讓小愛(ài)同學(xué)給我們播放音樂(lè)，控制電器。

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

場(chǎng)景一：

我們直接向小愛(ài)同學(xué)發(fā)出指令「小愛(ài)同學(xué)，我有點(diǎn)熱」，此時(shí)小愛(ài)同學(xué)會(huì)說(shuō)「你可以去醫(yī)院看看」

——他認(rèn)為我們可能生病發(fā)燒了

場(chǎng)景二：

我們發(fā)出指令「小愛(ài)同學(xué)，開(kāi)一下空調(diào)」，此時(shí)小愛(ài)同學(xué)會(huì)幫我們打開(kāi)空調(diào)

然后我們接著說(shuō)「小愛(ài)同學(xué)，我有點(diǎn)熱」，此時(shí)小愛(ài)同學(xué)會(huì)說(shuō)「你可以去醫(yī)院看看」

——他依舊認(rèn)為我們可能是生病發(fā)燒了

然而如果我們對(duì) LLM 發(fā)出相同的指令，場(chǎng)景二返回的結(jié)果將會(huì)是「我?guī)湍惆芽照{(diào)溫度調(diào)低」

PS ：想要了解的可以看以下鏈接。

https://kimi.moonshot.cn/share/coufi0avk6g8t9jcsdfg

基于以上的場(chǎng)景我們可以看出 AI 的出現(xiàn)與過(guò)去所有的技術(shù)最大的不一樣在于

AI 的具有兩大革新性能力：

1. 基于場(chǎng)景的自然語(yǔ)言理解
2. 基于場(chǎng)景判斷調(diào)度工具

至于我們我們廣泛應(yīng)用的內(nèi)容生成能力，從當(dāng)下的內(nèi)容質(zhì)量來(lái)看，并不具備有效的創(chuàng)新性，對(duì)比過(guò)去的場(chǎng)景，它僅可以作為一個(gè)提效工具，所以我認(rèn)為這并不屬于 AI 的革新性能力。

02 當(dāng)下 AI 的主流應(yīng)用形式

1. 當(dāng)下 AI 有兩種應(yīng)用形式

1.Copilot ——翻譯：副駕駛

可以理解為我們的助手、老師，他可以為我們的某個(gè)場(chǎng)景情況，提供解決問(wèn)題的指導(dǎo)、建議，幫助指引我們的行為。

2.Agent ——翻譯：代理人

可以理解為我們的管家，他可以直接的幫我們解決問(wèn)題。

下面我舉一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明這兩者的區(qū)別：

場(chǎng)景：

我的電腦是一臺(tái) mac ， mac 沒(méi)有 windows 的剪貼板功能，我希望有一個(gè)軟件

Copilot

我告訴「老師（ Copilot ）」我希望為我的 mac 下載一個(gè)類似 windows 剪貼板的軟件

「老師（ Copilot ）」會(huì)「教我」

-可以下載某某某剪貼板軟件達(dá)成目標(biāo)

-第一步去某某某網(wǎng)站找到軟件進(jìn)行下載

-第二步按照操作說(shuō)明進(jìn)行安裝

Agent

我告訴「管家（ Agent ）」我希望為我的 mac 下載一個(gè)類似 windows 剪貼板的軟件

「管家（ Agent ）」會(huì)直接「幫我」

-找一個(gè)軟件大師

-告訴軟件大師為這臺(tái) mac 安裝一個(gè)剪貼板軟件

-軟件大師會(huì)去去某某某網(wǎng)站找到軟件進(jìn)行下載，然后安裝到我的電腦上

-軟件大師跟管家說(shuō)安裝好了

-管家告訴我剪貼板軟件已經(jīng)安裝完成

2. 為什么 Agent 會(huì)這么快的被應(yīng)用

在 23 年年底的時(shí)候，我還認(rèn)為短期（可能一年）內(nèi)，我們主流的產(chǎn)品可能都還是 Copilot 的形式，因?yàn)榇蠹覍?duì) AI 的結(jié)果仍然具有未知的恐懼性。

但是現(xiàn)在 24 年 5 月， Agent 的應(yīng)用已經(jīng)席卷了整個(gè) AI 應(yīng)用的市場(chǎng)。

原因是什么呢？

這就要回想一下我們剛剛說(shuō)的 AI 的核心能力——判斷調(diào)度。

我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)相對(duì)的目前 AI 的「弱小」的生成能力——

比方說(shuō)在上述的場(chǎng)景中，我們直接讓 AI 幫我們生成一個(gè)下載軟件的執(zhí)行器，那估計(jì)我們反復(fù)重試執(zhí)行幾千次這個(gè)執(zhí)行器，我們也不可能將這個(gè)軟件下載成功。

相對(duì)來(lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)工程師寫(xiě)的腳本執(zhí)行器明顯是更靠譜的。

所以我們提前開(kāi)發(fā)好下載軟件的完整的程序，其實(shí)只要發(fā)揮 AI 的判斷能力，告訴他如果需要下載軟件，請(qǐng)將指定的參數(shù)按照指定的格式輸入到這段程序中并運(yùn)行，就 OK 了。

在這個(gè)過(guò)程中 AI 只需要發(fā)揮自己的判斷調(diào)度能力，明白我是要下一個(gè)什么軟件，搜索到這個(gè)軟件，在調(diào)用程序就可以了。

于是一個(gè)滿足我們需求的 Agent 就被做完整的呈現(xiàn)出來(lái)了。

03 當(dāng)下 AI 的應(yīng)用現(xiàn)狀及原因分析——用戶需求

《中國(guó) AIGC 應(yīng)用全景報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2024 年中國(guó) AIGC 應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 200 億人民幣，當(dāng)前， B 端產(chǎn)品占據(jù)了大模型產(chǎn)品市場(chǎng) 80% 的營(yíng)收。在 C 端卻不溫不火。

我們來(lái)分析一下為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況：

根據(jù) AI 產(chǎn)品榜 aicpb.comAI產(chǎn)品榜·賽道總榜TOP20截止 3 月的賽道總榜數(shù)據(jù)，除去排名第一通用的聊天機(jī)器人，第二的搜索引擎，以及排名十四的瀏覽器助手，其余的賽道，例如：設(shè)計(jì)工具，代碼生成、寫(xiě)作生成、教育工具等，均是應(yīng)用 AI 生成能力進(jìn)行工作效率提升的產(chǎn)品。

可以看出， AI 在當(dāng)下我們主要的應(yīng)用就是基于生成能力的工作提效。

對(duì)于 B 端用戶來(lái)說(shuō)有無(wú)數(shù)現(xiàn)有的重復(fù)但相對(duì)技術(shù)含量較低的工作，他們的需求很簡(jiǎn)單就是解決自己的工作場(chǎng)景：

• 用戶：一名抖音短視頻的視頻劇本寫(xiě)手
• 用戶故事地圖：日常的主要工作內(nèi)容就是寫(xiě)劇本，通過(guò)寫(xiě)作生成的 AI 應(yīng)用就可以簡(jiǎn)單的快速大量的生成劇本。

• 用戶：一名互聯(lián)網(wǎng)軟件的程序開(kāi)發(fā)工程師
• 用戶故事地圖：每天要從網(wǎng)絡(luò)找很多通用的代碼方法，應(yīng)用到自己的代碼中，現(xiàn)在通過(guò)代碼助手類 AI 應(yīng)用，可以快速的在編輯器中直接生成。

但是 C 端用戶的需求是什么呢？

我們看拿當(dāng)下幾個(gè)王炸級(jí)的 C 端應(yīng)用來(lái)看一下他們滿足了用戶的什么需求：

抖音

• 用戶故事地圖：「作為一個(gè)年輕用戶，我希望通過(guò)抖音快速找到有趣的視頻來(lái)打發(fā)時(shí)間?！?/li>
• 滿足核心需求：抖音滿足了用戶的娛樂(lè)、社交和自我表達(dá)需求。

美團(tuán)

• 用戶故事地圖：「作為一個(gè)忙碌的上班族，我希望通過(guò)美團(tuán)快速找到附近的餐廳并下單外賣(mài)，節(jié)省時(shí)間。」
• 滿足核心需求：美團(tuán)滿足了用戶對(duì)便利性、多樣性、性價(jià)比和安全性的需求。

滴滴

• 用戶故事地圖：「作為一個(gè)經(jīng)常加班的職場(chǎng)人士，我需要一個(gè)可靠的出行方式，以便在深夜安全回家。」
• 滿足核心需求：滴滴提供了快速、方便、多樣化的出行服務(wù)，滿足了用戶的出行需求。

總結(jié)一下：

• B 端用戶更關(guān)注產(chǎn)品或服務(wù)如何幫助他們完成工作目標(biāo)，核心需求是提效、達(dá)標(biāo)；
• C 端用戶的需求則更傾向于直接的產(chǎn)品或服務(wù)體驗(yàn)，核心需求是便利、娛樂(lè)。

對(duì)于 B 端用戶來(lái)說(shuō)，僅僅需要應(yīng)用 AI 的生成能力就可以對(duì)需求進(jìn)行滿足因?yàn)樗麄兠鞔_知道自己需要用 AI 來(lái)做什么。

但是 C 端用戶不一樣， C 端用戶不知道自己需要什么。

打個(gè)比方：

「我要一匹更快的馬」，本質(zhì)是「我想要更快的到另一個(gè)地方」

在這里我并不想要表達(dá)「我們需要從第一性原理的角度分析需求」

我想要表達(dá)的是：C 端用戶并不清晰自己的核心需求

所以針對(duì) AI 這個(gè)像「電」一樣的東西，用戶是不知道他能用來(lái)做什么的

因此 C 端目前看起來(lái)沒(méi)有什么應(yīng)用場(chǎng)景。

04 C 端王炸應(yīng)用，路在何方？

回顧一下全文：

我們先探討了 AI 的革新性能力究竟是什么：

1.基于場(chǎng)景的自然語(yǔ)言理解

2.基于場(chǎng)景判斷調(diào)度工具

然后我們我們探討了 AI 的當(dāng)前的主流應(yīng)用形式：

1.Copilot——翻譯：副駕駛

可以理解為我們的助手、老師，他可以為我們的某個(gè)場(chǎng)景情況，提供解決問(wèn)題的指導(dǎo)、建議，幫助指引我們的行為

2.Agent——翻譯：代理人

可以理解為我們的管家，他可以直接的幫我們解決問(wèn)題

最后我們又聊了 C 端用戶的核心需求：

便利、娛樂(lè)

顯而易見(jiàn)，到了這里我們可以直接的得出結(jié)論：

如果我們想要做出一個(gè) C 端的好應(yīng)用，那我們應(yīng)該做的就是——

找到可以應(yīng)用 AI 革新性能力的用戶需要便利 or 娛樂(lè)的場(chǎng)景，并使用 AI 某種應(yīng)用形式來(lái)完成實(shí)現(xiàn)這個(gè)產(chǎn)品

最近支付寶灰度測(cè)試 AI 智能助理，真的給了我很大的啟發(fā)。

支付寶的 AI 智能助理集成在首頁(yè)，提供服務(wù)辦事型功能，如醫(yī)療問(wèn)診、查辦公積金、買(mǎi)機(jī)票、找?guī)?，可推薦功能或直連小程序，支持語(yǔ)音和文本輸入。

支付寶擁有龐大的遍布在我們?nèi)粘Ｉ蠲總€(gè)場(chǎng)景角落的生態(tài)應(yīng)用，但是之前他們都以小程序、功能點(diǎn)等看似集成其實(shí)本質(zhì)是駐在支付寶這個(gè)平臺(tái)的獨(dú)立應(yīng)用。

而現(xiàn)在，我們只需要告訴 AI 每個(gè)小程序、功能用途是什么，再分別開(kāi)放對(duì)應(yīng)的執(zhí)行器接口給到 API：

那么我們將會(huì)得到什么——

早上起床，說(shuō)一句，「三十分鐘后我要打車(chē)去上班」，支付寶 AI 小助理就可以調(diào)用「滴滴」的接口，幫我們預(yù)約好車(chē)

中午到了 11 點(diǎn)他就會(huì)問(wèn)我們，中午是不是需要點(diǎn)外賣(mài)，點(diǎn)的話吃什么，然后調(diào)用「餓了嗎」的接口幫我們點(diǎn)好外賣(mài)

晚上 6 點(diǎn)下班前又會(huì)提前我們打好回家的車(chē)

這是多么夸張的一個(gè)生活體驗(yàn)

且他完美的滿足了我們的結(jié)論：

應(yīng)用 AI 革新性能力，滿足用戶需要便利的場(chǎng)景，并使用 AI Agent 的形式來(lái)實(shí)現(xiàn)了這個(gè)產(chǎn)品

同樣的如果小米的生態(tài)在做出一樣的產(chǎn)品：

根據(jù)我們實(shí)時(shí)下班時(shí)間，結(jié)合實(shí)時(shí)定位，AI 幫我們啟動(dòng)家里提前已經(jīng)裝好食材的電飯煲，到家以后我們就可以美美的享受一頓晚餐了

美團(tuán)也是一樣：

周末我想出去來(lái)一個(gè)短途城市之旅，我就可以讓給 AI 給我進(jìn)行推薦，然后他可以幫我預(yù)定餐廳、買(mǎi)好電影票、制定好路線

難以想象我們的生活將會(huì)變得如何便利、舒適。

當(dāng)然這個(gè)例子更多的是生活助理的角度，大家也可以一起發(fā)掘更多角度的賽道。

只要記得核心——從便利 or 娛樂(lè)的場(chǎng)景利用 AI 的判斷我們當(dāng)下所處的場(chǎng)景，主動(dòng)的調(diào)用當(dāng)下已經(jīng)很成熟的產(chǎn)品「照顧好」我們即可。

05 總結(jié)

當(dāng)下太多的人都在拿著 AI 這把「錘子」在找釘子，找不到結(jié)果。

我們是否應(yīng)該嘗試換種思路

AI 只是讓我們多了張手牌，這張手牌我們有就可以了并不一定要真的打出去。

就像吳恩達(dá)教授所說(shuō)「 AI 是新的電力」，哪怕是在當(dāng)下我們會(huì)在任何地方都應(yīng)用「電力」嗎？

顯而易見(jiàn)的我們并不會(huì)在我們產(chǎn)品上只留下「電力」，我們是讓電結(jié)合各種各樣其余的東西：比如轉(zhuǎn)化成動(dòng)力「電動(dòng)車(chē)」、比如轉(zhuǎn)化為光「手機(jī)顯示」……

我們接著分析一下在電力這條賽道了賺錢(qián)的有什么人

• 電力的來(lái)源——煤礦——賣(mài)煤礦，AI 這塊錢(qián)被芯片廠商賺了，比如英偉達(dá)
• 電力的轉(zhuǎn)化——發(fā)電廠——賣(mài)電力，AI 這塊錢(qián)被模型廠商賺了，比如 OpenAI
• 電力的使用——電子設(shè)備——賣(mài)電燈泡，這塊錢(qián)就是我們所謂模型應(yīng)用的錢(qián)
• 電力產(chǎn)品的使用——電動(dòng)車(chē)載客——收車(chē)票錢(qián)，AI 這塊錢(qián)目前也有很多已經(jīng)在賺，比如 AI 代寫(xiě)

那在 AI 場(chǎng)景下，我們現(xiàn)在最迷茫的就是第三部分，這第三部分的錢(qián)應(yīng)該怎么來(lái)賺呢，試想一下，你現(xiàn)在會(huì)想你要如何來(lái)使用電力來(lái)賺錢(qián)嗎，顯然不會(huì)。

我們需要，也必須要了解 AI 的能力及其邊界。

依舊保持我們以前關(guān)注需求的嗅覺(jué)。

在合適的需求中打出 AI 這張牌即可。

不要糾結(jié)于為「錘子」找到合適的「釘子」，我們只要為「釘子」找到合適的「錘子」即可。