AI时代，不懂这些你就out啦！

最近跟一个做食品行业的朋友聊天，他身边的人似乎都认为，人工智能当下还只是处于一个萌芽的阶段，最多是下围棋比较厉害，真的要改变他们的生活，还很遥远。

我告诉他，这就像当初做小餐饮店的人，可能也无法理解iPhone的普及，对他们究竟意味着什么。

他们只会觉得：手机功能更强大了，看视频、玩游戏更方便了——仅此而已。

他们不会想到：接踵而来的移动支付/外卖APP，这些移动互联网时代的产物，已经彻底变革了小店的业务模式。

事实上，目前人工智能在大规模规划决策/文本智能处理/语音合成/图像识别/自动驾驶等多个领域的应用实践，都已经达到甚至超过了人类水平。

比如，阿里的智能客服系统、人脸识别支付、百度搜索推荐、美团和滴滴订单分配、知乎亿级用户的社区管理，背后都是AI技术为支撑的。

那么，你准备好迎接智能化的AI时代了吗？

作为AI时代的产品经理，不论目前是否从事相关行业，为了把握将来的机会，都需要了解一些通用的AI知识。

至少，你应该对这五个问题有自己的理解和思考：

1. AI是什么？发展到了什么阶段？

2. AI产业有哪些层级和领域分支？

3. 产品经理有哪些AI技术原理需要了解？

4. 设计一款AI产品的流程是怎样的？

5. 如何寻找AI赋能传统行业的突破口？

如果你对大多数问题的答案都不太确定，那么今天这篇专题，可以给你一些引导启发。

（分享的案例节选自起点学院课程，点击文末【阅读原文】可以观看完整视频内容）

一、AI的前世与今生

人工智能（Artificial Intelligence），指的是能和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。

1965年达特茅斯会议上，当时四个图灵奖的得主聚集在一起提出了十大问题，标志着AI行业的诞生。

自此之后，AI一共经历了三次浪潮：

70年代和90年代，由于算法结构及当时的计算能力因素，在当时行业的应用上、效果上，都没有达到一个很有效的效果，所以前两次浪潮都是潮起潮落。

随着这个深度学习的出现，历史上的一些问题得以被解决，且取得了超前的好成绩。比如语音识别、图像识别等，都比传统算法有更好的实用效果。因此，我们遇到的AI才变得实用，从而带到生活中。

这一次可能是人工智能真正到了爆发的时候。

二、AI的行业布局

目前，AI行业的布局可以分成三个大层次，分别是基础层、技术层和应用层。

• 基础层的分支领域，主要包括四大类：AI芯片、技术平台/框架、数据中心服务、数据服务；
  

• 技术层的内容，会涉及到AI技术的应用领域，比如深度学习、语音/图像识别、文本智能技术等；

• 应用层即借助于以上这些技术，在汽车驾驶、医疗诊断、安防等各个行业领域的技术赋能。

越靠近基础层，进入门槛越高，是BAT等巨头布局重点；在顶层应用领域，则有着更多细分市场机会，需要更多人才，也具有更广阔发展空间。

三、典型AI技术：深度学习算法

机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。

而深度学习，是AI技术在机器学习方向上，最重要且著名的领域之一——2016年，谷歌旗下DeepMind公司的AlphaGo，通过每天上万次的自我训练、迭代算法，不断进化，最终成功打败了人类顶尖的围棋大师李世石。

据DeepMind团队透露，AlphaGo是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋方式的。

这些“大脑”是多层神经网络，跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上相似。

它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。

在DeepMind团队透露的信息里，有一个词反复出现：神经网络。

谈到深度学习，就不能不讲神经网络：

• 神经网络到底是什么？它能帮助我们解决什么问题？

• 如何使用神经网络实现深度学习？

科大讯飞华南研究院执行院长刘舒的这场分享，就以深度神经网络作为典型例子，为你揭开AI技术神秘的面纱。

（视频课程已在会员频道上架，点击文末【阅读原文】即可进入专题页）

四、AI产品设计流程

了解了基本的AI技术原理，我们就可以考虑产品设计层面的事情了。

在这里，有一些问题是需要提前弄清楚的。比如说：

• 这个AI技术能够帮助解决什么问题？

• AI产品的设计准则、业务流程方法是怎样的？
  

• AI产品的实现过程，与传统互联网产品有何区别？
  

• AI产品方案实现的细节中，有哪些常见问题？如何解决？

这些问题，带你走一遍实战流程就能明白。一次不够的话，那就两次。

1. 典型案例：语音交互产品设计

对话式语音交互产品是最典型的AI产品之一，涉及到两大细分领域：语音识别和自然语言处理（NLP）。

借助语音交互产品，人类和设备通过自然语言进行信息传递与交流，可极大提升人机交互效率，简化设备操作流程，降低使用门槛。

在语音交互产品设计中，需要解决的核心问题有三个：声音信号的识别与优化、声音信号的理解、信息的反馈与播报。

这节课，百度高级产品经理@徐嘉南老师，就以语音交互产品为例，为你揭秘AI产品的设计方法。

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2. 典型案例：文本智能技术产品

文本智能通俗来讲，是计算机像人类一样理解自然的书面语言。

比如说：

“冬天，能穿多少穿多少。夏天，能穿多少穿多少。”

“中国足球队，谁都打不过。中国乒乓球队，谁都打不过。”

这样的文字，人类看一眼就知道什么意思，对计算机来说则困难重重。因为人的表达方式千变万化，短词汇可以传达非常宽泛的语义信息，机器却不能理解。

文本智能技术的应用，会改变这一现状。

在将来，机器将可以快速从海量文字中获取重要信息点。比如在开发票的过程中根据票据信息分类，自动填写申请表、上传票据和比对信息，只需人工复核即可完成整个报销流程，极大地提高了整个业务流程的效率。

文本智能处理的需求遍及各行各业，合同审阅、内容分类、情感识别、文本审核和纠错都是这项技术具体的应用场景。

这门课程，达观数据副总裁，前阿里巴巴数据创新产品负责人贾学锋老师，将给大家详细讲解文本智能技术的现状、发展与应用，谈谈AI产品如何设计与落地。

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五、三个案例：AI如何为传统行业赋能？

我们判断一个技术能不能在行业落地，最重要的是考虑清楚，新技术所带来的价值能否大幅超越现有的解决方案。

产品价值=（新体验-旧体验）+替换成本

1. 典型案例：手机上的人脸识别

以人脸识别在手机行业的应用为例：涉及到手机信息安全的场景，比如屏幕解锁、在线支付等，都会需要确认用户身份。

相比于目前的密码输入、指纹识别以及其他生物识别的方法，人脸识别具有更强的竞争力。

• 手机本身就内置摄像头，不需要像虹膜模组一样占用额外设备空间，从而提升手机性能，获得更好用户体验；

• 人脸是最有辨识度的生物特征之一，安全性可以得到保障；

• 大家在刷脸解锁的过程中，不再需要任何配合操作；

还可以抵抗一些常见的干扰，例如暗光、侧脸、小范围遮挡等。

利用计算机视觉赋能的人脸识别技术，就是一种安全、高性价比的解决方案。

那么，你的行业是否具备AI赋能的潜力呢？

Face++云服务平台产品负责人刘杨洋的这堂分享，会让你对AI技术在行业的实践应用，有更深入的理解。

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2. 典型案例：AI+汽车

“AI+行业”的应用层最具有代表性的应用之一，就是近些年来热门的自动驾驶技术。AI技术在自动驾驶场景中，有着丰富的应用：

1）环境感知领域

由于行驶环境复杂，已有感知技术在检测与识别精度方面尚无法满足自动驾驶的需要，基于深度学习的图像处理成为自动驾驶视觉感知的重要支撑。

线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常被用于车道线和交通标志的检测。

2）决策规划领域

决策规划处理是 AI 在自动驾驶中的另一个重要应用场景，状态机、决策树、贝叶斯网络等 AI 方法已有大量应用。

3）控制执行领域智能

控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习方法等。

目前在汽车产业，百度、阿里等企业都在进行自动驾驶的布局，AI赋能逐渐成为行业未来的趋势；此外，AI还在汽车保险、安全评估、故障分析等多个领域有着变革性的影响。

比如：米其林轮胎借助数据分析平台，获取车辆的胎压、温度、道路状况等数据，通过深度学习建模，判断潜在的安全隐患；

又比如各大保险公司通过收集驾驶数据，对驾驶特征评分，为精算研发服务……

这一次，我们邀请了斑马智创创始人、前阿里巴巴天猫商业智能部负责人任娟，以汽车行业为切入点，为大家介绍AI技术如何介入行业，以及AI技术对行业所带来的影响。

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3. 典型案例：阿里智慧城市

在一个复杂的领域里，AI技术同样可以有很多的用武之地。

比如说城市管理，这是一个非常庞大、复杂的系统工程。一个城市的人口，少则数十万，多则几千万，如何才能做到每个街道都能有好的环境，秩序井井有条？

在传统的城市环卫管理中，需要公务员每天下基层，实地调研走访，定期检查、调研城市各个领域的卫生情况，这耗费了大量的人力、财力和精力，却未必有好的效果。

而通过引入AI技术，我们不再需要花费那么多的人力，数据化采集分析能让我们对实际情况有更客观、及时和精准的了解，并且根据环境分析，给出最合适的的优化方案。

在这个案例背后，是一套AI技术为行业赋能的通用方法。这一切都是如何实现的呢？

前阿里巴巴产品专家，连诗路老师将会把自己亲身经历的这个案例分享给大家，并和大家谈谈AI产品经理的思维方式、能力模型与进阶之道。

（视频课程已在会员频道上架，点击文末【阅读原文】即可进入专题页）

小结

在这个专题里，我们从基本概念、行业布局、技术原理和产品案例四个维度，对AI行业当下的发展做了快速的盘点梳理。

AI是一门多学科交叉融合的、极富挑战性的学科。但是作为AI产品经理，不仅需要懂算法、技术，更重要的是产品思维、商业思维，对行业与人性的深刻洞察力。

从这个意义上来说，AI产品经理与传统互联网产品经理，在核心能力上并无本质区别。只有从现在开始，不断地深入、跨界大量学习，及早洞察行业中的痛点与机会，才能在未来的AI时代中占得先机，享受第一波红利。

 完整专题入口 

这个专题共有六门会员视频课程，课程原价169元，起点学院会员可免费学习。

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