1、AI不是目的，而是要了解AI是什么，真正意義上的強(qiáng)人工智能在前沿領(lǐng)域尚未取得突破，暫時(shí)只能在影視文學(xué)作品中去思考人機(jī)關(guān)系、機(jī)器人三定律在未來的變化等，所以要站在弱人工智能的角度進(jìn)行討論；目前算力-算法-大數(shù)據(jù)構(gòu)成的三角形已足以支撐技術(shù)的應(yīng)用，要和現(xiàn)有行業(yè)結(jié)合，重點(diǎn)在于場(chǎng)景，了解場(chǎng)景下的痛點(diǎn)和需求，應(yīng)用AI技術(shù)后能否讓需求滿足得更好更深，最終解決行業(yè)的問題。
2、產(chǎn)品的目的是為了滿足人（更好的生活和思考）和企業(yè)（增收、節(jié)支、提效、避險(xiǎn)）的需求，作為產(chǎn)品經(jīng)理要思考AI的價(jià)值，讓產(chǎn)品變得更智能，把人從繁瑣的事情中解放出來。
3、對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司面對(duì)較大的創(chuàng)業(yè)空間要思考兩個(gè)問題：要不要走到和巨頭同一水平線？AI技術(shù)要拔尖到什么程度？無論2B還是2C，可以利用大公司的科技成果，更深更透地挖掘客戶的需求。
4、AI+理財(cái)：AI主要應(yīng)用于c端的用戶獲取、理財(cái)產(chǎn)品合作、用戶流失預(yù)警和用戶召回，以及b端的智能投顧、風(fēng)控、量化投資等，在原需求的基礎(chǔ)上提高效率，同時(shí)要考慮到不同國家市場(chǎng)的差異性，在行業(yè)需求未變的前提下運(yùn)用不同的思考維度。
5、智能汽車：目前技術(shù)在朝L3、L4方向發(fā)展，幫助人類更好地駕馭終端，同時(shí)也衍生出人的交易、娛樂、社交這些深度存在的需求，在這些方面，目前只是在技術(shù)上吸引眼球。
6、智能音箱：需求依舊是音箱本身的需求，AI+更多的作用是營銷和教育用戶，為了讓用戶深入接觸了解AI，消除一些被誤導(dǎo)的恐慌和抗拒心理，形成對(duì)AI的理性認(rèn)知。而最終落地的場(chǎng)景可能是以下三個(gè)方面：語音助理、推送內(nèi)容+服務(wù)、智能家居中樞。
7、作為對(duì)AI的支撐，大數(shù)據(jù)的理解有助于構(gòu)建整個(gè)生態(tài)。目前市場(chǎng)上各家平臺(tái)企業(yè)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，怎么利用，是其中的關(guān)鍵，而AI技術(shù)是為了幫助企業(yè)更智能地做事，更好地實(shí)時(shí)處理、挖掘和利用數(shù)據(jù)，越近的數(shù)據(jù)越有價(jià)值，要求數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性。
1、目前，語音交互產(chǎn)品還處于“行業(yè)中只有少數(shù)精品”的階段，需要讓B端用戶在C端有更好的用戶體驗(yàn)。整個(gè)行業(yè)的成熟需要有非常多的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品能滿足用戶日常需求，而目前行業(yè)主要矛盾是技術(shù)提供商的定制效率和B端用戶定制和產(chǎn)品迭代的需求不能被迅速滿足，而主要的瓶頸在語義設(shè)計(jì)工程師，沒辦法同時(shí)支持100種產(chǎn)品，思必馳對(duì)此的解決方案是定制規(guī)?；讯ㄖ颇芰?fù)制到低端用戶，提升低端用戶的用戶體驗(yàn)。
2、設(shè)計(jì)過程的6個(gè)子系統(tǒng)包括全鏈路定制（語音喚醒-語音識(shí)別-語義理解-對(duì)話管理-輸出-最終的操作動(dòng)作）、技能（語義解析、語言模型、對(duì)話管理、資源接入、安全隱私）、GUI和VUI結(jié)合的控件設(shè)計(jì)、解決問題形成閉環(huán)的青囊（運(yùn)營監(jiān)控、問題反饋、項(xiàng)目管理）、玲瓏（實(shí)時(shí)更新、跨平臺(tái)支持、離線正常使用、更優(yōu)更玲瓏、硬件模組支持）、連接外部平臺(tái)的紫微。
3、開放是推動(dòng)進(jìn)步的基礎(chǔ)，社會(huì)化大分工是行業(yè)成熟的標(biāo)志，由于語音交互的復(fù)雜，目前的企業(yè)都是把所有端到端環(huán)節(jié)都把握在自己手上，但不是面向未來的做法，希望通過開發(fā)合作后能實(shí)現(xiàn)行業(yè)中每個(gè)鏈條上都有優(yōu)秀的公司來提供很好的服務(wù)，共同推動(dòng)行業(yè)的發(fā)展。
1、AI技術(shù)市場(chǎng)應(yīng)用價(jià)值的體現(xiàn)：減少人工、提升效率
1）2055年人類超過50%的工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化（麥肯錫）
2）2035年英美等12個(gè)發(fā)達(dá)國家的生產(chǎn)率提高40%（埃森哲）
3）2020年85%的客服服務(wù)由人工智能完成（Gartner）
2、建設(shè)銀行日均300萬交互量，相當(dāng)于9000個(gè)人工坐席，9億元的人工成本；交通銀行月均代替的呼叫量為200萬次，月均成本節(jié)約140萬。
3、 小i機(jī)器人經(jīng)歷16年的發(fā)展，全球超過5億用戶，并主導(dǎo)首個(gè)用戶界面情感計(jì)算的國際標(biāo)準(zhǔn)。
1、旅行中行程定制是非常痛的痛點(diǎn)，而且做行程調(diào)整也很麻煩，妙計(jì)旅行的解決方案是用戶決定要去哪幾個(gè)景點(diǎn)，具體的行程規(guī)劃由機(jī)器完成，在定制行程的同時(shí)幫助B端用戶整合旅游相關(guān)的資源。
2、AI算法主要是實(shí)現(xiàn)哈密爾頓回路&TSP問題中行程不重復(fù)
3、受到AlphaGo的啟示后，確定了一種用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化蟻群算法的方案，由搜索網(wǎng)絡(luò)（螞蟻的隨機(jī)性）和評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)組成（信息素更新，走得不好的螞蟻會(huì)起反作用）；而另一種思路是整體解決行程規(guī)劃問題，采用卷積等不同的技術(shù)手段。
4、深度學(xué)習(xí)的其他應(yīng)用：人臉檢測(cè)（識(shí)別區(qū)分出“真實(shí)人臉”和“雕像的臉”，輔助照片搜索）、場(chǎng)景識(shí)別（酒店圖片做場(chǎng)景分類，準(zhǔn)確率達(dá)到99%）、智能機(jī)器人。
1、案例：餐飲店的營收?qǐng)?bào)表
第一階段通過excel做圖，數(shù)據(jù)分析效率非常低；
第二階段通過管理系統(tǒng)BI功能做圖，問題是無法給出異常數(shù)據(jù)的原因；
第三階段運(yùn)用了AI技術(shù)后能得出異常數(shù)據(jù)的原因
2、企業(yè)上一代數(shù)據(jù)組織架構(gòu)是數(shù)據(jù)倉庫，而新一代的企業(yè)數(shù)據(jù)組織架構(gòu)是知識(shí)圖譜。
3、明智系統(tǒng)產(chǎn)品體系
4、搜索作為最成功的AI商業(yè)應(yīng)用，主要原因是用戶對(duì)搜索的容忍度比較高，而AI的商業(yè)化核心是讓用戶合理地接受機(jī)器的錯(cuò)誤，這也是2C比2B走得快的原因。
5、企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)缺乏好的產(chǎn)品、好的體驗(yàn)的主要原因：
1）使用價(jià)值低：大量業(yè)務(wù)處理過程仍需人工干預(yù)
2）使用體驗(yàn)差：操作不符合人類思維習(xí)慣，普通人無法使用
3）使用效率低：功能復(fù)雜，培訓(xùn)成本高
4）不可解釋性：黑盒操作
1、只通過關(guān)鍵詞的搜索，無法準(zhǔn)確識(shí)別語義，需要結(jié)合上下文。
2、情感計(jì)算+人工智能：情緒識(shí)別時(shí)，語音的優(yōu)先級(jí)大于文字。文字表情部分是憤怒的，表情上是開心的，再結(jié)合上下文，一起來判定是開玩笑還是真的生氣。
3、情緒分類，不限于正負(fù)中三個(gè)級(jí)別
注：翁總演講時(shí)，提到了不少非常有趣的例子，來說明自然語言處理的一些難出，非常深入淺出，可惜不能復(fù)現(xiàn)給大家。
1、金融創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力：服務(wù)創(chuàng)新（網(wǎng)上銀行，電話客服、O2O等）和科技創(chuàng)新。
2、多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景：智能語音質(zhì)檢分析（錄音量大，降低人員配比量）、智能外呼機(jī)器人（信用卡催回款在m0和m1階段解放人工，場(chǎng)景判斷后再轉(zhuǎn)給人工處理）、智能客服機(jī)器人（自然語義解析交互）、實(shí)體機(jī)器人（銀行報(bào)號(hào)、咨詢信息的查詢）、智能語音導(dǎo)航（在咨詢電話中直達(dá)對(duì)應(yīng)菜單、錄音調(diào)聽、統(tǒng)計(jì)分析）
1、從互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型到人工智能，比從傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型到互聯(lián)網(wǎng)，更難。
2、為什么會(huì)有所謂的“人工智能鴻溝”（落地難）？因?yàn)樗惴?、demo，更偏向于命題作文；而在產(chǎn)品化、商業(yè)化的時(shí)候，關(guān)鍵第一步就在于基于場(chǎng)景，去重新定義問題。而這是需要AI產(chǎn)品經(jīng)理去關(guān)注的。
3、數(shù)據(jù)、算法、模型、算力等，是必要條件，但AI產(chǎn)品經(jīng)理可能才是AI要落地突破的瓶頸。這是因?yàn)?，目前AI技術(shù)雖然不能說完美，但至少是不影響產(chǎn)品經(jīng)理們?nèi)プ鰀emo原型和驗(yàn)證工作的。甚至說，要想完全由技術(shù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)完美的AI架構(gòu)，可能是不現(xiàn)實(shí)的，反而需要產(chǎn)品經(jīng)理從實(shí)際的場(chǎng)景和用戶反饋出發(fā)，反過來給技術(shù)、模型和算法提出建議，倒逼其優(yōu)化。
4、根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理的演進(jìn)史，相比互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理，AI產(chǎn)品經(jīng)理才是真正的“需求產(chǎn)品經(jīng)理”，因?yàn)锳I領(lǐng)域需求特點(diǎn)：機(jī)會(huì)多、難度大、變化又快又大，導(dǎo)致老板（知識(shí)背景、時(shí)間精力等）無法兼顧，必須讓AI產(chǎn)品經(jīng)理成為細(xì)分領(lǐng)域的小CEO，來做決策和承擔(dān)更大壓力。
5、AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理可能就不是同一群人，其核心價(jià)值（常態(tài)）是花6~12個(gè)月驗(yàn)證60分問題（需求驗(yàn)證）。
6、因?yàn)椤案行浴蹦芰Φ南∪倍却笥凇袄硇浴?，文科?女生有不錯(cuò)的轉(zhuǎn)型機(jī)會(huì)。
1）價(jià)值方向
A）效率最優(yōu)，升級(jí)為情感最優(yōu)。
B）人類不尋求實(shí)現(xiàn)決策的最優(yōu)化，而是采取令人滿意的結(jié)果就夠了?！Z貝爾獎(jiǎng)獲得者Herb Simon
2）產(chǎn)品體驗(yàn)
A）倫理學(xué)：養(yǎng)老院，2個(gè)老人，一個(gè)要看新聞臺(tái)，一個(gè)要看體育臺(tái)，機(jī)器人怎么辦？
B）動(dòng)物學(xué)：將動(dòng)物的行為、語言，和人類進(jìn)行對(duì)比研究，特別是小孩子。
C）語言學(xué)、藝術(shù)、美、傳統(tǒng)文化……
3）實(shí)際例子-亞馬遜的 Alexa
為了讓 Alexa 擁有「人」的性格，亞馬遜找了很多女性來做性格塑造：
A）Alexa 的原始回應(yīng)組織：由擁有創(chuàng)意寫作碩士學(xué)位的米歇爾.里根.蘭森負(fù)責(zé)；
B）回應(yīng)趨近消費(fèi)者的期望：由專門從事人格科學(xué)研究的心理學(xué)畢業(yè)生法拉赫.休斯頓負(fù)責(zé)；
C）另外，米歇爾.里根.蘭森手下還有一大幫劇作家、詩人、小說家和音樂家，他們每一周的「出品」都會(huì)被整合到 Alexa 的人格設(shè)定里面去。
4）面試現(xiàn)狀
聊天對(duì)話類AI產(chǎn)品經(jīng)理，70%+面試者都是女生/文科生。
5）實(shí)操案例
A）AI產(chǎn)品經(jīng)理-甲（剛轉(zhuǎn)型3個(gè)月）：互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理也需要人文素養(yǎng)，為什么要特別提出這點(diǎn)？
B）AI產(chǎn)品經(jīng)理-乙（轉(zhuǎn)型24個(gè)月）：需要了解AI技術(shù)邊界、有成本意識(shí)、有人文素養(yǎng)……
C）AI產(chǎn)品經(jīng)理-丙（剛轉(zhuǎn)型3個(gè)月，負(fù)責(zé)整個(gè)事業(yè)線）：AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理相比，能力要求方面，最大的不同是什么？只說1點(diǎn)——“人文素養(yǎng)”。
7、“AI產(chǎn)品經(jīng)理”雖然還沒有被行業(yè)真正、足夠的重視，但已經(jīng)開始被行業(yè)接受了。
1、對(duì)于AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求，各位嘉賓重點(diǎn)列舉了以下幾項(xiàng)：理解場(chǎng)景、了解技術(shù)邊界、對(duì)未來產(chǎn)品用途的想象力等等。
2、關(guān)于轉(zhuǎn)型的建議，嘉賓們普遍提到了解數(shù)據(jù)和進(jìn)行標(biāo)注的重要性，從數(shù)據(jù)中了解行業(yè)，產(chǎn)生靈感；對(duì)于無相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)，需要以實(shí)際行動(dòng)來自己給自己背書（敲門磚），花了多少時(shí)間，看了多少東西，寫了多少總結(jié)分享等等。
3、在最后的提問環(huán)節(jié)，其實(shí)也分享了很多干貨和認(rèn)知，全場(chǎng)音頻下載鏈接在：https://pan.baidu.com/s/1c1P1pcO 密碼: 2gc3
最后，福利來了，全部嘉賓的PPT下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1hsGLTXy 密碼: tpr4
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