- 產品經理的AI實戰:人工智能產品和商業落地
- 車馬
- 4497字
- 2020-06-08 18:04:55
1.1 技術應用與技術商業
1.1.1 技術應用與技術商業的一體兩面關系
技術蘊含著巨大的價值,這是現代社會各國之間形成的普遍共識。為了推進技術的應用,各國探索出兩條基本路徑:一是以政府為主力,用行政的力量來推進;二是以企業為主力,用商業的力量來推進。兩者各有利弊,但經過多種技術、多個周期的檢驗,還是商業的力量更強大、更持久。在當代社會,技術的應用依賴于商業的力量。
商業有狹義與廣義之分。狹義的商業對應的英文是commerce,是指商貿、貿易;本書所說的商業是廣義的,對應的英文是business,是指基于自愿交易的人類活動、人類制度。從事商業活動的主體是企業,其中重要的組織形式是公司。
在當代社會,商業所起的作用越來越大,技術應用的成功依賴于商業的成功。集成電路、計算機、互聯網等技術之所以被廣泛應用,正是因為技術商業的成功。所以,我們探討AI技術的落地應用,從另一個側面看就是探討如何讓技術商業獲得健康發展。技術應用成功和技術商業成功是一體兩面的關系。
AI公司是推進AI技術落地應用的主體力量。如果AI公司能在商業上取得成功,那么AI技術的落地應用就會比較順利,甚至比我們期待得更順利。互聯網技術的應用已經證明了這一點。正是因為螞蟻金服(螞蟻金融服務集團)、騰訊公司通過支付寶、微信支付取得了商業上的巨大成功,我國人民才能享有全球領先的支付服務——安全、便利、低成本。
解決復雜問題的有效方法之一就是轉化問題。例如,深度學習就是將無法計算的復雜感知問題,通過深度神經網絡巧妙地轉化為數值計算問題。同理,我認為AI技術落地應用的問題,也可以轉化為AI技術公司如何取得商業成功的問題。脫離商業來推進AI應用,商業、應用兩者都難得;以商業方式來推進AI應用,往往商業、應用兩者兼得。
1.1.2 技術商業發展的共性與個性
技術商業領域有一條非常知名的曲線——Gartner光環曲線(Hype Cycle),它來自技術研究機構Gartner(高德納咨詢公司)。Gartner光環曲線因成功預言2000年的“互聯網泡沫”而一戰成名。它以簡潔直觀的圖形方式,總結出新興技術的發展規律,多年來一直是技術商業領域常被引用的模型。Gartner光環曲線示意圖如下所示。

Gartner光環曲線示意圖
上圖的橫軸表示時間,縱軸表示期望值。一項新技術在誕生之后,按時間順序會經歷5個階段。
技術萌動(Innovation Trigger):一項新技術引起了大家的注意,媒體開始宣傳。
期望巔峰(Peak of Inflated Expectations):宣傳推高了公眾的期望,最終公眾的期望達到了不切實際的巔峰。
跌至谷底(Trough of Disillusionment):不切實際的期望很快會破滅,技術也因此跌至谷底。
逐漸恢復(Slope of Enlightenment):技術的價值終究會體現出來,公眾對它的期望也會逐漸恢復。
穩定產出(Plateau of Productivity):技術最終得到了廣泛應用,技術本身也走向了成熟,不再是一項新技術。
具體到不同的技術,實際的情況要比上圖中的曲線更加復雜。根據我多年在技術商業領域從業、創業、咨詢的經驗,我發現眾多技術在曲線的前3個階段的走勢是高度一致的,但跌至谷底之后的走勢會出現明顯分化,總結為一句話:快起大落,谷底分叉。
“快起大落”對應著Gartner光環曲線的前3個階段,而“谷底分叉”則體現了不同技術之間存在的差異性。“快起大落,谷底分叉”示意圖如下所示。

快起大落,谷底分叉
在跌至谷底之后,不同的技術有3種不同的基本走向。
(1)趨于穩定的“常規線”。技術經過調整逐漸反彈并獲得較好的應用,但與期望巔峰相比始終有較大差距。這條曲線是大多數技術的走向。
(2)比較糟糕的“沉淪線”。人們發現某項技術遠沒有達到期望的效果,該技術的適用場景比預期少很多。
(3)激動人心的“超常線”。技術在跌至谷底之后強力反彈并獲得很好的應用,達成的效果甚至超越了期望巔峰。這方面較有說服力的例子就是互聯網。互聯網技術在1999年到2000年達到了期望巔峰,在2000年年底跌至谷底,隨后幾年逐漸恢復,當前已進入穩定產出時期,取得的應用成功比期望巔峰更高。我經歷了互聯網光環曲線的5個完整階段,對此深有感觸。
AI技術將走出激動人心的超常線——正是基于這個判斷,近幾年我將主要精力轉向了AI領域,從事AI產品、AI商業模式的研究、咨詢工作,并希望通過這本書將部分收獲分享給大家。
1.1.3 X技術和X技術商業的概念
以技術為基礎的商業就是技術商業。我將能走出“超常線”的極少數技術稱為X技術,以此為基礎的商業就是X技術商業。
X在這里有3層含義。
(1)X代表未知數,意味著這種技術有很大的想象空間。
(2)X代表乘法運算符號,意味著這種技術具有很強的影響力,會對與它相關的其他商業要素產生重大影響。
(3)X代表一個圖形,這個圖形從中心往四個方向擴展,意味著X技術具有廣泛的應用場景。
技術分為很多種,大多數影響面窄,少數影響面廣。例如,化工領域中一種制造某種化合物的技術,它只影響化工這一個行業,甚至只影響化工這一個行業中的某些產品。這樣的技術就不是X技術。實際上,大多數技術都不是X技術。
集成電路、計算機、移動通信、互聯網是第二次世界大戰以后出現的少數幾項X技術。它們的影響力大且較深刻,幾乎影響了所有行業,也顛覆了一些行業,甚至創造出了全新的行業。這些X技術還彼此關聯,互相促進。AI技術就是一項較新的X技術,而且它也是影響較大的一項X技術。相應地,以AI技術為基礎的AI商業也將是一個全新的行業。
本章主要講解X技術商業的特點,這也是全書內容的基礎。
1.1.4 X技術的高度不確定性
X技術商業包含了諸多因素,其中X技術是影響最大的、最不確定的因素。這種不確定表現在3個方面。
(1)技術本身的不確定。從科學到技術,從實驗室到實際應用,其中充滿了不確定。
(2)不同技術之間競爭的不確定。技術在源源不斷地產生,不同技術之間可能存在競爭關系,甚至是取代關系。例如,顯示技術曾經的王者CRT技術就已經被LCD、OLED等技術取代,模擬移動通信技術也已經被數字移動通信技術取代,數字移動通信技術也經過了從2G、3G到4G、5G的快速迭代。雖然還沒有明確的技術能取代AI,但在AI內部不同的技術路線與方向之間可能存在競爭甚至互相取代的關系。目前,深度學習如日中天,以此技術為基礎的很多公司有很高的市值或估值。但誰又能預料,今后又會涌現出哪些新的AI技術呢?
(3)技術要素對其他要素的影響方式、影響程度的不確定。“截至目前,總體而言”,我國的創造性更多地體現在產品、商業模式上,而不是體現在技術上。
X技術的高度不確定性使X技術商業同樣充滿了不確定性,而這恰恰也是X技術商業的魅力所在。正如今天在互聯網商業中取得優勢地位的公司,他們的成功幾乎都是“意外”。
正是X技術商業充滿了高度不確定性,才沒有讓那些有資源優勢的公司持續占據優勢地位,同時也給新公司帶來了機會,從而使整個商業活動乃至整個社會更有活力。中國的AI商業,不僅有百度、阿里巴巴、騰訊等互聯網時代誕生的巨頭,有科大訊飛等老字號,還有曠視科技、商湯、依圖、云從、云知聲等大量新面孔,并且會產生更多新機會。這將讓創業家、企業家都有機會,讓互聯網公司、傳統公司都有機會。
1.1.5 X技術商業的特征
X技術的高度不確定性導致了X技術商業的諸多特征。我們簡要介紹一下這些特征。
1. 高難度“拼圖”
在玩拼圖游戲時,我們既知道最終的效果,又擁有全部的圖塊,因此只需要將眾多的圖塊以正確的方式拼合在一起。如果將商業活動視為拼圖游戲,那么X技術商業就是高難度“拼圖”。開始時,我們既看不到最終的效果,又不知道有多少個圖塊。但我們不能等待,必須在這樣的情況下開始拼圖。因為只有開始,才有可能完成拼圖;如果一味等待,那么只會被淘汰。因此,從事X技術商業,就是在玩高難度“拼圖”。
以移動互聯網的“拼圖”為例。自從諾基亞在中國市場推出了支持WAP上網的手機,就開啟了一個希望——實現移動互聯網的希望。最初的移動上網是在功能機上通過手機瀏覽器以WAP方式上網,但其費用高、應用少、體驗差。后來又增加了幾個“圖塊”——K-JAVA應用和Symbian、Windows Mobile應用程序。雖然增加的“圖塊”起到了一定作用,但顯然“圖塊”還不齊全,移動互聯網的“拼圖”還無法完成。這時業界將期盼的眼神投向了一個新“圖塊”——3G,他們認為只要3G來了,移動互聯網的春天就來了。曾經有一個知名的移動互聯網產品,名字就叫“3G門戶”。
然而,3G的到來并沒有完成移動互聯網的“拼圖”。之后,iPhone 4正式進入我國,與此同時以小米為代表的幾家企業也推出了性價比較高的安卓手機,這促使我國市場迅速完成了從功能機向智能機的遷移。至此所有“圖塊”集齊,移動互聯網的“拼圖”就以極快的速度拼成了。
從2004年我第一次創業定位于3G內容平臺,到進入平安集團,再到2010年第二次創業,時間跨度長達6年,移動互聯網“拼圖”的“圖塊”才齊全。因此,我認為移動互聯網真是高難度“拼圖”。
當前AI遇到的問題與移動互聯網曾經遇到的問題非常類似。在2016年至2018年的AI發展熱潮中,很多“圖塊”是缺失的,所以AI的應用狀況并不理想。雖然技術、資本都是AI應用、AI商業的“拼圖”中重要的“圖塊”,但要將“拼圖”完成,還需要AI產品、商業模式等“圖塊”的加入。AI產品、AI商業模式是本書討論的重點。
2. 起初“物種爆發”,然后“贏家通吃”
“物種爆發”是形象說法,是指技術商業領域的企業、產品、商業模式在很短的時間內大量涌現。
商業界也無法容納過多的“商業物種”,像自然界無法同時容納太多物種一樣。與此類似的AI商業領域也已經開始了“物種淘汰”。例如,曾經創立的互聯網公司,大多數很快就消失了。當物種過多時,自然界就會進行物種淘汰。
自然界在經過物種大爆發、物種大淘汰之后就是“贏家通吃”,即會有一些物種勝出,成為自然界的優勢物種。商業界也是如此。例如,在中國互聯網行業,最后只有少數的公司占據了整個行業的大部分價值。
3. 疊浪連擊
疊浪連擊是X技術商業領域的又一個重要特征,技術掀起的第一浪還沒有消失,新的浪潮又疊加上來。
以零售領域為例,在線零售、移動零售、社交零售、無人零售等,多個浪潮疊加形成連環沖擊。大多數零售企業還沒有應對好前一個浪潮的沖擊,新的浪潮就又撲了過來。零售企業能經受住一個浪潮的沖擊已經不容易,能經受住疊浪連擊就更難了。
AI技術就是正在形成的一個巨浪,它會和哪些浪疊加?疊加之后又會形成怎樣的沖擊?這些很難預料。
4. 變化無處不在,“意外”頻繁發生
通常在“贏家通吃”之后,行業格局會變得相對穩固,如化學制藥行業、燃油汽車行業多年來的情況一樣,幾十年很少有新的企業誕生。但X技術商業有其獨特之處,變化無處不在,“意外”頻繁發生,受此影響贏家的名單也會發生變化。
以互聯網商業的一個細分領域——電商為例。當“淘寶+天貓”占據了電商的大半江山之后,我們認為電商格局已定,但京東依靠顛覆行業認知的自建物流崛起了;當我們認為“阿里巴巴+京東”的格局已定,拼多多又依靠移動互聯網帶來的新機會,采用新的模式以我們難以想象的速度崛起了。電商的變化還沒有結束,它又進化成了“新零售”,開始了新的變化,也會出現新的“意外”。
與傳統商業相比,這正是X技術商業的獨特之處,看似大局已定,其實大局之下始終暗流涌動。由于AI大規模商業化的時間尚短,因此更需要學習借鑒其他X技術的商業化。AI產品經理在進行AI產品規劃、商業模式設計時,應該充分考慮X技術商業的特點,在迷茫時不妨從X技術商業的特點中去尋找靈感,尋找突破口。