在这篇文章中，我们会尝试辩论技术问题，NLP、DNN、深度自学等都会牵涉到到，而是全然辩论产品视角，其中的核心内容大多来自我的经验、仔细观察和分析。人工智能火了非常宽一阵子，许多资本、创业者、大小公司或许都在追赶这绝佳的风口，尤其是李开复老师在多个公开场合提倡人工智能概念之后，随处可见的都是关于人工智能的报导和分析的文章。

人工智能作为计算机科学皇冠上最引人注目的明珠，过去几十年仍然更有着无数的计算机科学家、从业者去登顶，无数人在大大思索人工智能的未来技术。作为一名在人工智能领域从业过，又维持持续注目的产品经理，我在读者了大量的文章之后，所看见的要么是将人工智能作为噱头去辩论一个空泛的行业话题，要么是在深刻印象分析人工智能背后的技术。

我深刻印象感受到这些文章对于产品经理而言并没实质性的协助，终究是更容易让人欺骗。所以，我要求融合自己的经验、仔细观察和分析，期望从产品的视角来对人工智能展开一场比较全面的阐述和辩论，也期望在这个过程中需要提高自己对人工智能的解读，并且期望更有更好的小伙伴参予到辩论中来。一、人工智能产品究竟是什么？1、所谓的人工智能产品究竟是什么？在计算机世界中，基于海量数据累积，建构的一套基于海量数据的数据统计分析，它需要为一些应用于场景下的关键决策带给指导和承托，这种产品模型有一个标准化的名词，叫作大数据运算。

而那些基于大数据运算所做到的完全所有的场景化产品，都可以被称作人工智能产品。人工智能产品是大同小异人工智能技术的，技术是核心的竞争力，而产品的终极是要需要用于。我们荐个例子，基于深度自学技术所展开的图像识别，是一种人工智能的技术，而利用这种技术所设计的可以被用户用于的产品，就是人工智能产品，比如微软公司小冰的“小冰识狗”功能。

2、在人工智能产品中，产品经理应当重点注目什么？在人工智能产品中，我们重点辩论的应当是场景化问题，而非技术问题或者数据问题。作为产品经理，我们所注目的核心应当是如何将成型的人工智能技术运用到适合的场景中。众所周知，人工智能的技术到今天为止仍然正处于发展阶段，没哪一项技术早已臻于极致。

在技术发展过程中做到产品，往往必须考虑到的就是取长补短，有的放矢。比如AlphaGo，作为其主要开发者的DeepMind团队，在过去几年仍然在一个场景下展开了解的研究，从而获得了突破性的进展。再行比如亚马逊Echo音响中的人工智能语音助手Alexa，人机对话是一个非常复杂的学术难题，但是Alexa聪慧地容许了场景（语音交互＋智能家居），从而使得用户的体验显得十分好。

本文来源：kaiyun·体育官方入口-www.cdyctw.com