丁磊力薦,吳軍智能時代下的產(chǎn)品之道

人工智能時代的來臨

文/田羽 (微:mailvincent)

網(wǎng)易CEO的丁磊最近給大家極力推薦了吳軍的《智能時代》,同時提到“人工智能技術(shù)在未來十年間將會影響我們生活的方方面面辉川,我們的家具、娛樂拴测、各種服務(wù)體驗乓旗,將會發(fā)生顛覆性改變〖鳎”

吳軍在智能時代提出的一個口號:要么成為那2%的受益者屿愚,要么被淘汰。

那么《智能時代》里到底描繪了怎樣的一種場景务荆?已然來臨的智能時代對我們妆距,尤其是產(chǎn)品經(jīng)理的工作方式、思維方式會帶來哪些影響函匕?

在吳軍眼里娱据,AlphaGo在圍棋的對決中大獲全勝,到底意味著什么浦箱?Google的無人汽車怎么就要讓司機同志們?nèi)际I(yè)了吸耿?

更進一步,在智能時代背后酷窥,未來的產(chǎn)品的商業(yè)模式和形態(tài)會發(fā)生哪些變化咽安?會有哪些產(chǎn)品機會?作為產(chǎn)品人的我們準備好了嗎蓬推?

帶著上述疑問妆棒,本文嘗試在智能時代的大場景下,系統(tǒng)思考產(chǎn)品的變與不變沸伏,以及作為產(chǎn)品人的我們糕珊,該如何重新定位,搶得智能紅利毅糟?

1红选、吳軍在智能時代里到底講了些什么?

吳軍在智能時代里始終圍繞著這樣一個命題:“智能時代這次真的來了”姆另。

人工智能這個概念實際在1956年達特茅斯學院的會議上就被提出來喇肋,到2016年已經(jīng)經(jīng)歷了60年一個甲子的時間。期間三起兩落迹辐,第一次是鳥飛派為代表蝶防,以規(guī)則學習、專家系統(tǒng)為主明吩,期望理解人腦來推進人工智能進展间学;不過大家也都知道,人類對大腦的理解微乎其微,人工智能技術(shù)陷入低谷低葫。

第二次是以搞通信的賈里尼克為代表的統(tǒng)計學派详羡,基于香農(nóng)提出的信息論來解決人工智能的問題。此時氮采,各種智能問題實際上被理解成消除不確定性問題殷绍,這種思維模式的升級無疑又把人工智能應(yīng)用向前推進一步。

實際上鹊漠,確定性思維(又稱連續(xù)性思維)一直是工業(yè)時代的精華,胡適老先生就提出過教誨幾代人的“大膽假設(shè)茶行,小心求證”躯概,即“先假設(shè)一個元模型,然后再通過數(shù)據(jù)驗證迭代構(gòu)建一個復雜的模型”畔师。無論是牛頓娶靡,還是愛因斯坦的成就其實都是基于上述思維構(gòu)建的成果。

而確定性思維卻越來越受到挑戰(zhàn):一方面隨著我們對認知的加深看锉,影響這個世界的變量越來越多姿锭,另一方面,量子力學的測不準原理等都決定了世界不確定這一基本特性伯铣。在未來簡史中呻此,尤瓦爾·赫拉利從人類學、歷史學等角度也闡述了類似的觀點腔寡。他提出了知識的悖論焚鲜,知識(預(yù)測)不改變行為就無用,行為一旦改變放前,原本的知識(預(yù)測)就立刻失去了意義忿磅。

人工智能雖然像在語音識別等問題上,準確率得到大幅提升凭语,但是由于數(shù)據(jù)量葱她、計算能力等的限制,大部分應(yīng)用仍無法商用似扔。

人工智能(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))研究的第三次浪潮始于 2006 年的突破吨些。借此浪潮,深度學習(Deep Learning)概念(參見Ian Goodfellow等虫几,Deep Learning锤灿,P17)普及開來。而標志性的代表則是辆脸,Hinton 和合作者的論文"A fast algorithm for deep belief nets" (深信度網(wǎng)絡(luò)的一種快速算法)但校。下面則是深度學習模型示意圖:

深度學習模型示意圖

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)啡氢、并行計算等技術(shù)的發(fā)展状囱,尤其是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大术裸、多維度、完備性等特點加速人工智能的第三次浪潮亭枷。

2016年袭艺,AlphaGo打敗了李世石,圍棋這個人類引以為傲的棋類競技項目目前已經(jīng)遠遠落后于機器智能叨粘;悄無聲息間猾编,google的無人駕駛汽車已經(jīng)行駛了超過200萬英里。

AlphaGo打敗李世石升敲,一戰(zhàn)成名

從人類歷次技術(shù)革命的發(fā)展歷程來看答倡,無論是第一次的蒸汽機革命、第二次的電力革命還是第三次的信息革命驴党,無不推動著既有產(chǎn)業(yè)的全面升級瘪撇。

可以預(yù)見人工智能將會逐步滲透到社會的各個產(chǎn)業(yè),從而實現(xiàn)“從局部到整體港庄,我們實現(xiàn)智能化社會倔既,從整體到局部,我們實現(xiàn)社會的精細化”的奇妙場景鹏氧。

我嘗試用一句話來概括一下智能時代的觀點:一種使用信息(大數(shù)據(jù)中挖掘)問題解決人工智能問題(不確定性問題)的思維方式出現(xiàn)了渤涌,同時,新的生產(chǎn)力(人工智能與大數(shù)據(jù)等)必會帶來新的生產(chǎn)關(guān)系(產(chǎn)業(yè))的升級換代度帮。

2歼捏、智能時代下,下一波產(chǎn)品紅利在哪里笨篷?其驅(qū)動力到底是什么瞳秽?

從互聯(lián)網(wǎng)近20年的發(fā)展來看,可以歸納為三個發(fā)展周期率翅,每個周期接近7-8年左右的時間练俐,期間有波峰的高速發(fā)展,也有波谷的泡沫散盡冕臭。郝志中在《用戶力》里做出歸納總結(jié):

中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展軌跡圖

從上圖可以看到腺晾,三個周期大致如下:

1)第一個周期,1995年-2002年辜贵,窄帶互聯(lián)網(wǎng)悯蝉,特征是三大門戶的興盛,02年起托慨,WEB1.0找到了商業(yè)模式鼻由。

2)第二個周期,2002年-2009年,寬帶互聯(lián)網(wǎng)蕉世,特征是內(nèi)容媒體異常豐富蔼紧,圖文,視頻等媒體形態(tài)頗為盛行狠轻,BAT完整對流量入口的布局奸例,正式進入WEB2.0。

3)第三個周期向楼,2009年-2016年查吊,移動互聯(lián)網(wǎng),特征是微博蜜自、微信大行其道菩貌,而2015年的股市崩盤,預(yù)示著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的高估值神話破滅重荠,死掉的O2O企業(yè)名單一批接一批,16年開始回歸理性虚茶,互聯(lián)網(wǎng)+開始逐步滲透到各行各業(yè)戈鲁。

而上述的周期的變更,其底層邏輯可以用如下基本原理(公式)所闡述:

公式1:信息傳播的速率不可能超過信道的容量(信息論的第二定律)

公式1可以簡單理解為嘹叫,窄帶互聯(lián)網(wǎng)婆殿,寬帶互聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng)作為基礎(chǔ)信道決定了上層的信息傳播的形態(tài)(產(chǎn)品的形態(tài))≌稚龋現(xiàn)在婆芦,巨頭們都在豪賭AR、VR會繼智能手機外喂饥,成為另外一個底層基礎(chǔ)信道消约。(后面會提到)

那么新的技術(shù)導致生產(chǎn)關(guān)系變化的規(guī)律又是怎樣的呢?產(chǎn)品形態(tài)有哪些具體的不同员帮?咱們接著看(大胡子等人總結(jié)):

不同周期的產(chǎn)品形態(tài)

從上面這張圖可以看到或粮,橫軸(1)代表的是由底層技術(shù)驅(qū)動的三大產(chǎn)品周期,分別是窄帶互聯(lián)網(wǎng)到寬帶互聯(lián)網(wǎng)捞高,再到移動互聯(lián)網(wǎng)氯材。而縱軸(2)代表的是某個大產(chǎn)品周期下的產(chǎn)品類別,規(guī)律突顯硝岗,總有這樣的產(chǎn)品類別:

1)為用戶提供信息服務(wù)為主的產(chǎn)品

2)為用戶提供娛樂(游戲)為主的產(chǎn)品

3)為用戶提供交流(社交氢哮、社區(qū))為主的產(chǎn)品

4)為用戶提供服務(wù)(衣食住行首當其沖,并會往其他行業(yè)逐步滲透)為主的產(chǎn)品

看懂過去型檀,就可以預(yù)測未來冗尤。

那么,驅(qū)動下一波的產(chǎn)品周期的底層信道會是誰?

AR生闲?VR媳溺?從Facebook重金收購Oculus看,他們押注VR碍讯;而從Google不斷重啟失敗多次的Google Glass項目和微軟力推HoloLens項目看悬蔽,他們押注AR。而從AR捉兴、VR的實際體驗和應(yīng)用來看蝎困,目前還沒完成其完整產(chǎn)品的構(gòu)建(還處在摩爾所描述的鴻溝當中)。

而另一種更為大家所接受的觀點則是互聯(lián)網(wǎng)+倍啥,即使用互聯(lián)網(wǎng)禾乘、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)去改進傳統(tǒng)行業(yè)的價值結(jié)構(gòu)虽缕,壓縮成本始藕,提高效率。

潤米咨詢創(chuàng)始人劉潤曾經(jīng)提出過產(chǎn)業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)的價值公式:“創(chuàng)造價值 + 傳遞價值 = 用戶價值”氮趋。企業(yè)根據(jù)價值定位不同可以分割為以創(chuàng)造價值為核心(產(chǎn)品型公司)的與以傳遞價值為核心(渠道型和營銷型公司)的兩種不同類型的企業(yè):

企業(yè)不同的價值定位

比如蘋果伍派、特斯拉、微信就屬于產(chǎn)品型公司剩胁,而耐克诉植,李寧,加多寶昵观,農(nóng)夫山泉則更多的屬于渠道型或營銷型公司晾腔。

劉潤講了一個很深刻的觀點:“這個世界的發(fā)展是由兩股力量在推動著,一個是真正的創(chuàng)新啊犬,一個是極致的效率灼擂,價格上升是創(chuàng)新紅利,價格下降是效率紅利椒惨,真正的創(chuàng)新改變這個世界缤至,并讓創(chuàng)新者享受創(chuàng)新所帶來的紅利,而極致的效率通過降低價格再把這個紅利返還給全社會康谆,兩股力量如此往復领斥,推動世界向前發(fā)展∥职担”

整個互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展月洛,即信息革命的底層邏輯可以理解成下面這個基本原理(公式):

公式2:新技術(shù)+現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)=新產(chǎn)業(yè)(所謂的新的技術(shù)導致生產(chǎn)關(guān)系的變化)

公式2可以簡單理解為,隨著互聯(lián)網(wǎng)底層的技術(shù)孽锥,包括網(wǎng)絡(luò)帶寬嚼黔,智能手機细层,芯片計算能力等技術(shù)驅(qū)動的上次產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)品形態(tài)的變化。

據(jù)此唬涧,我們可以理解為疫赎,互聯(lián)網(wǎng)的上半場已去,即所謂的互聯(lián)網(wǎng)把最表層的商品的都做了一遍碎节。而互聯(lián)網(wǎng)的下半場則更可能是用更強大的底層技術(shù)以及生產(chǎn)力捧搞,把全中國所有的商品都重做一遍。

不早也不晚狮荔,在大數(shù)據(jù)胎撇、摩爾定律以及更先進的算法驅(qū)動下的人工智能則會同時加速技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)新以及效率的提升。

3殖氏、智能時代將誕生一種更高維的產(chǎn)品模式

最為關(guān)鍵的產(chǎn)品思維模式層面晚树,也會發(fā)生巨大的變化。現(xiàn)在非常流行的精益創(chuàng)業(yè)的基本思維方式其實是基于假設(shè)不斷驗證迭代的過程雅采。

具體地爵憎,可以看下面這張圖,我們通過(1)基于同理心洞察的創(chuàng)新驅(qū)動婚瓜,找到我們認為的一些用戶痛點或創(chuàng)新的機會點纲堵,再通過(2)基于價值假設(shè)的精益創(chuàng)業(yè)來不斷交付、驗證以及調(diào)整闰渔。

精益創(chuàng)業(yè)的產(chǎn)品模式

這是我們現(xiàn)在最流行的一種產(chǎn)品啟動以及產(chǎn)品迭代的方式,而整個過程類似下面這張圖:

精益創(chuàng)業(yè)模式下的產(chǎn)品迭代的路線圖

之所以會不斷的調(diào)整產(chǎn)品迭代路線圖铐望,是因為我們的創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新處在極端不確定中冈涧,大家只能不斷的假設(shè),驗證正蛙,再假設(shè)督弓。在這個過程中我們只能比誰驗證的成本更低,驗證的速度更快乒验,即所謂的“Fail Cheap愚隧,F(xiàn)ail Fast”。這幾乎是一套事實上的產(chǎn)品思維锻全。

而在人工智能時代下狂塘,在產(chǎn)品目標的驅(qū)動下,我們在某些場景下鳄厌,可能不必再去假設(shè)了荞胡。而是直接通過構(gòu)建和使用多維度,完備的大數(shù)據(jù)來去解決其中的不確定性問題(假設(shè))了嚎,再通過機器識別泪漂,直接得到模式(需求洞察以及行業(yè)洞察)直接去解決行業(yè)問題廊营。

假想,你還在迷霧中航海萝勤,你只有通過不斷假設(shè)以及驗證去尋找到達彼岸方向的時候露筒,別人則使用大數(shù)據(jù)和人工智能精準的制導,直接找到了解決問題的模式敌卓。哪個更快?哪個效率高假哎?

就好比下面的經(jīng)典案例,傳統(tǒng)1.0的模式肪虎,不考慮用戶的需求,直接做出一個蛋糕扇救,結(jié)果發(fā)現(xiàn)不是用戶需要的香嗓;而到了2.0的精益創(chuàng)業(yè)模式,為了驗證用戶的需求靠娱,我們采用MVP的方式沧烈,不斷驗證和調(diào)整我們的MVP,最終做出用戶喜愛的蛋糕像云;而到了3.0大數(shù)據(jù)的模式識別模式锌雀,我們有可能基于大數(shù)據(jù)的多維度、完備性等特點直接得到一個更高效迅诬,用戶更喜愛的蛋糕腋逆。

幾種產(chǎn)品模式的差異

而在智能時代,誰掌握了第三種產(chǎn)品思維模式可能會對第二種和第一種形成降維攻擊和碾壓侈贷。而掌握第三種產(chǎn)品思維模式的關(guān)鍵惩歉,可能不是優(yōu)先關(guān)注“我洞察到了什么用戶痛點或行業(yè)痛點”,而是優(yōu)先考慮“看看我們掌握了多少數(shù)據(jù)俏蛮,還需要什么數(shù)據(jù)撑蚌,有了這些數(shù)據(jù)我們能干哪些事〖奚撸”

再往下推想去锨并,可能是這樣一種常見,在傳統(tǒng)行業(yè)里睬棚,誰率先讓本行業(yè)數(shù)據(jù)先流動起來第煮,優(yōu)先形成閉環(huán)并重構(gòu)行業(yè)效率解幼,誰就占領(lǐng)了新的制高點。正如吳軍所說:“誰掌握了信息包警,誰就能獲取財富撵摆,就如同在工業(yè)時代,誰掌握了資本誰就能獲取財富一樣害晦√芈粒”

產(chǎn)品的商業(yè)模式將以獲取數(shù)據(jù)為主要目的,為了數(shù)據(jù)可以大量使用免費策略壹瘟。而不光要獲取數(shù)據(jù)鲫剿,還要想著提供更多的數(shù)據(jù)連接和交換。這樣稻轨,無疑會出現(xiàn)一個巨大的正反饋,擁有越多數(shù)據(jù)的公司政冻,可以交換得到更多數(shù)據(jù)明场,得到更多數(shù)據(jù)苦锨,也就擁有了更多的信息和財富逆屡。至此,會出現(xiàn)大量的行業(yè)數(shù)據(jù)(或某些領(lǐng)域數(shù)據(jù))的巨頭砍的,甚至是跨行業(yè)的數(shù)據(jù)巨頭帚稠,他們會顛覆BAT滋早,會成為下一個BAT杆麸。

另外,講真饼问,產(chǎn)品的內(nèi)涵其實也悄然發(fā)生了變化莱革,原先的產(chǎn)品內(nèi)涵是:“為人提供服務(wù)或價值”盅视,而現(xiàn)在人變成了人和機器人闹击,或是像未來簡史里面所描繪的:生物只是算法拇砰,生命只是算法的處理除破。那又會是一幅怎樣的場景瑰枫?

4光坝、產(chǎn)品人需要關(guān)注哪些新的變化盯另?

在前面所提及的第三種產(chǎn)品思維模式(智能時代下必備的思維模式)下鸳惯,會出現(xiàn)如下產(chǎn)品數(shù)據(jù)流程:

智能時代下的產(chǎn)品數(shù)據(jù)流程

我們可以看到對于不同的服務(wù)對象(2C、2B)辅鲸,產(chǎn)品上會呈現(xiàn)不同的新特點:

對于2C類(面向消費者市場)的產(chǎn)品独悴,用戶各維度的行為數(shù)據(jù)都會被平臺所搜集绵患,借由機器學習的算法落蝙,產(chǎn)品會千人千面:在不同的場合筏勒,不同的空間和時間里管行,你得到的產(chǎn)品服務(wù)是不一樣的捐顷。同一時空下迅涮,兩個人得到服務(wù)也是不一樣的叮姑。產(chǎn)品會更加個性化和場景化传透。事實上群嗤,無論是亞馬遜骚烧,Netfix(網(wǎng)飛),還是今日頭條都已經(jīng)在這條路上了既峡,并通過此法構(gòu)建了其產(chǎn)品核心競爭力校仑。所以今日頭條其實不是一家媒體公司,它是一家數(shù)據(jù)算法公司稻扬。

對于2B類(面向企業(yè)服務(wù)市場)的產(chǎn)品泰佳,效率仍然會是一個最為關(guān)注的關(guān)鍵詞逝她。衛(wèi)哲在混沌研習社中做過一次“提升效率”為主題的分享黔宛,其中包括:個人效率臀晃、組織效率介劫、資產(chǎn)效率寂曹、戰(zhàn)略效率隆圆、創(chuàng)新效率五個大板塊翔烁。

從當下的日益飽和和被透支的消費者市場來看蹬屹,面向企業(yè)服務(wù)市場的效率提升會是一個主要機會點。而圍繞此展開的贩耐,有兩個方面:一方面大量的XAAS公司來作為底層支撐去提升公司的各維度效率潮太,另一方面更鲁,來自行業(yè)內(nèi)的公司澡为,會有一些人率先站出來媒至,構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)的全流程采集纠亚,以及數(shù)據(jù)分析處理的閉環(huán)图呢,并嘗試使用通過大數(shù)據(jù)的方式去洞察一些行業(yè)痛點和機會點蛤织。

其實B類產(chǎn)品和C類產(chǎn)品都繞不開效率鸿染,舉個例子摊鸡,時下最火的共享經(jīng)濟就其本質(zhì)就是效率免猾,更準確的講是追求資產(chǎn)利用率猎提。

比如對于摩拜單車锨苏、OFO的模式關(guān)鍵不在于有多少輛車伞租,而是每輛車每天的使用率葵诈。如果車的使用率低,那就是一個效率低的公司郭怪。

還以共享單車為例,我們已經(jīng)不再購買商品(自行車)择吊,我們購買服務(wù),商品是按照計劃生產(chǎn)出來的房轿,有多少用戶我們是完全知道的囱持,有多少用戶使用了自行車我們也是知道的纷妆。如果全球的自行車都是共享單車的話,我們就知道全球多少人使用上鞠、還需要多少輛自行車旗国。而這種模式最有話語權(quán)的既不是自行車的廠家度硝,也不是消費者蕊程,而是中間的平臺調(diào)度公司藻茂,即大數(shù)據(jù)算法公司辨赐。

就像未來簡史里面提到的帆焕,算法會成為像公司以及國家這樣的實體叶雹,掌握人類折晦。

在未來IoT+機器智能為共享經(jīng)濟帶來了可能满着。在共享經(jīng)濟里面漓滔,連接比擁有(內(nèi)容)更重要响驴。Google豁鲤、Facebook沒有內(nèi)容,阿里沒有商品楣号,微信沒有網(wǎng)絡(luò)炫狱,滴滴,uber酷含、AirBnB沒有車和房屋椅亚。

現(xiàn)在愈演愈烈的共享經(jīng)濟(AirBnB呀舔、滴滴、共享單車驴剔、共享充電等)只是人工智能大展拳腳的一個市場切入點豺妓。

也許,真的如吳軍在智能時代中所說白嘁,從局部到整體絮缅,我們實現(xiàn)智能化社會耕魄,從整體到局部,我們實現(xiàn)的社會的精細化彭谁。

5吸奴、智能時代會涌現(xiàn)哪些產(chǎn)品機會?

智能時代下的產(chǎn)品服務(wù)類型大致會有這樣的構(gòu)成:

智能時代下的產(chǎn)品服務(wù)模型

第一種的產(chǎn)品服務(wù)類型缠局,提供包括從數(shù)據(jù)采集则奥、數(shù)據(jù)分析處理、機器學習等基礎(chǔ)技術(shù)能力的產(chǎn)品服務(wù)甩鳄。比如逞度,像Google、Facebook档泽、baidu等。

第二種產(chǎn)品服務(wù)類型,則是前面提到的,行業(yè)內(nèi)的公司自己構(gòu)建本行業(yè)或跨行業(yè)的數(shù)據(jù)采集、分析谜洽、處理的閉環(huán)。成為該行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)以及信息服務(wù)的關(guān)鍵結(jié)點。在這點上,面向消費者谷异,面向企業(yè)或是面向政府的應(yīng)用本質(zhì)上差異不大尺上。

這意味著,傳統(tǒng)行業(yè)立足行業(yè)之本,依然大有可為。而且也與互聯(lián)網(wǎng)+的大潮十分契合。

除了前面兩大海量市場外,絕大部分面向終端服務(wù)的產(chǎn)品類型會是怎樣一種場景呢篷扩?

其實铜秆,早在20年前,哈佛商業(yè)評論(HBR,1998)就提到了體驗經(jīng)濟的趨勢及其價值模型,并提到:產(chǎn)品的體驗越好溉愁,越有差異性家肯,就越能獲得更高的價值這一發(fā)展趨勢。

經(jīng)濟發(fā)展的價值模型

其實這個規(guī)律一直沒有變惊豺,且我們還有很多東西可做狸捅。

在2016年的哈佛商業(yè)評論(HBR.ORG 2016.9)中提到產(chǎn)品的需求金字塔模型(見下)置吓,在該模型中,產(chǎn)品的需求自下而上分為,功能,情感丈冬,自我實現(xiàn)以及社會影響力等。總體的趨勢是叁扫,如果能覆蓋到越高的層次涧窒,用戶的忠誠度越高,產(chǎn)品的價值敏感性也越高。

產(chǎn)品需求金字塔模型

唯有創(chuàng)新嫡秕,才有不同,唯有不同雳锋,才有高利虑凛。

我曾經(jīng)在《產(chǎn)品拆解:透析網(wǎng)易云音樂背后的造物邏輯》中提到網(wǎng)易云音樂能在不到4年的時間發(fā)展3億用戶焰宣,能在BAT的布局的音樂紅海市場中殺出一條血路,能成為中國最有口碑的音樂產(chǎn)品的核心在于其構(gòu)建了一套具有詩意交互的體驗框架悄蕾。曾經(jīng)也不止一位小伙伴告訴我含鳞,網(wǎng)易云音樂是其唯一愿意付費的音樂產(chǎn)品佳晶。事實證明灼伤,其也在4月初拿到A輪融資疟丙,估值80億颖侄。

網(wǎng)易云音樂的核心體驗框架:具有詩意的交互

當然,機器人最終也會擁有情感享郊。

唐納德·A·諾曼在《情感化設(shè)計》中提到览祖,機器也最終會有情感,雖然機器的情感與人的情感不一樣炊琉,但是我們需要機器有理解主人情感狀態(tài)的能力展蒂。同時機器具備積極的情感會不斷的改進,而具備消極的情感則可以適當?shù)谋Wo自己。甚至是挫敗感和自豪感都可以幫助更好地完成任務(wù)(情感化設(shè)計锰悼,P176)柳骄。不過距離這一天至少還有很長的一段距離。

6箕般、小結(jié):未來已來夹界,我們準備好了嗎?

本文回顧了吳軍智能時代下的奇妙場景隘世,并嘗試通過兩個第一性原理(First Principle)可柿,即信息論第二定律以及底層技術(shù)(生產(chǎn)力)決定上層生產(chǎn)關(guān)系,來眺望互聯(lián)網(wǎng)浪潮的下一波紅利丙者,及其真實的底層驅(qū)動力复斥。

更進一步地,本文著重分析了智能時代下將誕生一種更加高緯度的產(chǎn)品思維模式械媒,其創(chuàng)新性和效率遠超時下最流行的精益創(chuàng)業(yè)的思維模式目锭。

這種高緯度的產(chǎn)品思維模式將推進整個2C以及2B產(chǎn)品形態(tài)的升級換代,2C的產(chǎn)品的競爭力在于數(shù)據(jù)洞察后的千人千面纷捞,更加個性化和場景化痢虹;而2B的產(chǎn)品競爭力在體現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)所提升的效率。愈演愈烈的共享經(jīng)濟(共享單車等)則是這種思維模式以及產(chǎn)品形態(tài)的一個縮影主儡。

吳軍說奖唯,那么成為那2%,那么則被淘汰糜值。而本文則認為丰捷,顯然機會和挑戰(zhàn)并存,尤其對于傳統(tǒng)行業(yè)寂汇,誰優(yōu)先構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)病往,優(yōu)先成為該行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)以及信息服務(wù)的關(guān)鍵結(jié)點,誰就有可能在本行業(yè)搶占先機骄瓣。

當然體驗經(jīng)濟依然是值得大家關(guān)注和突破的領(lǐng)域停巷,做好極致體驗,你會讓你的產(chǎn)品由價格敏感提升為價值敏感榕栏。

丹尼爾·平克在《全新思維》中畔勤,他敏銳地察覺到,人類社會已經(jīng)步入“右腦時代”臼膏,在這個時代硼被,知識不再是力量示损。他開創(chuàng)性地指出:未來屬于那些擁有與眾不同思維的人渗磅,唯有擁有右腦時代的6大全新思維能力:設(shè)計感、娛樂感、意義感始鱼、故事力仔掸、交響力、共情力医清,即“三感三力”起暮,才能于決勝于未來。

可以預(yù)測到会烙,產(chǎn)品經(jīng)理會至少分化成兩種角色负懦,數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理或算法產(chǎn)品經(jīng)理可能是一類崛起的崗位,他們更側(cè)重左腦思維柏腻,也會和當前的一些開發(fā)崗位形成融合纸厉。超過6位數(shù)年薪的數(shù)據(jù)科學家可見一斑。

而原先的產(chǎn)品經(jīng)理五嫂,可能更多的偏向社會學颗品,心理學,設(shè)計學等多學科綜合的崗位沃缘,他們更側(cè)重右腦思維躯枢。

著名未來學家彼得?伊利亞德說:“今天我們?nèi)绻簧钤谖磥恚敲次磥砦覀儗⑸钤谶^去槐臀〕澹”

未來已來,你會怎么選擇呢水慨?或許在數(shù)據(jù)和算法面前败匹,我們已別無選擇。

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