如何理解百度李彥宏所說的人工智慧思維這種新思想
前段時間我們人工智慧企業先鋒——百度的ceo李彥宏在百度聯盟峰會上提出了一個大家略微陌生的一個辭彙，叫做人工智慧思維。
大家對互聯網思維應該都不會陌生，當年各大企業的大佬都對他進行過解釋
小米的雷軍先生就指出，互聯網思維總結就是：專註、極致、口碑、快
360周鴻禕先生：互聯網思維就是連接用戶、連接一切。
最早提出互聯網思維的是百度公司創始人李彥宏。在百度的一個大型活動上，李彥宏與傳統產業的老闆、企業家探討發展問題時，李彥宏首次提到「互聯網思維」這個詞。
同樣在6年之後，百度CEO李彥宏在5月23日的百度聯盟峰會上，提出了一個問題：人工智慧時代已經到來了，我們的思維方式是不是要做一些轉換？李彥宏說：「從互聯網到移動互聯網就已經有思維方式的轉變，何況是從互聯網到人工智慧時代。越早轉變思維方式，就越能搶佔先機。」
李彥宏把這種新的思維方式總結為：人工智慧時代的思維方式。他總結了四個方面：
第一：李彥宏認為，手機還會長期存在，但是移動互聯網的機會已經不多了。
第二是思維方式要從「Think Mobile」轉變為「Think AI」
第三是軟硬體結合的思維方式
第四點，用李彥宏的話說， 數據秒殺一切演算法，但演算法推動社會進步。
不知道大家是否都能認同我們狼廠長說的這四點，但是從我們人工智慧產品經理從業者的角度來看待著四個問題會有些自己的看法。
第一：手機還會長期存在，但是移動互聯網的機會已經不多。
不得不說這是正確看待基於手機移動端互聯網的方式，移動互聯網時代已經進入了平穩增長的年代。BAT以及各大二線互聯網企業已經佔據了絕大部分的市場份額，留給我們的細分市場幾乎等於零。
大家跳出app來看一看，我們似乎很容易遺忘了一點，所有的app都是基於移動端手機或者ipad等硬體。那假如哪天我們的硬體比如手機換成了一個別的東西呢？不要忘了，手機取代了BB機也沒多少年，BB機的時代可沒有所謂的app一說。可以預見的是，新的硬體出來之後，很大程度上會導致app消失，目前看到最有可能的是將app的功能融入雲平台，通過某種硬體調取平台能力服務大眾。
比較形象的是亞馬遜的Echo，但是說實話我並不覺得Echo是未來能替代手機或者app的新硬體，它的局限性會很大，其一就是無法做到隨身攜帶，所以他們定位在智能家居。也不要以為會是智能手錶，雖然能夠有很多功能，很多產品經理都把智能手錶玩出花來了，但是看看大街上的行人也能發現其實大家並不認可。
所以說，在新硬體出來之前，手機還會存在，人工智慧技術會更大程度的集成進手機硬體和APP中。比如平時用文字搜索，我們可以換成語音搜索、拍照識別物體、刷臉支付等更多新功能、新App，但是可以預見的是，留給新App的時間不多了，你想到的，大廠已經幫你做好了，畢竟換個App的成本是很高的，人類有種莫名的惰性，叫做嫌麻煩，哪怕其實並不麻煩。
第二是思維方式要從「Think Mobile」轉變為「Think AI」
也就是說，從思考移動互聯網，轉變為思考人工智慧。
「Think Mobile」這個理念最早是Facebook明確提出來的，當年移動互聯網到來的時候，扎克伯格意識到應該優先考慮移動端。於是他和工程師說，如果你們再給我看PC截屏的頁面，我就不和你們一起開會了，只有先把手機、移動截屏頁面給我看，我才會和你們開會。扎克伯格用這種極端的方式逼工程師向移動端轉型。同時這種思維的轉變已經開始從百度內部由陸奇主導的團隊中開始發散（是的，我並不關注他的ppt有什麼問題，無傷大雅）
移動互聯網的產品經理平時都會在考慮什麼？這個界面需要什麼顏色，按鈕怎麼放，什麼形狀好，怎麼滑動會更好，一級界面需要放置什麼東西，購物車邏輯夠不夠簡潔。
但是人工智慧的產品經理平時都會在考慮什麼？這個話筒除了可以用在語音識別功能之外能否再做錄音、或者語音定位檢測？這個攝像頭除了做人臉識別外，能不能在用來做視頻監控並且有圖像識別的功能。硬體載體上除了音箱的形象外還有哪些外型可以更適應這種場景？
是不是發現其實這兩種產品經理都不太一樣，基於唯一硬體設計和基於場景設計軟硬一體的區別，邏輯思維是顛倒的。
第三是軟硬體結合的思維方式
互聯網時代最明顯的特徵是軟體思維，一切的功能都是考慮軟體功能的開發，對於硬體載體並不是特別關注，這就導致了很多老一輩的企業家對互聯網的詬病和不信任感，認為一切都是虛擬的，沒有實在的東西，對國家經濟，實業一點幫助都沒有。這種傳統思想讓一部分實體行業難以生存，互聯網有思維針對傳統企業有很好的結合作用，也就是所謂的用兩條腿走路。
到了現在，人工智慧技術的發展帶動了智能硬體的發展。互聯網改造了一部分傳統企業之後，將一些軟體能力搭載在傳統的硬體之中但是不能忽略的是這種用戶體驗會非常糟糕，哪怕軟體功能非常完好，但是會受限於硬體的形態和性能所限制。
人工智慧時代最大的特點就是基於場景設計軟體和硬體。
目前很多人工智慧企業都已經有很多解決方案的出台，產品經理基於應用場景、大數據倒推出適合該場景的硬體並同時搭載適合的軟體功能，再控制成本的同時，不妥協用戶體驗。
我們可以假設一個場景：商城廣場需要做一個廣場智能提示，需要有商店預約、商店信息提示、音樂功能。
互聯網的產品經理會怎麼做呢：基於目前已有的硬體中選擇一款，帶屏幕的硬體載體，也許是電視，也許是平板，放在廣場中間做個終端支架放在中間。
然後開始最熟悉的開發一款軟體，將所有商城信息和預約功能開發出來，並對接各大音樂門戶，並針對後期反饋繼續維護。
但是人工智慧產品經理怎麼考慮的？
商城內部的廣場中間整體裝修是一種大理石柱子風格，該設計一種怎樣的硬體才能融入這種風格呢？還需要有屏幕展示和音樂播放，音樂質感也要考慮。經過和硬體工程師，結構設計師開會討論之後，決定由結構設計師設計一款直徑約15cm、高100cm的圓柱形音箱，底部由一個四方體，並將四個ipad嵌在四面作為信息展示，並且四方體中間可以將音箱圓柱插入。
商店預約功能：可以在用戶看到可旋轉的ipad里有商戶信息後通過喚醒詞告訴音箱預約該商戶位置，在預約成功後ipad會提示輸入手機號發送一則預約信息到手機上。
音樂功能：在對接各大門戶網站後，可以語音搜索音樂，在無人操作時可默認播放商城選擇的歌曲
後台功能，可以作為廣告展示，語音廣告展示，商城優惠播報。
看到這裡是否覺得軟硬結合的方式對用戶體驗更好呢？
第四點， 數據秒殺一切演算法，但演算法推動社會進步。
這句話說的沒錯，形象一點的說法就是，兩個人都考60分，甲回家拚命刷題，一個星期內很快可以到95分，乙則研究學習方法，但在一個星期內達到95分會非常困難，因為不會的依然不會。
但是演算法的作用在哪裡呢？當甲乙都考了95分之後，如何達到100分？這時候甲拚命刷題效果已經微乎其微，還搞的很累，身體不支（也可以理解為營運成本高昂）而乙一直以來都在研究更有效率的學習模式，在積累了一定的時間之後，成功考取了100分，並且將這種方法告訴了所有同學，這時候學習方法比刷題更有效率。舉這個例子，就是告訴大家在演算法水平都差不多的時候，數據量起決定作用，但是當數據量一定時，演算法為王。
其實介紹了這麼多，無非也是告訴大家，人工智慧離不開互聯網，離不開大數據，更離不開雲計算，當然還有寬頻。
互聯網讓人與人的連接更有效率（比如：微信、QQ、臉書）
人工智慧讓人與物連接更有效率（比如：無人駕駛、智能家居、機器人）
時代的發展永遠都是像DNA的形態一樣螺旋向上，基於根本，擴展未來。
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