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如何从0到1打造一款AI产品？
更新时间：2025-5-16 13:19:49 作者：爱短链
随着AI随着技术的不断发展，我们看到越来越多的成功AI产品开发有效改善了人们的生活和工作。
在这种情况下，AI产品设计正成为人们关注的重要技能。
作者目前在一家AI初创公司从事产品设计。
在过去的几年里，作者与公司一起成长，参与研发，并主导了多种设计AI产品。
本文针对“AI产品经理是如何从0到1构建的AI分享一些关于产品的理解。
首先要明确的是，AI产品的本质仍然是产品，但或多或少使用了人工智能技术，以前所未有的形式。
由于它是一种产品，其核心要素仍然可以提供给市场，被用户消费和使用，并能够满足用户的某些需求，为用户带来价值。
创建一个AI产品的过程大致可以分为六个步骤，其中许多是非步骤AI类产品也完全适用。
第一步：定义产品 和所有产品一样，AI产品设计的第一步是为产品设定明确的商业目标。
你可以问自己：我的产品将解决什么问题，为什么需要人工智能技术，可能使用什么技术，这些技术将为产品提供什么功能，这些功能点将如何使产品脱颖而出，产品将如何帮助目标用户？产品最终会解决什么样的问题，预期的成功是什么？ 这里有两件事要做： 构思一个清晰的产品使用案例。
这个案例足以证明我们创造的产品是重要和有价值的。
价值体现在节约金钱、劳动力成本、提高工作效率、带来可观的收入，甚至带来快乐和享受。
确认产品中需要使用的产品AI技术。
明确产品中需要通过的具体功能和任务。
AI技术实现。
第二步：设定指标 有了明确的产品形式和功能定义，我们需要为产品制定一个评价指标。
由于产品未来的成功将由早期设计的衡量指标决定，这一步非常重要，需要在产品研发的早期阶段完成。
需要强调的是，这里的指标应该反映产品的实际价值，而不是产品的性能。
此外，规则需要易于测量，有参考基准，并注意产品的目标和成功。
以智能客户服务机器人为例，成功的指标应该是客户服务机器人为客户带来的具体收入增加或资源节约。
产品的性能可以通过使用机器人之前的数据进行比较，并通过变化和差异来衡量。
第三步：数据 对于AI就产品而言，数据是我们首先需要获取用于培训模型的数据。
这里需要解决的几个问题是使用什么样的数据？数据从哪里获取，如何获取？ 有些数据需要收费，而且大部分数据都是免费的，可以通过下载或编写爬虫脚本来获得。
需要注意的是数据采集： 首先，要确保数据内容安全可靠，数据质量直接影响产品性能，开源数据内容往往质量参差不齐。
如果数据中有很多偏差（bias），所以最终模型和产品的效果会变得不理想。
此外，数据资源还可能存在安全风险和法律纠纷。
例如，一些数据中可能有大量用户的个人信息，一旦使用不当或泄露，产品开发人员将面临严重的法律问题。
近年来，有许多公司因未能妥善处理数据而失败，甚至陷入法律纠纷。
最后，设计数据标记。
数据标记是一个非常重要的环节，产品的显示功能与数据标记密切相关。
设计一个好的标记任务是AI产品设计师的基本技能。
需要考虑的是，项目培训需要使用数据的规模、培训数据和测试数据的比例、数据类型的分类和分类，以及对标记任务或问题的详细描述。
第四步：模型 AI算法逻辑和模型设计AI技术开发人员通常负责产品的核心技术模块。
这里需要不同的产品研发人员ML模型和AI算法有一定的理解，结合标记的数据，为产品选择有效的模型。
您可以选择构建自己的新模型或使用一些现成的资源，如AutoML。
在设计模型时有三个环节需要注意。
是的，是的Activation function选择，设置训练权重，使用节点类型和结构。
特定的模型结构可以处理特定的任务，解决特定的问题。
此外，在设计模型时，还需要为模型制定测量标准。
测量标准将评估模型的性能，以确保模型能够获得令人满意的性能。
这里需要注意的是，测试数据和训练数据应该分开。
只有在训练完成后，模型才能用测试数据进行测试。
常用的测试指标包括准确性、召回率、F1分和混淆矩阵。
第五步：创造MVP 最小化产品建设（MVP）是精益创业产品研发的精髓。
明确产品的用户肖像和使用场景，围绕产品的核心价值构建最小化产品（MVP）。
此时，产品设计师需要在脑海中勾勒出产品的终极形态，完成产品的原型设计。
这是一个需要多次抛光的过程。
如果是硬件产品，可以通过3D如果是软件产品，可以梳理交互过程，绘制概念视频mockup的UI设计图。
在研发AI在产品中，人们往往关注技术，而忽视产品本身的应用价值。
事实上，对大多数人来说AI就产品而言，产品的核心价值恰恰体现在技术性能上。
例如，在构建智能人岗匹配系统时，我们可以从特定职业的某个职位开始，开辟主要的交互过程，实现前后端的完整呈现，而不是一开始就投入全部精力，尝试培养一个庞大而复杂的人岗匹配通用模型。
在MVP在打磨产品原型的同时，还需要设计和规划产品的上线和发布，包括上线前的准备和上线后的维护。
我们需要为产品找到销售渠道，建立品牌定位和推广渠道，可以通过在线众筹平台发布，也可以借助行业展览活动进行推广。
从产品名称/基本形象到产品包装/logo/视频和网站的设置也需要与产品同步推出。
这些环节的设计不容低估，也影响产品的成败。
第六步:构建产品闭环 产品研发的最后一步是为产品建立一个增长闭环，思考如何从长远来看改进产品的快速发展。
通过用户数据分析，A/B围绕产品构建增长闭环的测试等方法。
AI对于产品，还需要不断跟踪数据，确保模型数据的及时性和客观性，维护数据状态，并进行适当的更新和调整。
无论什么样的产品，最终都需要向用户传达价值，需要在市场上进行验证和比较。
因此，对于AI对于产品，一开始也要有明确的商业策略。
在此过程中，要不断洞察产品的性能，不断提高产品的性能和用户体验。
包括产品功能扩展规划、产品增长北极星指标、产品市场形象维护。
每个指标都需要结合一个评价标准，可以是阶段性目标，也可以是长期坚持的原则。
建立一个增长闭环，我们甚至完成了从0到1的产品建设过程。
到目前为止，我们有一个明确的产品定义，推出了产品的最小化形式，并找到了发布渠道。
在此基础上，我们还为产品从1到100甚至1000创建了一个增长闭环。
总结 其实，创造一个AI产品不需要掌握多少尖端AI技术。
AI和所有产品一样，产品的目标是为用户服务，为用户解决问题。
模型的性能和性能只是整个产品研发的一个环节。
最后，我们仍然关注产品的核心价值和应用结果。
AI产品设计是一个将想象力转化为现实的过程，想象一个理想的问题解决方案，将想象中的问题解决方案分成小任务，并将这些抽象的小任务转化为数据标记任务。
之后的事情是选择合适的数据集，选择合适的模型算法，通过一次又一次的尝试和验证，逐步训练想象中的解决方案。
最后， AI和所有产品一样，产品需要制定有效的增长策略，形成闭环，持续下降。
到目前为止，我们已经完成了AI从0到1的产品研发全过程。
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在这种情况下，AI产品设计正成为人们关注的重要技能。
作者目前在一家AI初创公司从事产品设计。
在过去的几年里，作者与公司一起成长，参与研发，并主导了多种设计AI产品。
本文针对“AI产品经理是如何从0到1构建的AI分享一些关于产品的理解。
首先要明确的是，AI产品的本质仍然是产品，但或多或少使用了人工智能技术，以前所未有的形式。
由于它是一种产品，其核心要素仍然可以提供给市场，被用户消费和使用，并能够满足用户的某些需求，为用户带来价值。
创建一个AI产品的过程大致可以分为六个步骤，其中许多是非步骤AI类产品也完全适用。
第一步：定义产品 和所有产品一样，AI产品设计的第一步是为产品设定明确的商业目标。
你可以问自己：我的产品将解决什么问题，为什么需要人工智能技术，可能使用什么技术，这些技术将为产品提供什么功能，这些功能点将如何使产品脱颖而出，产品将如何帮助目标用户？产品最终会解决什么样的问题，预期的成功是什么？ 这里有两件事要做： 构思一个清晰的产品使用案例。
这个案例足以证明我们创造的产品是重要和有价值的。
价值体现在节约金钱、劳动力成本、提高工作效率、带来可观的收入，甚至带来快乐和享受。
确认产品中需要使用的产品AI技术。
明确产品中需要通过的具体功能和任务。
AI技术实现。
第二步：设定指标 有了明确的产品形式和功能定义，我们需要为产品制定一个评价指标。
由于产品未来的成功将由早期设计的衡量指标决定，这一步非常重要，需要在产品研发的早期阶段完成。
需要强调的是，这里的指标应该反映产品的实际价值，而不是产品的性能。
此外，规则需要易于测量，有参考基准，并注意产品的目标和成功。
以智能客户服务机器人为例，成功的指标应该是客户服务机器人为客户带来的具体收入增加或资源节约。
产品的性能可以通过使用机器人之前的数据进行比较，并通过变化和差异来衡量。
第三步：数据 对于AI就产品而言，数据是我们首先需要获取用于培训模型的数据。
这里需要解决的几个问题是使用什么样的数据？数据从哪里获取，如何获取？ 有些数据需要收费，而且大部分数据都是免费的，可以通过下载或编写爬虫脚本来获得。
需要注意的是数据采集： 首先，要确保数据内容安全可靠，数据质量直接影响产品性能，开源数据内容往往质量参差不齐。
如果数据中有很多偏差（bias），所以最终模型和产品的效果会变得不理想。
此外，数据资源还可能存在安全风险和法律纠纷。
例如，一些数据中可能有大量用户的个人信息，一旦使用不当或泄露，产品开发人员将面临严重的法律问题。
近年来，有许多公司因未能妥善处理数据而失败，甚至陷入法律纠纷。
最后，设计数据标记。
数据标记是一个非常重要的环节，产品的显示功能与数据标记密切相关。
设计一个好的标记任务是AI产品设计师的基本技能。
需要考虑的是，项目培训需要使用数据的规模、培训数据和测试数据的比例、数据类型的分类和分类，以及对标记任务或问题的详细描述。
第四步：模型 AI算法逻辑和模型设计AI技术开发人员通常负责产品的核心技术模块。
这里需要不同的产品研发人员ML模型和AI算法有一定的理解，结合标记的数据，为产品选择有效的模型。
您可以选择构建自己的新模型或使用一些现成的资源，如AutoML。
在设计模型时有三个环节需要注意。
是的，是的Activation function选择，设置训练权重，使用节点类型和结构。
特定的模型结构可以处理特定的任务，解决特定的问题。
此外，在设计模型时，还需要为模型制定测量标准。
测量标准将评估模型的性能，以确保模型能够获得令人满意的性能。
这里需要注意的是，测试数据和训练数据应该分开。
只有在训练完成后，模型才能用测试数据进行测试。
常用的测试指标包括准确性、召回率、F1分和混淆矩阵。
第五步：创造MVP 最小化产品建设（MVP）是精益创业产品研发的精髓。
明确产品的用户肖像和使用场景，围绕产品的核心价值构建最小化产品（MVP）。
此时，产品设计师需要在脑海中勾勒出产品的终极形态，完成产品的原型设计。
这是一个需要多次抛光的过程。
如果是硬件产品，可以通过3D如果是软件产品，可以梳理交互过程，绘制概念视频mockup的UI设计图。
在研发AI在产品中，人们往往关注技术，而忽视产品本身的应用价值。
事实上，对大多数人来说AI就产品而言，产品的核心价值恰恰体现在技术性能上。
例如，在构建智能人岗匹配系统时，我们可以从特定职业的某个职位开始，开辟主要的交互过程，实现前后端的完整呈现，而不是一开始就投入全部精力，尝试培养一个庞大而复杂的人岗匹配通用模型。
在MVP在打磨产品原型的同时，还需要设计和规划产品的上线和发布，包括上线前的准备和上线后的维护。
我们需要为产品找到销售渠道，建立品牌定位和推广渠道，可以通过在线众筹平台发布，也可以借助行业展览活动进行推广。
从产品名称/基本形象到产品包装/logo/视频和网站的设置也需要与产品同步推出。
这些环节的设计不容低估，也影响产品的成败。
第六步:构建产品闭环 产品研发的最后一步是为产品建立一个增长闭环，思考如何从长远来看改进产品的快速发展。
通过用户数据分析，A/B围绕产品构建增长闭环的测试等方法。
AI对于产品，还需要不断跟踪数据，确保模型数据的及时性和客观性，维护数据状态，并进行适当的更新和调整。
无论什么样的产品，最终都需要向用户传达价值，需要在市场上进行验证和比较。
因此，对于AI对于产品，一开始也要有明确的商业策略。
在此过程中，要不断洞察产品的性能，不断提高产品的性能和用户体验。
包括产品功能扩展规划、产品增长北极星指标、产品市场形象维护。
每个指标都需要结合一个评价标准，可以是阶段性目标，也可以是长期坚持的原则。
建立一个增长闭环，我们甚至完成了从0到1的产品建设过程。
到目前为止，我们有一个明确的产品定义，推出了产品的最小化形式，并找到了发布渠道。
在此基础上，我们还为产品从1到100甚至1000创建了一个增长闭环。
总结 其实，创造一个AI产品不需要掌握多少尖端AI技术。
AI和所有产品一样，产品的目标是为用户服务，为用户解决问题。
模型的性能和性能只是整个产品研发的一个环节。
最后，我们仍然关注产品的核心价值和应用结果。
AI产品设计是一个将想象力转化为现实的过程，想象一个理想的问题解决方案，将想象中的问题解决方案分成小任务，并将这些抽象的小任务转化为数据标记任务。
之后的事情是选择合适的数据集，选择合适的模型算法，通过一次又一次的尝试和验证，逐步训练想象中的解决方案。
最后， AI和所有产品一样，产品需要制定有效的增长策略，形成闭环，持续下降。
到目前为止，我们已经完成了AI从0到1的产品研发全过程。
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