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AI 产品工作流梳理
最近在做类似大力和有道的智能台灯产品,从 0 到 1 搭建了指尖查词功能,对
AI 产品算是有了一些基础的理解。
本文试图以产品经理的视角梳理 AI 产品(计算机视觉产品)的工作流。
一、工作流框架
下图是一个 AI 产品的大概框架。这里面关键的认知是,AI 能力迭代是跟产品功
能迭代平行的、一条需要基于反馈不断迭代的一个子工作流。
引用自微软《人工智能系统》
基于两者是平行的流程,我们可以借鉴产品经理的工作流,对 AI 产研的工作流
程进行拆解和构建。下面,我们来看一下每个流程中 AI 产研应该关注的问题。
二、需求分析
在需求分析阶段,对 AI 产研来说,同样需要了解用户、场景、需求。接下来举
一些例子。
1. 场景分析
不同的场景对于 AI 的需求是不一样的。比如在于指尖查词项目中,我们需要了
解用户在使用智能硬件产品时的灯光环境,这个涉及到我们对于算法训练集的
选择。
在学习场景中,可能很多家长或者孩子会在光线很暗情况下看书,
但是他们可能自己并不知道。
还有的人家里的灯光很黄,拍出来的图像就会显模糊。还有的图
像会有一些暗光甚至局部曝光。
另外,有些摄像头会在不同的光线之下自动做白平衡,这会导致
最后出来的图像差异非常大,这些都会导致最后算法的准确率很
差。
——纸上世界创始人分享
2. 痛点分析
我们需要了解用户在某个场景下的问题,然后分析 AI 对此问题能否有效(提升
效率、降低成本、提升体验)。
比如在指尖查词项目中,用户原有的解决方案比如查纸质字典,就存在以下问
题:
1)便捷性差
字典是个大块头,不方便携带,一般都放在书桌。
2)查找效率低
寻找一个目标单词需要先找到首个字母所在的大概位置,然后再进一步去找该
单词,定位比较麻烦。
3)信息维度不够
比如词典里面的单词音标,目的是教小朋友学习发音,但是低年级的小朋友是
没有学到音标的。所以这些学生要有标准的发音进行引导,除此之外,还需要
有发音的口型教学内容。基于计算机视觉的 AI 能力,类似有道词典笔的产品可
以大幅提升查找效率,这是整个产品能够成立的关键。
3. 可行性分析
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jane9872
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