百度新产品度秘
由seo实验室与腾讯大讲堂联合主办的2017中国产品经理大会：解码未来产品经理在深圳宝立方国际博览中心如期举行。百度度秘智能电视方向产品负责人@李静 分享的话题是“未来已来，唤醒万物的ai产品经理是什么样的”，她从AI落地实例出发，带大家了解AI产品经理的工作，并给产品经理带来三点建议。
分享嘉宾：百度度秘智能电视方向产品负责人李静
嘉宾分享视频已经在起点社员频道上架，免费观看。详情请戳：https://vip.qidianla.com/course/detail/tssqd.html
以下内容为嘉宾分享实录，由seo实验室社区媒体组@Ella 依据嘉宾分享内容整理，编辑有修改，嘉宾已确认：
我们身边的很多设备都具备了对话的能力，智能音箱、智能电视、智能冰箱等等；Siri也好，小冰也好，都可以对话；对话拉近了人与设备的距离，也拉近了人和服务的距离。
今天我分享的主题是：未来已来，唤醒万物的AI产品经理是什么样的。我会跟大家一起看一个AI在电视场景的落地实例，通过这个实例看一下：人工智能的产品经理是怎样的，在做什么样的事情。
为什么人工智能会爆发
我们回想一下，在PC时代，要操控一台电脑，似乎还是一件有些难度的事。我们花了很长时间去学习如何跟机器对话：人类要学习由0和1组成的机器语言，要学习编程，要学会使用电脑，电脑还需要一个外接键盘，我们在学校里还有计算机课，这样才能学会和机器取得沟通。
到了移动互联网时代，随着技术的发展，我们有了全触屏手机，抛开键盘，我们可以用手指去和机器交互，划一划、点一点，即可在手机里找到我们想要的内容。
那么现在，对话式人工智能出现了，我们用人和人之间这种最自然的交互方式，可以和机器这样自然地对话了。
随着科学技术的发展，交互方式越来越自然，设备的使用门槛越来越低，用户用这些设备就越来越方便。
今年，我们一起迎来了对话式人工智能的元年，我们生活中许多电器、许多设备，都开始具备了对话的能力——这种跨越式发展的根本驱动力来自算法、计算能力、数据的突破。深度学习算法突破，使AI达到商业化水平；GPU芯片快速发展、云计算技术产生突破和广泛应用；移动互联网和传感器技术引爆大数据井喷。
今年开始，政府开始关注人工智能，很多政府将人工智能纳入自己的国家战略；各大巨头公司也将自己的算法开源；而且投资市场也很活跃；不管是在C端消费级的智能硬件，还是B端市场都很活跃，这也是促成这场浪潮的直接原因，是人类需求和技术进步共同促成了这场变革。
对话式人工智能的出现也促进了实体产业的革命。
还记得这样的电视机吗？屏幕很小，有两个旋钮，特别简单：一个调台一个调音量，然后还有个开机键和天线。打开电视机就有画面播放，还可以一圈一圈找到你愿意看的频道——那个时候的硬件操作特别简单，硬件设计也特别简单，但是人们的快乐感也是比较强的。
随着科技的进步，电视机硬件的发展，电视机越来越薄了，屏幕也越来越大。随着互联网的发展，互联网走进了电视机，电视在软件能力上有了翻天覆地的变化。在这个时代，电视机有了操作系统，也有了非常丰富的内容。
但是我们发现：设备更迭了，内容更丰富了，但是交互方式并没有变化——手机是安卓系统，你能用手指找到你想要的东西；电视机也是安卓系统，却不行。
对话式人工智能产品的三要素
语言是人与人之间交流的最本能、最简单的方式，也是最没有学习成本的方式，那人与机器之间也应该是这样的。
让一个设备拥有对话能力有三个核心要素：听清、听懂和满足。
一个设备需要和用户对话，硬件上必须要有“听”的能力，我们要用语音识别技术让它可以听清用户在说什么。
语音技术积累发展了这么多年，主要就是在做“听清”这件事；经过这么长时间的积累和优化，我们近场语音识别在“听清”上面都还做得不错，基本上满足了听清的需求。
但是现在语音交互，不再是像拿着手机对Siri说话一样必须近距离；在很多场景下，比如车载场景、双手被占用的场景，还需要解放双手，实现远场语音交互。
听清之后，我们要做的就是“听懂”——让设备理解人类的意思。
人能听懂另一个人说的话，是因为具备知识能力——我有知识积累，有对话经验，看过很多东西，这些都在脑海里形成了印象；而且我对沟通的对象有所了解，我知道沟通的背景等等。
对于设备也是同样。机器能够理解一个人的意思，背后有深度学习、自然语言处理、多轮对话、搜索等相关的技术，还有知识图谱、上百亿次的搜索请求，语音调用、多轮对话的调用等等，这些数据的积累及经验能够让它更聪明，越来越明白人类的意思。
但是知识“听懂”还不够，需要理解人类表达的目的，满足人类的需求。而人类在不同场景，对不同的设备需求是不一样的；如何挖掘和满足用户要求，给用户切实可行的服务，做实在有用以及好用的服务和产品，这些就是产品经理应该去落实和思考的事情。
给大家分享几个案例：
1. 影片搜索
在智能电视这个场景，我们做了哪些满足用户的事？
大家都知道，做一个产品最核心的是：抓住用户使用它的核心功能，也就是用户的核心诉求是什么。用户看电视的时候，核心需求就是：看片，以及找到片。
以往，用户只能通过具体的影片名称、影片类型找到影片；但是大部分情况下，当用户疲惫地倒在沙发上，对看什么影片是没有一个特别明确的需求；怎么让用户更爽地找到影片——这是我们要解决的最核心的问题。
所以在我们的解决方案里，把影片检索服务维度扩充到20多个，同时也支持这些维度的组合检索：
我们希望用户可以直接说“我想看孙俪主演的，最近特别火的叫什么花开的电视剧”这种你和家人才会表达的一种方式，你对机器也可以这样表达。这需要对视频有深度理解，有丰富的标签以及自然语言理解的能力，才能够支持用户这样的表达——这是我们在影片搜索上的目标，也是我们在智能电视这个场景里核心要做好的事情。
2. 这个人是谁
看电视时，看到一个你不认识的明星，你有没有问过身边的人这个人是谁？或者你肯定被身边的人问过。
现在，你可以直接问电视，“这个人是谁？”，明星脸识别、人脸识别是百度积累了很多年的技术。我们把它放到电视上。当用户看到不认识的演员，就可以问电视，电视识别之后会告诉你“这个人叫王子文”，然后还有一些相应的百科信息。
人与设备之间的距离可以靠语言逐渐拉近，找到需求最核心的句子，需求就不只是在搜索引擎上才可以满足，任何可以对话的设备上都可以满足。
3. 我想看《人民的名义》里唱智斗的那一集
我们在看百度搜索数据的时候发现一个特别有意思的现象：有很多热播的电视剧精彩片段会行成话题传播，用户看到这些话题，会很想去看这个片段或者这一集。所以用户会在搜索里面提问，找到那一集再去播放——这是我们用户搜索的路径。
现在，我们直接让电视机满足需求。用户可以直接和电视说“我要看《人民的名义》里唱智斗那一集”，那么电视就会直接把这一集找出来并播放——这就是我们在听清、听懂之后在满足层面做的更多设计。
当我们身边的每一个设备都有了对话的能力，这些设备就活了起来。
做一款好用的AI产品，源于产品经理对行业、对用户、对产品细节的深刻思考，对技术、软件、硬件如何结合的深度思考。
唤醒万物的AI产品经理是什么样的？
这张图里是我们刚才讲到的所有模块，我们通过这个图带大家了解，一个做对话式人工智能的团队，有哪些产品经理，他们在做什么样的事情。
语音产品经理——让设备能听得见、听得清。
听清是对话的第一步，做语音的产品经理，必须要了解语音识别的相关知识、知道人机交互的基本逻辑，需要有处理大批量数据的能力。
语音产品经理有很多时间都是在做测试、录音，不停地测试、优化、再测试、再优化，效果就是这样一点一点提升起来的。如果做远场语音，你还应该了解唤醒、如何唤醒设备，如何训练唤醒词，了解麦克风阵列、了解不同结构对识别的影响、甚至了解些声学。
对话的第二步是听懂，这一步有很多产品经理在做着很细致的工作。比如有自然语言理解、自然语言处理的产品经理，有座对话的产品经理，有对话管理、自然语言生产、搜索的产品经理，知识图谱、需求图谱、网页图谱的产品经理等等，这些产品经理的工作组合起来，设备才能达到能“听懂”的状态。
有一个名词大家可能会比较陌生：策略产品经理。策略产品经理。以数据分析为工具，制定产品策略，为效果负责。
策略产品经理要对行业、对用户、对当前所处的阶段特别了解，才能制定合理策略；并与策略RD紧密配合，一起验证效果。
策略PM的方法论：“发现问题、提出问题、判断决策、推进落实、效果确认、再循环”。所以这些产品经理应该很了解发现问题的方法有哪些，通过线上效果评估发现问题、线上监控等等。应该了解如何构建合理的测试集，黑盒测试集、白盒测试集、随机集合、监控集合等等。
听清、听懂之后，就是满足用户需求。我们在不同设备上提供了很多的云端能力，这些就是云端服务产品经理要做的事情。比如视频服务、音乐服务或者新闻服务等。
不同类型的服务我们把它叫做垂类（垂直品类）的产品经理，他们负责建设某个垂直的类目，让这些内容在不同场景下有不同的表现——让最好的服务，返回最好的内容，有最好的表现方式，这些是垂类的服务。垂类产品经理往往还需要相关行业的经验。
还有一种是解决方案的产品经理。我们希望更多的设备、更多合作伙伴能用到我们的能力；我们要把这些产品变成解决方案开放出去，所以会有电视场景、音箱场景等不同场景的解决方案的产品经理。
这些产品经理要考虑：解决方案的易用性、性能，对不同场景应该有不同的方案。
现在我们有很多场景的解决方案，也有一个开放平台，平台是用户了解我们的重要窗口。开放平台的产品经理也是这整个环节中非常重要的——他需要建设一个大平台，需要对我们所有场景的解决方案都很了解；知道这些场景的解决方案对接的流程是怎样的，上线下线的流程是怎样的；以及如何才能更好地展现这些能力。
正是这些产品经理工作的组合，才有了我们看到的对话式人工智能的产品。
很多人觉得AI神秘，觉得人工智能的工作也应该是很高端的，但并不是这样；实际具体到每个人身上的工作都是很细节的、繁琐的。大家看到的那些炫酷的伟大的产品，无不源于细节，源于细致的工作。
给大家一些建议
如果你在其他行业想要转型做AI产品经理，我给大家几点建议：
1. 一定要关注行业动态，找到适合自己的切入点。
不光是关注整个AI大行业的动态和趋势，要找到这个趋势里适合自己切入的领域——你具体对哪一个方面感兴趣，擅长那个方面，你可以把自己以前的经验应用到哪个方面。找到这个领域，深刻去了解它，了解你感兴趣的这个行业的这群用户，了解这个行业的历史。
2. 产品经理一定要清楚技术的边界。
你可以不对技术特别精通，但是你一定要知道技术的边界在哪里。这样你才知道，当你设计了一个产品，这个产品中那些设计是这个阶段能实现的，那些设计是下个阶段才能实现的；你也要知道你的方案如何才能打造壁垒，有没有可以打造壁垒的点；如何设计才能在这个阶段用产品去弥补技术的不足，让用户体验更好。
3. 继续积累，脚踏实地
不论你之前是那个行业，你之前积累的产品功底都是非常有用的，都不会白费。一定要持续积累，脚踏实地，无论什么时候，踏踏实实地做好每一件事，都是最重要的。
以上就是演讲的内容。
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