編輯導語：如今AI成為熱門賽道，一批創業者也正在躍躍欲試，如何將 AI落地，做成用戶滿意的產品呢？本文文章中，作者根據自己的創業經驗，從5個方面分享了關於AI的一些想法，希望對相關行業從業者以及正在「預謀」創業的朋友們，帶來一些啟發。
文章主要從以下5個方面展開：
- 不要拿著AI鎚子找釘子，項目的選擇在任何時候都要從需求入手；
- 把AI打造成「神奇」的魔術師，驚艷到 AI 自身可以吸量；
- AI項目不能只靠AI能力，AI為產品賦能，但是產品本身也要進化；
- AI技術的發展日新月異，需要持續的研發投入和數據投入；
- 關於利用AI技術進行創業的4點建議。
各位好，我叫張國鋒，是「標準證件照」小程序的開發者。
這次主要是結合我們的產品發展歷程，分享一下我們在人工智慧技術落地過程中的經驗和教訓。
談不上佈道，因為我們還在路上，人工智慧的應用浪潮才剛剛開始。
01
不要拿著AI鎚子找釘子，項目的選擇在任何時候都要從需求入手。
我們公司成立於 2014 年底，成立的前三年主要為咪咕等大型企業提供視頻直播解決方案。
由於大客戶的流失，導致公司在 2017 年底從 35 人銳減到 5 人，被迫轉型。
當時面臨新項目的選擇問題，由於當時 AI 已經成為熱門賽道，而我和合伙人都做過 AI 項目的研發，所以毫不猶豫地選擇了 AI 領域。
但是具體選擇什麼項目，我們都很猶豫。
一是我們的錢快花光了，需要新項目能夠快速獲得收入；
二是當時我們也沒有任何 AI 方向的積累優勢，缺乏核心競爭力。
當時的做法是把學術界最新的 AI 研究成果拿來研究，思考能用在哪些場景。
這是典型的技術導向性思維，拿 AI 鎚子找釘子，結果是三個月毫無實質進展。
那段時間非常煎熬，因為每天都有「新的科學發現」，研究后卻發現要麼是「偉科學」，太大不適合我們；要麼是「萎科學」，市場需求很弱。
這是我們第一次犯拿鎚子找釘子的錯誤，但不是最後一次。
我們意識到找項目得從市場需求入手，不能再拿鎚子漫無目的碰釘子，否則公司必然碰釘子。
因此，我們在應用市場上調研各類 App ，發現證件照 App 在應用寶上的下載量比較大，而同類產品又很少。
於是，我們決定研究研究證件照這個市場。
在做了大量調研后，我們當時得到的結論是：證件照在線製作這個市場不大，但是剛需，產品複雜度不高，而且可以快速產生收入。
更幸運的是，它的核心技術門檻是用 AI 實現人像自動摳圖，符合我們對發展方向的預期。
我們花了三個月時間上線了微信小程序「標準證件照」，並在阿里雲上線了自動摳圖 API 和證件照製作 API 介面。
小程序上線后，很長一段時間都是每天只有幾百個用戶，付費用戶幾十個，收入遠遠不能覆蓋成本。
是繼續優化證件照產品，真正滿足到用戶的需求，還是拿 AI 自動摳圖技術找新的應用場景？
這時我們又犯了一次拿鎚子找釘子的錯誤，分別推出了「閃電P圖」和「唯一美物定製」小程序，一個是自動換背景的娛樂應用，一個是個性化照片定製的電商應用。
自動換背景的娛樂應用是一種弱需求，具體不展開說了，最終的結果可想而知。
個性化照片定製雖然是不錯的新市場，但是核心門檻在於柔性供應鏈。
而我們團隊沒有供應鏈管理經驗，非常不匹配，最後也是無疾而終。
而印鴿早期使用我們的頭像摳圖 API把個性化照片定製項目做的風生水起，目前已經是該領域最大的廠商。
02
把AI打造成「神奇」的魔術師，驚艷到 AI 自身可以吸量。
證件照小程序在初期雖然沒什麼量，但是我們始終沒有放棄對 AI 摳圖技術的不斷優化。
倒不是我們相信小程序可以起量，而是因為 API 介面的客戶在抱怨證件照製作的效果，這就逼迫我們必須持續改進。
AI 技術優化的任務是我負責的，因為我研究生期間做的是人臉識別研究，畢業后做過圖像識別、推薦引擎和計算廣告等 AI 項目，而且側重技術研究。
那段時間，我感覺自己重新回到了讀書期間的狀態，每天只有學習和實驗，沒有娛樂和社交，一度達到出世的境界。
經過半年的技術優化，AI 人像摳圖效果超過了包括 Face++ 在內的所有競品。
同時提升了處理速度，把 GPU 伺服器成本也降到了之前的十分之一。
隨著證件照製作效果的提升，我們驚奇的發現證件照小程序很快到了每天幾萬用戶。
而且用戶來源 80% 都是「會話」，也就是用戶在幫我們傳播。
這說明我們的產品不但滿足了用戶需求，而且超預期滿足，所以用戶才會主動傳播。
相比之下，我們曾經花錢在微信上投放廣告。
但是證件照屬於低頻剛需型產品，這種需求跟用戶畫像關係不大，跟「時間」關係很大。
比如有某種考試報名需要提交證件照，用戶只是在「那一刻」非常需要製作證件照。
所以證件照產品很難通過廣告獲得用戶提升，這樣 AI 本身就成了最核心的推廣能力。
AI 提升效果，達到甚至超過用戶的預期，從而實現用戶的口碑傳播。
其實 AI 自身可以吸量的事實已經被驗證很多次了，從濾鏡 Prisma 到黑咖相機再到她 face+ 。
AI 以其「神奇」的魔力打造了很多爆款應用，只是證件照的需求不像娛樂應用那樣可以被引導和引爆。
雖然 AI 自身有吸量的能力，但前提是「達到甚至超過用戶的預期」。
我經常看到一些小團隊甚至大公司做出的 AI 相關產品，效果離用戶預期還有很大距離，這種產品無論怎麼做營銷，必然不會引爆。
例如一些把拍攝的視頻轉成二次元效果的，把人臉圖像做上妝效果的等等，只能說是「有」，遠談不上「優」。
如果自己對AI效果沒有信心，就不能指望用戶會被激發。
持續優化也許是唯一的方法，直至驚艷到用戶。
03
AI項目不能只靠AI能力，AI為產品賦能，但是產品本身也要進化。
在 AI 效果提升的同時，我們在功能層面也在不斷探索。
AI 項目的落地過程，需要忘掉 AI 本身，所有優化依然是需求引領。
這裡的矛盾在於，通常 AI 技術人員缺乏產品思維，容易放大 AI 本身在產品中的作用。
而產品經理雖然能洞察用戶，但是不知道 AI 的技術邊界在哪裡。
幸運的是，我的合伙人既懂 AI 技術，也擅長抓住用戶的需求。
我們在產品層面做了兩項開創性的工作：
- 一是針對證件照採集需求，增加了「團體拍照」這個功能，讓證件照製作與採集融為一體，方便了很多學校和組織對證件照的採集和管理工作。後來很多競品也加入了「團體拍照」功能，甚至是一模一樣的復刻，不過我們對此還是很驕傲的。
- 二是將在線客服作為重要的服務窗口，把證件照這一工具類產品變成有溫度的服務。這一點非常重要，因為只有建立與用戶順暢的溝通橋樑，才會降低客訴率，最終提升的是產品評分。
在 B端客戶的 API 服務上，有些客戶既需要證件照製作，也需要證件照檢測。
而兩類需求其實涉及的 AI 技術差異非常大，證件照製作就像遊戲里的大 boss ，雖然不好打，但是只有一個。
而證件照檢測像小怪，每個不難打，但是很多。
因為檢測指標非常多，需要很多 AI 技術的整合，這也是國內很少有公司做證件照檢測的原因。
04
AI技術的發展日新月異，需要持續的研發投入和數據投入。
目前 AI 技術發展依然非常迅猛，高校里不但 AI 人才每年大量產出，連 AI 學院也在大量成立。
學術界的 AI 論文數量激增不說，連工業界都在瘋狂輸出論文，這在其他 IT 領域是難得一見的。
我們除了自建 AI 研發團隊外，也與中科院、華師大等學術圈建立了技術合作關係，同時招收碩士和博士作為實習生開展研究工作。
我們的自動摳圖技術每年都會迭代一個大的版本，整個神經網路結構徹底升級。
因為更新更好的 AI 演算法在湧現，整個行業的技術水平都在向上走。
我們的 AI 技術研發成本已經超過公司整體成本的 60% 以上。
另外一種需要持續投入的是訓練數據。
好的演算法就像好的廚師，而好的訓練數據就像好的食材，要想做出美味佳肴，二者缺一不可。
所謂好的訓練數據，一方面是跟業務場景數據保持相近，另一方面是數據規模足夠大，能夠讓 AI 學得准，同時學得多。
我們專門成立了一個數據工程團隊，為各種 AI 模型的訓練持續提供從數據收集、清洗、標註到驗證的全流程服務。
我們自動摳圖的訓練數據已經達到二百萬規模，我認為這是公司最核心的資產之一，也是產品真正的護城河，更是競爭中的有力武器。
基於我們在 AI 自動摳圖和人像訓練數據的積累優勢，我們又重點布局了視頻人像分割產品，涵蓋伺服器、PC、移動端等多個平台，以 SDK 形式對外提供服務。
應用於視頻會議、娛樂直播、短視頻編輯等領域，為合作夥伴提供自動更換視頻中背景的能力。
其中視頻人像分割的研發投入更大、周期更長，競爭也更激烈，非常考驗團隊的決心、信心和勇氣。
05
關於利用AI技術進行創業的4點建議。
首先，我不是學術大牛，給不了任何 AI 技術前沿發展建議，更沒在大廠參與過大型 AI 項目，指引不了未來 AI 發展方向。
我只是一個沖在 AI 創業一線、把 AI 從技術做到產品化落地的經歷者，願意分享一下我對 AI 創業的幾點認知。
1. 謀定而後動
對於 AI 技術型創業，我的建議是：謀定而後動。
這裡的「謀」主要是對市場需求的思考和驗證。
只有首先明確您要去哪裡，您的每一步才有價值。
不要期望做個「有意思」的 AI 玩具拋向市場就能引爆流行，最終很可能把自己砸傷，帶來挫敗感。
現在的 AI 技術發展，已經過了墾荒期，進入到精耕細作時期。
基礎且通用的 AI 能力已經比較普及，尤其是大廠提供的 AI 雲服務已能夠滿足很多業務場景對 AI 的需求。
但並不是說 AI 技術型創業沒有機會，如果您的 AI 技術比市場上的競品具有明顯優勢，例如圖像識別率高出一大截，那依然很有機會贏得市場；
又或者您的 AI 技術適合某些細分市場，例如將大合影照片中人像閉眼轉成睜眼，可以幫助攝影師解決令人頭疼的問題，那會在細分市場中獲得足夠的收益。
2. 積極擁抱 AI
對於想將 AI 技術應用於已有產品或業務中的企業，無論是為了提升生產力，還是想創造新價值，我的建議是：積極擁抱 AI 。
這個積極擁抱，不是態度上的，而是行動上的，要去學習 AI 技術的原理，懂得 AI 技術能做什麼、邊界在哪裡。
其實人工智慧這個詞對公眾多少是有些誤導的，本輪人工智慧浪潮更準確的應該是「機器學習」的浪潮。
也就是說，是機器根據人類指定的確定性任務，通過對大量訓練數據的學習，獲得完成對該任務的能力。
例如讓機器使用AI神經網路演算法觀看一萬張人像照片，並告訴他每一張的搞笑值，那麼 AI 訓練完成後就獲得了搞笑臉識別能力。
當給 AI 看徐志勝照片時，它可能會給出滿分值。
我認為，AI 最大的應用空間就是跟任何行業已有產品或業務的結合，這也是 AI 上升為國家戰略的原因所在。
3. 正確認識AI
在與非 AI 行業朋友交流中，我發現很多人對 AI 的認知不夠，有的期望過高，有的目標不明，還有的忽視數據甚至不知道需要訓練數據。
積極擁抱 AI ，理解 AI 的運作原理，不要指望 AI 專家替你思考。
對於想將 AI 作為生產力工具的內容創作者，我的建議是除了搜索和使用各種 AI 類編輯工具外，還可以關注幾個 AI 領域專業的公眾號。
這些公眾號會把最前沿的 AI 技術進展報道出來，也許會讓你第一時間了解到新的生產力工具，獲得先機。
4. AI充滿商機
對於普通人，我相信 AI 一樣充滿商機。
為了不誤導大家，我這裡不提具體的創意，建議大家主動去搜索和了解一下 AI 的基本原理和應用案例，懂得 AI 能做什麼、適合做什麼。
然後在自己的生活和工作中尋找 AI 發揮作用的場景，說不定就可以發掘出新的商機。
而用 AI 實現您的創意，現在已經有大量做 AI 技術落地的工程師，可以找他們幫您實現。
作者：張國鋒
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