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百度AI開放平臺提供語音、圖像、NLP等多項人工智能技術,開放對話式人工智能系統、智能駕駛系統兩大行業生態,共享AI領域新的應用場景和解決方案

總體來說，AI類產品可大體分為兩類：

對于推薦算法產品經理而言，算法本身即是產品。產品經理的職責主要在于，通過挑選合適的數據、算法幫助用戶更好地解決 個性化需求與海量信息之間的匹配問題 ，通過恰當的測評方法，幫助技術人員尋找優化特定場景下算法效能的方法。考慮到用戶的需求相對單一，且參考指標明晰（如點擊率、瀏覽率等），因此算法產品相對于其他產品而言，要對技術實現和底層算法邏輯擁有更清晰的認識，從而可以方便的配合技術人員完成轉化率的提升。

對于終端類產品經理而言，如果產品形態僅僅是算法，那么需要考慮的內容應與推薦算法產品大同小異。隨著家居物聯網產品的興起，越多越多的企業開始提供硬件類產品，常見的包括：AI智能音箱、安防攝像頭以及疫情期間的測溫儀等等。由于硬件產品對物流供應鏈的要求高、產品集成度也更高， 產品經理除卻需要考慮算法是否能夠適配當前的場景之外，更應當專注于產品的集成測試和競品分析（尤其需要掌握潛在進入者的動向），來確保產品的整體可用性和市場競爭力。

非個性化推薦算法關注的是一群人的共性 。

典型應用場景包括，“音樂熱曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。

由于非個性化推薦的結果依賴于大眾的點擊，因此易呈現強者越強、弱者越弱的馬太效應。對于內容生產者而言，推薦引擎如果始終維持這樣的策略，將對新產生的內容不公平。為了兼顧冷啟動的問題，可以考慮采用“最近時間窗口”策略，維護內容的新鮮度的同時兼顧大眾偏好。

個性化推薦算法關注的是少數人的個性 。

適用于非個性化推薦算法的場景主要具有以下兩個特征：

1.海量數據；

2.擁有收集用戶信息的渠道。

其中用戶信息的收集方法又可分為以下兩種：

1.來源于網頁Cookie信息、訪問地址信息;

2.來源于用戶登錄賬戶期間的操作日志記錄。

個性化推薦中有兩類重要的算法設計思路，分別是（1）基于向量相似度的推薦算法，以及（2）基于用戶的協同過濾推薦算法。前者偏重于推薦標的物與用戶興趣之間的相似度評估，通過在預先設定的維度上獲取用戶的興趣向量作為基向量，而后用同一坐標系對標的物進行標注，獲取到用戶興趣與潛在標的物之間的相似度（具體示意如圖1所示）。后者則偏重于用戶間相似度的衡量，假設認為，擁有較高興趣相似度的用戶，針對某個具體標的物將具有相似的偏好（具體示意如圖2所示）。

產品發展到一定的DAU數量之后，為了進一步提高這部分DAU人群的使用效率，需要通過精細化的推薦來輔助運營實現更高層次的目標。

盡管同為推薦產品大類，但由于推薦場景略有不同，因此電商推薦類產品與內容推薦類產品在業務指標的關注點上也略有不同。 電商推薦類產品更關注用戶的營收， 因此通常將 轉化率 設定為推薦指標； 內容推薦類產品則更關注用戶的留存和使用粘性， 因此通常將 推薦準確度、用戶體驗 設定為推薦評估指標 。 以京東和頭條為例，由于前者是面向”大明型“用戶群體的產品，更關注推薦系統產生的效果為及時轉化貢獻了怎樣的力量；而后者則是面向”小閑型“的用戶群體，因此更關注推薦系統在用戶體驗與產品依賴層面貢獻了怎樣的力量。

關于廣告推薦的幾個共識：

1、產品的價值交換：為用戶創造使用價值、并獲取交換價值的過程。

2、幾乎所有的廣告需求都是對體驗有負向影響的反向需求。

廣告形態主要分為（1）橫幅；（2）插屏；（3）原生。其中橫幅廣告效果較差，且對體驗有一定影響；插屏廣告由于以整屏形式出現，會吸引用戶的全部注意力，盡管降低了產品的體驗，但一定程度上提高了廣告的展示效率；原生廣告以一種仿似真實展示結果的形式嵌入到用戶產品使用過程中，用戶體驗最好，但轉化率相對插屏而言較低。一般情況下， 更推薦使用插屏和原生廣告，盡量避免使用橫幅廣告 。

由于廣告具有一定的商業性質，只有盡可能保障廣告推薦的高效性，才有機會獲取到足夠的廣告營收費用。通常而言，廣告是否有效需要從以下兩個角度進行衡量：

1.曝光頻次高；

2.展示效率高，其中展示效率可從以下三個方面去衡量：（1）展示時機；（2）用戶狀態及（3）可見區域。

通常情況下，在產品剛進入市場的階段，應當重點考慮DAU，只有把用戶基數做大，后續的流量變現規模才足夠可觀。當產品DAU開始逐漸穩定時，則可以開始考慮MTR，產品也隨之進入商業化變現的成熟階段。Avglmps指數一方面展示出廣告曝光率與廣告收入之間的正線性關系，一方面也暗示著廣告的曝光率與用戶體驗之間的反比關系，需要產品在不同場景下進行適當的權衡與取舍。廣告點擊率的大小，更多情況下取決于交互數據的應用和推薦算法的構建。當廣告推薦的準確度日趨成熟，產品的廣告位也將逐步獲得更好的議價能力，有望獲得更多的營收收入。

除了產品開發者本身可以招攬廣告位外，廣告生態系統中還存在這樣一類第三方，被稱之為ad network。作為連通廣告位和廣告主之間的中間方，通過統籌并協調廣告資源，制定相對普適化的廣告算法，能夠最大限度的保障廣告主對于廣告展示次數的要求，同時能夠幫助產品提供方充分利用剩余的廣告位資源。對于大廠而言，流量變現已成為最重要的營收手段，除非廣告資源稀缺，通常不會交予第三方管理。但對于尚處于發展期的公司而言，將廣告位外包給中間商，一方面獲取源源不斷的收入，一方面將更多的精力集中在產品的研發投入上，是一件一舉兩得的事情。

在進行廣告分析時，通常會采用如上的5個指標對廣告展示效率進行逐層次的分析，在自上而下的過程中每一層次都存在著流量的流失。下面將以兩個場景為例，逐一分析場景二的潛在提升空間。

1. 通常而言，廣告請求率應盡量保證在100%，可以考慮優化用戶訪問時的請求率；

2. 當用戶端發出廣告請求時，缺少與用戶當前情境相匹配的廣告時，易出現填充率的情形。可考慮適當增加廣告源，進一步提高填充率；

3. 廣告展示率低，意味著廣告匹配成功后，卻由于網絡帶寬、用戶停留時長、廣告資源大小等原因沒有得到合適的展示機會。需要具體分析，可采用prefetch等方法、挑選合適的展示時機等方法，提高展示成功率；

4. 點擊率與廣告內容、展示時機和廣告大小等等因素密切相關。通過選取與上下文情境相匹配的廣告源、增加廣告位的大小、篩選出高質量廣告，可以進一步提升廣告的點擊期望。

5、然而，為了選取高質量的廣告而為廣告位設置了廣告底價后，也意味著廣告資源數目的降低（即填充率的降低）。需要產品制定出適用于當前產品的整體策略。

除了上述AI產品之外，還有一類特殊的AI產品，通常由AI頭部公司創建。通過集成相關算法和數據，為開發者提供相對自由的基礎訓練模型，提供自然語言處理、圖像識別、VR等相關領域的SDK開發包，為各行業定制專用解決方案。可參考的AI平臺類產品主要包括：

1. 百度大腦 —— AI開放平臺（ ）

2. 騰訊AI開放平臺（ ）

3. AliGenie ( )

4. 網易人工智能平臺 （ ）

5. Amazon AI ( )

6. IBM AI Developer Program ( )

7. 京東人工智能開放平臺（ ）

8. HIKVISION開放平臺（ ）

9. Face++ 人工智能開放平臺 （ ）

10. 搜狗AI開放平臺 （ ）

（ps：后續將形成獨立章節，對top級AI開放平臺進行競品分析，敬請期待 ~）

人工智能云平臺是什么？

人工智能中臺依托智慧眼AI底層技術與能力的不斷積累，對算法、算力資源進行有效整合，能力全面，可滿足各種業務場景需求。中臺提供流程化、可視化和自定義等友好人機交互能力，極大降低算法使用門檻，實現算力融合調度、可視算法編排、多級實驗推薦和全流程自動調優等功能，已成為各垂直領域數字化建設的“智慧大腦”和中堅樞紐。

常用的人工智能軟件平臺有以下幾個：

TensorFlow：由 Google 開發的開源機器學習框架，在國內也很受歡迎，擁有廣泛的用戶及社區支持。

PyTorch：由 Facebook 開發，國內使用較為廣泛，特別是在學術界和科研領域中廣受歡迎。

PaddlePaddle：百度自主研發的開源深度學習平臺，也是國內較為流行的人工智能軟件平臺。

MindSpore：華為近年來推出的開源AI框架，支持多種硬件平臺，國內也享有較高聲譽。

NCNN：騰訊優圖推出的輕量級的深度學習框架，適用于手機端、嵌入式設備等場景。

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