近日，由人人都是產品經(jīng)理與騰訊大講堂聯(lián)合主辦的2018中國產品經(jīng)理大會深圳站完美落幕，曾就職于谷歌、微軟、騰訊和TripAdvisor，現(xiàn)任碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO的黃鼎隆博士，為我們用心講解了《用AI工具解構智能零售》精彩內容，本文為現(xiàn)場嘉賓分享總結。

分享嘉賓：碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO @黃鼎隆博士

本文為嘉賓現(xiàn)場分享總結整理內容，由人人都是產品經(jīng)理@Easim整理，編輯有修改：

有人懷疑，人工智能真的有那么厲害嗎？

有人擔心，人工智能會不會給未來的人類帶來威脅？

作為人工智能產品經(jīng)理，我相信人會比機器做得更好，但也會擔憂技術能否落實，能否給人類社會帶來好處，是否會給人類造成傷害。

今天，我把最近這一年做的一個具體的人工智能技術落地的產品案例拿出來，給各位產品經(jīng)理同學解釋一下，人工智能在落地的過程中，究竟會面臨怎么樣的挑戰(zhàn)，以及產品經(jīng)理需要什么樣的技能去迎接這個挑戰(zhàn)。

一、自動售貨機的誕生

大家都有接觸過自動售貨機吧？能不能猜到這是一個什么樣的產品：

這是公元一世紀的一個裝置，放在希臘的神廟里，用來分圣水。去神廟的人，只需要往那個瓶子投一個硬幣，然后一個杠桿裝置會自動分配圣水——就和現(xiàn)在馬桶水箱的原理是類似的。

這可能是人類有據(jù)可考的第一個智能零售機器，而它的發(fā)明人是一位叫希羅的古希臘數(shù)學家，而他可能是人類最早的智能零售產品經(jīng)理。

大家可以看到，無人零售是人類自古以來就存在的一個需求。

二、機械時代

我們產品經(jīng)理經(jīng)常會說，我們要去定義問題，然后調動資源，最后解決問題。

那對于智能零售自動販賣機這樣的一個產品，我們要解決的問題是什么呢？

小賣鋪的售貨員最核心的任務是：識別顧客拿了什么商品，然后正確地收錢。當然他還會有其他一些任務：打掃店面，補貨，維持治安等等。

幾千年來，一旦有新技術出現(xiàn)，人們就會希望用新技術去解決問題——比方說在機械時代，人們是這樣去解決這個問題的：

這是上個世紀20年代的自動販賣機，一個完全機械的裝置，不需要插電，只能賣香煙。

它有三大模塊：

1. 貯藏售貨裝置：每一箱香煙都有一個獨立的空間。
2. 指示裝置：根據(jù)用戶意愿，通過一個齒輪讓顧客拿到想要的香煙。
3. 錢幣裝置：通過機械原理收錢。

這個完全利用機械裝置自動售香煙的機器，其實跟公元一世紀的那個神廟裝置沒有本質區(qū)別。

它的缺陷很明顯：能賣的東西非常受限；不能驗證貨幣的真?zhèn)巍绻惴乓粋€跟硬幣差不多重量的金屬塊進去，它都沒法分辨出來。

三、電子時代

到了電子時代，更多的新技術引入到了自動販賣機。

這個是日本街頭俯拾皆是的自動販賣機。其實它的核心還是那三大組件：指示裝置、收錢裝置以及貯藏售貨的裝置。不過這三大組件都是電子元器件，功能當然比以前的機械裝置更強：能夠賣的商品的種類更多了；也具備了驗鈔功能，可以有效阻止貨損。

可是它也有缺陷：

• 它只能賣一些比較低價值的東西。為什么呢？因為購物流程是顧客先把錢塞進去，再取商品。那么人們會擔心：我把太多錢塞進去，拿不到貨物怎么辦？ 所以顧客通常不太敢放進太多錢。
• 它需要通過機械（比如機械臂，或者一個很復雜的軌道）讓貨物掉落下來，所以一些比較昂貴或易碎的東西，比如紅酒，就不適合售賣。

四、信息時代

近幾年來，我們可以看到有人不斷地改進自動售貨機。

隨著各種各樣的傳感器的出現(xiàn)，人們開始往這個機器里面加一些重力感應、RFID、攝像頭，然后再放上移動支付，放上各種各樣的傳感器，為商品的擺放上設計一定的規(guī)則。

相對于之前的電子元器件販賣機，它所賣商品的價值實現(xiàn)有效的提升了。可是它也存在一個很大的問題：制造成本太昂貴，零售利潤非常薄，沒辦法被大規(guī)模推廣。

用傳感器去做智能零售貨柜，那這個貨柜本身是沒有辦法去大范圍的推廣的。所以這幾年來，我們經(jīng)常聽說這個概念，卻沒有在市場上看到實物。

五、人工智能時代

如果 AI 可以去做售貨員的工作，那么自動販賣機是不是可以進一步升級？

首先從技術來看，AI是不是具備這樣的能力？

在一個很開放的環(huán)境，一個開放式的貨架，在光線、背景等有很多變量影響的情況下，AI的能力可以勝任售貨員的工作嗎？如果可以，那產品經(jīng)理要考慮怎么讓一個開放的環(huán)境不斷地收斂。

我們具體看看怎樣利用現(xiàn)有的條件去收斂：

碼隆科技在過去四年一直在打造一個叫 Product AI 的人工智能工具，專門用來識別商品。

我們攻克了以下技術難題：

1. 商品識別技術：它學習了幾十億的商品之后，可以把一個從來沒有看過的商品識別出來。

2. 噪音數(shù)據(jù)處理能力：實驗室有大量干凈的數(shù)據(jù)，而現(xiàn)實商業(yè)場景里的數(shù)據(jù)都是含有噪音的，有大量干擾性信息。為了排除這些干擾，實現(xiàn)準確識別，我們開發(fā)出自己的一套人工智能算法，并用貨柜收集商品的數(shù)據(jù)用于AI的訓練。

3. 對商品的屬性、場景進行多維理解：

商品有很多屬性，以衣服為例，它有品牌、風格、材質。

同樣的一瓶水，這瓶水是在party里面，是在家里，還是在一個零售店里面，意義是不同的。所以還需要具有對場景的識別能力。

這樣的一些能力，可以應用到無人貨柜上，投放精準的廣告。

• 一個穿著運動衣的人走過來，可以給他一個優(yōu)惠券，向他推薦脈動；
• 一對情侶走過來，可以給他推薦優(yōu)樂美；
• 如果是小朋友走過來，可以給他推銷棒棒糖。

這個產品現(xiàn)在不僅進了中國的市場，也開始進入海外市場，比如日本、法國、德國、美國。

只是，這依然是一個很新的技術，是一個很新的產品，還有很多的問題需要解決。

比如：如何更快更新SKU？怎么將云端GPU移到本地，實現(xiàn)更快的購物的體驗？如何適應網(wǎng)絡條件不好的地方？對于不規(guī)則的柜體，如何實現(xiàn)多攝像頭覆蓋？

對于互聯(lián)網(wǎng)的產品經(jīng)理來說，要有用戶思維，要了解用戶的需求，要讓設計有很好的用戶體驗?？墒侨斯ぶ悄軙r代的產品經(jīng)理所需要的技能卻不一樣：

• 用人工智能技術去打造新產品的時候，用戶思維、用戶體驗依然重要。
• 需要了解客觀世界，了解技術現(xiàn)在可以做什么，不能做什么。
• 要具備推演能力，判斷這個技術在三個月后，九個月后，兩年后，能干什么新的事。
• 要了解產業(yè)，清楚自己的產品在市場上的定位，要找到適合自己的制造商和硬件生產商，形成自己的生態(tài)。
• 用戶很重要。要懂得如何讓人們以自己習慣的方式，無縫地使用我們的產品。

最后跟大家來分享我們對人工智能的理解：真正的人工智能不在于自己有多智能，而在于能不能讓別人變得更智能。

以上為本次大會分享內容。

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