AI，是否又是一次重新定义传统和新兴的机会？
就像互联网成为新经济，其它就被定义为传统了；移动互联网崛起，PC时代就落伍了；当大数据被爆炒时，移动互联就成了基础设施。那么这一次，AI能否成为决定大势大非的关键词？又或将是昙花一现归于沉寂？
首先被这个问题困扰的就是PM和CEO，这两类人群影响最大。
CEO比较好理解，掌舵公司航向，战略上的误判无法通过战术的勤奋来挽回。对PM的影响，主要在影响产品的前途，当然还有自己的前途；正如PC时代的产品转型移动化，失败者众，缺的不是产品形态而是灵魂。
相比于互联网跨入移动互联网的鸿沟，从移动互联网到人工智能的跨越将更为巨大。那么互联网与AI的本质区别是什么？
1、从演绎法到归纳法
互联网发展到今天算法的基础逻辑没有变化，都是演绎法，都是基于计划和规划来实施反馈迭代；AI在逻辑层面已经完全不同，底层逻辑主要是归纳法，是通过对海量数据的模式识别，进而不断迭代算法模型，具备类人学习模式。AI迭代的是思考的方法，而互联网算法迭代的只是思考的结果，思考的方法隐藏在工程师的大脑里。
2、技术升维，产品降维
AI的基本特点在于“智能”，通俗意义上讲，智能相对于傻瓜；在产品体验上，互联网产品为指令式交互，很傻瓜、很机械；AI产品因为智能，更能理解用户需求、自主定义任务并完成任务。AI产品的体验和交互将会更简单，更容易上手。因此从产品交互上，相对于互联网产品，AI产品开始了降维进化，当AI普及化应用到各类产品中，对于现在的产品必将遭受一次降维打击。但是在技术上是升维的。如果说互联网研究的是速度，那么AI研究的就是加速度；互联网是在应用规则实现交互功能，AI是在研究规则定义交互需求；技术的升维，让AI的确向人脑迈近了一步；AI就像是互联网机器群中突然拥有自主意识自我觉醒的一个人，现在技术上作出的所有努力就是在凝聚自主意识、启发自我觉醒。
如果AI时代已经来临，技术和产品谁受到的冲击更大？
至少从互联网的历史来看，没有演绎法就不会产生归纳法，这就是为什么“数据量”是限制AI公司的核心瓶颈；以人脸识别为例，目标是得到更精准的识别，比如识别一个戴墨镜的人，就需要用数十万上百万的戴墨镜的图片饲料来喂养算法模型，不然算法无法有效迭代。从技术上讲，正是因为互联网算法的进化催生了算法研究的诉求，从互联网到AI的过渡在技术上是有承接性的。
但PM就不同了，产品经理是用户需求的收集与定义者，这种计划性与规划性非常符合互联网技术的逻辑，但并不符合AI技术的逻辑。未来涉及产品核心的AI PM需要定义的将不再是交互逻辑和功能需求。目前AI PM还处于初级阶段，具体职能可能还有从互联网产品技能中有所承接，但由于底层产品逻辑的改变，从一开始就注定将走向另外一条路，虽然目前来看仍不清晰，而这正式我们现在想要探索的。但可以做出一个预判，拥有算法技术背景的人将成为AI项目的技术型产品新贵。
AI是否可能成为昙花一现后归于沉寂的现象级产业？
从1956年斯坦福大学AI实验室创办人约翰麦卡锡提出AI一词至今60多年时间，AI经历过几次起伏；但这一次的全球AI热，植根于互联网产业的成熟期，在大数据产业的基础上快速崭露头角。
AI和之前几波现象级产业不同之处在于新技术的发展和应用，以及更高的技术壁垒，因此AI领域的创业公司不太会爆发式的增长，而且受限于AI技术人才的稀缺，整个AI产业也太不会迅速膨胀成为一个现象级的行业。
目前AI在众多领域已经有相对成熟的产品逐渐问世，新技术的应用往往都是从B端向C端逐渐渗透，大多数人由于没有接触感而对AI不够重视，等到不远的将来，突然发现AI应用已经大量走进我们的生活和工作中。目前中国取得瞩目成果的AI创业公司已有上百家，而且各大互联网公司也开始重注加入，中国的AI市场将很快迎来快速发展期。
只有当我们加入其中才会发现，AI带来了一个全新的世界！
不论你是技术、PM还是CEO，AI都值得你认真关注，或许你的长期规划将因此而改变！
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