用戶側跑正（產(chǎn)品使用價值>產(chǎn)品購買價格）

5、做到PMF的核心方法認知

一句話描述：對于哪個細分人群用戶的什么痛點需求，提供什么產(chǎn)品體驗，達到怎樣的產(chǎn)品效果，然后用戶愿意付多少錢？

1）第一步：理想客戶畫像預設

用戶在哪？一定要細分。特別的，真正AI產(chǎn)品的典型用戶，是之前認知下的“長尾”用戶（場景）

例1：AiPPT的典型用戶，不是高頻做 PPT 的人，而是一年就做個兩三次，甚至這輩子第一次寫 PPT 就是用 AiPPT。

例2：ACE Studio的典型付費用戶（音樂人，music creators），不在國內，而在海外。投過搜索廣告，ROI 完全為 0。而現(xiàn)在投KOL的視頻， ROI 是100，產(chǎn)品沒有任何變化，就是流量陣地變了。

2）第二步：開發(fā)產(chǎn)品前，提前通過“street smart”的方式，驗證需求（怎樣的體驗，能讓用戶滿意、進而付費？）

例1：（HeyGen 創(chuàng)始人）在外包網(wǎng)站Fiverr 上發(fā)布一些視頻，但沒告訴觀眾這些是 AI 生成的，然后發(fā)現(xiàn)確實可行，才開始開發(fā)產(chǎn)品。

例2：（滴滴程維的故事）接單消息提醒不穩(wěn)定？拿2個手機，放不同的褲子口袋里。

one more thing，特別的認知方法：有一個自己的體系框架，證明某事不可行，而不是證明它可行。（剩下來的，就是希望更大的，擇優(yōu)錄取、嘗試）

二、為什么機器人有價值？最核心的底層邏輯，在于兩點

1、機器人能夠直接作用于“勞動力”價值，才能讓AI的ROI真正跑正

硬件方面，載體是機器人

軟件方面，載體是RPA

2、（非共識認知）機器人能夠解鎖更多“和人交互”的“真實”場景，這也許能從根本上解決“數(shù)據(jù)”瓶頸

1）現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存量和增量速度，長期來說，一定是趕不上大模型訓練的需求和速度的，總有一天會面臨問題。

2）“合成數(shù)據(jù)”是否能解決這個問題呢？目前是行業(yè)最核心的非共識分叉口之一。

有人認為，必須靠合成數(shù)據(jù)，而另一方面，最近2年，有2個國外研究表明，合成數(shù)據(jù)最終會讓AI越來越傻，類似近親繁殖。

而且，對于仿真環(huán)境中的訓練和相關數(shù)據(jù)效果，雖然能部分遷移到現(xiàn)實世界，但是，是否能覆蓋現(xiàn)實世界中“足夠大比例”的case需求，這個是存疑的。即所謂的“仿真”和“現(xiàn)實”之間，存在“墻”的問題。

我的個人認知是，僅僅靠合成數(shù)據(jù)，是不夠的。必須有更多高效獲取“現(xiàn)實中的有效數(shù)據(jù)”的方式、甚至是“實時”的方式。

甚至，還有進一步的“非共識認知”：合成數(shù)據(jù)有用，但真正的更大價值，不是用來“直接”訓練大模型，而是用來“刺激”用戶交互，進而獲得反饋回來的真實數(shù)據(jù)，再用來訓練大模型。——目前行業(yè)對合成數(shù)據(jù)的運用方式和方向，可能miss了這個可能性。

三、機器人賽道，短期落地的坑

1、智能汽車/自動駕駛，就是機器人的第一個樣板間

需要自動駕駛先成熟，才能帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展和成本下降——現(xiàn)在的各種機器人產(chǎn)品，即使體驗上能有突破，但量產(chǎn)和價格問題是搞不定的。

相關的模式和問題，本質是一樣的 。

從系統(tǒng)架構、產(chǎn)品定義、到測試，都高度相似。

機器人是操作加移動，自動駕駛是單個移動。

即，落地Timing上，今年被炒得很熱的具身智能/人形機器人等，短期（3~5年內）幾乎是不可能真正爆發(fā)落地。

2、雙足機器人是短期大坑

輪式機器人、四足機器人或機械臂相關產(chǎn)品，可能先落地

1）不應該直接說“要做人形雙足機器人”，然后拿著錘子找釘子，而應該從“場景/需求”定位出來，來倒推在某個特定需求下，是否人形機器人是最合適的產(chǎn)品方案。

A，除非是伴侶機器日等未來場景，人形雙足機器人可能合適，其他的場景，比如，人形雙足機器人，并不一定是合適的產(chǎn)品形態(tài)

B，認知分叉口 i ：很多人認為，機器人的目的就是替代人，但我個人觀點是：機器人/AI，最core的差異化價值，是輔助人、做到那些人類本身提供不了的價值（比如在用戶不希望被打擾的時候，不要來煩ta；想一想，我們居家辦公時，是否有過，被孩子、伴侶、父母不停的要求吃東西、打岔……）

C，認知分叉口 ii：即使是要直接替代雙足的人類，那機器人的形態(tài)，一定就需要是完全 copy 人類 雙足嗎？我們是從鳥那學會了飛行，但是最終飛機不是撲翼機，而是固定翼。——背后是因為，人類發(fā)展了空氣動力學。

D，具體對比，雙足速度慢，跟四足比起來，明顯不如的；之前騰訊的一個機器人demo視頻，“四個輪子”可以做出兼具“四足+輪式”的效果，能力已經(jīng)非常可觀了。

2）相關具體案例

A，大象機器人，推出的萬元級人形機器人 Mercury X1 ，采用的就是輪式、而非雙足。其CEO說，相對于輪式人形機器人，雙足人形機器人的有3大劣勢：續(xù)航能力差（1/3）、價格高（2.5倍）、穩(wěn)定性暫時還達不到客戶需求

B，星塵智能 S1（輪式底盤+人形上身）、銀河通用 Galbot G1（左手吸盤、右手夾爪+輪式底盤的折疊升降設計）、星海圖 R1（輪式雙臂仿人形機器人）等。

C，已經(jīng)落地的，其實是掃地機器人、無人機這些，反而大家已經(jīng)習以為常了。另外還有——

D，送餐機器人，核心思路：脫離人形的外觀設計，更加注重容量、效率和穩(wěn)定性。

曾經(jīng)，大部分都是仿人形的（一個人形的輪式機器人、雙手托著一個托盤）。后來，把手持托盤設計成了兩或三層。

送餐到達后，送餐機器人語音播報菜名。——這個點是很有意思的，有些培訓不到位的服務員，可能就說不出來。

3）一個設想idea：在家庭場景，四足機器人陪伴老人，“代替勞動力”對標的是子女/保姆，或者，就是下圖這種“老人買菜小拉車”，核心功能是外出陪伴（馱物+安全）

這種“已有對標產(chǎn)品”的情況，是相對更容易落地、方便用戶快速理解的了

另外，加分亮點功能還有室內的智能助理、社交娛樂等功能。

把機械臂高性能地集成到四足機械狗上，將會是一個和他人拉開產(chǎn)品差距的重要口子?！?/p>

3、人形機器人

即使有潛質跑通“人形機器人”的場景/品類，要想做成，還是會有遠超我們想象的gap，不能一下就躍遷過去

因為有AI硬件相關的產(chǎn)品方法論認知——

1）不應該是“直線型”，而是“階梯型”——每個版本是相對完整的當前形態(tài)，然后需要幾個版本的迭代，才能夠進化成真正的新品類。

• 直線型（愿景型）：互聯(lián)網(wǎng)/AI基因的團隊（多在北/上/杭），傾向一開始，就瞄準一個理想水平的AI硬件去做產(chǎn)品定義和設計，然后倒推，最近3年/1年/半年需要做什么。
• 階梯型（演進型）：硬件基因的團隊（多在深圳），更重視短期產(chǎn)品能賣出去、公司能生存的問題，會在第一個版本V1，就定位在當前硬件品類去做優(yōu)化，把基礎打好。做好供應鏈內功、控制好成本。后期，再慢慢添加AI相關feature，一次次的“演進”產(chǎn)品形態(tài)到V2、V3……。

2）做增強而非大改。與其做大而全、復雜的顛覆性（前裝）硬件產(chǎn)品方案，不如做改良型的（后裝）硬件產(chǎn)品方案，可能更容易落地。

案例一：購物車—>智能購物車

比起在整個商店里裝滿智能攝像頭，改造購物車更加容易。

在購物車中裝備人工智能攝像頭、傳感器和稱重設備，就可以對購物車內的商品進行精準定位和結算。

案例二：水表—>智能水表《得到頭條 250｜為啥“抄水表”也需要高科技？》

想要實現(xiàn)智能讀表，其實根本用不著把家家戶戶的水表都換成智能水表，只需要給傳統(tǒng)水表加個表蓋就可以了。這個表蓋其實是一個AI智能相機，它可以拍下表盤的照片，直接識別讀數(shù)、回傳數(shù)據(jù)。

案例三：挖掘機

現(xiàn)有的機器人技術遠遠達不到全自動生產(chǎn)的狀態(tài)，使用這些新技術卻已經(jīng)能讓一個熟練的操作者變成施工隊，這里已經(jīng)有足夠大的市場。

Built Robotics的挖掘機自動化解決方案是一個軟硬結合的模式，硬件模塊Exosystem安裝在挖掘機上，就能讓挖掘機自動運行。

3）越接近現(xiàn)有產(chǎn)品品類，越容易落地（替代它們），越容易有更長的用戶使用時長，才越容易讓更多長尾AI功能冒泡（被用戶知道、使用）

案例一：智能眼鏡（替代現(xiàn)有墨鏡）

i，如果急于推出一個過于創(chuàng)新的產(chǎn)品，反而會破壞傳統(tǒng)眼鏡的基本需求

比如，佩戴可能不夠舒適，或配近視鏡片不夠方便。

這樣為了說服用戶購買，就又需要創(chuàng)造一個全新的需求（價值點），然后告訴大家，盡管眼鏡的基本需求沒有得到很好的滿足，但有其他用處——這不太可能成立。

ii，Meta雷朋眼鏡銷量破百萬，核心是做好了一款墨鏡。價格沒貴太多，“使用不是剛需、嘗鮮是剛需”，所以就買了。

最開始的核心的賣點，絕大部分來自于眼鏡本身。但它未來的價值，可能 70% 會來自于 AI 。

案例二：酒店智能音箱（替代酒店里現(xiàn)有的電話機）

在酒店場景，前臺會有1個或多個電話，每個房間也有1個或多個電話。那么，不妨讓酒店智能音箱直接取代（升級）這些電話。

4、真正要落地，2B方向， 核心是算得過賬來

a）商用清潔機器人，現(xiàn)階段國內市場規(guī)模不大的底層原因

除了機器人的靈活度、通用性無法媲美人工，成本也不占優(yōu)勢，還在于運營方通常將保潔業(yè)務外包給第三方公司，清潔機器人的出現(xiàn)，打破了以往保潔公司“偷人頭”的傳統(tǒng)（賺不到這個灰色地帶的錢了），所以保潔公司并不愿意去推動機器人落地。

但在日韓歐美等市場，保潔公司的用工成本較高，對引進機器人的需求十分旺盛。

b）而持續(xù)的成本降低，使得商用物流配送機器人來到了新的商業(yè)模式爆發(fā)節(jié)點。

2023年，配送小哥的平均年收入已超9.8萬元，“機器人的年成本和人的年成本比”已超1:5。

單臺配送機器人價格已來到3-4萬元，實際壽命約為3年。

有了法律基礎：在韓國，戶外小型配送機器人在政策上已被定義為“行人”，可享受不分時段、不分路段在行人道上進行移動和工作的“待遇”

c）現(xiàn)在的勞動力仍然廉價。機器人出海，可能是不可回避的問題。

5、從普通機器人，擴展到通用多模態(tài)機器人，其難度，恐怕比純粹數(shù)字或者硬件的智能原生應用，要高十倍不止

好像有了智能原生應用，只是套個殼就變成了具身機器人，但實際肯定不是。

最明顯的問題，是身體（硬件、機械等）在真實環(huán)境下面對的挑戰(zhàn)。比如戴耳機在外面跑步，你說話對面人類都不一定能聽清楚。人聽不清楚可以猜，機器人怎么面對真實環(huán)境的干擾 ，并且在干擾的前提下保證感知精準。否則不沒法用么？

6、真正的深層問題：人才供給，還遠沒有過“穩(wěn)定輸出”的臨界點。

十年前我就說，等什么時候，人工智能專業(yè)的畢業(yè)生，能源源不斷輸出了。而且，那個時候，第一波AI從業(yè)者和公司，也已經(jīng)經(jīng)歷了一輪現(xiàn)實的毒打，更加成熟。這個時候，AI可能真正開始落地（現(xiàn)在就是了）。

而目前機器人領域，跟十年前的人工智能是類似的

• 人才不成熟：不僅相關畢業(yè)生很少，而且相關的產(chǎn)品經(jīng)理也不多。
• 技術不成熟：機器人相關技術
• 用戶不成熟：AI/機器人的原住民，至少是10后——等他們成年。

四、機器人交互相關

1、不同場景的機器人，是不同的物種，需要不同的OS支撐。一個新品類真正成立的分界線，是交互標準、OS標準、硬件標準，以及殺手級應用。

一旦新品類普及，會導致“交互標準”、“OS標準”、“硬件標準”這3大標準都很快成熟，以及在品類及其OS上，會有新的殺手級應用。例如，對于PC來說，殺手級應用是Office，對于智能手機來說，殺手級應用是App Store。

也就是說，新品類，往往意味著新指標、新標準（交互、OS、硬件）以及新應用（殺手級）。

2、機器人的體驗角度，又和“情感”相關，這方面目前是行業(yè)非常薄弱的環(huán)節(jié)。

對于AI/機器人產(chǎn)品，“必然”會帶來“感性”角度的用戶體驗，而且這不是以AI產(chǎn)品經(jīng)理自身的意志為轉移的！也就是說，一旦AI產(chǎn)品經(jīng)理沒考慮感性角度的用戶體驗問題，很可能會給用戶帶來感性傷害。
3、“多模態(tài)”產(chǎn)品，必須現(xiàn)場體驗效果，而不是做思維體操。對產(chǎn)品經(jīng)理的能力，也提出了更高的要求。

五、有趣、有代表性的機器人產(chǎn)品案例

1. 值得產(chǎn)品經(jīng)理用心體會的日本“示弱機器人”

1、常規(guī)的機器人（包括AI ）產(chǎn)品設計思路，總是要實現(xiàn)什么功能/工具價值，但日本這個NICOB機器人，定位就是要有人性價值——不是常規(guī)PR時泛泛而談的“陪伴”，而是真的要做到！

2、價值理念：弱小而非強大的機器人，才能激發(fā)人們的善意，從而跟人建立信任關系。

通過尋求用戶的幫助，來建立情感連接。

正因為不完美，所以周圍的人才會關心它，強者或許讓人傾慕，而建立信任、拉近距離，往往都從暴露弱點開始。

3、產(chǎn)品定位：“什么都不會”的寵物機器人

4、外觀：

像一個直徑超20厘米的可愛團子

石灰色、海軍藍或者貝殼粉

圓溜溜的大眼睛、鼻子和尾巴

身體可以來回旋轉

5、功能體驗：

1）會學習用戶的語言（說的話）

后藤先生還記得NICOBO第一次說出新單詞的樣子，“它第一次說‘ohayou（你好）’時，我高興壞了，就像小孩子第一次說‘ohayou’一樣！”

2）可以看懂和讀懂情緒，回應擁抱和撫摸（人臉識別、觸感捕捉、語音系統(tǒng)和自主學習系統(tǒng)）。

比如，被摸摸頭的時候，眼睛會瞇成一條縫。

被舉起的時候，會驚奇地睜大眼睛。

3）模擬動物尾巴，高興了搖動，生氣了會轉身離開。還會發(fā)出放屁的聲音。

hanniman評注：放屁（聲音）這個功能，10年前的AI語音助手時代，就有過，是大眾喜聞樂見的功能。。。比較討喜。

4）trade-off：最初開發(fā)團隊也考慮過高級語言能力，但最終他們還是決定刪除它的所有功能，這樣用戶就不會期望它能做什么。

hanniman評注：產(chǎn)品經(jīng)理就應該做這種事——基于自己的價值觀和認知來做取舍。

6、價格：60500日元，超過人民幣3000塊，每月還有服務費

7、消費者為什么買單？NICOBO能讓人心變得柔軟。

“原本她是家里最小最被寵壞的孩子，和NICOBO接觸后，她似乎把NICOBO當做了妹妹，也開始表現(xiàn)出一點姐姐的性格。

來自日本沼津市的后藤先生和太太，他們的兩個孩子都已長大獨立生活，而他們養(yǎng)了16年的心愛的貓也在三年前去世了，現(xiàn)在NICOBO成了他們的新家人。

8、岡田教授的機器人家族，還有其他30多款不同類型的“弱機器人”（看得見弱點的機器人），都有一樣的特點：需要人類一起幫忙，而不是獨立完成任務。

忘記故事的講故事機器人，求著別人幫忙撿垃圾的垃圾桶機器人，不好意思遞紙巾的服務機器人……總的來說，全是不能獨立做事的可愛笨蛋。

“與弱機器人一起生活的人們可以創(chuàng)造一個寬容的社會”。

9、比如，智能垃圾桶可以發(fā)現(xiàn)垃圾，卻不會撿，只能呼喚人類來幫忙，人們撿完垃圾，會收到一聲可愛的感謝。

整個流程看起來效率頗為低下，但岡田曾經(jīng)把這些垃圾桶放在小朋友們玩耍的地方，很快他們就會從粗暴地扔垃圾變成小心翼翼，還會自覺幫忙垃圾分類。

“成年人看了都覺得很無聊，然而他把Mu偶然帶到幼兒園，奇跡卻發(fā)生了。因為Mu太過笨拙，孩子們都自覺地開始照料它。”

hanniman評注：成年人和兒童是不一樣的。AI的原住民，至少是10后。

10、產(chǎn)品經(jīng)理首先需要有自己的價值觀，這個是非常重要的，否則面臨很多選擇岔路口時，根本不知道怎么辦。

2. 炒菜機器人

能根據(jù)食材克重、起始鍋溫、各地功率的不同，自適應烹飪需要一個最佳溫度。

為了實現(xiàn)AI控溫，炒了兩噸的菜，一年投入1.5億元。

三道菜，機器人用時3分08秒，楊大廚用時9分32秒。

3. RoBoHoN_最有愛的手機機器人_2017年

4.?“專精特新”類機器人

1）下水道機器人

目前美國下水道總長度已經(jīng)達140萬公里……每年清理維護費用都要309億美元。

一家名為Flyability的無人機公司，專門開發(fā)了一種防撞無人機，適合大型管網(wǎng)勘測。

另一家公司Deep Trekker更直接，研發(fā)了一種爬行機器人，可以在下水道污水、腐蝕氣體中工作好幾小時，如果再結合上Sewer AI公司針對污水管道開發(fā)的圖像識別技術，可以讓以前的下水道檢修工作全部自動化，由計算機自己判斷管道是否存在缺陷，是否需要進一步檢修，讓以前需要工作人員好幾周才能做完的下水道巡檢，只要一天就能搞定，而且錯誤率還有了大幅度的下降。

2020年全國地下水管道的總長度已經(jīng)突破80萬公里，我看到上海市公布的財政支出預算標準，雨水、污水管道每公里的維護費用在2到4萬元之間。國內已經(jīng)有一些初創(chuàng)企業(yè)開始布局了。

2）建筑機器人

另外，阿凡達2中，還有這個視頻片段，展示了“建筑機器人”的場景

3）風電巡檢機器人

擴博智能聚焦在風電、零售兩個領域。

擴博智能已經(jīng)研發(fā)出異形機器人檢修技術，可基于無人機檢測結果對葉片進行攀爬、打磨、上漆等檢修工作，實現(xiàn)巡檢到維修的閉環(huán)。

雖然風電巡檢的天花板很低（全球有50萬臺風機，每年巡檢一到兩次），但是風電后運維卻是一個大生意?！皬慕裉斓难玻胶竺娴臋z修，再到數(shù)字化運營，每件事情都是幾十億、幾百億美金的生意。

嚴治慶對擴博智能是一家軟硬一體的公司頗為自豪。軟件很難解決的問題，硬件可能很容易解決。而軟件也可以解決硬件難以解決的問題?！岸嬲木A所在，就是怎么樣能讓軟硬可以結合在一起?！焙苊黠@，他覺得擴博智能是一家掌握“真正精華”的公司。

4）八輪特技機械狗-爆款-只要不到100元

這款機器人，非常適合送禮，我自己都買了一個。

5）重點推薦電影《機器人與弗蘭克》