人工智能正幫助企業(yè)識別新商機(jī)，推動產(chǎn)品快速迭代，通過多種方式令產(chǎn)品更完美。在這些領(lǐng)域，AI的優(yōu)勢在于：

1. 快速搜索大量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)其中的模式，分析現(xiàn)有模式中的空白、新產(chǎn)品及服務(wù)的商業(yè)機(jī)遇及市場競爭力。

2. 通過反復(fù)試驗(yàn)，對新產(chǎn)品或服務(wù)的概念或原型進(jìn)行虛擬迭代，通過更短的測試時間與更低的測試成本模擬消費(fèi)者反饋。

3. 通過分析各個地理區(qū)域的搜索與購買模式，預(yù)測本地市場對于新產(chǎn)品及服務(wù)的需求與接受程度。

下面來看幾個令人振奮的示例，了解人工智能在新產(chǎn)品開發(fā)過程的不同階段內(nèi)發(fā)揮的作用，以及各類具體技術(shù)方案的部署方法。

總部位于巴塞羅那的跨國啤酒廠商Damm公司開放創(chuàng)新經(jīng)理Jordi Torrent分享了AI技術(shù)在啤酒行業(yè)中的應(yīng)用情況。除了啤酒釀造之外，該公司還需要關(guān)注物流及分銷等相關(guān)業(yè)務(wù)。

英國初創(chuàng)企業(yè)IntelligentX則與機(jī)器學(xué)習(xí)公司Intelligent Layer與廣告素材代理商10X合作，運(yùn)用AI技術(shù)研發(fā)出一系列啤酒產(chǎn)品。

首先，公司通過聊天機(jī)器人向消費(fèi)者詢問關(guān)于啤酒口味偏好的問題，并快速整理反饋。接下來，算法從中學(xué)習(xí)如何優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品，以及如何提出更有針對性的調(diào)查問題。通過不斷學(xué)習(xí)與調(diào)整啤酒口味，AI系統(tǒng)最終收集到大量數(shù)據(jù)，并以遠(yuǎn)超傳統(tǒng)產(chǎn)品開發(fā)流程的效率，對重要信息做出解釋。

倫敦的“UBREW（開放啤酒廠）”開始出售金色、琥珀色、淺色與黑色四種啤酒，會員甚至可以在這里自己動手釀啤酒。根據(jù)反復(fù)探索，AI在一年內(nèi)對啤酒產(chǎn)品連續(xù)進(jìn)行了11輪改進(jìn)。

剛剛與社交分析廠商N(yùn)etBase公司合并的AI廠商Quid，使用AI技術(shù)，從幾乎一切市場中探尋商業(yè)機(jī)遇。

Quid公司創(chuàng)始人、現(xiàn)任NetBase Quid總裁Bob Goodson建立起一套獨(dú)特的數(shù)據(jù)庫，其中包含全球200萬家已經(jīng)獲得風(fēng)險投資與天使投資人支持的初創(chuàng)企業(yè)，外加與之對應(yīng)的產(chǎn)品。Quid能夠直接針對各個領(lǐng)域整理出新的產(chǎn)品與服務(wù)構(gòu)想，借此跟蹤還有哪些新的商機(jī)等待創(chuàng)業(yè)者開發(fā)。

如今，借助NetBase的社交信息收集與分析能力，NetBase Quid能夠“聽到”消費(fèi)者們尚未得到滿足的訴求與對現(xiàn)有產(chǎn)品的負(fù)面意見，從而推斷出，更好的產(chǎn)品或服務(wù)應(yīng)該是什么樣子。就在上周，Goodson在電話采訪中演示了整個分析流程。在短短幾分鐘內(nèi)，AI系統(tǒng)就生成了報告與見解——同樣的工作通常需要耗費(fèi)傳統(tǒng)咨詢團(tuán)隊(duì)長達(dá)數(shù)周的時間。

本文開篇的圖表，展示了傳感器與可穿戴設(shè)備市場中的初創(chuàng)企業(yè)集群，以及各參與企業(yè)之間的差距與優(yōu)勢。而下圖，則為同一市場中各個子行業(yè)內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)，各家公司的平均創(chuàng)立時間，以及每個子行業(yè)已經(jīng)吸引到多少投資。通過數(shù)據(jù)，可以看到各個子行業(yè)的競爭力與發(fā)展程度，以及相關(guān)投資額度是否仍在增加。

▲ 圖為各個行業(yè)中初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量、行業(yè)的平均創(chuàng)業(yè)情況以及各部門吸引到的投資額。

最后一張圖表，則按季度顯示了各個子行業(yè)中的近期單季度投資金額。可以看到，傳感器與可穿戴設(shè)備已經(jīng)在COVID-19疫情時期內(nèi)吸引到可觀的投資。

▲ 圖為各季度各個細(xì)分市場的投資額匯總。

初創(chuàng)企業(yè)Turing Labs在Y Combinator、Moment Ventures以及《精準(zhǔn)初創(chuàng)企業(yè)（The Lean Startup）》作者Eric Reis的支持下，利用AI軟件，增強(qiáng)各類消費(fèi)者零售包裝產(chǎn)品及食品的研發(fā)能力，同時顯著降低研發(fā)成本。

他們的AI方案縮短了新產(chǎn)品的全面測試時間，能夠?qū)⒃炯s一年半的周期縮短至6個星期左右。該軟件還能夠分析歷史產(chǎn)品、調(diào)查測試數(shù)據(jù)并分析其中的化學(xué)原理，同時使用機(jī)器學(xué)習(xí)模擬肥皂、洗衣粉、洗發(fā)水、沙拉調(diào)味品以及飲料等新產(chǎn)品的市場反饋情況。

Turing方面還量化了“人類數(shù)據(jù)”（即研發(fā)與市場研究團(tuán)隊(duì)的知識），并將這些信息添加至組合當(dāng)中，借此預(yù)測成分變化對產(chǎn)品配方、成本以及消費(fèi)者喜愛度的影響。整個迭代過程以虛擬方式進(jìn)行，因此速度極快，便于企業(yè)快速優(yōu)化并重復(fù)推進(jìn)學(xué)習(xí)。整個流程不僅在速度上遠(yuǎn)超以往對于物理對象的真實(shí)測試，也極大降低了測試與迭代成本。

考慮到新冠疫情沖擊下眾多研發(fā)實(shí)驗(yàn)室紛紛停工，AI軟件能夠幫助各位居家辦公的研究人員使用自有計算機(jī)上的機(jī)器學(xué)習(xí)程序代替?zhèn)鹘y(tǒng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境。目前，Turing已經(jīng)與多家大型中國CPG與零售廠商合作，通過控制測試數(shù)據(jù)及/或?qū)崟r控制測試等方式，驗(yàn)證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

作為一家戰(zhàn)略設(shè)計機(jī)構(gòu)，Smart Design公司使用AI技術(shù)補(bǔ)充原本以人類員工為核心的運(yùn)營方式。AI技術(shù)的介入為其研究體系添加了新的視角，幫助團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)更多不同見解，找到傳統(tǒng)定量或者定性方法很難發(fā)現(xiàn)的行為或機(jī)會模式。與人類不同，AI技術(shù)受偏見因素的影響較低，因此更容易發(fā)現(xiàn)某些非常規(guī)期望或模式，最終為人類洞見提供有力補(bǔ)充。

如果擁有大量極為豐富或復(fù)雜（基于語音或圖像）的可用數(shù)據(jù)集，或者數(shù)據(jù)集內(nèi)容高度動態(tài)且經(jīng)常變更，那么AI技術(shù)將成為不可或缺的重要分析工具。這類業(yè)務(wù)場景包括：

• 由各機(jī)構(gòu)、政府或城市提供的開放數(shù)據(jù)

• 訂閱服務(wù)，例如 Statista

• 客戶擁有的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，包括購買、使用與社交行為

• 豐富且復(fù)雜的基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)（例如活動日志、成績單、視頻及圖像等）

作為典型案例，Smart Design方面對紐約、波士頓及舊金山的自行車道交通事故進(jìn)行了開源數(shù)據(jù)分析，希望檢查自行車道的具體設(shè)計會給事故發(fā)生率產(chǎn)生怎樣的影響。相關(guān)結(jié)論，有望給未來的道路設(shè)計帶來重要的實(shí)質(zhì)性增強(qiáng)與啟發(fā)。

▲ 圖：由AI生成的紐約自行車事故地圖，用于協(xié)助指引自行車道的設(shè)計思路。

AI系統(tǒng)還可以使用Voxpopme或Luminoso等分析軟件，將來自眾多受訪者的訪談結(jié)果轉(zhuǎn)錄為文本，并據(jù)此進(jìn)行內(nèi)容分析。AI技術(shù)能夠在受訪者回復(fù)中的短語與概念之間找到共通模式，從而揭示人類分析師以往難以察覺的重要趨勢。

對于大多數(shù)企業(yè)而言，人工智能仍是個全新的未知世界。但它本身又代表著新的產(chǎn)品開發(fā)方向，擁有毋庸置疑的嘗試價值。

對于希望運(yùn)用AI之力推動企業(yè)發(fā)展的管理者而言，AI有望幫助你發(fā)現(xiàn)機(jī)會、快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品迭代，并在過程當(dāng)中顯著節(jié)約運(yùn)營成本，最終建立起強(qiáng)大的競爭優(yōu)勢。更重要的是，AI代表著未來，而且必將以質(zhì)量更高、更加易于上手的面貌與我們相擁。