情感设计论文

网易CEO丁磊最近向大家强烈推荐了吴军的《智能时代》，并提到“人工智能技术将在未来十年影响我们生活的方方面面，我们的家具、娱乐、各种服务体验都将是颠覆性的。”

那么《智能时代》描绘的是一个什么样的场景呢？即将到来的智能时代会对我们的工作方式和思维模式产生什么影响，尤其是对产品经理而言？

在吴军眼里，AlphaGo在围棋中赢得比赛意味着什么？谷歌的无人驾驶汽车怎么可能让所有的司机和战友都失业？

再者，智能时代的背后，未来产品的商业模式和形态会发生什么变化？会有哪些产品机会？作为产品人，我们准备好了吗？

吴军在智能时代一直围绕着这样一个命题:“这次智能时代真的来了”。

人工智能的概念其实是在1956年达特茅斯学院的会议上提出的，到2016年已经过去60年了。期间三起三落。第一次是以鸟飞派为代表，以规则学习和专家系统为主，期望通过了解人脑来推动人工智能的进步。然而，众所周知，人类对大脑的了解很少，人工智能技术陷入了低谷。

第二次是以Jarinik为代表的统计学派，从事传播学。基于香农的信息论，解决了人工智能的问题。这时，各种智能问题实际上被理解为消除不确定性，这种思维模式的升级无疑推动了人工智能的应用向前发展。

事实上，确定性思维(也称连续思维)一直是工业时代的精髓。胡适先生曾提出过“大胆假设，小心验证”的思想，即“先假设一个元模型，再通过数据验证迭代建立一个复杂模型”。牛顿和爱因斯坦的成就，其实都是基于以上的思考。

然而，确定性思维日益受到挑战:一方面，随着我们认知的深入，越来越多的变量影响着世界，另一方面，量子力学的测不准原理决定了世界不确定性的基本特征。在《未来简史》中，尤瓦尔·哈拉里也从人类学和历史学的角度阐述了类似的观点。他提出了知识悖论，认为知识(预测)在不改变行为的情况下是没有用的，而一旦行为改变，原有的知识(预测)就立刻失去了意义。

虽然人工智能如语音识别的准确率有了很大的提高，但由于数据量和计算能力的限制，大部分应用仍然没有商用。

第三波人工智能(神经网络)研究始于2006年的突破。随着这股浪潮，深度学习的概念(参见Ian Goodfellow等人的《深度学习》，P17)开始流行。标志性的代表是辛顿及其合作者的论文《深度信任网的快速算法》(A Fast Algorithm for Believe networks)。以下是深度学习模型的示意图:

随着互联网、大数据、并行计算等技术的发展，特别是大数据的大数据量、多维度、完备性等特点，加速了人工智能的第三次浪潮。

2016年AlphaGo战胜李世石，围棋这种人类引以为傲的国际象棋比赛已经远远落后于机器智能。默默地，谷歌的无人驾驶汽车已经行驶了超过200万英里。

从人类技术革命的发展来看，无论是第一次蒸汽机革命、第二次电力革命，还是第三次信息革命，都是推动现有产业的全面升级。

可以预见，人工智能将逐渐渗透到社会的各个行业，从而实现“从局部到整体，我们实现智能社会，从整体到局部，我们实现社会精细化”的奇妙场景。

从互联网过去20年的发展来看，可以总结为三个发展周期，每个周期都接近7-8年，期间有高峰的高速发展，也有低谷的泡沫。郝志忠在《用户力量》中做了一个总结:

从上图可以看出，三个时期大致如下:

1)第一个周期，1995-2002年，窄带互联网的特征是三大门户的繁荣。从2002年开始，WEB1.0找到了商业模式。

2)第二个周期，2002-2009年，宽带互联网的特点是内容媒体极其丰富，图文、视频等媒体形式相当普及。BAT彻底布局流量入口，正式进入WEB2.0。

3)第三个周期，2009年-2065 438+06年，移动互联网以微博、微信的流行为特征，而2015年的股灾表明互联网公司高估值神话破灭，16年死O2O公司名单开始回归理性，互联网plus开始逐渐渗透到各行各业。

上述周期变化的基本逻辑可以用以下基本原理(公式)来描述:

公式1:信息传播的速度不能超过信道的容量(信息论第二定律)。

公式1可以简单理解为:窄带互联网、宽带互联网、移动互联网作为基础渠道决定了上层的信息传播形式(产品形式)。现在，巨头们都在赌AR和VR会成为智能手机之外的另一个底层基础渠道。(后面会提到)

那么新技术引起生产关系变化的规律是什么呢？产品形态上有哪些具体区别？我们接着看(大胡子等人总结):

从上图可以看出，横轴(1)代表底层技术驱动的三大产品周期，即窄带互联网、宽带互联网，然后是移动互联网。而纵轴(2)代表一个大的产品周期内的产品品类，规律突出。总有这样的产品类别:

1)为用户提供面向信息服务的产品。

2)为用户提供以娱乐(游戏)为主的产品。

3)为用户提供面向传播(社交、社区)的产品。

4)为用户提供服务的产品(衣食住行首当其冲，会逐渐渗透到其他行业)

通过了解过去，我们可以预测未来。

那么，谁会是推动下一波产品周期的底部渠道呢？

AR？VR？从脸书重金收购Oculus，他们押注VR；从谷歌多次重启失败的谷歌眼镜项目，到微软推动的HoloLens项目，他们都把赌注押在了AR上。从AR和VR的实际体验和应用来看，它们完整产品的构建还没有完成(还在摩尔描述的差距中)。

另一种比较被接受的观点是互联网+，即利用互联网、大数据、云计算等信息技术，改善传统行业的价值结构，降低成本，提高效率。

润米咨询创始人刘润曾提出产业+互联网的价值公式:“创造价值+传递价值=用户价值”。根据价值取向的不同，企业可以分为两种不同类型的企业:以价值创造为核心的企业(产品公司)和以价值传递为核心的企业(渠道公司和营销公司):

比如苹果、特斯拉、微信属于产品公司，耐克、李宁、加多宝、农夫山泉属于渠道或营销公司。

刘润提出了一个深刻的观点:“这个世界的发展是由两股力量推动的，一股是真正的创新，另一股是极端的效率，价格上涨是创新红利，价格下跌是效率红利。真正的创新改变世界，让创新者享受创新带来的红利，而终极效率通过降低价格将这种红利回报给整个社会。这两种力量如此往复，推动着世界前进。”

整个互联网的发展，也就是信息革命的底层逻辑，可以理解为以下基本原理(公式):

公式二:新技术+现有产业=新产业(所谓新技术导致生产关系的变化)

等式2可以简单理解为互联网底层技术驱动的产业或产品形态的最后一次变革，包括网络带宽、智能手机、芯片计算能力等技术。

据此可以理解为互联网的上半场已经过去，也就是所谓的互联网把最表面的商品都做了。在互联网的下半场，更有可能的是中国所有的商品都用更强大的底层技术和生产力重做。

不早也不晚，大数据驱动的人工智能、摩尔定律和更先进的算法将同时加速技术驱动的创新和效率提升。

最关键层面的产品思维模式也将发生巨大变化。现在非常流行的精益创业的基本思维模式，其实就是一个基于假设的迭代过程。

具体可以看下图。我们通过基于共情洞察的(1)创新驱动找到一些用户痛点或创新机会，然后通过基于价值假设的(2)精益创业继续交付、验证和调整。

这是我们最流行的产品启动和迭代方式，整个过程类似下图:

之所以不断调整产品迭代的路线图，是因为我们的创业和创新处于极度的不确定性中，我们只能做出假设、测试和重新假设。在这个过程中，我们只能比较验证的成本和验证的速度，这就是所谓的“失败的便宜，失败的快”。这几乎是一套事实上的产品思维。

在人工智能时代，在产品目标的驱动下，我们在某些场景下可能不必假设。而是通过构建和利用多维度、完整的大数据，直接解决不确定性问题(假设)，然后通过机器识别直接获取模型(需求洞察和行业洞察)，直接解决行业问题。

想象你还在雾中航行。你只能通过不断的假设和验证找到通往彼岸的路，而别人则是利用大数据和人工智能的精准指导，直接找到解决问题的模型。哪个更快？哪个效率更高？

就像下面这个经典案例，传统的1.0模式，不考虑用户需求，直接做了一个蛋糕，结果证明不是用户需要的；在2.0的精益创业模式中，为了验证用户的需求，我们采用MVP的方法，不断验证和调整自己的MVP，最终做出用户喜欢的蛋糕；说到3.0大数据的模式识别模式，基于大数据的多维度和完备性的特点，我们可能会直接得到一个更高效的用户喜欢的蛋糕。

在智能时代，谁掌握了第三种产品思维模式，谁就有可能攻击和碾压第二种和第一种。掌握第三种产品思维模式的关键，可能不是优先考虑“我洞察了哪些用户痛点或行业痛点”，而是“看我们有多少数据，我们需要哪些数据，我们能用这些数据做什么。”

进一步想，可能就是这样的普遍现象。在传统行业，谁率先让这个行业的数据先流动起来，优先形成闭环，重构行业的效率，谁就占据了新的制高点。正如吴军所说:“谁有信息，谁就能获取财富，就像在工业时代，谁有资本，谁就能获取财富。”

产品的商业模式会以数据获取为主要目的，大量的免费策略可以用于数据。不仅仅是获取数据，还要提供更多的数据连接和交换。这样，无疑会有巨大的正反馈。公司拥有的数据越多，可以交换和获取的数据就越多，拥有的信息和财富也就越多。至此，将会出现一大批行业数据(或某些领域的数据)巨头，甚至是跨行业的数据巨头，颠覆BAT，成为下一个BAT。

另外，说实话，产品的内涵其实已经悄然发生了变化。产品原本的内涵是“为人提供服务或价值”，而现在人变成了人和机器人，还是像《未来简史》里描述的那样:生物只是一种算法，生命只是算法的处理。会是什么样的场景？

在前述的第三种产品思维模式(智能时代必备的思维模式)下，会出现以下产品数据流:

我们可以看到，对于不同的客户(2C，2B)，产品会呈现不同的新特性:

对于2C产品(面向消费者的市场)，平台会收集用户各维度的行为数据。有了机器学习的算法，产品就会千人千面:在不同的场合，不同的空间和时间，你会得到不同的产品和服务。同样的时空下，两个人得到的服务不同。产品会更加个性化和场景化。事实上，无论是亚马逊、Netfix还是今日头条，都已经在这条路上，通过这种方式打造了自己产品的核心竞争力。所以今日头条其实不是一家媒体公司，是一家数据算法公司。

对于B2B产品(面向企业服务市场)，效率仍将是最受关注的关键词。卫哲曾在混沌研究会分享过“提高效率”的主题，包括个人效率、组织效率、资产效率、战略效率、创新效率五个板块。

从日益饱和和透支的消费市场来看，提高面向企业的服务市场效率将是一个重大机遇。围绕这一点，有两个方面:一方面，大量的XAAS公司作为底层支撑，提升公司各个维度的效率；另一方面，行业内一些公司的人会率先站出来，搭建行业数据收集的全流程，以及数据分析处理的闭环，尝试用大数据洞察一些行业痛点和机会。

其实无论是B类产品还是C类产品，都离不开效率。比如目前最流行的* * *享受型经济，本质上是效率，更准确的说是追求资产利用率。

比如摩拜单车和OFO的模式，关键不在于有多少辆车，而在于每辆车的日使用率。如果汽车的利用率低，那就是一个低效的公司。

以* * *享受单车为例。我们不再购买商品(自行车)。我们购买服务。货物是按照计划生产的。我们完全知道有多少用户用过单车，也知道有多少用户用过单车。如果世界上所有的自行车都享受自行车，我们就知道世界上有多少人使用自行车，需要多少自行车。这种模式中最有话语权的既不是自行车厂商，也不是消费者，而是中间平台调度公司，即大数据算法公司。

《未来简史》中提到，算法会变成像公司、国家一样的实体，掌握人类。

未来，物联网+机器智能将使* * *享受经济成为可能。在* * *享受经济中，连接比拥有(内容)更重要。谷歌和脸书没内容，阿里没货，微信没网，滴滴、优步、AirBnB没车没房。

如今* * * (AirBnB，滴滴，* * *享单车，* * *享充电等)的经济日益增长。)只是人工智能大展拳脚的一个市场切入点。

也许就像吴军在智能时代说的，从局部到整体，我们实现了一个智能的社会，从整体到局部，我们实现了社会的精细化。

智能时代的产品和服务类型大致如下:

第一种产品服务类型提供包括数据采集、数据分析处理、机器学习等基础技术能力的产品和服务。例如，像谷歌、脸书、百度等。

第二类产品和服务是上面提到的，行业内的公司在自己的行业内或者跨行业建立自己的数据收集、分析和处理的闭环。成为该行业数据服务和信息服务的关键节点。在这一点上，面向消费者、面向企业或面向政府的应用在本质上差别不大。

这意味着基于行业的基础，传统行业还是大有可为的。而且还伴随着互联网+的大潮。

除了前两个大众市场，大部分面向终端服务的产品类型会是什么样的场景？

其实早在20年前，哈佛商业评论(HBR，1998)就提到了体验经济的趋势及其价值模式，并提到产品体验越好，越与众不同，越有价值。

其实这个规律没有变，我们还有很多事情要做。

《哈佛商业评论》(HBR.ORG 2016.9)2016中提到了产品的需求金字塔模型(见下)。在这个模型中，产品的需求自下而上分为功能、情感、自我实现和社会影响。总的趋势是覆盖率越高，用户忠诚度越高，产品的价值敏感度也越高。

只有创新才能有所作为，只有差异才能获得高额利润。

我曾在《产品拆解:网易云音乐背后的创作逻辑解析》中提到，网易云音乐能在不到4年的时间里发展3亿用户，在BAT布局的音乐红海市场杀出一条血路，成为国内最受欢迎的音乐产品，是因为它构建了一个诗意的交互体验框架。不止一个小伙伴曾经跟我说，网易云音乐是它唯一愿意付费的音乐产品。事实证明，它也在4月初拿到了a轮融资，估值80亿。

当然，机器人最终也会有情感。

唐纳德·a·诺曼(Donald A. Norman)在《情感设计》中提到，机器最终会拥有情感。虽然机器的情绪与人不同，但我们需要机器具备理解主人情绪状态的能力。同时，拥有积极情绪的机器会不断进步，而拥有消极情绪的机器可以适当保护自己。甚至挫折和骄傲也有助于更好地完成任务(情感设计，P176)。但离这一天还有很长的路要走。

本文回顾了吴军智能时代的精彩一幕，试图通过两个第一原理，即信息论第二定律和底层技术(生产力)来确定上层生产关系，从而展望互联网浪潮的下一波红利及其真正的底层驱动力。

再者，本文重点分析了智能时代将诞生更高纬度的产品思维模式，其创新性和效率远超当下最流行的精益创业思维模式。

这种高纬度的产品思维模式将推动整个2C和2B产品形态的升级。2C产品的竞争力在于数据洞察后的千人千面，更加个性化和场景化。2B的产品竞争力反映了闭环数据提高的效率。对经济(自行车等)的日益享受。)就是这种思维模式和产品形态的一个缩影。

吴军说，那就成为那2%，然后被淘汰。但本文认为，机遇与挑战显然是并存的，尤其对于传统行业来说，谁优先构建数据闭环，成为该行业数据服务和信息服务的关键节点，谁就可能在该行业抢占先机。

当然，体验经济仍然是一个值得我们关注和突破的领域。做极致体验，就把产品从价格敏感升级到价值敏感。

在《新思维》中，丹尼尔·平克敏锐地意识到，人类社会已经进入“右脑时代”，知识不再是力量。他创造性地指出，未来属于那些有独特思维的人。他们只有具备了右脑时代的六大思维新能力:设计感、娱乐感、意义感、故事力、交响力和* * *情感力，也就是“三感三力”，才能在未来取得胜利。

可以预见，产品经理至少会被分成两个角色。数据产品经理或者算法产品经理可能是一个上升的职位。他们更注重左脑思维，会和现在的一些发展岗位融合。年薪超过六位数的数据科学家可见一斑。

而原来的产品经理，可能更倾向于社会学、心理学、设计等多学科的岗位，他们更注重大脑思维。

著名未来学家彼得？埃利亚德说:“如果我们今天不活在未来，那么未来我们就活在过去。”

未来已经来了，你会怎么选择？或许在数据和算法面前，我们别无选择。

产品拆解:网易云音乐背后的创作逻辑分析

设计思维:这可能是国内高校最早的产品经理课程。

设计思维:拆解一个产品可能是建立完整产品概念最快的做法，但你可能拆解的是一个山寨产品。