智能音箱的品類戰爭？背后打仗的是AI產品經理
更新時間：2018-2-9 9:10:46 編輯：溫情 文章來源:hanniman 調整文字大小:【
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隱約有個感覺：2017年之前，各家AI公司的重心在“產品化”，搭建產品技術框架，先把東西做出來；今年，大家的重心在“商業化”——基于市場的壓力和機會，倒逼產品和技術的優化，甚至調整公司戰略方向。
品類戰爭
公眾號“琢磨事”發了一篇真正從市場角度剖析“智能音箱”的文章《299的小米AI音箱會為市場帶來什么？》。
其中提到，關鍵問題是：你是要樹立一個新品類和新品牌，還是要替代一個已有的市場進行升級？（品類的定位，同時就意味著你要打的是誰）
根據智能音箱現狀，我大概梳理了如下6個不同的“品類”屬性，或者說“本質價值”屬性（當然，一個音箱，可以同時有多個屬性特點）：
1、低端藍牙音樂音箱。本質是聽歌，但面向中低端客戶，價格低。例如小米AI音箱。
2、高端音樂音箱。本質還是聽歌，但更強調音質等發燒友需求，價格高。例如LIBRATONE等（可類比蘋果做智能手表的姿勢）。
3、有聲內容音箱。本質是為了聽有聲內容。例如傅盛和喜馬拉雅做的小雅AI音箱。
4、購物音箱。本質是為了方便（刺激）購物。例如阿里的天貓精靈X1。
5、家居音箱。本質是為了操控智能家居。例如小米AI音箱。
6、AI助理音箱。本質是為了成為私人生活助理。例如亞馬遜Echo（其實還兼具了1、4、5），不過目前用戶用的最多的還是備忘功能，其他的不是少，是非常少。
這6個方向，個人判斷是：
1，低端藍牙音樂音箱，是目前最可能起量的品類。
不過中國用戶對“音箱”的需求，整體還是沒有美國普遍；原因，大家也都會提到：美國房屋空間大，有Party文化，廚房大，而且一般做面包，不炒菜，噪音更小，另外，美國人為音樂內容付費的習慣也更普遍。
從2到5，都很難達到船票線（幾百萬級別）。
相對來說，有聲內容方向（“小雅”），可能會好一些，因為已經有一定的剛需、粘性和用戶量。而且傅盛團隊死磕了一些產品體驗細節，詳見《傅盛：人工智能的破局點是技術和產品結合 | 獵戶星空發布小雅語音》；我看了后，還是很佩服的，因為很多都屬于看起來“說大不大、說小不小”，但又“費時費力，還不一定能攻克”的feature。估計在相對的產品體驗效果上，小雅應該會不錯。
其他3個不那么看好的原因是：
2，高端音樂音箱，還是相對小眾。
4，購物音箱。用戶嘗鮮還是有興趣的；但能否形成用戶粘性，暫時存疑。因為
a）低頻。有些購物需求場景，觸發場景并不是在家里，比如突然需要給手機充話費了，不可能等回到家里再用音箱語音充值。類似這種，會使很多feature更加低頻，而低頻意味著，很難在用戶心智中形成“我要用智能音箱來滿足XX需求”的習慣認知；這和當年語音助手是一樣的，比如查百科“姚明的身高”這種，非常好用，但用戶就是想不起來用。
b）對話式的產品體驗和技術能否work，也是個問題。
c）至于學習用戶習慣、動推薦購物（復購）等，更多是美好的愿景描述，現階段還不能完全落地。
5，家居音箱。中國用戶，對“操控智能家居”的需求和時機，比不上美國。
一方面，美國房屋的智能化程度更高，房屋建造標準更規范；另一方面，美國人的智能設備更多，用音箱操控的需求相對更強。當然，國內的小米會好一些，但至少目前，擁有那么多小米智能設備的人還是從業者和發燒友，絕對數量不會太多。
6，AI助理音箱，是終極形態，會吞噬其他的形態，但還需要時間。
未來形態
很多文章也說，這么多巨頭涌入，目的是為了搶入口。雖然他們心里也知道，目前還沒想清楚——現在的智能音箱，還不是最終的產品形態。但是，他們也知道，如果現在不讓團隊去練手，等有人先想清楚時，就連參戰的機會都沒了。
那么，如果AI助理音箱是未來方向，其理想形態會是怎樣的呢？
很可能會是RoBoHoN那種“迷你人形機器人”。其產品效果，詳見我之前的文章《AI產品視頻講解 | RoBoHoN_最有愛的手機機器人》。
智能音箱的品類戰爭？背后打仗的是AI產品經理不過，“迷你人形機器人”也很難一蹴而就，不論NLP技術，還是雙足人形機器人的硬件/交互/OS標準，都還沒足夠成熟。
所以，在“小型人形機器人”之前，可能會有2~3個過渡形態。其中一個是“帶屏”（亞馬遜在做），其他的，暫且不說。
認知源頭
為什么看好“迷你人形機器人”呢？這背后，和幾個AI認知相關：
1、AI的核心差異化價值，不是在頭部/高頻/剛需場景，而是在長尾場景。甚至一旦用戶主動開口說“我要XXX”，你（AI）就已經輸了。
2、AI的核心差異化方向，不是效率最優，而是情感最優。并且，人的決策，更容易受到感性影響，而非理性。（注：人類不尋求實現決策的最優化，而是采取令人滿意的結果就夠了。 ——諾貝爾獎獲得者Herb Simon）
3、情感表達，僅靠語言文字遠遠不夠，長期來說，會是我們圖靈機器人一直在提的“多模態交互”。（注：梅拉比安模型，感情表達＝內容7%+語調語氣38%+表情肢體語言55%）
4、對AI的理解，不能太偏“軟”。目前看，行業對“端（硬件）”的價值，特別是對機器人的本質認知深度是不夠的。
寫了這么多，其實也不是為了一個“答案”（我本身也不是智能音箱方面的專家），而是希望AI行業的討論，能夠既接“地氣”（市場打法），又接“靈氣”（有認知理念源頭）。
這2點，也是“AI產品經理”相對“互聯網產品經理”，更需要重視的。因為在我看來，對AI產品的理解，靠“（蠻力）思考”是沒用的，更需要自然“涌現”出來的認知。
所以還是回到那一點，現在AI行業要落地，真正的瓶頸是AI產品經理。
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