除了當銷售，AI如何掀起產品研發革命？

2024-12-06 18:42:47 編輯： robot

導讀有句話說，初創公司只做兩件事：擁有“產品”，把“產品”賣出去。在“賣產品”階段，AI+銷售、AI+SDR已經成爲了“香餑餑”賽道——例如11x，其“數字員工”Alice能夠自動搜集客戶List，然...

有句話說，初創公司只做兩件事：擁有“產品”，把“產品”賣出去。

在“賣產品”階段，AI+銷售、AI+SDR已經成爲了“香餑餑”賽道——例如11x，其“數字員工”Alice能夠自動搜集客戶List，然後通過電子郵件、LinkedIn消息挖掘潛在客戶。據悉，11x的ARR已達到1000萬美元，剛剛完成a16z領投的5000萬美元B輪融資。另一家銷售线索挖掘工具Clay，則整合了超過 75 家數據豐富的提供商，並結合Agent對網頁信息進行爬取、判斷比對、總結處理。目前，Clay的估值高達5億美元，由紅杉連投兩輪。

在“造產品”階段，AI同樣被寄予“降本增效”的厚望。

一方面，研發支出金額龐大。英國最新統計數據顯示，2022年研發支出達到710億英鎊，其中500億英鎊來自商業領域；在美國，這一數字約爲8860億美元，其中6900億美元來自企業投資。

另一方面，龐大的研發支出必不可少。2023年，麥肯錫報告指出，預計未來5年內，包括汽車、電信、消費品等大型行業將有1/3的銷售額（總值約30萬億美元）歸功於新產品。

《哈佛商業評論》曾指出：如果一家公司將70%的資源用於核心項目創新，將20%用於鄰近創新，將10%用於顛覆性創新，就能跑贏同行。同時，也有研究表明，技術公司應該在後兩類創新上增加投資。

那么，AI將在產品研發中起到何種作用？近日，FT發布了一篇研究《AI and the R&D revolution》，探討AI如何在產品研發的各個階段大顯身手。在不影響其原意的前提下，適道對文章進行了編譯和適度改寫。

1 何爲創新？AI如何參與創新？

所有企業的本質都是技術公司

‍創新的核心在於思維方式。卡內基梅隆大學的創業學（Entrepreneurship）教授Sean Ammirati表示，在研發部門營造一種創業文化有助於推動創新，大企業亦然。擁有這種思維模式的團隊更有可能提出顛覆性，而非漸進式的產品开發方案。

他本人曾創立過多家機器學習初創公司，並認爲許多企業未能在“鄰近創新”和“顛覆性創新”上投入足夠的資源。而在技術普及的當下，每一家企業在規劃研發預算時都應將自己視爲一家技術公司。

明確你的目標和目標客戶

如果你是一家門窗制造商，請問你的目標客戶是誰？

在愛荷華州，一家名爲Pella的門窗制造商沒有將房屋業主視爲主要用戶，而是將目光瞄准了門窗安裝人員。他們开發了一種能夠在室內安裝的窗戶產品，減少施工人員在高層建築作業的風險。

目標對於研發流程同樣重要，包括明確你的目標到底是——降低材料成本、工程成本，或是加快上市時間，還是三者兼有。牢記目標有助於設定KPI來評估流程。

可獲取的數據越多，越容易把握客戶需求

客戶需求始終是產品开發的靈感來源。

打個比方，淘寶運營人員能夠清晰地掌握——每天晚上九點半，25—30歲女性喜歡搜索的商品品類；然而，淘寶賣家卻無法獲取這些數據。

相較之下，品牌獨立站（Brands hosting their own websites）的主要價值出現了，體現在其能保留並解讀客戶數據。這種即時洞察可以幫助企業優化、擴展產品线。

例如，內衣品牌Lively發現許多女性在搜索無肩帶文胸，隨即將其加入產品线；Tommy John觀察到女性喜歡买男士內衣，隨後推出適合女性的“貼身短褲”、T恤和褲裝。

在數據收集和整理過程中，確保數據的准確性至關重要。尤其在部署AI系統時，其本質是基於數據的統計模型。一旦數據輸入不夠嚴謹，就會導致後續問題不斷。

隨着技術進步，越來越多的產品能夠爲“單一用戶群”量身定制。例如，Rihanna創立的Fenty Beauty借助圖像識別和機器學習，根據客戶膚色提供相應的化妝品。耐克的 “Nike By You” 服務則允許客戶從多種風格、顏色和設計中自由搭配，設計專屬於自己的運動鞋。

“共創產品”超越了個性化服務的範疇。在這一過程中，客戶不僅能夠根據預設的選項提出修改意見，還可以直接告訴企業自己真正的需求，就像宜家做的那樣。

在一場由網絡營銷服務商Bloomreach主辦的AI峰會上，英偉達副總裁兼零售與快消品 AI 業務總經理 Azita Martin指出，對於許多公司而言，未來的挑战在於——如何快速滿足高度個性化的訂單需求——本質是爲“單一用戶市場”服務。從准確的需求預測，到提升分發中心效率，再到最後一公裏的配送，AI都可以賦予零售商極大的靈活性。

2 從構想到現實，AI如何驅動產品研發？

即便拿不到數據，你仍然可以獨立構思產品創意。

然而，如果借助AI，你可以從一個創意，甚至一個模糊的概念出發進行頭腦風暴，完善產品構思；進行市場調研，看看是否有類似產品存在；分析競爭對手，獲得實現差異化的建議。

AI還可以爲產品提供多種版本和改進方案，以滿足特定市場需求——有些可能是人類設計師未曾想過的細分領域。

當產品概念逐步完善後，AI能夠協助制定市場測試策略，加速產品設計與測試流程，提供材料和採購，制造工藝方面的建議。這對於初創企業，以及小型企業特別有幫助。例如，滑雪手套裝飾套制造商Skittenz的創始人通過AI探索適合的材料和制造工藝，並將其創意產品推向市場。

以下是研發中常用的工具：

1、市場調研：數字化分發的市場調查工具（如SurveyMonkey、Google Forms和Typeform）擁有廣泛的覆蓋範圍和增強分析功能。

2、產品設計：用於工程、建築和制造領域的CAD-CAM軟件（如Autodesk、Siemens和Trimble）正在引入AI功能。生成式設計技術利用機器學習算法，依據不同參數（如材料經濟性或結構強度）提出優化設計方案。只需工程師設定基本要求和約束條件（如制造工藝、承載能力和靈活性），系統就能提供多種設計變體，其中一些或具獨創性。通過AI與上述工具的結合，研發團隊能夠以前所未有的速度和效率推動創新發展。

3、數字化原型：純數字原型設計大幅降低了研發成本。企業可以借助雲計算支持的機器學習模型，進行更多的數字化實驗。同時，雲計算意味着企業不再需要花大錢买內部服務器。該技術帶來了真正的重大創新——提供了民主化的技術，小創業團隊也能使用。

4、模擬測試：從市場策略到產品性能

模擬技術廣泛用於測試營銷策略（如A/B測試），幫助企業確定最佳的客戶溝通方式。同時，它還可用於產品开發，測試材料與設計的不同變體。例如，Ansys、Matlab等工程軟件可以幫助設計師創建虛擬對象，並在各種環境中測試其性能，包括流體和熱動力學表現。這類軟件的價值在於，即便沒有物理原型也能進行測試。

市場接受度分析也是模擬測試的一個重要用途。與市場營銷策略測試不同，它關注產品的可行性。例如，對比產品定價和性能，評估不同經濟環境、競爭對手的影響。雖然模擬對處理能力要求較高，但雲計算可提供支持。

5、3D打印：降低生產門檻

當模擬和測試成功後，企業可以利用3D打印推進產品开發，無需立即投資生產實際產品。過去，原型設計需要從圖紙到粘土建模，進行多個步驟；如今，數字化大大降低了生產門檻。

生成式AI與3D打印的結合將進一步提升設計的靈活性。例如，設計者可以要求AI生成多種改進版本。博世开發的AI支持3D打印技術甚至可以實時調整材料輸入、溫度和壓力，使原型質量與最終產品相媲美。該技術支持小批量生產，降低了大規模設施投資的風險。此外，博世的陶瓷3D打印技術還能准確模擬陶瓷在燒制過程中發生的不同收縮現象，確保高精度制造。

6、數字孿生：從理論到全生命周期管理

數字孿生能夠在產品全生命周期中動態更新，提出改進建議。這一技術廣泛應用於供應鏈、發電廠等設施的管理，有助於預測產品在長期使用中的表現。

根據Fortune Business Insights的預測，2030年，數字孿生將推動計算機輔助設計和產品生命周期管理市場規模達到264億美元，其中北美市場將佔約三分之一。盡管仍處於早期階段，但安永（EY）強調“工業元宇宙”是數字孿生技術的下一個階段。“工業元宇宙”包含對機器、工廠、城市等高度復雜系統的映射和模擬，爲現實世界中的難題提供最優解，推動產業的數字化、智能化發展進入全新階段。

7、協作軟件：推動團隊創新

基礎工具如Slack可以支持團隊討論；更專業的創新管理軟件（如Miro、Braineet和Ideanote）則能幫助企業記錄想法與數據。這些工具雖然不能直接生成概念，但可以通過知識記錄和分享，幫助團隊更快地汲取失敗經驗並改進產品。

創新的關鍵不在於成功，而是能夠快速失敗，在實驗中學習。企業保留失敗實驗的記錄，同樣能避免不必要的逆轉決策，並確保數據准確性。此外，AI還可以幫助企業排查自身是否涉及侵權、違規。

8、未來展望：AI+量子計算

未來，量子計算有望在材料和藥物研發中大顯身手，模擬化學反應過程、優化現有材料。量子傳感器也开始落地商業化應用，比如跟蹤腦電波，或通過重力傳感器分析地層結構。電池研究人員也已使用量子傳感器分析微電流，提升生產效率。

盡管量子技術的廣泛應用還面臨諸多挑战，如環境敏感性高、能耗大和技術復雜性，但在未來2—5年內，隨着相關技術的進步，其商業潛力將被逐步釋放。通過AI和量子技術的融合，研發將迎來全新突破，推動創新的速度、深度達到新境界。

結語

今年7月，麥肯錫指出，分析式AI和生成式AI有望顯著提升創新成果。其中包括：市場契合度提高至多50%，產品性能將改善15%—60%，工作效率提高至多50%，產品上市時間則縮短至多40%。

不難看出，產品研發的未來將是“人類與AI協作”。爲避免AI的“幻覺”幹擾，一條正確的思路是：將AI視爲聯合創始人，或是Human plus AI。AI更像是你的頭腦風暴夥伴，而非幫助你完成所有工作的“克隆人”。