惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Jina AI
Jina AI
C
Check Point Blog
V
V2EX
H
Help Net Security
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
A
About on SuperTechFans
D
DataBreaches.Net
腾讯CDC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
IT之家
IT之家
WordPress大学
WordPress大学
人人都是产品经理
人人都是产品经理
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Recent Announcements
Recent Announcements
Google DeepMind News
Google DeepMind News
云风的 BLOG
云风的 BLOG
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
J
Java Code Geeks
博客园_首页
T
Tailwind CSS Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
创业公司应该选择深耕数字人业务吗?
只做好20%的事 · 2024-06-06 · via 人人都是产品经理

现在的数字人业务已经很成熟了,不少公司都有面对普通人的业务。这篇文章,我们来看看数字人业务本身的矛盾和优缺点。

很多关于数字人的讨论都聚焦在数字人的仿生情况上,似乎只要数字人无限接近于一个真实的人即可。或者是谈数字人在不同的商业领域有多少应用场景,在我看来都有一些脱离问题的核心。

如图展示了数字人厂商宣称的数字人应用场景:

一、数字人业务本身的矛盾

实际上在数字人层面一直有两对核心矛盾,分别发生在生产领域和伦理领域,就是因为这两个矛盾导致数字人一直不能像其他的AI技术一样广泛应用。

1. 生产领域的矛盾

是因为在当前的技术解决方案下,仿生程度越高,相应的技术成本就越高。目前中国的整体劳动力还是溢出状态,所以相比之下,选择数字人的性价比,在大多数情况下其实没有那么高。

2. 伦理层面的矛盾

我们分为两种情况来讨论:

1)当数字人被标注是AI生成、非真人身份,那么数字人的这种身份与沉浸感、信任感是天然对立的。

举个例子说,如果有一个有100个数字人主播,都长得像李佳琦类似,他们分别叫李佳奇、李嘉琪、李嘉琦……如果你在知道他们是数字人的情况下,同时刷到他们,你应该在哪里下单呢?最理性的选择就是都不下单。因为自然人的身份背书和他的不可复制性是有关的,但是数字人天然就是可复制的,你可以垄断一个自然人的形象使用,但不可能垄断一个数字人的。

2)当数字人假装自己是真人,当然这在目前的主流内容平台中是禁止的。比如之前用AI“复活”已经去世的明星,AI模拟形象进行视频通话……虽然沉浸度没有问题了,但会在观看者中形成极大的误解和谣言。

背后潜在的原因是现在的识别能力、平台规则、法律法规还没有跟上现在AI技术发展的进程,所以只能暂时执行这种“一刀切“的方法,避免产生严重的问题。

二、创业公司做数字人的优缺点

对于创业公司而言,有一部分公司的客户主要是地方政府、文旅集团等To G方向,在单个数字人上可以开放定制,精雕细琢,同时这类业务不乏稳定的现金流,但并不是规模化增长的路线(简而言之,无法放大。)

如果要做面向宏观市场(而不是为单个客户做面子工程)的数字人业务,就会碰到一个比较严重的问题,大公司的阻击。

目前字节、腾讯均已经发布了普通人可以上手、外表精美的数字人,并且免费开放个人用户使用。

一般在这种情况下,更看重商业化变现的小公司有以下几招:

  1. 在大公司产品知名度没有广泛铺开之前,运用信息不对称尽快把愿意付费的用户收割掉,但是这一招有风险,且并非长久之计。
  2. 可以选择一个大公司不屑于深耕的垂类深耕,同时尽可能在这个垂类中获取超额回报。但是很遗憾的是,在数字人这个领域,小公司很难获得用户可感知、可转化的垂类认知(比如特殊形象的数字人、语音自然的数字人、有形象授权的数字人),这些类型恰巧是大公司深耕多年的长项。
  3. 特殊人群,这条涉及到核心的变现洞察了,还是说与有缘的从业者听吧。

那么还有最后一条(也可能不是最后一条)道路,那就是数字人出海,因为上文主要分析的是国内的一些情境,海外的情况有所不同:

  1. 直播、短视频平台对于数字人的管控、封禁没有那么严苛。比如阿里巴巴国际站的直播,并不禁止数字人通过拉时长的方法拿结果。
  2. 海外虽然也有头部数字人厂商,但是和大公司的绑定并不太深。同时大公司也没有很明显的倾向性去通过免费策略快速拿下市场。

所以,如果想在国内做数字人业务的创业公司,可以看完以后做一下思考和推导,也欢迎和我讨论。

本文由 @只做好20%的事 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务