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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, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
狂飙一年,AI带来了哪些新变化?
DoNews · 2025-01-03 · via 人人都是产品经理

在过去的一年中,人工智能领域经历了翻天覆地的变化,AI技术的进步不仅推动了行业的智能革命,也深刻影响了我们的日常生活。本文将带您回顾2024年AI领域的关键发展,探讨大模型技术如何重塑行业格局,以及AI在应用层面的突破和挑战。

大模型的横空出世,带来了一场智能革命,席卷并重组了所有行业,影响远超互联网过去30年的发展。

把视角放在国内,2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”,要求“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”“深化大数据、人工智能等研发应用”。

相较于2023年一片混沌的“百模大战”,2024年AI大模型开始呈现出更清晰的市场格局——

  • 技术领域,底层架构、多模态融合、端云协同持续优化;
  • 资本层面,经历多元化转变,投资热度有所趋缓;
  • 市场生态,从长文本处理、多模态融合、价格竞争以及智能体发展,大模型落地应用以及商业化的探索还在继续。

我们从技术、应用、市场几方面,整理总结了AI的几大关键词,以此回顾这高速发展的一年。

01.务实、聚焦、小

2023年,创投圈面对生成式AI洋溢着久违的亢奋,几乎所有人都加码投资,担心错过这次难得的技术浪潮。然而到2024年,亢奋的情绪开始退潮,整个行业吹起更多务实之风。

初期阶段,模型需要吞吐更多数据,各研究机构和巨头都致力于开发更大更强的模型,展示技术实力和领先地位。

以ChatGPT为代表的通用大模型,对算力高度依赖,迭代到“万亿(训练参数规模)万卡(训练消耗的算力卡数量)”级,之下则是“千亿千卡”的行业大模型、“百亿百卡”的企业大模型。

大模型对算力需求飙升,英伟达凭借芯片垄断地位,成为AI时代的“卖铲人”。依靠具备AI能力的Blackwell GPU芯片,该公司在2024年6月市值突破3.3万亿美元,超越微软和苹果登顶全球市值榜首。

然而,大模型在部署和运行时面临着高昂的成本和资源消耗,包括计算资源、存储资源以及能源消耗。从实际应用的角度来看,豪掷千金的玩家更期待回本的一天,投入、产出、效益成为行业更关心的话题。

据桔子IT数据,2024年以来(1月1日~12月5日),国内AI领域发生439起融资案例,总融资金额超564亿元,大概是2023年的80%。据清科研究中心不完全统计,2024年上半年国内对外投资活动的早期投资、VC、PE机构数量同比分別减少23.9%、19.2%、25.2%。

减投是必然趋势,但在务实的水面下,暗流也在涌动。

国内模型厂商掀起了一轮的大模型降价潮,厂商们试图通过降低成本抢占市场。技术层面也出现一个契机,o1通过在推理阶段注入强化学习和思维链,打开了大模型在推理端的“能力上限”,后续企业相继模仿,投入更多的精力和资源在强化学习上。

图源:Open AI

行业打法发生变化,从卷参数、卷排行,转向强调逻辑学习、知识计算推理等新路径,尤其是金融、医疗、教育等高信息密度、专业严谨的领域。

例如,自2023年7月发布盘古大模型3.0版后,华为盘古大模型已迭代至5.0版。除了3.0版包含的矿山、政务、气象、金融、医学等行业大模型以外,5.0版还新增了钢铁、高铁、具身智能、工业设计大模型、安全及媒体等行业。

大模型从“通用”朝着“有用”发展,与此同时,「麻雀虽小,五脏俱全」的小模型不断涌现,其可以在保持大模型同等性能甚至更优性能的前提下,降低规模和成本。

例如,根据信通院《大模型基准测试体系研究报告(2024年)》,阿里巴巴集团推出的Qwen-7B在评测中的得分为25.8分,而更小规模的Qwen1.5-7B得分显著提升至51.8分。这表明通过改进训练技术和使用更高质量的数据,也能显著提升模型性能。

  • vivo公司发布蓝心端侧模型3B,参数量仅为30亿,相比蓝心7B,性能提升了300%、功耗优化率达46%、内存占用仅1.4GB;
  • 微软公司发布Phi系列模型,38亿参数的Phi-3-mini模型允许针对不同用例提高模型的性能;
  • 英伟达公司推出参数版本为40亿和80亿的Minitron小语言模型,在保持相当性能水平的同时,将模型大小缩小了2-4倍,训练成本降低1.8倍。

图源:DoNews摄

不过,大、小模型更多是协作而非竞争。普遍的做法是,先训练出通用能力足够强的大模型,再基于此筛选处理构建小模型,用质量更高、数量更少的数据完成训练,以更低成本实现不输大模型的应用效果。

02.应用、AI Agent

进入2024年中下半场,应用层面,大模型不再单一聚焦于文字生成,逐渐渗透至视觉理解、视频生成、智能搜索、AI Agent(智能体)等新兴应用,“AI Agent”被搬到各个领域。

AI Agent,也叫智能体。比起通用型大模型,智能体更加专注于特定细分领域,在特定任务上具备更强的优势与潜力。

比如说,如果你想要办一场家庭聚餐,LLM(大模型)可以提供就餐地点和店铺相关信息提示,而AI Agent不仅能够提供择店铺建议,还能基于预算搜索菜系和店铺,执行预订操作,并将行程添加到日历,还可以发送行程提醒。

这种服务于普通大众的“智能体”,成为AI商业化进程中普遍看好的应用方向。而落地的过程中,大厂仍旧是主要玩家。

手机厂商将AI能力融入手机系统,从苹果的「Apple Intelligence」到荣耀的「AI智能体」,从vivo的「PhoneGPT」到OPPO的「AIOS」,智能体的竞争开始成为衡量手机厂商技术能力的关键所在。

蚂蚁集团基于蚂蚁百灵大模型推出国内首个服务型的AI独立App“支小宝”;腾讯基于混元大模型,推出一站式AI智能体创作与分发平台“腾讯元器”;阿里云的“通义for everyone”则集成通义大模型全栈能力,整合文生图、智能编码、音视频理解、视觉生成等能力,形成一个All in one的全能AI助手……

玩家众多,但也各有侧重。

大厂比较重视生态,以此为智能体提供强大的数据支持和应用场景,加速市场推广和用户接受度。比如百度文心有Agent Builder,阿里巴巴有百炼智能体和钉钉智能体,腾讯微信有云开发AI智能体。

蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋在演讲中表示,从实践来看,专业智能体是大模型落地严谨产业的有效路径。百度创始人李彦宏更是明确表示,智能体是百度最看好的人工智能应用发展方向。

而以智谱AI、面壁智能等为代表创企,则更聚焦垂直场景的应用。比如月之暗面推出了擅长多语言对话、长文本处理的Kimi;面向B端市场的面壁智能瞄准手机、汽车等智能终端推出MiniCPM;针对金融行业打造智能体开发平台的深擎科技等。

“离用户近些、再近些”是应用层面的目标,但推动到实际落地过程,商业化普遍艰难。

从现有的体验和应用来看,智能体还处于一个初级阶段。在普通消费者眼中,AI的实际价值还不够刚需,甚至有人直言:“如果AI不能帮我做更实用的事,它就只是个烧钱的噱头。”让智能体真正「用起来」,是未来一大重要挑战。

03.手机、PC、眼镜、机器人

2024年,关于“谁是AI落地的最好载体”,行业历经多番讨论实践。

手机无疑冲在了最前面,在这场AI技术的浪潮中,国产厂商密集宣告AI操作系统的升级,AI不再是OS的附属品,而是和系统进一步深度融合,从底层应用去重构原有的体验。从华为原生鸿蒙,到荣耀的MagicOS 9.0,再到vivo的「PhoneGPT」,各家都在生成式AI功能上进行迭代。

从市场反馈来看,AI手机的确激发了行业回暖的速度。2024年第一季度就迎来了爆发,比上个季度大幅增长了131%,截止到同年第三季度,一直保持着健康稳定的正比例增长。

除了手机外,PC也是大模型落地终端的关键产品。PC和手机一样有着高频的交互属性,但作为全场景生产力工具,AI大模型对于效率上的提升,在PC上的感知会更明显。

图源:DoNews摄

不过AI PC远没有AI手机市场表现得精彩,上游把具备AI能力的芯片放在PC端,但本质上还是常规迭代的PC产品。端侧不成熟的应用加上有限的算力,让AI PC多少有些名不副实。

与此同时,具身智能机器人赛道火爆、智能汽车领域的AI应用落地也是“卷”到飞起。2024世界人工智能大会上,国创中心首秀青龙人形机器人、复旦大学研发的“光华一号”人形机器人、特斯拉的赛博越野旅行车均十分抢眼。

值得一提的是,大模型的出现让机器人“大脑”显著“进化”,大大提升了机器人的通用性和泛化性。

优必选人形机器人Walker聚焦汽车、消费电子等制造业重点领域,已进入多家车厂实训;宇树科技的机器人实现了完全仿人的自然行走;特斯拉人形机器人“擎天柱”计划2025年开始量产……

“百镜大战”是2024下半年的主旋律,在大模型的加持下,没有键盘、没有鼠标、没有触屏,自然地以语音、图像方式与硬件设备交互,为AR设备带来了新的想象空间。

Ray-Ban Meta引爆了AI眼镜市场,一副看起来与普通墨镜无异的眼镜,却能在旅行时实时翻译路牌,运动时播放适配的音乐,甚至能通过AI助手找到不记得放在哪儿的遥控器。

从2024年4月开始,国内各大厂商陆续发布/发售了AI眼镜,试图在这一新兴市场中占据领先地位。“李未可”发布了AI智能眼镜Meta Lens Chat;百度和Rokid陆续发布了搭载AI的智能眼镜;小米被曝将在2025年第二季度发布新一代AI眼镜,或全面对标Ray-Ban Meta。

图源:小度

据Wellsenn XR数据预测,2025年开始,AI智能眼镜将在传统眼镜销量保持稳定增长的大背景下快速渗透,到2029年,AI智能眼镜年销量有望达到5500万副,而到2035年,这一数字将攀升至14亿副。

不过,AI眼镜这条赛道目前虽然热闹,但实现交付的厂商较少,线下铺货率也不及预期,未来落地情况仍有待观望。

展望2025

整个2024年,AI不断被推动前进,无论是技术的“瘦身”还是应用的“聚焦”,人类走向AGI(通用人工智能)的步伐更加沉稳有序。

毫无疑问的是,AI仍将是2025年最受关注的技术。在此过程中,资本支出整体或将趋于稳定,专业精细化领域的投资比重继续加强;各公司出现差异化和竞争的等级秩序;“杀手级”应用进入倒计时;全球人工智能标准进一步健全,为人工智能系统的安全性、透明度和问责制设定基准……

祝愿2025年,世界将利用AI创造出令人难以置信的新能力,融入我们的生活,以至于我们甚至不会注意到它的存在。

撰文 | 雁  秋 编辑 | 李信马

本文由人人都是产品经理作者【DoNews】,微信公众号:【DoNews】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。