编者按：本文来自微信公众号“hanniman”（ID：hanniman），作者黄钊，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理；36氪经授权发布。

隐约有个感觉：2017年之前，各家AI公司的重心在“产品化”，搭建产品技术框架，先把东西做出来；今年，大家的重心在“商业化”——基于市场的压力和机会，倒逼产品和技术的优化，甚至调整公司战略方向。

品类战争

公众号“琢磨事”发了一篇真正从市场角度剖析“智能音箱”的文章《299的小米AI音箱会为市场带来什么？》。

其中提到，关键问题是：你是要树立一个新品类和新品牌，还是要替代一个已有的市场进行升级？（品类的定位，同时就意味着你要打的是谁）

根据智能音箱现状，我大概梳理了如下6个不同的“品类”属性，或者说“本质价值”属性（当然，一个音箱，可以同时有多个属性特点）：

1、低端蓝牙音乐音箱。本质是听歌，但面向中低端客户，价格低。例如小米AI音箱。

2、高端音乐音箱。本质还是听歌，但更强调音质等发烧友需求，价格高。例如LIBRATONE等（可类比苹果做智能手表的姿势）。

3、有声内容音箱。本质是为了听有声内容。例如傅盛和喜马拉雅做的小雅AI音箱。

4、购物音箱。本质是为了方便（刺激）购物。例如阿里的天猫精灵X1。

5、家居音箱。本质是为了操控智能家居。例如小米AI音箱。

6、AI助理音箱。本质是为了成为私人生活助理。例如亚马逊Echo（其实还兼具了1、4、5），不过目前用户用的最多的还是备忘功能，其他的不是少，是非常少。

这6个方向，个人判断是：

1，低端蓝牙音乐音箱，是目前最可能起量的品类。

不过中国用户对“音箱”的需求，整体还是没有美国普遍；原因，大家也都会提到：美国房屋空间大，有Party文化，厨房大，而且一般做面包，不炒菜，噪音更小，另外，美国人为音乐内容付费的习惯也更普遍。

从2到5，都很难达到船票线（几百万级别）。

相对来说，有声内容方向（“小雅”），可能会好一些，因为已经有一定的刚需、粘性和用户量。而且傅盛团队死磕了一些产品体验细节，详见《傅盛：人工智能的破局点是技术和产品结合 | 猎户星空发布小雅语音》；我看了后，还是很佩服的，因为很多都属于看起来“说大不大、说小不小”，但又“费时费力，还不一定能攻克”的feature。估计在相对的产品体验效果上，小雅应该会不错。

其他3个不那么看好的原因是：

2，高端音乐音箱，还是相对小众。

4，购物音箱。用户尝鲜还是有兴趣的；但能否形成用户粘性，暂时存疑。因为

a）低频。有些购物需求场景，触发场景并不是在家里，比如突然需要给手机充话费了，不可能等回到家里再用音箱语音充值。类似这种，会使很多feature更加低频，而低频意味着，很难在用户心智中形成“我要用智能音箱来满足XX需求”的习惯认知；这和当年语音助手是一样的，比如查百科“姚明的身高”这种，非常好用，但用户就是想不起来用。

b）对话式的产品体验和技术能否work，也是个问题。

c）至于学习用户习惯、动推荐购物（复购）等，更多是美好的愿景描述，现阶段还不能完全落地。

5，家居音箱。中国用户，对“操控智能家居”的需求和时机，比不上美国。

一方面，美国房屋的智能化程度更高，房屋建造标准更规范；另一方面，美国人的智能设备更多，用音箱操控的需求相对更强。当然，国内的小米会好一些，但至少目前，拥有那么多小米智能设备的人还是从业者和发烧友，绝对数量不会太多。

6，AI助理音箱，是终极形态，会吞噬其他的形态，但还需要时间。

未来形态

很多文章也说，这么多巨头涌入，目的是为了抢入口。虽然他们心里也知道，目前还没想清楚——现在的智能音箱，还不是最终的产品形态。但是，他们也知道，如果现在不让团队去练手，等有人先想清楚时，就连参战的机会都没了。

那么，如果AI助理音箱是未来方向，其理想形态会是怎样的呢？

很可能会是RoBoHoN那种“迷你人形机器人”。其产品效果，详见我之前的文章《AI产品视频讲解 | RoBoHoN_最有爱的手机机器人》。

不过，“迷你人形机器人”也很难一蹴而就，不论NLP技术，还是双足人形机器人的硬件/交互/OS标准，都还没足够成熟。

所以，在“小型人形机器人”之前，可能会有2~3个过渡形态。其中一个是“带屏”（亚马逊在做），其他的，暂且不说。

认知源头

为什么看好“迷你人形机器人”呢？这背后，和几个AI认知相关：

1、AI的核心差异化价值，不是在头部/高频/刚需场景，而是在长尾场景。甚至一旦用户主动开口说“我要XXX”，你（AI）就已经输了。

2、AI的核心差异化方向，不是效率最优，而是情感最优。并且，人的决策，更容易受到感性影响，而非理性。（注：人类不寻求实现决策的最优化，而是采取令人满意的结果就够了。 ——诺贝尔奖获得者Herb Simon）

3、情感表达，仅靠语言文字远远不够，长期来说，会是我们图灵机器人一直在提的“多模态交互”。（注：梅拉比安模型，感情表达＝内容7%+语调语气38%+表情肢体语言55%）

4、对AI的理解，不能太偏“软”。目前看，行业对“端（硬件）”的价值，特别是对机器人的本质认知深度是不够的。

写了这么多，其实也不是为了一个“答案”（我本身也不是智能音箱方面的专家），而是希望AI行业的讨论，能够既接“地气”（市场打法），又接“灵气”（有认知理念源头）。

这2点，也是“AI产品经理”相对“互联网产品经理”，更需要重视的。因为在我看来，对AI产品的理解，靠“（蛮力）思考”是没用的，更需要自然“涌现”出来的认知。

所以还是回到那一点，现在AI行业要落地，真正的瓶颈是AI产品经理。

注1：数据、算法、算力等等，都是AI落地的必要条件，但还不是充分条件。

“AI产品经理重要”是因为，目前AI技术虽然不能说完美，但至少不影响产品经理们去做demo原型和验证工作。甚至，要想完全由技术来实现一个完美的AI架构，可能是不现实的，反而需要AI产品经理从实际的场景和用户反馈出发，反过来给技术、模型和算法提出建议，倒逼其优化。

注2，补充一个容易被忽视的问题：为什么亚马逊能把Echo做起来？

曾听一位亚马逊的产品经理介绍说，很重要的原因是，亚马逊自身的云服务比较成熟，可以直接用，成本低；另外包括电商、供应链等，亚马逊也都有很好的积淀。而一般的（创业）公司，技术支撑能力跟不上，成本也耗不起。直接copy Echo的模式，结果很可能是东施效颦了。