在產(chǎn)品經(jīng)理視角下看人工智能大模型產(chǎn)品，一定要回歸需求的本身。在作者看來，人工智能大模型的創(chuàng)業(yè)，一定要建立產(chǎn)品思維，一切從需求、從用戶、從市場出發(fā)，研發(fā)接地氣的產(chǎn)品，而不是盲目跟風(fēng)，

近幾年，AI（Artificial Intelligence，人工智能）技術(shù)發(fā)展迅猛，各種大模型產(chǎn)品層出不窮。例如，代表性的聊天產(chǎn)品ChatGPT和繪圖產(chǎn)品Midjourney的推出，使人們切身感受到了人工智能的魅力，在一定程度上方便了人們的工作和生活。

然而，盡管人工智能大模型是目前投資領(lǐng)域的熱門方向，但仍然有大量基于大模型的人工智能初創(chuàng)公司倒閉。這些初創(chuàng)公司的大模型產(chǎn)品，目前還沒有找到合適的商業(yè)化路徑。

前期高昂的基礎(chǔ)設(shè)施投入，以及后期訓(xùn)練模型的運營成本，無疑是壓死駱駝的最后一根稻草。

大多數(shù)大模型人工智能初創(chuàng)企業(yè)所面臨的問題是，他們研發(fā)出的產(chǎn)品方向，已經(jīng)被其他巨頭想到了。他們辛苦研發(fā)出的大模型產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)巨頭們的產(chǎn)品做得還比自己的好。本來想著主打性價比，少量收費，結(jié)果發(fā)現(xiàn)巨頭們的大模型產(chǎn)品直接免費了。

由于大模型產(chǎn)品前期的基礎(chǔ)設(shè)施、中期的訓(xùn)練以及后期的產(chǎn)品運營，都需要耗費大量的時間和金錢成本，這就導(dǎo)致了很多沒有持續(xù)現(xiàn)金流支持的初創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)品，沒有持續(xù)性，很多倒在了黎明之前。

這就逐漸形成了以微軟、Meta、OpenAI這些巨頭主導(dǎo)的寡頭市場，這些巨頭憑借著資金、資源、技術(shù)的優(yōu)勢，快速發(fā)力，對其他人工智能大模型初創(chuàng)公司的產(chǎn)品形成了降維打擊。

在作者看來，人工智能大模型的創(chuàng)業(yè)，一定要建立產(chǎn)品思維，一切從需求、從用戶、從市場出發(fā)，研發(fā)接地氣的產(chǎn)品，而不是盲目跟風(fēng)，覺得這塊資本市場比較青睞，希望可以在風(fēng)口上獲得一些資金，來進(jìn)行大模型產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)。杜絕手里拿著錘子看什么都是釘子的錯覺。

在產(chǎn)品經(jīng)理視角下看人工智能大模型產(chǎn)品，一定要回歸需求的本身。單純的人工智能大模型產(chǎn)品如同空中樓閣，毫無意義，一定是需要基于某些特定場景，例如腦科學(xué)產(chǎn)品。大腦作為人類最復(fù)雜的器官，大腦健康水平同人們的幸福水平息息相關(guān)。

因此，在產(chǎn)品經(jīng)理視角下，人工智能大模型與腦科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)品，才是大模型最有價值的應(yīng)用方向。因為，科技發(fā)展的初衷是為了人類服務(wù)，讓這個世界，讓這個星球變得更加美好。

我們基于這個愿景，來看一下產(chǎn)品經(jīng)理視角下人工智能大模型與腦科學(xué)相結(jié)合將會帶來哪些產(chǎn)品機(jī)遇。

一、AI產(chǎn)品進(jìn)化分析

首先我們從用戶使用場景出發(fā)，如果我們梳理用戶和人工智能發(fā)起的歷程，可以很清晰發(fā)現(xiàn)，最早我們使用計算機(jī)，主要是當(dāng)作工具使用。

不論是PC時代，還是最初的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，各大公司推出了各式各樣的工具軟件，像大家熟知的Word、Excel、PowerPoint等，極大提升了人們的工作效率。

這個時期的軟件，更多的是基于規(guī)則執(zhí)行，而不是智能。很多銀行在貸前推出了基于大數(shù)據(jù)的智能評分與授信系統(tǒng)，以及針對貸后管理推出的智能催收產(chǎn)品，雖然可以實現(xiàn)同用戶的互動問答，但是仍然是基于策略和規(guī)則進(jìn)行執(zhí)行，算不上真正的人工智能大模型。

人們真正感受到機(jī)器智能，是最初的ChatGPT產(chǎn)品推出之后，可以媲美真人的問答互動，讓人們感受到了不一樣的人工智能。

但是初代的ChatGPT雖然問答互動功能強(qiáng)大，但是可擴(kuò)展的功能并不是很理想。對于實際場景中的應(yīng)用，仍然是人類為主導(dǎo)，ChatGPT作為輔助工具，解答人們提出的問題，不直接處理人類的工作。

隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，目前已經(jīng)有很多廠商的產(chǎn)品從輔助型的人工智能產(chǎn)品向協(xié)作型的人工智能產(chǎn)品邁進(jìn)。例如：

• 字節(jié)跳動在其飛書多維表格產(chǎn)品中加入了大模型【飛飛】，可以在工作中直接協(xié)助生成相應(yīng)的內(nèi)容。
• 微軟在2023年10月發(fā)布了 Windows 11 22H2 Moment 4 更新，推出了Microsoft Copilot大模型，其產(chǎn)品定位是日常AI助手，并可以同Office產(chǎn)品進(jìn)行集成，提升用戶工作效率。

大模型作為協(xié)作工具，其生成結(jié)果仍然需要人們根據(jù)實際場景進(jìn)行后期的調(diào)整、完善，雖然大模型直接參與了人們的工作，但是仍然需要人工進(jìn)行深度參與，大模型并不能完全自動化完成人們希望的工作。

現(xiàn)階段大模型更傾向于向代理的方向發(fā)展。代理這個詞很容易理解，比如我們在OA（辦公自動化）中常見的代理發(fā)起申請，審批人由于出差或是其他原因，授權(quán)后由代理人進(jìn)行代理審批。

在大模型的代理與協(xié)作所不同之處在于，協(xié)作僅是大模型承擔(dān)部分工作，大部分工作由人類完成，而代理則是大模型會承擔(dān)人類的大部分工作。

AutoGPT是Github上的一個免費開源項目，結(jié)合了GPT-4和GPT-3.5技術(shù)，已經(jīng)實現(xiàn)了大模型在代理場景中的應(yīng)用。AutoGPT的特點在于，用戶不需要不斷對ChatGPT提問以獲得對應(yīng)回答，在AutoGPT中只需為其提供一個AI名稱、描述以及目標(biāo)，AutoGPT就可以自己完成項目。AutoGPT可以自己去瀏覽網(wǎng)頁、讀寫文件，將其與所說的歷史提示記錄相結(jié)合，審查自己提示的結(jié)果。

通常我們與AI的交互形式基本上都是用戶先輸入指令，然后AI會根據(jù)用戶的指令內(nèi)容做出響應(yīng)。這樣交互的痛點在于，用戶每次在進(jìn)行提供有效的提示詞才能達(dá)到想要的效果。

隨著代理模式的不斷升級，逐漸被設(shè)計為具有獨立思考和行動能力的AI程序。用戶只需要提供一個目標(biāo)，比如制作一首歌曲、開發(fā)一個程序，AI大模型就會根據(jù)用戶輸入的目標(biāo)，形式生成一個任務(wù)序列開始工作。

人工智能大模型代理的實現(xiàn)，可以極大減輕人類重復(fù)性的工作，極大提升單位個體的工作效率，甚至?xí)纱苏Q生非常多的超級個體，這些個體成為獨立的公司，公司只有一個人，借助AI完成以往需要10人左右規(guī)模的小型公司的工作任務(wù)。對很多工作領(lǐng)域帶來巨大變革，例如：MCN（Multi-Channel Network，多頻道網(wǎng)絡(luò)）機(jī)構(gòu)、課程培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和廣告公司等。

智能，是AI大模型的終極目標(biāo)。不論是多模態(tài)還是單模態(tài)的大模型，只需要人類給定一個目標(biāo)，其余的都由大模型自己完成。這種模式比代理的模式更為智能，人類參與度更低或幾乎沒有。

這種完全智能的大模型產(chǎn)品，會為人類的生活、學(xué)習(xí)和工作帶來質(zhì)的飛躍。各種細(xì)分領(lǐng)域的智能產(chǎn)品會如雨后春筍般涌現(xiàn)。例如：個人助理產(chǎn)品的出行訂票場景，只需要告訴大模型：“需要訂上海到北京，下午3點火車商務(wù)座”，大模型便會根據(jù)要求，自動完成火車車次查詢、訂購以及支付。

綜上所述，AI產(chǎn)品的進(jìn)化標(biāo)準(zhǔn)，我們主要以AI在具體場景中的參與程度進(jìn)行衡量。為了便于讀者們理解，整理下表請大家參考。AI參與度是一個參考值，在不同的場景中，不同階段的AI參與度會有所不同。

二、腦科學(xué)產(chǎn)品

腦科學(xué)產(chǎn)品其實在市面上已經(jīng)存在多年。只不過大多數(shù)產(chǎn)品用于醫(yī)院相關(guān)疾病的診療，而且產(chǎn)品使用復(fù)雜，體驗不佳。

另外腦科學(xué)的設(shè)備也比較笨重。未來的腦科學(xué)產(chǎn)品應(yīng)該是小型化，便捷化，隨時隨地方便使用，并且注重預(yù)防。

對于腦科學(xué)產(chǎn)品，目前比較通用且已經(jīng)實現(xiàn)商業(yè)化的腦科學(xué)產(chǎn)品包括：

1）腦電圖(EEG)儀器：用于測量大腦電活動，廣泛應(yīng)用于臨床診斷、神經(jīng)科學(xué)研究等領(lǐng)域。

2）功能性磁共振成像(fMRI)設(shè)備：通過檢測血液中的氧氣水平來觀察大腦活動，可以用于研究認(rèn)知功能、情緒調(diào)節(jié)等方面的問題。

目前也會有一些其他利用數(shù)字技術(shù)的腦科學(xué)相關(guān)產(chǎn)品，例如：

1）神經(jīng)反饋技術(shù)：利用腦電信號來控制外部設(shè)備或游戲界面，可以幫助人們改善注意力、情緒調(diào)節(jié)等問題。

2）虛擬現(xiàn)實技術(shù)：通過模擬真實環(huán)境來訓(xùn)練和治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病，例如帕金森病、抑郁癥等。

3）腦機(jī)接口技術(shù)：將人腦與計算機(jī)或其他設(shè)備連接起來，可以實現(xiàn)更高效的信息傳遞和控制方式。

4）智能假肢：利用腦電信號控制機(jī)械手臂的運動，可以幫助殘疾人士恢復(fù)一定的生活自理能力。

以上這些產(chǎn)品需要借助于外部硬件。我們希望可以利用非常便攜的設(shè)備，例如我們常用的手機(jī)，就可以打造腦科學(xué)產(chǎn)品，提升大腦的機(jī)能，預(yù)防大腦相關(guān)病癥的發(fā)生。

AI大模型技術(shù)的發(fā)展，使得這個設(shè)想成為現(xiàn)實?；诖竽Ｐ图夹g(shù)，只需要手機(jī)一個載體，再配合相關(guān)的App應(yīng)用，就可以打造一個腦科學(xué)相關(guān)的產(chǎn)品。

睡眠，是一個困擾很多人很多年的問題。睡眠質(zhì)量的好與壞，關(guān)系到大腦的健康與否。睡眠質(zhì)量的低下可能會導(dǎo)致非常多的健康問題，例如：

1）精神疲勞：睡眠不足或睡眠質(zhì)量差會導(dǎo)致身體和大腦無法得到充分的休息，從而出現(xiàn)精神疲勞、注意力不集中、記憶力減退等問題。

2）情緒問題：睡眠不足或睡眠質(zhì)量差還可能導(dǎo)致情緒問題，如焦慮、抑郁、易怒等。

3）免疫力下降：睡眠不足或睡眠質(zhì)量差會影響免疫系統(tǒng)的正常運作，從而增加感染疾病的風(fēng)險。

4）代謝問題：睡眠不足或睡眠質(zhì)量差還可能導(dǎo)致代謝問題，如肥胖、糖尿病等。

5）心血管疾病：長期睡眠不足或睡眠質(zhì)量差還會增加患心血管疾病的風(fēng)險，如高血壓、心臟病等。

因此，保持良好的睡眠質(zhì)量對于身體健康和心理健康都非常重要。根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，全球有超過30%的人口存在睡眠障礙。具體數(shù)字可能因地區(qū)、年齡、性別等因素而有所不同。

例如，在發(fā)達(dá)國家，成年人中有20%至30%的人存在睡眠障礙；而在發(fā)展中國家，這一比例可能更高。此外，兒童和青少年也面臨著睡眠障礙的問題，尤其是在城市化和數(shù)字化程度較高的地區(qū)。

助眠的方式有很多種，例如保持生活規(guī)律、創(chuàng)造一個舒適的睡眠環(huán)境、在睡前進(jìn)行放松練習(xí)，如深呼吸、瑜伽、冥想等，也可以使用助眠工具，如使用香薰、按摩器、音樂等助眠工具。服用藥物是非常不推薦的做法，也是沒辦法的辦法。

音樂助眠是屬于聲波助眠的一種，利用手機(jī)就可以實現(xiàn)。除此之外，聲波還可以是白噪聲、自然聲音、以及一定頻率的聲音。

1）白噪音：白噪音是一種均勻分布的噪聲，可以掩蓋其他聲音，從而幫助人們?nèi)胨?。可以使用專門的白噪音機(jī)或手機(jī)應(yīng)用程序來播放白噪音。

2）自然聲音：自然聲音如海浪聲、雨聲、風(fēng)聲等也可以幫助人們放松身心，進(jìn)入睡眠狀態(tài)?？梢允褂脤ｉT的自然聲音機(jī)或手機(jī)應(yīng)用程序來播放這些聲音。

3）頻率音樂：頻率音樂是一種利用特定頻率的聲音來調(diào)節(jié)身體和大腦狀態(tài)的音樂。這種音樂通常包含低頻、中頻和高頻的聲音，可以幫助人們放松身心，進(jìn)入睡眠狀態(tài)。可以使用專門的頻率音樂機(jī)或手機(jī)應(yīng)用程序來播放這種音樂。

因為每個人的身體和大腦狀態(tài)都不同，聲波助眠并不是適用于所有人的方法。AI大模型的出現(xiàn)，可以通過對每個人的健康指標(biāo)和日?；顒舆M(jìn)行分析，從而找出適合每個人的聲波，從而實現(xiàn)聲波助眠。

對于AI大模型而言，原本需要高額成本去做音頻采集的事情 ，可以由計算機(jī)實時自動生成，且生成效率比傳統(tǒng)人工采集效率會高很多。

我們知道，聲波的發(fā)出依賴于物體震動的頻率。人耳可以感知的聲音頻率范圍大約在20Hz到20,000Hz之間。這個范圍內(nèi)的聲音被稱為可聽聲，超出這個范圍的聲波被稱為超聲波或次聲波，人耳無法直接感知它們。

因此，我們可以基于20Hz到20,000Hz之間的頻率生成適用于每個人的助眠聲波。我們也可以從鋼琴的音域范圍生成助眠聲波。例如：鋼琴里C調(diào)“1”（“do”）的頻率是262Hz，D調(diào)“1”（“do”）的頻率是294Hz。

每個人聽到不同頻率的聲波，反應(yīng)會有所不同。實現(xiàn)中，有些人會對某些特別的聲音過敏，有的人聽到刮鐵鍋的聲音感會覺到不舒服，有的人聽到石頭劃水泥地的聲音會感覺到不舒服。同樣，也有人聽到某些頻率的聲音，會感覺到非常舒適。

因此，AI大模型同腦科學(xué)的結(jié)合，可以在聲波助眠這個細(xì)分方向發(fā)揮其特有的價值。

三、總結(jié)

而聲波助眠是一個非常不錯的切入點。作者最近也在研發(fā)這樣的一款產(chǎn)品，希望先從自己進(jìn)行實驗，如果自己使用起來有效，則這種基于AI大模型與腦科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)品，就可以適用其他人，但到依據(jù)每個人的大腦特質(zhì)，定制化適用于每個人的助眠產(chǎn)品。

然而，這項技術(shù)非常有挑戰(zhàn)。需要對音頻原理有深入了解，也需要有極深的計算機(jī)算法與編程功底，同時還需要有音樂樂理知識。

作者相信，即使是充滿挑戰(zhàn)，困難重重，這項工作仍然是非常有價值的一件事情，如果研發(fā)成功，將會極大緩解人們的焦慮，增加幸福感，提升工作、學(xué)習(xí)效率。并且，還可以擴(kuò)展應(yīng)用于自閉癥、抑郁癥、阿爾茲海默癥等大腦相關(guān)疾病的預(yù)防或康復(fù)。

下圖是歷史上的五輪康波周期，下一波的周期應(yīng)該是AI大模型，甚至是超大模型的周期，AI與其他領(lǐng)域的結(jié)合，將會帶來巨大的科技變革。

基于產(chǎn)品思維，做有價值有意義的事。目前這款產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入到Demo自己測試和驗證階段，接下來會尋找種子用戶，進(jìn)行產(chǎn)品體驗。

歡迎有音頻、腦科學(xué)相關(guān)的朋友隨時交流，合伙做一些有意義的事情 ，同時非常歡迎投資者與我聯(lián)系，對我的這款A(yù)I大模型與腦科學(xué)相結(jié)合的助眠產(chǎn)品進(jìn)行投資。