2.2.4　AI技术的产品化

一个特定的AI技术（如对手写数学公式的识别），是选择走C端路线还是选择走B端路线，未来二者所必须经历的数据驱动的产品研发、管理过程是大不相同的，细节见图2.2.4。

图2.2.4

1.API，英文全称Application Programming Interface，意为应用程序接口。
2.OCR，英文全称Optical Character Recognition，意为光学字符识别。

如果决定主打C端产品，那么我们就必须回答以下问题：

一个手写数学公式APP或微信小程序的最终用户是谁？是学数学的小学生、中学生？是需要辅导作业的家长？还是为课程教学做准备的老师？

如果结合教育场景，推出一款能智能帮助老师、家长批改学生作业的APP，那么这个APP的推广渠道、盈利模式是什么？是简单地通过在线软件商店来推广，还是通过线上线下的运营渠道来推广？是通过在APP里植入广告来赚钱，还是通过APP向其他教育类业务导流来赚钱？

在每个特定的商业模式下，响应的市场规模有多大？预期的用户增长情况如何？竞争对手有多少？预期的营收在三年或五年时间里的成长曲线会如何？等等。

如果决定主打B端解决方案或服务，那么我们要回答的问题就大不相同：

这个解决方案或服务是面向哪个行业的？

如果是面向教育行业，那么我们的潜在客户是学校、教育机构，还是有内部教育培训需求的企业？

在潜在客户的业务流程里，对手写数学公式的识别功能是必须的吗？

这个功能是否能够帮助客户建立一个新的业务增长点？如果不能，是否能够帮助客户提升现有业务流程的效率，或降低现有业务的成本？

这个解决方案的服务模式和收费模式是怎样的？是基于云平台的API调用并按调用次数收费，还是基于定制化的软件服务并按软件授权来收费？等等。

总之，从产品经理的视角出发，要构建好的产品或解决方案，我们不能只懂技术或只懂AI，好技术团队必须同时具备对市场的分析能力、对目标客户/用户的触达能力，以及对目标行业/业务的深入理解能力。