手把手构建人工智能产品

随着人工智能技术在越来越多的行业中应用，诸多问题也随之而来，最主要的问题在于人工智能技术与行业的结合深度不足。在大多数情况下，人工智能技术只能解决表层的行业问题，对于深层的业务问题赋能不足。当前急需探索人工智能技术与行业结合的方法与模式。本书结合了笔者构建人工智能产品的实际经验，从人工智能产品流程、行业能力模型、人工智能技术等方面详细地叙述了人工智能产品的构建过程，特别突出了人工智能技术应用于行业的分析方法。本书也阐述了人工智能产品经理的工作流程、思维方式及成长路径。本书可作为现阶段想了解人工智能产品构建过程的人，或想成为人工智能产品经理的人的学习素材，也可作为各行各业人士了解人工智能产品构建过程的参考书。

高飞：资深产品专家，拥有数学、计算机、药学等多个学位及交叉学科背景。在大数据与人工智能领域专注于行业与技术的结合，拥有超过7 年的人工智能算法与产品经验，对产业互联网的相关业务与商业模式研究深入。高级科学家（Senior Scientist），曾在中国科学院化学研究所及Pharmaron 公司从事小分子药物研发工作。2014 年开始从事人工智能算法研究及产品研发工作，主持研发了国内**药物临床前智能数据平台，得到国家食品药品监督管理总局药品审译中心（CDE）的高度认可。多次主持研发了区域电子病历及健康档案大数据平台（服务于江西、山东等省）。曾应邀主持国际**杂志《科学》中国年会医疗与脑科学分会。曾应邀参与协和医院“协和百年”信息规划项目，提供临床科研智能平台设计方案。现主持研发人工智能辅助工业符号语言识别系统，为诸多传统行业加速赋能。现为某世界 500 强大型科技企业产品总监，资深产品专家，国家慢病防控信息技术委员会理事，中国药学会高级会员，中国卫生信息学会常务理事，人人都是产品经理社区首批专栏作家。

序

拥抱人工智能时代

在大数据时代，各行各业时时刻刻都在产生海量、多样的数据，我们被数据淹没。

数据正在成为一种新的生产资料，从数据中洞察趋势、掌握规律对于挖掘新的知识、促进创新和驱动经济增长大有益处，大数据已经成为社会和经济发展的新动力。但是，人不可能看到所有数据，所以只能通过一些手段去分析数据，然后得出结论，用于指导工作。人工智能是最能够充分利用大数据的一种技术、一种思维、一种路径，其产生的作用不亚于大数据本身，而且人工智能所拥有的自我学习和认知能力会不断增强，其应用必然会向各个行业和领域渗透。

从生产力的角度来看，如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类迈入智能时代的决定性力量。人工智能这门科学的应用目标随着时代的发展而变化，它一方面不断创新发展，另一方面越来越广泛地向更加复杂、超越一般人所能及的目标趋近。当前，人工智能理论和方法已被广泛应用于各个领域，比如本书中提到的教育、金融、医药、交通、安防等领域通过人工智能的创新实现了行业效率的提高。

从互联网价值角度来看，消费互联网行业正进入成熟阶段，而产业互联网行业方兴未艾。消费互联网以个人用户为中心，产业互联网以提高行业效率为核心。行业性正成为人工智能技术发展的重要方向，只有按照行业需求去设计人工智能产品，才能使之更好地发挥作用。人工智能产品注重从数据中获取信息，从数据中挖掘事物之间的关系，从需求到数据，从数据到规律，用规律满足需求，人工智能产品的构建是不断迭代、不断优化模型的过程。经过多年的发展，人工智能技术成功跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，突破了从“不能用”“不好用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还存在诸多瓶颈，如数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等。期待这些瓶颈在各方努力下可以得到很好的克服，未来人工智能技术一定会给越来越多的行业带来更大的创新动力和变革机遇。

很高兴看到高飞先生充分利用自己多年来在人工智能领域积累的经验，以满腔的热情撰写了《手把手构建人工智能产品》这本书。本书首先介绍了人工智能产品的定义、框架及行业与人工智能技术，特别强调了人工智能技术需要与行业场景紧密相连才能体现出巨大的价值。然后结合作者数十年的行业经验和实践经历，以产品为主线，通过逻辑梳理、需求转化、数据准备、模型建立、模型评估五个步骤详

细地分析和解释人工智能产品的构建过程，并结合具体场景讲解产品中的人工智能算法，让读者可以结合自己的产品的情况进行应用和实践。最后从产业互联网角度讲述人工智能产品经理应该具备的技能。如本书中所述，无行业不智能，行业能力是人工智能产品经理真正的“铁饭碗”；产品经理只有深挖行业需求、选择恰当的行业数据，才能设计出成功的人工智能产品，才能构建符合行业场景的人工智能模型。

与单纯介绍人工智能技术的书籍不同，本书结合了作者多年深耕医疗行业的经验，其内容更加贴合软件工程实践。本书为人工智能领域的从业人员提供了一种简单、平滑但步步深入的学习方法，旨在帮助立志在人工智能领域有所作用为的人快速入行，非常有现实指导意义。

高飞先生邀请我为本书作序，我非常荣幸。这是一本值得经常翻看的好书，充分体现了作者具有深厚的理论基础且非常注重实务。高飞先生工作繁忙，但仍然能投入很大精力、付出很多心血完成这本书，而且写得如此精彩和深入浅出，这使我感到惊讶和敬佩。我想他一定希望所有读者都能更好地拥抱人工智能时代，让人工智能技术得到更快、更广泛的发展和应用。

——高传贵

浪潮集团副总裁

山东国数爱健康医疗大数据有限公司董事长

前言

我是一位特殊的产品经理，其原因还要从我的经历说起。在做产品经理之前，我在传统的医药行业工作，是一位从事药物研发的科技工作者。在一次偶然的机会下，我应邀参加国际医药论坛，发现国外医药界的医药数据情报系统能准确而高效地获得信息。自此，我便投身于医药数据平台的研发工作。到2020 年，我已经在产品岗位上工作了7 年。

近几年随着科技的发展，人工智能热潮迭起，一时间全社会、全行业都在呼唤具备人工智能及相关技术的人才。随着时间的推移，人工智能产品依然大受追捧，但在另一方面却逐步趋于平静。现在人们逐步认识到脱离业务讨论人工智能技术没有意义，也几乎不存在通用性的人工智能产品。人工智能技术要发挥作用，就必须与行业深度结合。人工智能技术本质上并不是解决用户痛点的“大杀器”，而是一个能够快速解决用户痛点的“加速器”，人们越来越清晰地意识到人工智能技术的发展离不开业务。

2020 年伊始，新型冠状病毒肺炎疫情迅速传播，给各行各业带来了冲击，尤其是线下产业。在此期间，我本人也参与了AI 辅助筛选对抗新型冠状病毒感染药物的一系列工作。在抗击疫情的一段时间里，人工智能技术发挥了其独有的安全、高效的特点。在医院感染科病房里，医用机器人被应用于病房消毒与病人护理等方面，减小了新型冠状病毒肺炎社区性传播的概率；通过人工智能技术可以高效地筛选应对新型冠状病毒的药物，并可以直接对这些分子结构进行分析。这正是人工智能技术在社会生活中的真实应用。

人工智能产品的开发需要两类人的参与。一是可以实现人工智能技术的工程师，如算法工程师，其根据所要解决的具体场景和问题，又可以细分为图像处理算法、推荐算法、自动驾驶算法、语音识别算法等方面的工程师。二是可以将人工智能技术和行业知识相结合，并能通过产品和项目的落地实现最终商业目标的人工智能产品经理。目前由于各个行业对人工智能技术的重视，算法工程师已经成为企业招聘的热点。

随着时间的推移，人们逐渐认识到仅有人工智能技术并不能做出优秀的产品，要做出优秀的产品还需要能够将人工智能技术和行业知识相结合的人才。

本书的特点在于基于行业与业务来讨论人工智能技术，并介绍人工智能产品的构建方法。本书撰写的初衷在于表明如何将业务与人工智能技术相结合，本书中具体讨论了相关的方法与思维过程。

本书分为 5 章来讨论人工智能产品的相关问题。

第 1 章综合概括了当前人工智能产品的应用、体系、基础、方法、商业方面的内容。在应用方面，概括了人工智能产品在各个领域的应用情况。在体系方面，概括了人工智能产品的基本框架。在基础方面，突出了数据基础的重要性，并阐述了数据科学的发展与应用。在方法方面，介绍了人工智能领域的研究方法。在商业方面，对比了互联网产品与人工智能产品商业模式的异同，并提出了具体的商业手段。

第 2 章突出了人工智能与行业属性间的关系，介绍了人工智能技术的价值在于能够与行业属性相结合。本章结合产品互联网的相关特点，给出了行业属性的分析方法，并着重讨论了数据探索与行业之间的联系。

第 3 章阐述了人工智能产品的构建过程，通过逻辑梳理、需求转化、数据准备、模型建立、模型评估等步骤说明了人工智能产品的构建过程。同时重点强调了沟通是人工智能产品建设过程中重要的软技能。

第 4 章结合实际应用场景，介绍了部分人工智能算法。算法原理是开发人工智能产品的重要知识基础。根据笔者的实际经验，只有深度了解算法原理并将其与行业知识相结合，才能构建出真正能解决行业痛点的人工智能产品。本章介绍了线性模型、图像处理相关算法、自然语言处理相关算法、阿尔法狗系统的原理及机器推断技术等相关内容。

第 5 章主要讨论了人工智能产品经理的相关问题。产品经理应该如何应对中年危机，产品经理的核心价值是什么等，这些问题都是本章讨论的重点。本章还说明了人工智能产品经理的必要技能、工作流程，以及如何成为人工智能产品经理。

本书主要面向互联网行业的产品经理，以及各行各业对人工智能产品有兴趣的读者。本书十分强调行业的重要性，从一种全新的视角来介绍人工智能技术在行业中的应用，同时提供一种通过人工智能技术解决传统领域问题的思维方式。

针对人工智能产品的开发，本书通过对人工智能产品体系的构建，提供了一套完整的人工智能产品开发体系与路径。针对产品经理的发展，本书重点强调了行业能力是产品经理的核心能力，只有把握住对行业的深度认知，产品经理才能有较好的发展。本书的特点是可操作性强，书中提供了切实可行的分析方法，可以帮助产品经理构建知识体系。

针对希望成为产品经理的读者，本书主要立足于行业，告诉读者什么才是产品经理的核心价值。基于行业认知去进行产品思考，对新入行的产品经理而言非常重要。

对于非互联网行业的读者，本书是一本关于人工智能产品的科普读物。本书中介绍的很多分析方法适用于各个行业，本书可以作为传统行业与人工智能行业之间的桥梁。通过阅读本书，传统行业人士或许能获得一些灵感，从而能利用人工智能技术创造出更加优秀的产品。

最后，感谢在写书过程中一直支持、帮助我的每个人。

感谢浪潮集团副总裁、山东国数爱健康医疗大数据有限公司董事长高传贵先生亲自为本书作序。感谢产品界及投资界专家苏杰、江天帆、王玉峰、曹成明、丁红霞、Kevin、刘津为本书撰写推荐语。

感谢我的实习生张宇璨、李诗峣为本书文字做了校对工作。

感谢电子工业出版社的图书策划编辑林瑞和、董雪为本书出版做了大量工作。

由于本人水平有限，书中不足之处在所难免，欢迎各位读者提出宝贵意见。

——高 飞

目录
第1 章 人工智能时代的产品思考 / 1
1．1 人工智能产品 / 2
1．2 体系――人工智能产品框架 / 11
1．3 基础――数据的进化 / 15
1．4 方法――人工智能领域的研究方法 / 19
1．5 商业――人工智能时代的商业模式 / 25
参考文献 / 32
第2 章 无行业不智能 / 34
2．1 互联网的行业认知 / 36
2．1．1 互联网时代的下半场――产业互联网的兴起 / 36
2．1．2 如何才能懂行业 / 39
2．2 产业互联网的行业属性 / 45
2．2．1 产品需求的行业属性 / 45
2．2．2 产品逻辑的行业属性 / 47
2．3 行业与人工智能技术 / 52
2．3．1 人工智能与行业效率提高 / 53
2．3．2 人工智能与产业创新 / 54
参考文献 / 55
第3 章 人工智能产品的构建 / 56
3．1 逻辑梳理 / 59
3．1．1 人工智能产品逻辑体系 / 59
3．1．2 人工智能产品设计原则与方法 / 60
3．2 需求转化 / 65
3．2．1 需求与数据 / 65
3．2．2 需求的产品转化 / 66
3．3 数据准备 / 68
3．3．1 数据获取 / 68
3．3．2 数据治理 / 70
3．3．3 数据标注 / 84
3．4 模型建立 / 85
3．4．1 知识建模 / 86
3．4．2 非知识建模 / 89
3．4．3 特征工程 / 89
3．4．4 算法的选择 / 95
3．4．5 模型的开发 / 96
3．5 模型评估 / 98
3．5．1 模型的业务评估 / 98
3．5．2 模型的量化评估 / 98
3．6 沟通――构建人工智能产品的软技能 / 106
3．6．1 沟通分析 / 107
3．6．2 沟通控制 / 120
参考文献 / 122
第4 章 产品中的人工智能算法 / 126
4．1 算法概述 / 127
4．2 基于线性模型构建用户画像 / 130
4．2．1 线性回归 / 131
4．2．2 逻辑斯蒂回归 / 135
4．2．3 聚类算法 / 139
4．3 图像的处理原理 / 141
4．3．1 神经网络简介 / 141
4．3．2 神经网络算法概述 / 143
4．3．3 BP 神经网络 / 147
4．3．4 卷积神经网络 / 154
4．3．5 基于深度学习的目标检测 / 160
4．3．6 胶囊网络简介 / 162
4．4 自然语言处理与文本挖掘 / 163
4．4．1 自然语言处理流程 / 164
4．4．2 语料特征提取方法 / 169
4．4．3 循环神经网络 / 175
4．5 阿尔法狗系统的原理 / 177
4．5．1 博弈论基础 / 177
4．5．2 极小化极大算法 / 179
4．5．3 蒙特卡罗树搜索 / 182
4．5．4 强化学习 / 185
4．5．5 阿尔法狗系统 / 190
4．6 机器的逻辑推断 / 192
4．6．1 贝叶斯理论 / 192
4．6．2 马尔可夫网络 / 202
4．6．3 马尔可夫逻辑网络 / 205
参考文献 / 208
第5 章 产品经理的进化 / 211
5．1 产品经理的思考 / 212
5．1．1 产品经理的成长路径 / 212
5．1．2 中年产品经理的危机与未来 / 216
5．2 人工智能产品经理 / 223
5．2．1 人工智能产品经理的基本技能 / 223
5．2．2 人工智能产品经理的工作流程 / 232
5．3 如何成为人工智能产品经理 / 234
5．3．1 产品能力 / 234
5．3．2 技术能力 / 236
5．3．3 行业能力 / 241
参考文献 / 241