人工智能設(shè)計(jì)：由于與語音系統(tǒng)的交互只有語音對(duì)話這種方式，而且對(duì)話內(nèi)容質(zhì)量高（簡(jiǎn)單直白），這為記錄用戶的行為提供了很大幫助。語音系統(tǒng)只需要在語音合成（喇叭）和語音識(shí)別（麥克風(fēng)）上增加記錄接口，就可掌握每個(gè)Skill與用戶對(duì)話的內(nèi)容，再通過對(duì)話內(nèi)容轉(zhuǎn)換成有用數(shù)據(jù)，擁有該名用戶的用戶畫像。相比語音系統(tǒng)，界面系統(tǒng)就很難做到這一點(diǎn)。由于用戶都是通過點(diǎn)擊觸摸的輸入方式與界面系統(tǒng)交互，但系統(tǒng)很難知道文字、圖片的內(nèi)容和關(guān)系是什么，很難斷定用戶在做什么，所以界面系統(tǒng)應(yīng)該通過與每個(gè)應(yīng)用共享數(shù)據(jù)的方式了解用戶更為合適。只要每個(gè)產(chǎn)品將自己的數(shù)據(jù)分為共享和隱私數(shù)據(jù)模塊，共享數(shù)據(jù)模塊可供系統(tǒng)和其他產(chǎn)品使用，這樣有利于產(chǎn)品...

人工智能（AI）設(shè)計(jì)語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識(shí)工程領(lǐng)域的、具有符號(hào)處理和邏輯推理能力的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計(jì)算、知識(shí)處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn)：具有符號(hào)處理能力（即非數(shù)值處理能力）；適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機(jī)交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力，又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展：機(jī)器智能是唯技術(shù)論的?？萍脊倘皇侨祟惽斑M(jìn)的重要推動(dòng)力。金山區(qū)品...

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：開源開放平臺(tái)。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、智能語義理解等共性技術(shù)和自動(dòng)駕駛等重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用，支持面向云端訓(xùn)練和終端執(zhí)行的開發(fā)框架、算法庫(kù)、工具集等的研發(fā)，支持開源開發(fā)平臺(tái)、開放技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和開源社區(qū)建設(shè)，鼓勵(lì)建設(shè)滿足復(fù)雜訓(xùn)練需求的開放計(jì)算服務(wù)平臺(tái)，鼓勵(lì)骨干企業(yè)構(gòu)建基于開源開放技術(shù)的軟件、硬件、數(shù)據(jù)、應(yīng)用協(xié)同的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。到2020年，面向云端訓(xùn)練的開源開發(fā)平臺(tái)支持大規(guī)模分布式集群、多種硬件平臺(tái)、多種算法，面向終端執(zhí)行的開源開發(fā)平臺(tái)具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。機(jī)器智能在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的進(jìn)展：在機(jī)器輔助，甚至“生成”設(shè)計(jì)的過程中。全過程人工智能設(shè)計(jì)范圍人工智能設(shè)計(jì)：由于與語音系統(tǒng)的交...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：智能傳感器。支持微型化及可靠性設(shè)計(jì)、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計(jì)的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場(chǎng)前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器，推動(dòng)壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新，支持基于微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā)，發(fā)展面向新應(yīng)用場(chǎng)景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器，推動(dòng)智能傳感器實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：行業(yè)特點(diǎn)：行業(yè)的歷史背景、當(dāng)前時(shí)代的增長(zhǎng)能力、與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系、固有風(fēng)險(xiǎn)及該行業(yè)在其他國(guó)家的發(fā)展規(guī)律等。行業(yè)運(yùn)行趨勢(shì)：產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動(dòng)去了解國(guó)內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和方向。包括供應(yīng)商談判能力、購(gòu)買者談判能力、現(xiàn)有同行競(jìng)爭(zhēng)局面企業(yè)目前面臨的問題、有哪些成功的管理和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、這些經(jīng)驗(yàn)是否可以借鑒或復(fù)制、新進(jìn)入者威脅、替代產(chǎn)品和服務(wù)威脅等。同時(shí)，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注新的技術(shù)在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用是否回事本領(lǐng)域的創(chuàng)新就。人工智能時(shí)代的到來時(shí)行業(yè)洗牌的關(guān)鍵期，過去的規(guī)律在現(xiàn)在不一定奏效、因此能夠把握趨勢(shì)、順勢(shì)而為且能有一定預(yù)見性是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的素質(zhì)。人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展：與機(jī)器智...

人工智能設(shè)計(jì)的影響：人工智能的驅(qū)動(dòng)使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平，加上在不同場(chǎng)景觸發(fā)不同功能，有可能實(shí)現(xiàn)「每個(gè)功能/頁(yè)面都可能成為用戶首時(shí)間觸達(dá)的功能/頁(yè)面」，這意味著每個(gè)頁(yè)面都有可能成為首頁(yè)，都是信息架構(gòu)的頂部，這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn)：1.它們具有流的性質(zhì)，結(jié)構(gòu)扁平，內(nèi)容可以無限延伸；2.它們都用樣式相同的空容器，例如FEED的列表或者卡片，IM的氣泡；3.空容器可以承載各式各樣的媒體，包括文字、圖片、音頻和視頻。要學(xué)會(huì)基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，較好能自己模擬開發(fā)一個(gè)機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。松江...

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則是什么？隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和人工智能產(chǎn)品越來越普遍和強(qiáng)大，機(jī)器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產(chǎn)品可以執(zhí)行各種任務(wù)，從合成數(shù)據(jù)、提供有用的見解到單獨(dú)行動(dòng)、學(xué)習(xí)新任務(wù)以及以驚人的精度預(yù)測(cè)結(jié)果。人工智能的進(jìn)步開始改變?nèi)藗儗?duì)人工智能產(chǎn)品的反應(yīng)，以及人們對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗(yàn)原則，可使日益復(fù)雜的人工智能產(chǎn)品世界更加明晰。區(qū)分人工智能和非人工智能含量。人工智能產(chǎn)品可以用來合成大量的數(shù)據(jù)，并呈現(xiàn)聚合和摘要信息，這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美，設(shè)計(jì)產(chǎn)品，讓用戶知道他們查看的信息哪些是人工智能生成的，哪些是人工提供的信息，以便他們自己決定是否信任它...

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：智能傳感器。支持微型化及可靠性設(shè)計(jì)、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計(jì)的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場(chǎng)前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器，推動(dòng)壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新，支持基于微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā)，發(fā)展面向新應(yīng)用場(chǎng)景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器，推動(dòng)智能傳感器實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：行業(yè)特點(diǎn)：行業(yè)的歷史背景、當(dāng)前時(shí)代的增長(zhǎng)能力、與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系、固有風(fēng)險(xiǎn)及該行業(yè)在其他國(guó)家的發(fā)展規(guī)律等。行業(yè)運(yùn)行趨勢(shì)：產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動(dòng)去了解國(guó)內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和方向。包括供應(yīng)商談判能力、購(gòu)買者談判能力、現(xiàn)有同行競(jìng)爭(zhēng)局面企業(yè)目前面臨的問題、有哪些成功的管理和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、這些經(jīng)驗(yàn)是否可以借鑒或復(fù)制、新進(jìn)入者威脅、替代產(chǎn)品和服務(wù)威脅等。同時(shí)，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注新的技術(shù)在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用是否回事本領(lǐng)域的創(chuàng)新就。人工智能時(shí)代的到來時(shí)行業(yè)洗牌的關(guān)鍵期，過去的規(guī)律在現(xiàn)在不一定奏效、因此能夠把握趨勢(shì)、順勢(shì)而為且能有一定預(yù)見性是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的素質(zhì)。發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有問題，不管是行業(yè)問題...

人工智能（AI）設(shè)計(jì)語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識(shí)工程領(lǐng)域的、具有符號(hào)處理和邏輯推理能力的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計(jì)算、知識(shí)處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn)：具有符號(hào)處理能力（即非數(shù)值處理能力）；適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機(jī)交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力，又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。要學(xué)會(huì)基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，較好能自己模擬開發(fā)一個(gè)機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。靜安區(qū)...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

人工智能設(shè)計(jì)：毫不夸張地說，預(yù)測(cè)是人工智能設(shè)計(jì)時(shí)較需要考慮的東西，它往往決定了系統(tǒng)和流程的復(fù)雜程度。當(dāng)你預(yù)測(cè)用戶行為越準(zhǔn)，可以為用戶省下好多操作流程；當(dāng)你預(yù)測(cè)用戶想要的東西越準(zhǔn)，為產(chǎn)品帶來的收益越大。如何又準(zhǔn)又快預(yù)測(cè)出用戶需求并作出響應(yīng)是人工智能時(shí)代下設(shè)計(jì)好壞的衡量標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)人工智能的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，部分流程的設(shè)計(jì)可以簡(jiǎn)化。如果能通過環(huán)境和記憶預(yù)測(cè)出用戶需要什么，整個(gè)操作流程能進(jìn)一步簡(jiǎn)化。后續(xù)設(shè)計(jì)時(shí)結(jié)合人工智能能力展開設(shè)計(jì)。人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展：隨著機(jī)器智能在設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。崇明區(qū)質(zhì)量人工智能設(shè)計(jì)電話多少人工智能設(shè)計(jì)的影響：人工智能的驅(qū)動(dòng)使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平，加上...

人工智能（AI）設(shè)計(jì)語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識(shí)工程領(lǐng)域的、具有符號(hào)處理和邏輯推理能力的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計(jì)算、知識(shí)處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn)：具有符號(hào)處理能力（即非數(shù)值處理能力）；適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機(jī)交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力，又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展：機(jī)器對(duì)外界的覺察與人不一樣，它們欠缺比較高層的目標(biāo)。靜安區(qū)人工...

人工智能設(shè)計(jì)：由于與語音系統(tǒng)的交互只有語音對(duì)話這種方式，而且對(duì)話內(nèi)容質(zhì)量高（簡(jiǎn)單直白），這為記錄用戶的行為提供了很大幫助。語音系統(tǒng)只需要在語音合成（喇叭）和語音識(shí)別（麥克風(fēng)）上增加記錄接口，就可掌握每個(gè)Skill與用戶對(duì)話的內(nèi)容，再通過對(duì)話內(nèi)容轉(zhuǎn)換成有用數(shù)據(jù)，擁有該名用戶的用戶畫像。相比語音系統(tǒng)，界面系統(tǒng)就很難做到這一點(diǎn)。由于用戶都是通過點(diǎn)擊觸摸的輸入方式與界面系統(tǒng)交互，但系統(tǒng)很難知道文字、圖片的內(nèi)容和關(guān)系是什么，很難斷定用戶在做什么，所以界面系統(tǒng)應(yīng)該通過與每個(gè)應(yīng)用共享數(shù)據(jù)的方式了解用戶更為合適。只要每個(gè)產(chǎn)品將自己的數(shù)據(jù)分為共享和隱私數(shù)據(jù)模塊，共享數(shù)據(jù)模塊可供系統(tǒng)和其他產(chǎn)品使用，這樣有利于產(chǎn)品...

人工智能設(shè)計(jì)的影響：人工智能的驅(qū)動(dòng)使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平，加上在不同場(chǎng)景觸發(fā)不同功能，有可能實(shí)現(xiàn)「每個(gè)功能/頁(yè)面都可能成為用戶首時(shí)間觸達(dá)的功能/頁(yè)面」，這意味著每個(gè)頁(yè)面都有可能成為首頁(yè)，都是信息架構(gòu)的頂部，這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn)：1.它們具有流的性質(zhì)，結(jié)構(gòu)扁平，內(nèi)容可以無限延伸；2.它們都用樣式相同的空容器，例如FEED的列表或者卡片，IM的氣泡；3.空容器可以承載各式各樣的媒體，包括文字、圖片、音頻和視頻。很多人猜想未來機(jī)器是否會(huì)進(jìn)化出像人類一樣的意識(shí)，純粹是毫無根據(jù)。靜安區(qū)全過程人工...

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：智能傳感器。支持微型化及可靠性設(shè)計(jì)、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計(jì)的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場(chǎng)前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器，推動(dòng)壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新，支持基于微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā)，發(fā)展面向新應(yīng)用場(chǎng)景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器，推動(dòng)智能傳感器實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則是什么？隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和人工智能產(chǎn)品越來越普遍和強(qiáng)大，機(jī)器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產(chǎn)品可以執(zhí)行各種任務(wù)，從合成數(shù)據(jù)、提供有用的見解到單獨(dú)行動(dòng)、學(xué)習(xí)新任務(wù)以及以驚人的精度預(yù)測(cè)結(jié)果。人工智能的進(jìn)步開始改變?nèi)藗儗?duì)人工智能產(chǎn)品的反應(yīng)，以及人們對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗(yàn)原則，可使日益復(fù)雜的人工智能產(chǎn)品世界更加明晰。區(qū)分人工智能和非人工智能含量。人工智能產(chǎn)品可以用來合成大量的數(shù)據(jù)，并呈現(xiàn)聚合和摘要信息，這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美，設(shè)計(jì)產(chǎn)品，讓用戶知道他們查看的信息哪些是人工智能生成的，哪些是人工提供的信息，以便他們自己決定是否信任它...

人工智能（AI）設(shè)計(jì)語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識(shí)工程領(lǐng)域的、具有符號(hào)處理和邏輯推理能力的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計(jì)算、知識(shí)處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn)：具有符號(hào)處理能力（即非數(shù)值處理能力）；適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機(jī)交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力，又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展：隨著機(jī)器智能在設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。浦東新區(qū)人工智能設(shè)計(jì)...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：行業(yè)特點(diǎn)：行業(yè)的歷史背景、當(dāng)前時(shí)代的增長(zhǎng)能力、與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系、固有風(fēng)險(xiǎn)及該行業(yè)在其他國(guó)家的發(fā)展規(guī)律等。行業(yè)運(yùn)行趨勢(shì)：產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動(dòng)去了解國(guó)內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和方向。包括供應(yīng)商談判能力、購(gòu)買者談判能力、現(xiàn)有同行競(jìng)爭(zhēng)局面企業(yè)目前面臨的問題、有哪些成功的管理和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、這些經(jīng)驗(yàn)是否可以借鑒或復(fù)制、新進(jìn)入者威脅、替代產(chǎn)品和服務(wù)威脅等。同時(shí)，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注新的技術(shù)在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用是否回事本領(lǐng)域的創(chuàng)新就。人工智能時(shí)代的到來時(shí)行業(yè)洗牌的關(guān)鍵期，過去的規(guī)律在現(xiàn)在不一定奏效、因此能夠把握趨勢(shì)、順勢(shì)而為且能有一定預(yù)見性是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的素質(zhì)。思考機(jī)器智能和人類設(shè)計(jì)各自的...

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則是什么？顯示人工智能結(jié)果的精度概率。了解人工智能生成結(jié)果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如，CRM系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)哪些銷售線索較有可能轉(zhuǎn)化為特定產(chǎn)品的銷售。但這些預(yù)測(cè)有多準(zhǔn)確？表示出預(yù)測(cè)的精度概率可以幫助用戶理解結(jié)果。解釋人工智能產(chǎn)品是如何產(chǎn)生結(jié)果的。許多人工智能產(chǎn)品使用復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這些通常被視為黑匣子。但是，有時(shí)理解一個(gè)算法是如何產(chǎn)生結(jié)果的，對(duì)于理解為什么產(chǎn)生一個(gè)特定的決策或結(jié)果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何做出決定的每一個(gè)方面，但是我們可以向用戶提供一些關(guān)于該技術(shù)做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數(shù)據(jù)是作為輸入提供的，哪些數(shù)據(jù)在生...

人工智能設(shè)計(jì)的影響：FEED和IM的區(qū)別是：是否主動(dòng)給予信息反饋。FEED通過采集用戶數(shù)據(jù)，將用戶感興趣的信息主動(dòng)推薦給用戶，在人工智能時(shí)代下它更適合用在內(nèi)容型產(chǎn)品上。IM通過對(duì)話交流的形式給出問題或指令，對(duì)方根據(jù)相關(guān)內(nèi)容給予反饋；在人工智能時(shí)代下它更適合用在簡(jiǎn)化流程以及工具型產(chǎn)品上。既然固定內(nèi)容的概念被打破，頁(yè)面可以無限延伸，為了保證結(jié)構(gòu)穩(wěn)定和方便管理，內(nèi)容和功能需要被模塊化。iOS和Android在幾年前已采用了首頁(yè)左滑進(jìn)入系統(tǒng)FEED的設(shè)計(jì)，不同產(chǎn)品用卡片的形式承載。小米MIUI9的信息助手突破了產(chǎn)品間的壁壘，在負(fù)一屏中將不同應(yīng)用中的同類別信息整理聚合，比如收藏、支出、快遞、行程、日程等...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

人工智能設(shè)計(jì)的影響：人工智能的驅(qū)動(dòng)使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平，加上在不同場(chǎng)景觸發(fā)不同功能，有可能實(shí)現(xiàn)「每個(gè)功能/頁(yè)面都可能成為用戶首時(shí)間觸達(dá)的功能/頁(yè)面」，這意味著每個(gè)頁(yè)面都有可能成為首頁(yè)，都是信息架構(gòu)的頂部，這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn)：1.它們具有流的性質(zhì)，結(jié)構(gòu)扁平，內(nèi)容可以無限延伸；2.它們都用樣式相同的空容器，例如FEED的列表或者卡片，IM的氣泡；3.空容器可以承載各式各樣的媒體，包括文字、圖片、音頻和視頻。要學(xué)會(huì)基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，較好能自己模擬開發(fā)一個(gè)機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。普陀...

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)：競(jìng)爭(zhēng)力因素分析：產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價(jià)格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計(jì)算能力積累三方面無論是從短期還是長(zhǎng)期來看，都會(huì)占據(jù)很高的權(quán)重，所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合：了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購(gòu)兼并等。機(jī)構(gòu)管制：作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國(guó)家法規(guī)、價(jià)格、稅收、進(jìn)出口等。各國(guó)舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了，國(guó)外相繼出現(xiàn)了人工智...

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。面向機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練應(yīng)用，發(fā)展高性能、高擴(kuò)展性、低功耗的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，面向終端應(yīng)用發(fā)展適用于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的低功耗、高性能的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，發(fā)展與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片配套的編譯器、驅(qū)動(dòng)軟件、開發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。到2020年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片技術(shù)取得突破進(jìn)展，推出性能達(dá)到128TFLOPS（16位浮點(diǎn)）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點(diǎn)為基準(zhǔn)）的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等一種或幾種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；在智能終端、自動(dòng)駕駛、智能安防、智能家居...

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。面向機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練應(yīng)用，發(fā)展高性能、高擴(kuò)展性、低功耗的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，面向終端應(yīng)用發(fā)展適用于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的低功耗、高性能的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，發(fā)展與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片配套的編譯器、驅(qū)動(dòng)軟件、開發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。到2020年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片技術(shù)取得突破進(jìn)展，推出性能達(dá)到128TFLOPS（16位浮點(diǎn)）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點(diǎn)為基準(zhǔn)）的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等一種或幾種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；在智能終端、自動(dòng)駕駛、智能安防、智能家居...