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AI浪潮下，產(chǎn)品經(jīng)理的角色正在被重新定義。網(wǎng)易云信產(chǎn)品總監(jiān)以情感陪伴AI玩具為切口，揭示了從真需求識別到戰(zhàn)略落地的完整方法論，更提出顛覆性觀點：未來的產(chǎn)品競爭不再是確定性功能交付，而是對不確定性的智能化駕馭。這場演講不僅呈現(xiàn)了AI社交產(chǎn)品的實戰(zhàn)架構(gòu)，更為從業(yè)者提供了價值重構(gòu)的底層邏輯。

在產(chǎn)品經(jīng)理行業(yè)交流大會現(xiàn)場，嘉賓網(wǎng)易云信產(chǎn)品總監(jiān)@闕杭寧 圍繞AI對產(chǎn)品經(jīng)理的影響、核心職責(zé)重構(gòu)以及網(wǎng)易云信的AI實戰(zhàn)案例展開分享，既有對行業(yè)本質(zhì)的深度思考，也有可落地的實踐經(jīng)驗，為身處AI浪潮中的產(chǎn)品人提供了清晰的行動指引。

一、AI時代產(chǎn)品經(jīng)理的核心命題：在不確定性中錨定真需求

闕杭寧首先拋出一個經(jīng)典命題：在AI時代，我們應(yīng)如何理解產(chǎn)品經(jīng)理的角色？他分享了一個有趣的實驗：嘗試讓AI為自己即將參加的產(chǎn)品經(jīng)理大會撰寫一份內(nèi)容，要求涵蓋產(chǎn)品經(jīng)理的所有工作職責(zé)，并具備一定的戰(zhàn)略洞見。最終AI輸出的歸納精準(zhǔn)貼切，幾乎無需修改，完全契合行業(yè)認(rèn)知。

闕杭寧指出，他特別欣賞其中的一個關(guān)鍵詞：資源約束。產(chǎn)品經(jīng)理常被稱為“夾心餅干”，根源就在于資源的有限性。

在日常工作中，產(chǎn)品經(jīng)理往往聚焦于產(chǎn)品探索、MVP構(gòu)建、產(chǎn)研協(xié)同、運(yùn)營協(xié)同以及基于用戶反饋推動產(chǎn)品迭代等環(huán)節(jié)，卻容易忽略最核心的底層邏輯——找到最終的交付價值，即產(chǎn)品的第一性原理：真實需求。

他強(qiáng)調(diào)，唯有真實用戶及其生活場景中的需求，才能支撐產(chǎn)品價值的有效交付，并最終實現(xiàn)平臺或企業(yè)的商業(yè)變現(xiàn)。在模糊的市場環(huán)境和復(fù)雜的商業(yè)目標(biāo)中，精準(zhǔn)識別真實需求，并以恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品交付方式提供價值，構(gòu)成了產(chǎn)品愿景與階段化路線圖的核心。

落實到組織層面，我們通常用企業(yè)的使命愿景來統(tǒng)領(lǐng)方向。但這不僅僅是管理層的任務(wù)，產(chǎn)品經(jīng)理在其中同樣扮演著至關(guān)重要的角色，積極參與制定并承擔(dān)承上啟下的作用。

在產(chǎn)品演化層面，闕杭寧將其分為兩個維度：一是被動式優(yōu)化，即基于運(yùn)營數(shù)據(jù)提升關(guān)鍵漏斗的指標(biāo)轉(zhuǎn)化率；二是主動式迭代，即開啟從戰(zhàn)略到探索、執(zhí)行的全新產(chǎn)品路徑閉環(huán)。

我們通常知道，在產(chǎn)品從立項到上線的初期階段，會界定一個MVP（最小可行產(chǎn)品）。有了MVP，就要去尋找PMF（產(chǎn)品市場匹配）。此時的產(chǎn)品并非完全體。甚至當(dāng)產(chǎn)品發(fā)展一段時間后，你會發(fā)現(xiàn)實際的用戶群體和競爭壁壘與最初的設(shè)計存在差異。這時，你需要對核心用戶群和自身壁壘產(chǎn)生新的價值認(rèn)知，從而形成一個新的產(chǎn)品管理閉環(huán)。產(chǎn)品經(jīng)理始終需要在動態(tài)變化中完成價值重構(gòu)。

二、網(wǎng)易云信AI實戰(zhàn)：情感陪伴底座的戰(zhàn)略選擇與落地

作為網(wǎng)易云信的核心初創(chuàng)成員及產(chǎn)品經(jīng)理，闕杭寧分享了團(tuán)隊在AI領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局與實戰(zhàn)成果。網(wǎng)易云信在前十年深耕融合通信領(lǐng)域，其商業(yè)本質(zhì)并非技術(shù)本身，而是在“互聯(lián)網(wǎng)+”浪潮下，團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了一個共性需求：當(dāng)時各類互聯(lián)網(wǎng)APP如雨后春筍般涌現(xiàn)，尤其是社交、電商等平臺，它們都有一個共同點——需要人與人、人與企業(yè)或企業(yè)員工之間的溝通功能。這帶來了大量的通訊功能研發(fā)需求。然而，當(dāng)時市場上相關(guān)的人才供應(yīng)和技術(shù)棧均不夠成熟，存在較大缺口。團(tuán)隊通過工業(yè)化的產(chǎn)品交付模式填補(bǔ)了這一空白，并與行業(yè)伙伴共同推動了市場的繁榮。

在選擇新方向時，我們需要思考：什么方向?qū)ξ覀兏欣?、更有價值？我們現(xiàn)有的壁壘是什么？新方向是否是一個具有更大市場空間的共性需求？

網(wǎng)易云信在過去十年積累的產(chǎn)品壁壘仍與通信相關(guān)，主要體現(xiàn)在兩個方面：一是端到端、人與人之間的連接通道能力；二是將技術(shù)型產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定可靠的企業(yè)級交付的組織能力。

在智能化趨勢下，衍生出一個新場景：人工智能之間的互動。這延伸了通信的一個新內(nèi)涵：“通信內(nèi)容”。因此，我們看到了兩個高度相關(guān)的方向：一是“娛樂社交AI+”，二是今年非?；鸨馁惖馈狝I玩具。二者的共同底座是情感陪伴。

娛樂社交的核心是由人向人提供情感陪伴，或者在AI出現(xiàn)后，部分轉(zhuǎn)變?yōu)橛葾I向人提供情感陪伴。而AI玩具，可以理解為將娛樂社交中的實體（如玩具）替換為APP中的數(shù)字人或背后的真人，其本質(zhì)底座是相同的。

我們的目標(biāo)是，讓專注于AI玩具或娛樂社交應(yīng)用的廠商，能更聚焦于洞察其用戶和市場，思考應(yīng)為用戶提供什么價值。而在如何實現(xiàn)良好的情感陪伴這一技術(shù)及產(chǎn)業(yè)落地上，則交由我們這樣的專業(yè)底座來提供支持，極大地釋放他們的精力。他們無需再分配資源去研究如何提供穩(wěn)定的情感陪伴內(nèi)容與互動。

既然選定了方向，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們必須成為最早的行動者。我們要做什么？深入一線，了解行業(yè)。我們最初的設(shè)想是尋找那些想做AI玩具的廠商，了解他們遇到的問題并提供解決方案。但后來我們發(fā)現(xiàn)，市場遠(yuǎn)比想象中有趣。

我們深入調(diào)研了這個產(chǎn)業(yè)的業(yè)態(tài)。在這個生態(tài)中，云廠商、智能硬件供應(yīng)商，甚至大模型廠商都已介入，共同為玩具提供情感陪伴的延伸能力。我們發(fā)現(xiàn)，與玩具實體相關(guān)的設(shè)計和外觀仍是傳統(tǒng)玩具廠商的擅長領(lǐng)域，而涉及軟硬件集成及情感陪伴功能實現(xiàn)的部分，則是互聯(lián)網(wǎng)公司和大模型公司的專長。

這對傳統(tǒng)廠商意味著，如果他們想進(jìn)入這個領(lǐng)域，就需要招聘人才，這會帶來可見的成本投入。他們需要考量投入多少人、多少時間，是否需要采購和選型硬件，并進(jìn)行系統(tǒng)集成和生產(chǎn)。然而，他們開發(fā)的產(chǎn)品能否成為爆款，卻無人能保證。需求是存在的，但產(chǎn)品能否被用戶買單，具有很大的不確定性。這加深了我們對這個行業(yè)的理解。

AI玩具已不再是單點公司能夠獨立完成的產(chǎn)品，它非常適合發(fā)展成為一個跨界融合的新產(chǎn)業(yè)。這就要求，例如工廠需要懂內(nèi)容的人，科技公司需要懂玩具的人，IP方則需要懂產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)品價值的人。這是一個更完整、更復(fù)雜的協(xié)作鏈路。

我們發(fā)現(xiàn)了一個行業(yè)現(xiàn)狀：大部分廠商仍持觀望態(tài)度。目前市場上可見的AI玩具產(chǎn)品有，但并不多。因此，對我們而言，要切入的產(chǎn)品價值點就變得非常簡單，主要從兩個問題入手：

一是生產(chǎn)效率問題（廠商不下場，其優(yōu)勢何在？他們擔(dān)心什么？）；

二是如何讓更多玩具廠商快速下場，降低門檻和投入成本，消解他們的劣勢，甚至大幅縮短其POC（概念驗證）周期。

針對這些痛點，網(wǎng)易云信的產(chǎn)品價值切入點十分明確：降低門檻、減少投入成本、縮短POC周期，讓更多廠商能夠快速入局。

考慮到玩具芯片運(yùn)算能力有限的資源約束，團(tuán)隊創(chuàng)新打造了云ITC架構(gòu)，將原本在設(shè)備端進(jìn)行的降噪、增強(qiáng)等功能遷移至云端；同時構(gòu)建了包含記憶、情緒、親密度在內(nèi)的情感共鳴層，并獨創(chuàng)“故事引擎”以解決用戶零啟動（初次使用）時的體驗問題。

因此，我們提出了底層的產(chǎn)品架構(gòu)?；A(chǔ)層與我們核心能力相關(guān)，首先是底層的ITC接入，然后是智能對話層。智能對話層在玩具場景下顯得很不同：與手機(jī)或PC終端相比，玩具的運(yùn)算能力和成本框架受到嚴(yán)格限制。一個幾十元成本的芯片，如何實現(xiàn)與手機(jī)相近的性能？這是做不到的。因此，必須在產(chǎn)品形態(tài)和價值實現(xiàn)上尋求轉(zhuǎn)變。

你需要將原本在端側(cè)完成的降噪、增強(qiáng)等功能遷移到云端，這就是我們所說的“云ITC”架構(gòu)。但這足夠了嗎？不一定。僅僅為傳統(tǒng)或科技玩具廠商提供連接大模型的通路，讓他們自行調(diào)整提示詞，就夠了嗎？我們認(rèn)為遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因此，我們在情感共鳴層，針對優(yōu)質(zhì)情感陪伴所涉及的記憶、情緒、親密度等要素進(jìn)行了深度設(shè)計。記憶需要時間發(fā)酵，只有與AI玩具持續(xù)交流、產(chǎn)生沉淀，讓它了解你的聊天風(fēng)格、性格和偏好后，效果才會顯現(xiàn)。但在用戶零啟動時，這些效果都無法發(fā)揮。如何讓用戶快速啟動體驗？我們提供了“故事引擎”。這就是我們在該領(lǐng)域的產(chǎn)品價值思考與最終呈現(xiàn)的形態(tài)。

示意圖右側(cè)展示了我們交付的具體產(chǎn)品形態(tài)和下面的版型設(shè)計。這使得玩具廠商能夠?qū)崿F(xiàn)“開箱即用”。

在廠商打磨出玩具樣品、嵌入芯片之前，他們就可以利用這個平臺進(jìn)行調(diào)試。他們能夠快速通過界面調(diào)整對話效果，感知到調(diào)校后的對話與玩具實體結(jié)合后，是否能向用戶提供有價值的體驗。這也使得越來越多的玩具廠商開始進(jìn)入這一領(lǐng)域。

目前，已有越來越多的玩具廠商借助這一底座進(jìn)入AI賽道，這與團(tuán)隊最初的設(shè)想節(jié)奏完全契合。

情感陪伴的發(fā)展分為六個階段

當(dāng)前大模型能夠?qū)崿F(xiàn)的是E1和E2階段。

• E1（文本大模型）：本質(zhì)上是語義理解及基于上下文記憶的反饋。
• E2（多模態(tài)大模型）：能夠識別用戶的表情、音調(diào)和神態(tài)，并據(jù)此做出回應(yīng)。
• E3與E4：與深度記憶及用戶的性格喜好、偏好相關(guān)。
• E4之前的情感陪伴，基本是站在第三方立場提供支持。它能理解你，并有一定共情。
• E5（深度共情）：在理解了你的人格、思維方式乃至世界觀、哲學(xué)觀之后，產(chǎn)生的內(nèi)在共鳴，很像與你內(nèi)心深處的自己對話。這時，情感陪伴進(jìn)入了一個深度的“共生”概念。

剛才提到了故事引擎，這實際上是我們實踐中逐步形成的構(gòu)想。起初我們認(rèn)為，有了記憶功能，情感陪伴就會強(qiáng)大很多。但后來發(fā)現(xiàn)并非如此。我們每次演示時都發(fā)現(xiàn)，需要先輸入一些記憶信息，才能有好的效果。于是我們想到，網(wǎng)易非常擅長做游戲。

在整個游戲引擎的思維下，我們借鑒了游戲策劃的方法：通過構(gòu)建一個世界觀、設(shè)定基礎(chǔ)的IP背景、設(shè)計經(jīng)典事件和對應(yīng)的激勵機(jī)制，來快速生成虛擬世界中的關(guān)鍵觸發(fā)點。這讓用戶從接觸開始就能快速、持續(xù)地使用，進(jìn)而沉淀下來，形成一個循環(huán)。整體邏輯是：故事驅(qū)動帶來語料和使用數(shù)據(jù)的沉淀，這些數(shù)據(jù)沉淀反過來滋養(yǎng)記憶系統(tǒng)，記憶又會融合進(jìn)整個故事驅(qū)動中，從而形成一個良性循環(huán)。這是我們的一個閉環(huán)展示。

三、AI賦能社交場景：打破冷場與破冰的核心解法

除了AI玩具，闕杭寧還分享了AI在娛樂社交領(lǐng)域的應(yīng)用探索。他引用了內(nèi)部虛擬聊天產(chǎn)品“破次元”的產(chǎn)品經(jīng)理的觀點：AI并不能直接教會一個人如何更好地聊天，但它可以作為一個實用工具提供幫助。

有時候聊天冷場，用戶可能把手機(jī)放到一邊，等再想起來回復(fù)時，可能已經(jīng)錯過了最佳時機(jī)，很容易導(dǎo)致對話中斷。因此，做問答題和做選擇題，顯而易見選擇題更容易，隨機(jī)選一個就行。

所以，它本質(zhì)上提供的是一個降低門檻的工具。它不一定能讓回復(fù)變得多么精妙，但能讓對話得以延續(xù)。當(dāng)然，AI讓回復(fù)變得更有趣，是另一個層面的提升。這種場景特別適用于那些旨在幫助用戶建立中長期社交關(guān)系的陌生人社交平臺。因為這類平臺需要通過聊天逐步熟悉，再建立關(guān)系。

在所有社交平臺上，陌生人之間都會遇到一個核心問題：破冰。如何讓兩個人之間產(chǎn)生更多的互動？我們通常在社交平臺上選中一個人想要聊天時，常常卡在第一句話該說什么。特別是，例如一個男性用戶看到一個很有吸引力的女性用戶，打招呼說“你好”顯得太過普通，那說什么更合適呢？這時，提供選擇題選項的模式再次發(fā)揮作用，用戶甚至可以刷新選項，讓AI幫忙構(gòu)思。

我們的案例很有意思：AI會根據(jù)對方的興趣標(biāo)簽以及用戶自身的語言風(fēng)格特征，提供諸如興趣共鳴、友好調(diào)侃等不同角度的開場白選項。當(dāng)然，如果對這三條都不滿意，還可以刷新。事實上，通過這樣降低門檻，可以顯著提升社交平臺上成功建立聯(lián)系的用戶基數(shù)。

我們以語聊房為例，從平臺視角還能做什么？語聊房運(yùn)營通常需要評估房間的聊天質(zhì)量。這里討論的不是與風(fēng)控相關(guān)的內(nèi)容質(zhì)檢，而是指聊天內(nèi)容本身。語聊房的主播為觀眾提供的聊天節(jié)奏、內(nèi)容把控能力，并非人人一致。平臺如何利用AI賦能，將運(yùn)營基準(zhǔn)線普遍提升（例如都能達(dá)到90分），讓一個新主播能夠快速跟上，度過適應(yīng)期？AI在這方面可以提供很多幫助。

以往的分析依靠人工，需要運(yùn)營人員去查看甚至收聽聊天內(nèi)容，這非常耗時。例如分析一個2小時的語聊房內(nèi)容，讓運(yùn)營聽2小時是不現(xiàn)實的。但AI可以完成這類任務(wù)。此外，同樣是分析語聊房，不同水平的運(yùn)營，其洞察力也不同。例如，優(yōu)秀的運(yùn)營能快速分辨出內(nèi)容的好壞。但在AI的范式沉淀下，你可以將團(tuán)隊中最優(yōu)秀運(yùn)營的經(jīng)驗持續(xù)沉淀下來。一個運(yùn)營今天可能是60分，明天通過借鑒經(jīng)驗可能達(dá)到70分，下限門檻被不斷提高。這些經(jīng)驗可以被“記憶”下來，形成組織的優(yōu)勢沉淀。否則，一旦優(yōu)秀運(yùn)營離職，該領(lǐng)域的運(yùn)營質(zhì)量就可能下降。這是AI帶來的一個顯著變化。因此，智能體可以提供具體的訪問分析，歸因用戶行為路徑，為優(yōu)化指明方向。

四、AI對產(chǎn)品經(jīng)理的終極影響：駕馭不確定性，構(gòu)建穩(wěn)定價值框架

最后，闕杭寧回歸核心話題：AI時代，產(chǎn)品經(jīng)理的工作邏輯發(fā)生了本質(zhì)變化。

我們來探討一下AI對產(chǎn)品經(jīng)理的影響。前面兩點（如AI輔助用研、所見即所得的原型生成）非常經(jīng)典，這里不再展開。這帶來的好處顯而易見是“所見即所得”。我告訴研發(fā)要做A，他可能做出A’甚至B。但現(xiàn)在，我拿著AI生成的結(jié)果A去溝通，他能更直觀地理解我想要的是什么。這是一種需求溝通方式的變化。但今天我更想探討另一個角度：我們在設(shè)計產(chǎn)品和洞察需求場景時，與以往相比也將有很大不同。

過去經(jīng)典產(chǎn)品的一個重要特征是確定性。什么是確定性？例如，在數(shù)學(xué)計算中，輸入1+1，結(jié)果就是2。這是一個客觀事實，不隨時間或操作者改變，是確定性的。因此，它替代的是一些確定性的執(zhí)行動作。

AI帶來的核心特征則是不確定性。因此，我們的關(guān)注點從交付確定性的功能，轉(zhuǎn)變?yōu)榻桓吨悄芑?strong>效果。舉個例子，我昨晚準(zhǔn)備PPT時構(gòu)思的講述內(nèi)容，到今天實際分享時可能已完全不同。這份PPT對我而言就是一種“提示詞”，甚至同樣的PPT換團(tuán)隊其他人來講，內(nèi)容也會完全不同。這就是一個不確定性場景?；氐角楦信惆?、娛樂社交乃至剛才的運(yùn)營場景，均是如此。

在這樣的AI產(chǎn)品范式下，我們要做的就是：如何讓不確定性變得更加穩(wěn)定？如何讓這種穩(wěn)定的框架，形成組織能夠持續(xù)發(fā)展迭代的經(jīng)驗壁壘？ 這是我們產(chǎn)品經(jīng)理在構(gòu)建產(chǎn)品交付價值框架時，需要重點考慮的關(guān)鍵點。

在AI浪潮下，產(chǎn)品經(jīng)理的核心價值從未改變——洞察真實需求、整合資源、創(chuàng)造價值，但實現(xiàn)路徑已然升級。無論是戰(zhàn)略方向的選擇、產(chǎn)品架構(gòu)的設(shè)計，還是場景落地的優(yōu)化，都需要產(chǎn)品經(jīng)理在堅守本質(zhì)的同時，擁抱變化，在不確定性中尋找確定性的價值錨點。