课程背景
在货品日趋同质化的今天，找到有效情境是AI货品的灵魂——脱离具体情境的AI技艺只是空泛的本领，无法转化为用户愿意买单的价值；只有精准锚定情境痛点，AI才能从“技艺概念”落地为“刚需货品”。简单来说：买方需要的不是AI技艺本身，而是AI在特定情境下破解难题的本领，情境匹配则购买，情境错位则弃用。本课的核心，就是教你怎样抓住“情境”这个牛鼻子，规划出真正被市场需要的AI货品。
课程收益
• 领会AI技艺（资料+算法）怎样重构各类2C货品的规划推演和价值链路。
• 掌握“资料驱动、情境深耕、生态协同、安全合规”四大AI规划思路在不同业界的运用办法。
• 获得从“诉求挖掘到落地商用”的AI货品情境挖掘抓手包。
3. 交流提问（跨业界适配）
• “你接触过的AI货品中，最让你觉得‘聪明’或者‘智障’的实例为何？核心原由于何？”
• “结合你所在的业界（如家居/消费电子/内容服务），你认为AI最有可能在哪个环节精进现有货品？”
课程大纲
AI货品和传统货品的区别，AI货品经理定位的变化
图解解说 + 实例对比 + 小组碰头
讲师主导 + 参训者参与
30min
从市场和公司业务打法的角度弄懂自己未来规划的货品的核心和诉求出发点
实例拆解 + 小组碰头 + 分享
讲师带出 + 参训者共创
95min
情境挖掘 + 资料成熟度挖掘＋技艺成熟度挖掘（从落地商用角度）
实战实例 + 交流问答
讲师输出 + 参训者提问
5min
收束和行动建议
升维地图 + 个人成长路径
回顾+抓手发放+收束升华
讲师收束
（一）开场导入：AI怎样重塑货品核心推演（5分钟）
1. 重新认识AI：货品视角的核心定义
• AI的货品本质
• 货品规划中的AI要素
• AI给货品带来的双重影响
• 当前AI货品规划和开发的几种趋势
1. 定义AI货品：从“功能抓手”到“智能伙伴”
•
AI货品的核心特征
•
AI货品的分类
：基栈型、AI+业界、AI+消费市场型、软件型、软硬结合型
•
非AI货品的“伪智能”陷阱
：仅借助预设规则达成自动化，无资料迭代本领
2. AI货品和传统货品的四大核心区别（跨业界对比）
•
决策推演
：传统货品vs AI货品（资料模型驱动），实例：作业帮。
•
用户交互
：传统货品vs AI货品，实例：小米智能摄像机母婴看护版。
•
迭代方式
：传统货品vs AI货品，实例：Meta给视障人群的AI眼镜。
•
价值闭环
：传统货品vs AI货品，实例：瑞幸AI Pay。
3. AI时代货品经理的定位变革
•
AI货品队伍结构和新的协同模式
：
实例：
医疗代表异议处理培训智能机器人
•
AI货品的基础架构
：实例：AI+教育
•
AI货品经理的核心定位转变
：从“功能定义者”到“资料货品规划师；从“体验精进者”到“算法打法拟定者”；从“项目管人者”到“跨域协同者”。
5. 小组碰头：我的“AI货品升级方向”
• 差事：“结合你所在的业界（家居/消费电子/内容服务等等），选项1款核心货品，从决策推演/用户交互/迭代方式中，找出1个AI升级的核心方向以及价值”。
• 分享规则：每组派1名代表，结合具体货品（如智能音箱/短视频APP/运动手环）阐述，讲师从“资料可行性”“技艺适配性”点评。
1. 五大核心思路：跨业界通用的AI规划准则
• 资料驱动思路——AI货品的“燃料”管控
• 情境深耕思路——拒绝“万 能AI”，锁住“精准破解”
• 生态协同思路——AI货品的“价值网络”构筑
• 合规安全思路——AI货品的“信任基石”
3. 参训者共创：我的“AI思路落地方案”（跨业界）
• 差事：“结合你所在的业界（家居/消费电子/内容服务等等），选项1种核心思路，为你负责的货品规划1个具体的AI精进方案（需明晰情境/资料/动作）”。
•
抓手支持：
发放“AI思路落地表”（含“思路类型-标的情境-核心资料-算法诉求-落地动作-隐患将控”字段）。
1. 第一步：情境挖掘——从“用户痛点”到“AI可解情境”
• 核心办法：用户旅程拆解法——情境痛点的“放大镜”
•
交流操练：
实地挖掘“高价值AI情境”
2. 第二步：资料成熟度挖掘——AI落地的“地基工程”
• 资料“三问”：通用型资料质量评核轮廓
• 资料获取的三种路径（跨业界通用）
•
实例警示：
资料问题导致的AI失败
•
交流操练：
实地挖掘“AI运用情境的资料成熟度”和方案
3. 第三步：技艺成熟度挖掘——AI落地的“可行性筛选”（35分钟）
•
2C货品常用AI技艺适配表（跨业界）:
自然语言处理（NLP），技艺类型：计算机视觉（CV），技艺类型：推荐算法，技艺类型：强化研习
•
技艺落地的“梯度打法”——
防止一步到位，认真思索是否需要采用大模型？
•
交流问答：技艺落地的“两难”破解：
‘想用的技艺不成熟’‘成熟技艺成本太高’或者‘技艺和情境不匹配’的两难问题？
•
交流操练：实地完成技艺可行性方案
4. 第四步：AI情境排序“四象限法”——高价值情境的“筛选器”
• 四象限维度定义
• 四象限运用示例
• 补充要则：防止“AI过度破解”
•
交流问答：技艺落地的“两难”破解：
‘想用的技艺不成熟’‘成熟技艺成本太高’或者‘技艺和情境不匹配’的两难问题？
•
交流操练：实地完成高价值情境筛选
（五）收束和行动建议（5分钟）
•
核心内容回顾：AI货品规划“通用闭环”
• 思路层：资料驱动→情境深耕→生态协同→合规安全（跨业界通用）。
• 落地层：情境挖掘（用户旅程）→资料评核→技艺适配（梯度打法）→商用迭代（MVP验证）。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|梁展红老师
适合谁听
针对基层和中层管控员工、基层和中层技艺开发人员、基层和中层货品经理以及其他相关职能部门从业者、感兴趣人士。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。