导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能平台怎么运营产品的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
云计算+人工智能怎么玩？看看网易云的企业神器
中国云计算开源产业联盟认为云计算是二十年来IT行业最伟大的一次变革。这个变革过程中如果再加上当下如火如荼的人工智能，那么会带给IT行业怎样的变化呢。12月3日，在第四届世界互联网大会(乌镇峰会)的黑科技展馆，中国老牌互联网企业网易旗下的云计算和大数据品牌网易云就向与会者展示了“如何利用人工智能让云计算服务更好支持企业数字化转型”。
网易云安全人工智能鉴黄，为直播、视频行业减负
色情作为人类最基本欲望的体现之一，一直伴随着人类社会的发展而以不同形式展现着。互联网时代的到来也给色情的表现形式带来了巨大的机会，加上视频、直播等业务和数据的爆发式增长，庞大的数据量导致人工审核早已难以为继，这就需要更快更有效的机器自动审核解决方案，以解放人力。
网易云紧跟人工智能的技术热潮，最早开始研发机器学习的鉴黄系统，并且取得了显著成果。近些年来，基于深度学习的神经网络模型在各种图像识别的比赛中获得了突破性的进展，网易云安全团队(易盾)选用了CNN(卷积神经网络)、GoogLeNet、ResNet(残差网络)三种深度网络模型结构作为研究的基础。“我们通过这些模型可以更加高效地把图片数据转变成了可以运算的数学模型，经过不断迭代和算法凋参，我们在验证图集上已经达到了99.9以上的准确率”，网易云安全CTO朱浩齐说。
据介绍，网易云安全(易盾)已经面向企业市场，每天会为中国的互联网过滤1亿条左右的有害信息。除了智能鉴黄，网易云安全(易盾)同时开放有广告过滤、暴恐识别、谣言检测等内容安全服务，验证码、营销反作弊、应用加固等业务安全服务，以及DDoS 防护、SSL 证书管理等网络安全服务。
网易云全智能云客服，为客户节约30%的人力成本
在新零售、公共服务等领域的服务咨询场景下，80%的咨询问题为简单重复的场景问题，因此多数企业希望通过智能客服来解决枯燥重复性问题，进而提高效率。
网易云全智能云客服(七鱼)采用的是第四代人工智能客服系统，不同于前三代的是，第四代人工智能机器人在对话方面不再受到关键词模糊、语顺的影响。第四代人工智能客服机器人基于深度学习模型，可以从大量的数据中去学习、训练，打破人工配置的规则，拥有更好的自主学习能力和语义理解能力，甚至包括处理更加口语化的问法。
据网易云全智能云客服官方资料显示，国内母婴领域领先的内容自媒体电商年糕妈妈接入网易全智能云客服服务后，节省了约30%的人力。
网易云全智能云客服资深行业架构师吴佰斌还以航班查询、汽车4S服务点查询等几个场景为例，解释了客服领域机器人在垂直业务场景下的应用。他表示：“这几个智能服务场景，采用了网易七鱼智能机器人的重要模块‘一触即达(Ease-Touch)’，这里面包括服务先知、逻辑识别、服务直达等功能，是客服机器人在深度智能化下的场景应用，帮助用户在简单交互中直接解决问题”。“一触即达”根植于网易人工智能平台，其智能应用范畴从服务领域延伸至电商、教育等多个行业，并将进一步延展，逐步形成一套完整的数据化运营体系。
网易有料个性化智能推荐，让信息流有趣有料
移动互联网时代信息碎片化严重，用户容易被互联网中杂乱的信息分散精力，这对想要依靠内容吸引流量的企业而言非常不利。目前业界针对这一问题普遍的解决办法是利用大数据个性化内容推荐来解决“众口难调”的难题，从而达到吸引用户留存的目的。
据网易有料负责人介绍，网易有料是在网易大数据的基础上，以智能推荐为核心，提供内容和变现手段的信息流产品，其本质上是内容的推荐系统。网易有料通过技术手段追踪用户的行为，分析数据建立用户画像，根据用户的兴趣爱好，推荐用户感兴趣的内容。之后通过进一步记录用户的行为数据不断修正用户画像。当用户画像越来越完善，系统推荐给用户的信息流越来越接近用户的兴趣点，以达到提升产品日活的目标。
在个性化推荐的信息流中，能打动用户的内容是不可或缺的部分。“网易云推出该产品除了技术优势，在内容生产方面也具有丰富的经验。网易天生具有原生内容基因，具备生产、分发高质量内容的能力”，网易有料产品负责人表示。
另据了解，作为网易旗下云计算和大数据品牌，网易云自推出以来发展迅速，客户已经覆盖金融、电商、社交、教育、游戏、文化娱乐、医疗生物等互联网企业以及传统企业。网易在业界首次提出“场景化云服务”和“专属云”的发展战略，推出了通信与视频、全智能云客服(七鱼)、云计算基础服务(蜂巢)、云安全(易盾)等一系列场景化云服务，和大数据管理与应用开发平台(网易猛犸)、企业级大数据可视化分析平台(网易有数)等大数据产品。其中“网易云专属云”因为在安全、功能、成本、弹性、运维方面全面优于私有云，在安全、性能、成本方面则优于公有云，为企业带来了各方面的平衡，被业界认为是目前最适合中大型企业应用场景的云计算形态。
人工智能都有哪些盈利方式？
人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。
人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。
简单来说，现在的的AI行业有三种模型：
1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)
这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。
2.人工智能平台(AI Platforms)
科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。
科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软=亚马逊=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。
3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)
简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。
而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！
科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。
简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：
科大讯飞目前收入主要来自三块业务：
语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。
1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财??
2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。
【转】设备接入过千万，涂鸦智能如何打造智能解决方案平台？
原文链接
调研：李喆 关蕾 倪贤豪
撰写：倪贤豪
物联网，是继互联网、移动互联网后的又一次信息技术变革。
自2015年新型智能硬件起步，经过两年多发展，联网和远程控制已成为智能硬件的标准配置，以语音交互为核心的产品越来越多，人工智能在语音识别、NLP、图像识别方面的进展也对新型智能硬件的发展助力不少。
诞生于杭州的涂鸦智能正是一家主打设备与语音交互连接的智能平台，致力于为国内外客户提供一站式的产品智能化方案。
在创立涂鸦智能之前，王学集在阿里巴巴任职，曾是阿里云第一任负责人。2014年，王学集和陈燎罕（涂鸦智能联合创始人）离开阿里，创立涂鸦智能。
成立第一年，涂鸦智能的主要工作是完成团队组建以及产品构建。随后，通过与不同行业客户的业务往来，涂鸦智能根据不同行业的应用场景总结出标准化方案，进而完成平台搭建，实现产品化。
2015年3月，涂鸦智能组建AI团队，并明确AI+制造业的定位。从实际情况来看，目前更偏重于大/小家电、电工、照明、安防等行业。
截至2017年底，涂鸦智能已完成A、B轮融资，B轮融资数亿元。
模块+APP OEM+云端，打造行业标准化方案
当前，涂鸦智能为企业提供的产品是软硬件打包交付的解决方案，其中云端一次性收费，终身使用，硬件部分按设备数量收费。
具体而言，涂鸦智能首先对客户的传统设备做网络接入，采取的方式则是采用联网模块完成联网，具体有wifi、蓝牙、BLE Mesh、GPRS、Zigbee等方式，多协议兼容。
其次，结合客户所提需求对应的场景，比如语音控制等，运用嵌入式系统、传感器、AI相关技术（语音识别、计算机视觉等），完成产品的智能化。其中，嵌入产品内的传感器构成了无线传感器网络（WSN），接入互联网（Internet）的方式是通过协议转换网关的部署完成的。
图 涂鸦智能业务流程图
完成硬件智能化后，在产品内嵌入的传感器会做数据采集并上传数据中心（PaaS平台），比如设备数量、设备运行数据、用户行为数据等。
上述积累的数据有利于涂鸦智能改进AI算法以及完善产品。同时，数据中心所提供的用户行为分析能力也能给客户决策提供帮助。
作为整体解决方案的一部分，涂鸦智能还提供客户自有品牌的APP定制。与之对应的，涂鸦智能还提供运营平台，以供客户与产品消费者形成信息互动。具体的互动方式表现为客户推送品牌、使用技巧等信息，以及消费者对于产品意见和建议的及时反馈。
技术、数据积累上较有优势
通过所提供的解决方案，涂鸦智能支持众多应用场景，比如语音控制、温度调节、电量统计、水质超标提醒、灯光亮暗调节等。从应用场景频次来看，为客户更多实现的还是语音交互功能，日均语音交互超过600万次。
产品上，在目前布局的行业中，联网和语音控制已是标配，并且涂鸦智能针对行业通用性的需求做了标准化，在比如电工行业形成了SoC标准化方案。随着行业案例积累的越来越多，产品化率趋于升高。
从行业分布来看，客户主要分布在大家电、小家电、电工、照明及安防等行业。刨除云端收费以及部分客户选择嵌入式AI的较高收费，涂鸦智能将单件设备智能化的收费控制的较低，未来可利用已具备的产品化能力做规模化复制。
获客上，涂鸦智能销售人员占整体比例不高。研发占团队总人数70%以上，其余为市场、行政、销售人员。销售模式采取的是直销模式。
技术上，涂鸦智能团队出身于阿里云，对于AI、云计算、大数据有较深的理解。从实践角度来看，涂鸦智能目前累计接入设备在千万级，这表示技术团队在高并发、高可用的应对能力上较强。此外，涂鸦智能在搭平台实现产品化上的能力，以及云端和嵌入式AI均做到自主研发，这几个方面都体现了较强的技术能力。
数据上，累计千万级的设备接入量带来的海量数据，为涂鸦智能在AI相关技术，比如算法，带来了很好的提升潜力，当前主要采集的数据是设备数量，设备运行数据，用户与设备交互数据等,目前日处理设备请求量超过200亿次，累计数据量达到了1PB。
这些数据能为AI算法的提升以及用户行为分析带来积极影响，而最为明显的好处则体现在能帮助涂鸦智能的产品运用在更多应用场景上。
近期，爱分析对涂鸦智能创始人兼CEO王学集做了访谈，现将部分内容分享如下。
软硬打包交付，缩短智能硬件交付周期
爱分析：涂鸦的产品可以分为几类？产品交付形态如何？
王学集： 因为涂鸦的产品是2B的，所涉及的技术点和客户需求众多，因此实际上还是以打包的解决方案提供给客户。
从运营层面来看，可以分为五大特点：One-Link，联网智能化周期短；One-Module，联网模块标准统一；One-APP，自有APP定制；One-Operation，运营中心提供；One-Data，数据中心提供。
目前的交付形态是软硬件一体化打包交付。
爱分析：完成产品化后，您认为在哪些方面得到了提升？
王学集： 首先是平台化后，产品实现了标准化，我们交付给各行业客户的平台产品的稳定性和安全性得到了很好的保障。
其次是实施周期的提升，客户提出需求后，涂鸦智能可以做到当天交付Demo，客户端验证通过后，三到四周即可实现量产。
爱分析：除了控制和联网功能，涂鸦智能还支持哪些功能？
王学集： 主要可以分为两大类：我们所有的设备都支持智能语音功能，还有就是危险动物及危险行为的识别，这或许和专门做语音识别和图像识别的公司的服务相似，但侧重的领域有所不同。
爱分析：未来会重点布局哪几个行业？
王学集： 主要是大小家电、电工、照明设备、安防等领域。
爱分析：涂鸦智能的战略定位是“AI+制造业”，该怎么理解？
王学集： 从产品形态来看，涂鸦智能的产品属于物联网（IoT）。但其中更偏向于运用AI技术服务于制造业,也就是AIoT。
物联网是自PC互联网、移动互联网之后的又一个新兴领域，未来物联网发展的技术支撑是AI。同时，AI的发展也离不开物联网在各类设备上的数据积累。
相比较于物联网在其他行业的应用，涂鸦智能更看好制造业的巨大市场规模，这对于涂鸦智能的长期发展更有帮助。
累计客户过万，数据积累是AIoT发展的关键所在
爱分析：涂鸦智能的客群定位如何？
王学集： 目前涂鸦对于客户并没有规模上的要求，只要客户有需求，我们都会承接业务。当然随着市场发展，不排除未来针对客户需求差异化，定位到特定类型的客户上。
爱分析：产品硬件部分的交期确保有哪些决定因素？
王学集： 主要取决于对供应链的把控能力，部分硬件外包给合作伙伴，部分则是涂鸦智能自己负责。
爱分析：发展至今，涂鸦智能积累的竞争优势是？
王学集： 最重要的是数据的沉淀和积累。涂鸦智能所在的领域的技术发展与过往有所不同，更多地开始依靠大量的数据去锤炼，这对于AI是适用的。
爱分析：产品的收费模式如何？
王学集：目前 客户产品智能化方面按设备数量收费，云端的使用则一次性收费，终身使用。
爱分析：如果客户要求增加AI方面的功能，比如语音识别等，那么单个设备的价格变化程度如何？
王学集： 这要视AI类型而定，如果是云端AI，则一次性收费，终身使用。如果是嵌入式AI，则按每个设备收费，费用会比云端AI的实现方式高不少。
爱分析：现在有多少客户？
王学集： 累计为10000多家客户提供了智能化服务，总接入的设备数达到了几千万。
爱分析：团队结构如何？研发人员如何？
王学集： 研发占比在70%，其余为平台运营、销售等人员。销售人数不多。未来团队扩张也还是侧重于研发。
爱分析：销售模式是直销还是渠道？
王学集： 直销。
爱分析：以相对较少的销售，怎么做到如此多的客户？
王学集： 首先业务发展至今，我们几乎没有市场预算，因为基于涂鸦的产品和平台服务，涂鸦有很好的客户口碑，我们的合作伙伴会愿意给我们推荐更多的用户；其次，由于涂鸦低门槛的平台线上注册流程也让不少用户使用更便捷，客户成功较为容易。
爱分析：现在有很多企业开始切入物联网行业，您认为这个行业的壁垒都有哪些？
王学集： 首先是AI的算法，还有市场先入者的客户积累优势，连接的设备数量等，最重要的还是数据积累。
爱分析：对于物联网行业的发展趋势及驱动力，您的判断是？
王学集： 支撑IoT行业发展最大的技术支撑是AI。通过使用AI与各领域结合，可以输出各种各样的IoT设备，具体的表现形式则是可通过挖掘应用场景，进而输出促进行业变革的AIoT产品。
比如语音方面，通过对音箱做智能化改造，部署传感器捕获信息，并赋予分析能力以处理用需求，从而输出智能音箱，这类产品甚至具备成为社交产品的入口的潜力，比如Echo等，这些都是AI作为物联网行业驱动力带来的行业变革。
AI类产品概述 — 平台型AI产品技术初识
总体来说，AI类产品可大体分为两类：
对于推荐算法产品经理而言，算法本身即是产品。产品经理的职责主要在于，通过挑选合适的数据、算法帮助用户更好地解决 个性化需求与海量信息之间的匹配问题 ，通过恰当的测评方法，帮助技术人员寻找优化特定场景下算法效能的方法。考虑到用户的需求相对单一，且参考指标明晰（如点击率、浏览率等），因此算法产品相对于其他产品而言，要对技术实现和底层算法逻辑拥有更清晰的认识，从而可以方便的配合技术人员完成转化率的提升。
对于终端类产品经理而言，如果产品形态仅仅是算法，那么需要考虑的内容应与推荐算法产品大同小异。随着家居物联网产品的兴起，越多越多的企业开始提供硬件类产品，常见的包括：AI智能音箱、安防摄像头以及疫情期间的测温仪等等。由于硬件产品对物流供应链的要求高、产品集成度也更高， 产品经理除却需要考虑算法是否能够适配当前的场景之外，更应当专注于产品的集成测试和竞品分析（尤其需要掌握潜在进入者的动向），来确保产品的整体可用性和市场竞争力。
非个性化推荐算法关注的是一群人的共性 。
典型应用场景包括，“音乐热曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。
由于非个性化推荐的结果依赖于大众的点击，因此易呈现强者越强、弱者越弱的马太效应。对于内容生产者而言，推荐引擎如果始终维持这样的策略，将对新产生的内容不公平。为了兼顾冷启动的问题，可以考虑采用“最近时间窗口”策略，维护内容的新鲜度的同时兼顾大众偏好。
个性化推荐算法关注的是少数人的个性 。
适用于非个性化推荐算法的场景主要具有以下两个特征：
1.海量数据；
2.拥有收集用户信息的渠道。
其中用户信息的收集方法又可分为以下两种：
1.来源于网页Cookie信息、访问地址信息;
2.来源于用户登录账户期间的操作日志记录。
个性化推荐中有两类重要的算法设计思路，分别是（1）基于向量相似度的推荐算法，以及（2）基于用户的协同过滤推荐算法。前者偏重于推荐标的物与用户兴趣之间的相似度评估，通过在预先设定的维度上获取用户的兴趣向量作为基向量，而后用同一坐标系对标的物进行标注，获取到用户兴趣与潜在标的物之间的相似度（具体示意如图1所示）。后者则偏重于用户间相似度的衡量，假设认为，拥有较高兴趣相似度的用户，针对某个具体标的物将具有相似的偏好（具体示意如图2所示）。
产品发展到一定的DAU数量之后，为了进一步提高这部分DAU人群的使用效率，需要通过精细化的推荐来辅助运营实现更高层次的目标。
尽管同为推荐产品大类，但由于推荐场景略有不同，因此电商推荐类产品与内容推荐类产品在业务指标的关注点上也略有不同。 电商推荐类产品更关注用户的营收， 因此通常将 转化率 设定为推荐指标； 内容推荐类产品则更关注用户的留存和使用粘性， 因此通常将 推荐准确度、用户体验 设定为推荐评估指标 。 以京东和头条为例，由于前者是面向”大明型“用户群体的产品，更关注推荐系统产生的效果为及时转化贡献了怎样的力量；而后者则是面向”小闲型“的用户群体，因此更关注推荐系统在用户体验与产品依赖层面贡献了怎样的力量。
关于广告推荐的几个共识：
1、产品的价值交换：为用户创造使用价值、并获取交换价值的过程。
2、几乎所有的广告需求都是对体验有负向影响的反向需求。
广告形态主要分为（1）横幅；（2）插屏；（3）原生。其中横幅广告效果较差，且对体验有一定影响；插屏广告由于以整屏形式出现，会吸引用户的全部注意力，尽管降低了产品的体验，但一定程度上提高了广告的展示效率；原生广告以一种仿似真实展示结果的形式嵌入到用户产品使用过程中，用户体验最好，但转化率相对插屏而言较低。一般情况下， 更推荐使用插屏和原生广告，尽量避免使用横幅广告 。
由于广告具有一定的商业性质，只有尽可能保障广告推荐的高效性，才有机会获取到足够的广告营收费用。通常而言，广告是否有效需要从以下两个角度进行衡量：
1.曝光频次高；
2.展示效率高，其中展示效率可从以下三个方面去衡量：（1）展示时机；（2）用户状态及（3）可见区域。
通常情况下，在产品刚进入市场的阶段，应当重点考虑DAU，只有把用户基数做大，后续的流量变现规模才足够可观。当产品DAU开始逐渐稳定时，则可以开始考虑MTR，产品也随之进入商业化变现的成熟阶段。Avglmps指数一方面展示出广告曝光率与广告收入之间的正线性关系，一方面也暗示着广告的曝光率与用户体验之间的反比关系，需要产品在不同场景下进行适当的权衡与取舍。广告点击率的大小，更多情况下取决于交互数据的应用和推荐算法的构建。当广告推荐的准确度日趋成熟，产品的广告位也将逐步获得更好的议价能力，有望获得更多的营收收入。
除了产品开发者本身可以招揽广告位外，广告生态系统中还存在这样一类第三方，被称之为ad network。作为连通广告位和广告主之间的中间方，通过统筹并协调广告资源，制定相对普适化的广告算法，能够最大限度的保障广告主对于广告展示次数的要求，同时能够帮助产品提供方充分利用剩余的广告位资源。对于大厂而言，流量变现已成为最重要的营收手段，除非广告资源稀缺，通常不会交予第三方管理。但对于尚处于发展期的公司而言，将广告位外包给中间商，一方面获取源源不断的收入，一方面将更多的精力集中在产品的研发投入上，是一件一举两得的事情。
在进行广告分析时，通常会采用如上的5个指标对广告展示效率进行逐层次的分析，在自上而下的过程中每一层次都存在着流量的流失。下面将以两个场景为例，逐一分析场景二的潜在提升空间。
1. 通常而言，广告请求率应尽量保证在100%，可以考虑优化用户访问时的请求率；
2. 当用户端发出广告请求时，缺少与用户当前情境相匹配的广告时，易出现填充率的情形。可考虑适当增加广告源，进一步提高填充率；
3. 广告展示率低，意味着广告匹配成功后，却由于网络带宽、用户停留时长、广告资源大小等原因没有得到合适的展示机会。需要具体分析，可采用prefetch等方法、挑选合适的展示时机等方法，提高展示成功率；
4. 点击率与广告内容、展示时机和广告大小等等因素密切相关。通过选取与上下文情境相匹配的广告源、增加广告位的大小、筛选出高质量广告，可以进一步提升广告的点击期望。
5、然而，为了选取高质量的广告而为广告位设置了广告底价后，也意味着广告资源数目的降低（即填充率的降低）。需要产品制定出适用于当前产品的整体策略。
除了上述AI产品之外，还有一类特殊的AI产品，通常由AI头部公司创建。通过集成相关算法和数据，为开发者提供相对自由的基础训练模型，提供自然语言处理、图像识别、VR等相关领域的SDK开发包，为各行业定制专用解决方案。可参考的AI平台类产品主要包括：
1. 百度大脑 —— AI开放平台（ ）
2. 腾讯AI开放平台（ ）
3. AliGenie ( )
4. 网易人工智能平台 （ ）
5. Amazon AI ( )
6. IBM AI Developer Program ( )
7. 京东人工智能开放平台（ ）
8. HIKVISION开放平台（ ）
9. Face++ 人工智能开放平台 （ ）
10. 搜狗AI开放平台 （ ）
（ps：后续将形成独立章节，对top级AI开放平台进行竞品分析，敬请期待 ~）
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能平台怎么运营产品的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。