有句話說，初創公司只做兩件事：擁有 " 產品 "，把 " 產品 " 賣出去。
在 " 賣產品 " 階段，AI+ 銷售、AI+SDR 已經成為了 " 香餑餑 " 賽道——例如 11x，其 " 數字員工 "Alice 能夠自動搜集客戶 List，然后通過電子郵件、LinkedIn 消息挖掘潛在客戶。據悉，11x 的 ARR 已達到 1000 萬美元，剛剛完成 a16z 領投的 5000 萬美元 B 輪融資。另一家銷售線索挖掘工具 Clay，則整合了超過 75 家數據豐富的提供商，并結合 Agent 對網頁信息進行爬取、判斷比對、總結處理。目前，Clay 的估值高達 5 億美元，由紅杉連投兩輪。
在 " 造產品 " 階段，AI 同樣被寄予 " 降本增效 " 的厚望。
一方面，研發支出金額龐大。英國最新統計數據顯示，2022 年研發支出達到 710 億英鎊，其中 500 億英鎊來自商業領域；在美國，這一數字約為 8860 億美元，其中 6900 億美元來自企業投資。
另一方面，龐大的研發支出必不可少。2023 年，麥肯錫報告指出，預計未來 5 年內，包括汽車、電信、消費品等大型行業將有 1/3 的銷售額（總值約 30 萬億美元）歸功于新產品。
《哈佛商業評論》曾指出：如果一家公司將 70% 的資源用于核心項目創新，將 20% 用于鄰近創新，將 10% 用于顛覆性創新，就能跑贏同行。同時，也有研究表明，技術公司應該在后兩類創新上增加投資。
那么，AI 將在產品研發中起到何種作用？近日，FT 發布了一篇研究《AI and the R&D revolution》，探討 AI 如何在產品研發的各個階段大顯身手。在不影響其原意的前提下，適道對文章進行了編譯和適度改寫。
一、何為創新？AI 如何參與創新？
所有企業的本質都是技術公司
創新的核心在于思維方式。卡內基梅隆大學的創業學（Entrepreneurship）教授 Sean Ammirati 表示，在研發部門營造一種創業文化有助于推動創新，大企業亦然。擁有這種思維模式的團隊更有可能提出顛覆性，而非漸進式的產品開發方案。
他本人曾創立過多家機器學習初創公司，并認為許多企業未能在 " 鄰近創新 " 和 " 顛覆性創新 " 上投入足夠的資源。而在技術普及的當下，每一家企業在規劃研發預算時都應將自己視為一家技術公司。
明確你的目標和目標客戶
如果你是一家門窗制造商，請問你的目標客戶是誰？
在愛荷華州，一家名為 Pella 的門窗制造商沒有將房屋業主視為主要用戶，而是將目光瞄準了門窗安裝人員。他們開發了一種能夠在室內安裝的窗戶產品，減少施工人員在高層建筑作業的風險。
目標對于研發流程同樣重要，包括明確你的目標到底是——降低材料成本、工程成本，或是加快上市時間，還是三者兼有。牢記目標有助于設定 KPI 來評估流程。
可獲取的數據越多，越容易把握客戶需求
客戶需求始終是產品開發的靈感來源。
打個比方，淘寶運營人員能夠清晰地掌握——每天晚上九點半，25～30 歲女性喜歡搜索的商品品類；然而，淘寶賣家卻無法獲取這些數據。
相較之下，品牌獨立站（Brands hosting their own websites）的主要價值出現了，體現在其能保留并解讀客戶數據。這種即時洞察可以幫助企業優化、擴展產品線。
例如，內衣品牌 Lively 發現許多女性在搜索無肩帶文胸，隨即將其加入產品線；Tommy John 觀察到女性喜歡買男士內衣，隨后推出適合女性的 " 貼身短褲 "、T 恤和褲裝。
在數據收集和整理過程中，確保數據的準確性至關重要。尤其在部署 AI 系統時，其本質是基于數據的統計模型。一旦數據輸入不夠嚴謹，就會導致后續問題不斷。
隨著技術進步，越來越多的產品能夠為 " 單一用戶群 " 量身定制。例如，Rihanna 創立的 Fenty Beauty 借助圖像識別和機器學習，根據客戶膚色提供相應的化妝品。耐克的 "Nike By You" 服務則允許客戶從多種風格、顏色和設計中自由搭配，設計專屬于自己的運動鞋。
" 共創產品 " 超越了個性化服務的范疇。在這一過程中，客戶不僅能夠根據預設的選項提出修改意見，還可以直接告訴企業自己真正的需求，就像宜家做的那樣。
在一場由網絡營銷服務商 Bloomreach 主辦的 AI 峰會上，英偉達副總裁兼零售與快消品 AI 業務總經理 Azita Martin 指出，對于許多公司而言，未來的挑戰在于——如何快速滿足高度個性化的訂單需求——本質是為 " 單一用戶市場 " 服務。從準確的需求預測，到提升分發中心效率，再到最后一公里的配送，AI 都可以賦予零售商極大的靈活性。
二、從構想到現實，AI 如何驅動產品研發？
即便拿不到數據，你仍然可以獨立構思產品創意。
然而，如果借助 AI，你可以從一個創意，甚至一個模糊的概念出發進行頭腦風暴，完善產品構思；進行市場調研，看看是否有類似產品存在；分析競爭對手，獲得實現差異化的建議。
AI 還可以為產品提供多種版本和改進方案，以滿足特定市場需求——有些可能是人類設計師未曾想過的細分領域。
當產品概念逐步完善后，AI 能夠協助制定市場測試策略，加速產品設計與測試流程，提供材料和采購，制造工藝方面的建議。這對于初創企業，以及小型企業特別有幫助。例如，滑雪手套裝飾套制造商 Skittenz 的創始人通過 AI 探索適合的材料和制造工藝，并將其創意產品推向市場。
以下是研發中常用的工具：
1、市場調研：數字化分發的市場調查工具（如 SurveyMonkey、Google Forms 和 Typeform）擁有廣泛的覆蓋范圍和增強分析功能。
2、產品設計：用于工程、建筑和制造領域的 CAD-CAM 軟件（如 Autodesk、Siemens 和 Trimble）正在引入 AI 功能。生成式設計技術利用機器學習算法，依據不同參數（如材料經濟性或結構強度）提出優化設計方案。只需工程師設定基本要求和約束條件（如制造工藝、承載能力和靈活性），系統就能提供多種設計變體，其中一些或具獨創性。通過 AI 與上述工具的結合，研發團隊能夠以前所未有的速度和效率推動創新發展。
3、數字化原型：純數字原型設計大幅降低了研發成本。企業可以借助云計算支持的機器學習模型，進行更多的數字化實驗。同時，云計算意味著企業不再需要花大錢買內部服務器。該技術帶來了真正的重大創新——提供了民主化的技術，小創業團隊也能使用。
4、模擬測試：從市場策略到產品性能。
模擬技術廣泛用于測試營銷策略（如 A/B 測試），幫助企業確定最佳的客戶溝通方式。同時，它還可用于產品開發，測試材料與設計的不同變體。例如，Ansys、Matlab 等工程軟件可以幫助設計師創建虛擬對象，并在各種環境中測試其性能，包括流體和熱動力學表現。這類軟件的價值在于，即便沒有物理原型也能進行測試。
市場接受度分析也是模擬測試的一個重要用途。與市場營銷策略測試不同，它關注產品的可行性。例如，對比產品定價和性能，評估不同經濟環境、競爭對手的影響。雖然模擬對處理能力要求較高，但云計算可提供支持。
5、3D 打印：降低生產門檻。
當模擬和測試成功后，企業可以利用 3D 打印推進產品開發，無需立即投資生產實際產品。過去，原型設計需要從圖紙到粘土建模，進行多個步驟；如今，數字化大大降低了生產門檻。
生成式 AI 與 3D 打印的結合將進一步提升設計的靈活性。例如，設計者可以要求 AI 生成多種改進版本。博世開發的 AI 支持 3D 打印技術甚至可以實時調整材料輸入、溫度和壓力，使原型質量與最終產品相媲美。該技術支持小批量生產，降低了大規模設施投資的風險。此外，博世的陶瓷 3D 打印技術還能準確模擬陶瓷在燒制過程中發生的不同收縮現象，確保高精度制造。
6、數字孿生：從理論到全生命周期管理。
數字孿生能夠在產品全生命周期中動態更新，提出改進建議。這一技術廣泛應用于供應鏈、發電廠等設施的管理，有助于預測產品在長期使用中的表現。
根據 Fortune Business Insights 的預測，2030 年，數字孿生將推動計算機輔助設計和產品生命周期管理市場規模達到 264 億美元，其中北美市場將占約三分之一。盡管仍處于早期階段，但安永（EY）強調 " 工業元宇宙 " 是數字孿生技術的下一個階段。" 工業元宇宙 " 包含對機器、工廠、城市等高度復雜系統的映射和模擬，為現實世界中的難題提供最優解，推動產業的數字化、智能化發展進入全新階段。
7、協作軟件：推動團隊創新。
基礎工具如 Slack 可以支持團隊討論；更專業的創新管理軟件（如 Miro、Braineet 和 Ideanote）則能幫助企業記錄想法與數據。這些工具雖然不能直接生成概念，但可以通過知識記錄和分享，幫助團隊更快地汲取失敗經驗并改進產品。
創新的關鍵不在于成功，而是能夠快速失敗，在實驗中學習。企業保留失敗實驗的記錄，同樣能避免不必要的逆轉決策，并確保數據準確性。此外，AI 還可以幫助企業排查自身是否涉及侵權、違規。
8、未來展望：AI+ 量子計算。
未來，量子計算有望在材料和藥物研發中大顯身手，模擬化學反應過程、優化現有材料。量子傳感器也開始落地商業化應用，比如跟蹤腦電波，或通過重力傳感器分析地層結構。電池研究人員也已使用量子傳感器分析微電流，提升生產效率。
盡管量子技術的廣泛應用還面臨諸多挑戰，如環境敏感性高、能耗大和技術復雜性，但在未來 2～5 年內，隨著相關技術的進步，其商業潛力將被逐步釋放。通過 AI 和量子技術的融合，研發將迎來全新突破，推動創新的速度、深度達到新境界。
三、結語
今年 7 月，麥肯錫指出，分析式 AI 和生成式 AI 有望顯著提升創新成果。其中包括：市場契合度提高至多 50%，產品性能將改善 15%～60%，工作效率提高至多 50%，產品上市時間則縮短至多 40%。
不難看出，產品研發的未來將是 " 人類與 AI 協作 "。為避免 AI 的 " 幻覺 " 干擾，一條正確的思路是：將 AI 視為聯合創始人，或是 Human plus AI。AI 更像是你的頭腦風暴伙伴，而非幫助你完成所有工作的 " 克隆人 "。
想要贏得未來，企業必須迎接 AI 革命。畢竟，我們已經處于 " 技術拐點 "，而當年拒絕互聯網的企業，如今大多已經煙消云散了。
來源：適道
