《场景创新：AI产品设计思维与实践》

《场景创新：AI产品设计思维与实践》
主讲：梁展红老师
【课程背景】
在产品日趋同质化的今天，找到有效场景是AI产品的灵魂——脱离具体场景的AI技术只是空泛的能力，无法转化为用户愿意买单的价值；只有精准锚定场景痛点，AI才能从“技术概念”落地为“刚需产品”。简单来说：客户需要的不是AI技术本身，而是AI在特定场景下解决问题的能力，场景匹配则购买，场景错位则弃用。本课程的核心，就是教你如何抓住“场景”这个牛鼻子，设计出真正被市场需要的AI产品。
【课程对象】
针对基层与中层管理员工、基层与中层技术开发人员、基层与中层产品经理及其他相关职能部门从业者、感兴趣人士。
【课程方式】
案例驱动拆解+ 互动研讨（小组思路碰撞）+ 实战演练（产品用户旅程与场景设计工作坊），理论与实操结合，适配跨背景学员高效学习。
部分案例展示：
小米智能家居产品：小米扫地机器人、小米摄像头母婴监护版等
Meta为视障人群设计的智能眼镜
瑞星咖啡的AI Pay
作业帮的作业批改和辅导
课程结构：
时间
模块
内容要点
教学方式
讲师/学员角色
5min
开场导入
AI时代背景 + 课程目标
讲授+提问
讲师输出 + 学员反馈
30min
第一模块：AI时代的产品与其他产品的区别
AI产品与传统产品的区别，AI产品经理角色的变化
图解讲解 + 案例对比 + 小组讨论
讲师主导 + 学员参与
30min
第二模块：AI产品设计的几种常见思维
从市场与公司业务策略的角度了解自己未来设计的产品的核心和需求出发点
案例拆解 + 小组讨论 + 分享
讲师引导 + 学员共创
95min
第三模块：挖掘AI产品的设计思维
场景挖掘 + 数据成熟度挖掘＋技术成熟度挖掘（从落地商用角度）
实战案例 + 互动问答
讲师输出 + 学员提问
5min
总结与行动建议
升维地图 + 个人成长路径
回顾+工具发放+总结升华
讲师总结
【课程大纲】
（一）开场导入：AI如何重塑产品核心逻辑（5分钟）1. 重新认识AI：产品视角的核心定义AI的产品本质
产品设计中的AI要素
AI给产品带来的双重影响
当前AI产品设计与开发的几种趋势
2. 课程目标理解AI技术（数据+算法）如何重构各类2C产品的设计逻辑与价值链路。
掌握“数据驱动、场景深耕、生态协同、安全合规”四大AI设计思维在不同行业的应用方法。
获得从“需求挖掘到落地商用”的AI产品场景挖掘工具包。
3. 互动提问（跨行业适配）“你接触过的AI产品中，最让你觉得‘聪明’或‘智障’的案例是什么？核心原因是什么？”
“结合你所在的行业（如家居/消费电子/内容服务），你认为AI最有可能在哪个环节优化现有产品？”
（二）第一模块：什么是AI产品？AI产品经理的角色变革（30分钟）1. 定义AI产品：从“功能工具”到“智能伙伴”AI产品的核心特征
AI产品的分类：基栈型、AI+行业、AI+消费市场型、软件型、软硬结合型
非AI产品的“伪智能”陷阱：仅通过预设规则实现自动化，无数据迭代能力
2. AI产品与传统产品的四大核心区别（跨行业对比）决策逻辑：传统产品vs AI产品（数据模型驱动），案例：作业帮。
用户交互：传统产品vs AI产品，案例：小米智能摄像机母婴看护版。
迭代方式：传统产品vs AI产品，案例：Meta给视障人群的AI眼镜。
价值闭环：传统产品vs AI产品，案例：瑞幸AI Pay。
3. AI时代产品经理的角色变革AI产品团队结构与新的协作模式：案例：医疗代表异议处理培训智能机器人
AI产品的基础架构：案例：AI+教育
AI产品经理的核心角色转变：从“功能定义者”到“数据产品设计师；从“体验优化者”到“算法策略制定者”；从“项目管理者”到“跨域协同者”。
5. 小组讨论：我的“AI产品升级方向”任务：“结合你所在的行业（家居/消费电子/内容服务等），选择1款核心产品，从决策逻辑/用户交互/迭代方式中，找出1个AI升级的核心方向及价值”。
分享规则：每组派1名代表，结合具体产品（如智能音箱/短视频APP/运动手环）阐述，讲师从“数据可行性”“技术适配性”点评。
（三）第二模块：AI产品的五大设计核心思维（30分钟）1. 五大核心思维：跨行业通用的AI设计准则数据驱动思维——AI产品的“燃料”管理场景深耕思维——拒绝“万能AI”，聚焦“精准解决”生态协同思维——AI产品的“价值网络”构建合规安全思维——AI产品的“信任基石”3. 学员共创：我的“AI思维落地方案”（跨行业）任务：“结合你所在的行业（家居/消费电子/内容服务等），选择1种核心思维，为你负责的产品设计1个具体的AI优化方案（需明确场景/数据/动作）”。
工具支持：发放“AI思维落地表”（含“思维类型-目标场景-核心数据-算法需求-落地动作-风险控制”字段）。
（四）第三模块：AI产品设计的落地实践——从挖掘到商用（95分钟）1. 第一步：场景挖掘——从“用户痛点”到“AI可解场景”核心方法：用户旅程拆解法——场景痛点的“放大镜”互动练习：现场挖掘“高价值AI场景”2. 第二步：数据成熟度挖掘——AI落地的“地基工程”数据“三问”：通用型数据质量评估框架数据获取的三种路径（跨行业通用）案例警示：数据问题导致的AI失败互动练习：现场挖掘“AI应用场景的数据成熟度”与方案
3. 第三步：技术成熟度挖掘——AI落地的“可行性筛选”（35分钟）2C产品常用AI技术适配表（跨行业）:自然语言处理（NLP），技术类型：计算机视觉（CV），技术类型：推荐算法，技术类型：强化学习技术落地的“梯度策略”——避免一步到位，认真思考是否需要使用大模型？互动问答：技术落地的“两难”破解：‘想用的技术不成熟’‘成熟技术成本太高’或‘技术与场景不匹配’的两难问题？
互动练习：现场完成技术可行性方案
4. 第四步：AI场景排序“四象限法”——高价值场景的“筛选器”四象限维度定义
四象限应用示例
补充原则：避免“AI过度解决”
互动问答：技术落地的“两难”破解：‘想用的技术不成熟’‘成熟技术成本太高’或‘技术与场景不匹配’的两难问题？
互动练习：现场完成高价值场景筛选
（五）总结与行动建议（5分钟）核心内容回顾：AI产品设计“通用闭环”思维层：数据驱动→场景深耕→生态协同→合规安全（跨行业通用）。
落地层：场景挖掘（用户旅程）→数据评估→技术适配（梯度策略）→商用迭代（MVP验证）。

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