在人工智能技术快速发展的今天，AI的应用似乎无处不在，但真正能够带来革命性变革的产品却寥寥无几。本文将探讨当前AI技术在产品创新中的局限性和挑战，分析为什么只有少数产品能够通过AI技术实现质的飞跃。

2023年的这时候，很多人都在讲，所有的产品都值得用AI再做一遍。

前阿里的CEO张勇说：“面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。”

百度的CEO李彦宏说：“百度还要做第一个把全部产品重新做一遍的公司，用 AI 原生的思维重构产品。”

不过，这些都是大佬们发表在去年的话。在国内大厂卷了一年后，大模型的概念炒作阶段已经过去，随着AI升级后的效果显现，人们对大模型技术逐渐祛魅，大佬们开始思考，AI的机会到底在哪。

尤其近期有媒体报道，被称为“AI六小虎”的6家中国大模型独角兽（智谱、零一万物、MiniMax、百川智能、月之暗面、阶跃星辰）中，已经有两家逐步放弃预训练模型，业务重心转向AI应用，但产品端并没有见多大动作。

李彦宏也冷静了下来，他开始思考大模型的能力如何在业务和场景中应用。“简单机械地往产品中集成大模型的能力，意义不大，纯属过度焦虑。”回望去年他曾发表过的言论，今年的这句话似乎有些反转，但停下来思考技术如何服务于业务场景，确实是回到了正确的道路。

的确，这次AIGC的浪潮可以应用在非常广泛的领域，如果AI真的如我们想象的那样无所不能的话，那这些领域可能早就出现现象级的AI产品了。

但事实却是，在现有AI能力的支撑下，可能只有10%的产品值得用AI再做一遍，其他90%的产品加了AI后，90%的人尝鲜后就会忘记它，还有一部分人甚至会对AI产生反感，以及觉得AI很鸡肋。

一、90%的AI功能都很鸡肋

如果我们把AI产品分为两类，一类是AI native的产品，像豆包、通义千问、文心一言这类纯AI的对话类产品，这类产品如今已有了千万级用户量级的产品诞生，但和移动互联网时代的微信QQ 10亿+的用户量级还差得很远，留存率也是一个非常大的问题。

这类产品很受关注，但另一类AI产品也同样值得关注，就是在原有的业务上如何利用AI做赋能，让移动互联网时代的 APP 能利用 AI 焕发新生。

最近新出的支小宝，就是这类产品的典型代表，它刚出现时让不少人眼前一亮，用AI提升服务的质量的想法也很好。但细究整个操作路径，改善有限。它本应该帮助人节省时间，提高效率，但支小宝有些能力反而拉长了原来支付宝的使用链路。

举例，如果一个用户想坐公交，需要刷公交码，那他可以用手机的NFC直接刷码上车，不需要打开任何App就完成了这个操作。即便是没有NFC，也可以把交通码直接放在桌面，一键点开，耗费时长不到2s。但如果我用支小宝坐公交，我需要把APP打开，点开对话，再输入指令“我要坐公交”，等待2-3s加载出来，这个过程至少需要5s以上。

其次，从支小宝的AI能力上来看，大部分功能并未发挥出 AI 的能力，只要跳出产品定义好的指令模板提问，支小宝很快就会出现难以识别用户意图，回答无意义或瞎答的情况。现在大部分的功能看起来是通过产品侧，定义某个问题的回答模板，然后调用之前支付宝已支持的接口。

拿【查下我的社保】来举例，其实就是把原来支付宝社保小程序那个接口调了过来，然后app自动读取了你支付宝的个人信息，通过你的个人信息决定调哪个城市的小程序，如果是北京就会调【京通】，然后你就能在支小宝里进入这个小程序了。这个和你在支付宝里搜【社保】显示的内容没有任何区别，这里到底哪里用到了AI能力，好像也没有用到。

不管怎么说，支小宝给AI服务生活开了个好头，并且造势造得很大，这点还是勇气可嘉的。不像其他的一些我们熟知的APP，大多都还在内测阶段，产品经理们把AI助手的入口埋得很深，生怕用户发现了它们的能力还很弱。

生活领域，头部电商APP也在努力寻找AI的落地场景。淘宝在去年九月就上线了智能助手【淘宝问问】，但目前我只在搜索栏找到了它的入口，目前主打的功能是辅助用户购物决策，这的确是一个很好的切入点，但目前给的建议很空泛，对用户几乎产生不了价值。

例如，我提了一个“推荐几款冲锋衣”的问题，小淘给我推荐了几个冲锋衣品牌的特点，想看具体的还得点击跳转。后面缀了一个千元以内的冲锋衣排行榜的卡片，但这并不是我想要的价位。说明AI还不能根据用户的消费习惯特征进行推荐，这一点不如直接在淘宝的页面搜索关键词再做筛选，还能更直观地看到详情图和价格。

同为电商领域扛把子的京东也在疯狂找AI购物助手的应用场景，和淘宝问问的定位很像，京东京言1.0同样也在帮用户做购物决策，它通过和用户对话的方式推荐商品，同时可以让AI划重点总结评论。

体验下来，发现京东京言的多轮对话理解能力较差，我上个问题在说推荐鼠标垫，中间插了一句无关紧要的话，再回去点我想要的鼠标垫款式，再推荐就变成了T裇