专题演讲嘉宾：童超

据 IDC 一份2019年的调查显示，全球大约50%以上的 AI 尝试（产品或项目）都没有走出实验室，创造最终的商业或社会价值。这样的高失败率，来源于对 AI 技术认知的局限，对 AI 产品定义的缺失，对 AI 落地的盲目自信和乐观。找到 AI+ 或者 +AI 的合适产品及解决方案形态，认识到 AI 落地是一个产品视角的系统工程，从而提高 AI 产品落地的成功率，找到 AI 产品落地实践的钥匙。

演讲提纲：

1. 解析 50% 失败的 AI 实践原因
2. 从解决问题出发，敬畏 AI 产品的系统化挑战
   • 数据，大数据 or 数据大？
   • 算法，论文还是炼丹？
   • 算力，往往被忽视的细节恶魔
   • 三者融合，AI 产品落地真正的系统化挑战
3. 对于 AI，一切产品都是解决方案
   • 面对 VUCA 的需求，单一功能打天下在 AI 的浪潮下已不适用
   • 解决客户的问题，定义 AI 产品本质的价值
   • 尊重解决方案，平衡产品、项目、解决方案的关系
4. AI 产品有效的商业化策略
   • AI 产品卖给谁？卖的是什么？
   • AI 产品如何定价？
   • 如何衡量 AI 产品的价值？

听众受益点：

1. 充分认识 AI 技术落地的挑战与难点；
2. 准确定位 AI 产品设计的核心价值主张；
3. 实用的 AI 商业化策略制定方法。