首先需要阐明的是，AI产品其本质依然是产品，只是或多或少地运用了人工智能的技术，以前所未有的形态所表现。
既然是产品，那么其核心要素依然是：可提供给市场被用户消费和使用，可以满足用户的某种需求，以及可以为用户带来价值。打造一款AI产品的流程大致可以分为6个步骤，其中很多步骤对于非AI类产品来说也是完全适用的。
与所有产品一样，AI产品设计的第一步，就是为产品制定一个清晰的商业目标。
你可以问自己这样几个问题：我的产品将解决什么问题，为什么需要用到人工智能技术，可能会用到哪些技术，这些技术将为产品提供什么样的功能，这些功能点将如何使产品脱颖而出，产品将如何帮助目标用户？产品最终将为用户带来什么，期待的成功是什么样的？
这里的必须要做的事情有两件：
有了清晰的产品形态和功能定义，接下来需要为产品制定一个评价指标。产品未来的成功与否将由初期设计的这个衡量指标来决定，因此这一步非常重要，需要在产品研发初期完成。
需要强调的是，这里的指标应该映射的是产品的实际价值，而非产品的性能表现。此外，规则需要易于测量，具有参照基准。
以智能客服机器人为例，成功的指标应该是客服机器人为客户带来的具体营收提升，或资源节省，而不是某一组问答匹配的准确程度。可以通过企业在使用机器人之前的表现数据作为参照，与使用机器人之后的数据进行比较，通过变化和差异来衡量产品的表现。
对于AI产品来说，数据的价值和意义怎么说都不为过。如果把打造产品比作盖楼房的话，那数据就像是楼房里的砖瓦。创建一款AI产品时，我们首先要获取用于训练模型的数据。这里要解决的几个问题是，使用什么样的数据？从什么地方获取数据，如何获取？
有一些数据是需要收费获取的，而大多数数据是免费的，可以通过下载或编写爬虫脚本爬取获得。
数据的获取有几点需要注意：
首先，需要确保数据内容是安全可信的，数据的质量直接影响到产品的性能，开源的数据内容往往质量参差不齐。如果数据中存在大量的偏差（bias），那么最终模型和产品的效果都会变得不理想。
另外，数据资源还可能会存在安全隐患和法律纠纷。比如，一些数据当中可能会存在大量用户的个人信息，这些信息一旦使用不当或是被泄露，产品的研发者将面临严肃的法律问题。近年来，由于未能妥善处理数据而导致失败，甚至沦入法律纠纷的公司不胜枚举。
最后，还要设计数据的标注工作。数据的标注工作是非常重要的一个环节，AI产品的功能和表现都与数据标注工作密切相关。设计一个好的标注任务是AI产品设计者的基本功。其中需要考虑的事情有，训练项目所需要用到的数据规模，训练数据和测试数据的占比，对于数据类型的分类和整理，以及对标注任务或问题的详细描述。
AI算法逻辑与模型设计是AI产品的技术核心模块，这部分工作往往是由技术开发人员全权负责。这里要求产品研发人员对不同的ML模型和AI算法都有一定的了解，结合已标注好的数据，为产品选择一个有效的模型。可以自己构建一个新的模型，也可以使用一些现成的资源，比如AutoML。
设计模型时有三个需要注意的环节。分别是，对Activation function的选择，对训练权重的设置，以及对节点类型和结构的使用。不同的的模型结构适用于处理不同的任务，并解决特定的问题。
此外，设计模型的同时也需要为模型制定度量标准。度量标准将用语评估模型的表现，以确保模型可以获得令人满意的表现。
这里需要注意的是，测试数据和训练数据要分离开来，只有当模型训练完成以后，才可以使用测试数据对模型进行测试。常用的测试指标包括准确率，召回率，F1分数以及混淆矩阵。
构建最小化产品（MVP）是精益创业产品研发的精髓所在。明确产品的用户画像与使用场景，围绕产品的核心价值构建一个最小化产品（MVP）。这时，产品设计者需要在脑海中勾勒出产品的终极形态，并完成产品的第一个原型设计。
这是一个需要多次打磨的过程，如果是硬件产品，可以通过3D建模做一个概念视频，如果是软件产品，可以梳理交互流程并绘制出mockup的UI设计图。
比如，在打造一款智能人岗匹配系统时，我们可以先从某一个特定的职业的某一个岗位着手，打通一条主要的交互流程，实现前后端的完整呈现。而不是一开始就投入全部精力，尝试训练一个庞大而复杂的人岗匹配通用模型。
在MVP环节，打磨产品雏形的同时，也需要为产品的上线与发布进行设计和规划，其中包括上线前的准备工作，以及上线后的维护工作。
我们需要为产品找到销售渠道，设立品牌定位，以及推广途径。比如，可以通过线上的众筹的平台进行发布，也可以借助某个行业展会活动进行推广。
从产品名称/基本形象，到产品的包装/logo/设置视频和网站，亦需要配合产品同步推出。这些环节的设计，不容小觑，它们同样影响着产品的成败。
产品研发的最后一步是为产品构建一个增长闭环，思考产品的长足发展。比如通过用户数据分析，A/B测试等方法，围绕产品构建增长闭环。对于AI产品来说，还需要对数据进行持续跟踪，确保模型数据的时效性和客观性，秩序维护数据的状态，并适当地做出更新调整。
无论什么样的产品，最终都需要传达价值给用户，都需要在市场上进行验证和比较。因此，对于AI产品来说，也应该在最开始就有一个清晰的商业发展策略。在这过程中需要不断洞察产品的表现，持续提升产品性能与用户体验。这当中包括产品功能的拓展规划，产品增长的北极星指标，以及产品的市场形象维护。每一项指标都需要结合一个评价标准，可以是阶段性的目标，也可以是长期坚持的原则。
构建完成增长闭环，我们就算是完成了产品从0到1的打造过程。至此，我们有了明确的产品定义，推出了产品的最小化形态，并找到了发布渠道，在此基础上，我们还为产品打造了增长闭环，为其从1到100乃至1000做好准备。
其实，打造一款AI产品并不需要掌握多少尖端的AI技术。AI产品与所有的产品一样，其目标都是服务用户，为用户解决问题。模型的性能与表现只是整个产品研发的一个环节，最终我们关注的依然是产品的核心价值，与应用成果。
笔者觉得AI产品的设计是一个把想象变为现实的过程，想象一个问题理想的解决方法，把脑海中想象的解决问题的办法拆分成一个个小任务，并针对这些抽象的小任务转换成数据标注任务。之后的事情，就是选择合适的数据集，选择合适的模型算法，通过一遍一遍的尝试和验证，一步一步把想象中的解决方法训练出来。
最后， AI产品和所有产品一样，都需要制定有效的增长策略，形成闭环，持续跌代。到这里，我们便完成了AI产品研发从0到1的全部过程。