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一个阿里P7的自白：一念之差，我差点转了产品( 二 )


当我们在谈论变现的时候 ， 我们在谈论什么？落地和盈利 。
不管是 AR 也好 ， AI 也好 ， 在几年前看的话 ， 可能大家都会觉得要让它们变现对当时的行业的要求有点高 。 大家可能普遍认为 ， 当时很多做 AR 或者 AI 的公司是 to VC 的 。 但是这两年你再谈变现的话 ， 那它对于公司来说就是一个最基本的要求 。 如果你认为你的技术做得很好 ， 它有价值的话 ， 那它一定能盈利 。 毕竟技术的背后是商业 ， 不赚钱的技术没有意义 ， 这没什么好说的 。
可以变现的技术有一个最核心的特征 ， 就是能够看得懂 。 意思就是 ， 你不会说 ， 有一个技术出来 ， 你要说个十几二十分钟才能讲明白它如何变现 。 今天一个好的技术能够变现 ， 一定大概能在两三句话之内讲清楚 ， 大家一看就知道 ， OK ， 这个技术到底好在哪 ， 可以怎么变现 ， 那么这件事情就会靠谱很多 。 但要发现这些技术的话 ， 核心还是你要离业务很近 ， 你要明白的是问题是怎样出现的 ， 为什么之前没有被解决好 ， 你能够解决的点 ， 你能够突破的点在于哪 ， 然后你再去看有没有合适的技术 ， 这个技术的成熟度如何 。 这个反向的顺序会比正向的好很多 ， 手握技术找方向的这个方式 ， 我觉得目前来说还是比较难的 。
我现在在做的事情 ， 就是在琢磨怎么把好算法变成好产品 ， 做算法落地 。 我们以人场关系为突破点 ， 打磨了一套以 ReID 算法为核心的第四代客流服务解决方案 ， 在两年之内完成了产品化、标准化和规模化的三大阶段 。 随后基于客流服务研发经验 ， 又先后推出基于智能机器人的货场关系巡检服务 ， 以及基于视觉算法的商品热力统计服务 ， 并均进入商业化阶段 。 目前相关产品营收已达千万级 ， 服务超过 50 个连锁品牌 ， 已覆盖百家规模商场和门店 。
现在好算法有很多 ， 做算法做 AI 的公司多如牛毛 ， 但真正好的算法产品却很有限 ， 一些拥有顶尖算法的公司活得也没外人想象的那么滋润 。 成本 ， 稳定性 ， 生态 ， 数据 ， 算法产品之间处处都是差距 。
那么好算法变成好产品的难点是什么? 现在的难点大家都看得出来：有价值的技术基本上很难突破；大家都觉得这个技术相对成熟的 ， 又很难变现；容易变现 ， 这个技术点也还很成熟的 ， 竞争对手就很多 。 所以现在的竞争点就是谁能够对业务钻得更深 ， 因为现在已经没剩什么容易的事情留给大家去做了 。
如何开始设计一款好的算法产品？你得想明白几件事情：算法是否真的到应用阶段了？整条服务链路是否已经完备？是否可以把握核心环节？业务上的需求是否一定要用算法解决？然后你才能开始真正地做算法产品设计这件事情 。 在 QCon 的分享中 ， 我会针对算法产品的 1-100 如何突破做一个详细的介绍 ， 感兴趣的同学可以关注一下 。
【一个阿里P7的自白：一念之差，我差点转了产品】 差点转产品 ， 老板拦住了我
蒋佳忆： 其实我也经历过蛮困难的时候 ， 那时候我差点转了产品 。
这还要从我不是一个标准的技术这件事说起 。
为什么说自己是一个不标准的技术？我几乎从本科实习开始就在带团队 ， 个中原因很复杂 。 我自己一直会有专门配套我的纯做工程的同学 ， 至少一个 。 所以说 ， 我在技术研发这条路上走得就比较怪 ， 比较特殊 。 我不是那种一年能写个 10 万行代码 ， 个人输出能力很强的技术 ， 可能跟大家心目中的那种标准程序员还是挺有区别的 。 但是我觉得跟我一起干活儿的纯技术同学普遍还是比较喜欢我的 ， 不会歧视我代码能力比较弱的问题 。
就这样做着做着 ， 后来……我差点就转了产品 ， 好在被老板拦住了 。
差点转产品的原因 ， 是中间一度很困难的时候基本上都是在做技术驱动型的产品 ， 那么在阿里做这件事情呢 ， 很容易就没有 PD 愿意跟你 ， 因为 PD 也不懂你们技术到底怎么驱动的 ， 所以人家的存在感也很低 ， 那就要靠技术自己去想办法 。 这样一来就没有 PD 的资源 ， 那我手底下的技术同学他也需要 PRD（产品需求文档）呀 ， 也需要做一些需求的调研啊这些事情 ， 所以当时就有一个冲动——要不我自己转 PD 算了 。


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