AI 时代的产品定义与创业机遇

开场：把我的方法论喂给 AI，跟我一起共创

同学们下午好。今天下午给大家讲一个我十几年下来自己做产品总结出来的东西——成功的、失败的，反正交了很多很多学费，最后沉淀出一套怎么去做对的“产品定义”的方法论。

这套方法论用起来其实很简单：听完我讲的之后，你把这一段方法论的文字复制下来，丢给豆包或者 DeepSeek，让它“按照这个方法论帮我分析一下某个案例”；或者你自己想做什么的时候，就说“我大概想做一个什么东西，你用这个方法论帮我把产品定义补全一下”，让它给你方案，你再拿着方案去推敲每一个细节。

我后面会讲到一些案例，其实都是用这套方法论去做的。我自己洞察到的东西往往会更深刻，AI 会比我们更全面，两个补到一起，是很好的搭配。所以大家在我讲的过程当中，也完全可以一边用 AI 来补全。

凭啥这个机会是你的

我们这里有多少同学是打算未来有机会自己创业的？想过的举个手。嗯，只有一两个，还没想好，对吧。

我看过很多项目，也做投资，我大概会用这样一个逻辑来评判：AI 时代的机会，到底是不是属于这个人。AI 时代跟以前特别不一样。以前你可以说“我有资源就行”，但 AI 时代最重要的一点是——凭啥这个机会是你的？凭的是你这里独特的资源跟能力。

也就是说，你想足够好地发挥 AI 的能力，首先你得是一个像专家一样的人，你有独特的 know-how 跟方法论。比如我刚刚说的那一段话，可能是我十几年做产品下来沉淀的定义方法，就那么一段，但这一段喂给 AI，它就能形成一套很独特的方法论。

AI 时代最重要的一点是：凭啥这个机会是你的？独特的 know-how 跟方法论，是你发挥 AI 的前提。

所以未来机会很多，第一点要考虑的就是：这个人跟这件事情，是不是匹配的。这是我评判一个 AI 机会到底属于谁，最先看的点——这个人跟这件事，是不是有独特匹配的能力？他内在的驱动力对不对？他的基因跟这件事匹不匹配？说白了，就是这件事是不是“命里”是他的。不是的话，这个机会其实也比较难抓得住。但如果是——比如我搞了这么多年创意、这么多年设计，又跟技术去结合，那就不一样了。

从基因到创意，到创新，到创业

第二件事要探讨的，我们有时候叫 idea，有时候叫产品，有时候叫灵感，无所谓，就叫创意。要看这个点是不是 AI 驱动的，是不是能很好地发挥出 AI 的价值；以及 AI 现在的技术跟这个应用价值匹配之后，带来的红利是不是足够明显。

比如刚刚有位同学跟我聊，做个性化装饰画的定制。AI 一带，这个就会有爆发——大量的人创作之后，柔性化供应链未来的需求就会越来越大，因为会有越来越多的人想去创作。这就是典型的：AI 技术在这个应用场景里会带来比较大的需求。你要去想，这个点是不是会因为 AI 变得更好。

然后第三个。创业、做生意是很容易的，开个餐馆我也是做生意，你只要把一家餐馆做好就行。但企业家跟做生意不一样的地方——就像麦当劳，真正把麦当劳开到全世界的，不是那对麦当劳兄弟，而是后来收购它的那个 CEO。这就是企业家精神里很重要的一点：你能不能把你经营的业务“产品化”，因为产品化才有可能带来规模化。

比如今天我做了一个平台，支持一个人定制了一幅油画，200 美金的生意，有什么意思吗？没什么意思。但如果这个能力能复制，未来全球可能有上亿人变成手工艺的 AI 创作者，那就是平台级的机会——能不能通过标准的产品化去覆盖更多人，找到产品化的方法。再往后才是商业竞争，就是你做 marketing、用业务团队去扩大影响率跟市占率。

每个阶段考验的能力都不一样。最早是基因；然后是有没有一个好的 idea、好的洞察——每个人所在的领域不一样，往往好的 idea 都是在这个行业里深耕的人才洞察得到。刚刚有位同学跟我聊金融里除了股票以外的公司，我说我不懂，因为我没在那个池子里，灵感就不够多。是不是一个好 idea，你拿出来我可以帮你评判，评判能力是有的；但提出好问题、洞察好问题，得是行业里的人。

可只是一个好问题没用，你要把它产品化，只有变成标准的产品，你才能把业务覆盖给更多人。再往后就是竞争跟规模，从 0 到 1 不断放大的过程。

我个人判断，AI 真正的竞争还在早期。今天所有坐在 AI 牌桌上的人，都不一定活到最后，因为技术什么时候稳定成熟都还不知道。但提早进牌桌有个好处：你能更早摸到感觉，有天然的土壤优势。反过来，今天就急着规模化、却没抓住点的 AI 项目，死得也会更快。所以大概就是这么一个流程——从基因，到创意，到创新，到创业。

机会识别的三个指标

把“人跟事是不是匹配”想清楚之后，我会用三个指标来识别机会。

第一，你所在的这件事里，核心环节有没有可能被 AI 击穿、颠覆。比如服装领域，你需要大量设计款式去拿市场反馈。原来设计一个款假设是 2000 块，现在能不能降到 20 块？那就是百倍效率的提升。也就是说，你原来产业链里的核心环节，有没有哪个会因为被 AI 击穿一个点，带来整条产业链的破坏。我早上说了，医疗、法律这些知识密集、内容密集、创意密集的领域，是相对较容易被影响、被改变的。

反过来，刚刚有同学说家里是做工业的。工业还没那么快被 AI 冲击，因为工业的第一性要素是工业本身——你要有资产、有资产规模，AI 能提升你的效率，但不会一下子把它冲垮。所以创业最大的机会，就是去找那些本来就容易被 AI 冲击、比较“脆弱”的行业。

第二，AI 介入进来之后，产业链上下游会不会被重构。被重构就意味着会冒出很多新机会，就像当年互联网重构一样。比如 Temu，当我能通过 APP 直接面向消费者，我占据了最有利的那个生态位，再反向去压供应链就很好压。

我们有一个客户，是某百年服装贸易集团。我去它总部一看，感觉它就像一家设计公司——一个小房间，里面坐着对接海外客户的人。老外要下订单，先找他们沟通，做完设计方案、客户确定之后，订单再转到内地工厂去做。如果今天源头两端的企业自己就能掌握设计、沟通的能力，本质上就会打破这个链条，整个价值链就开始被重构。

所以要看：一个核心环节破了之后，上下游能不能打破、能不能洗牌。能打破、能洗牌，价值机会就更大——等于上下游重新整合，谁的能力更大、整合的环节更多，谁的议价权就更强。

第三，在被破坏的过程里，你这个环节是得利还是得失。假设我现在做的是创意跟 AI 相关的，这个环节是我最核心的杠杆，那我会把这个能力牢牢握在手里，外面先让大家去折腾。因为我知道它会变，我不急着自己去改核心链路，让别人先改；改完之后，最核心的杠杆还在我手里，我在这条产业链里依然有比较强的话语权。

所以核心就是这么判断机会：会不会被 AI 冲击到一个点、上下游会不会改变、被冲击的那个点是不是带来足够大的变化或受益。符合，这个领域就比较适合被 AI 改造，就有“AI 加”的机会；不符合，那你就老老实实做效率提升就行了。

先认清自己：基因、资源、能力

判断机会是不是属于我们，早上我讲过，叫“认知 + 能力 + 结构”。认知先打开——把我的 PPT 丢给 ChatGPT，再保持比较好学的状态，你会发现外围还有很多你没认识到的东西。认知打开之后，接下来考验的就是你的能力了。你们现在还年轻，得去看五年之后、十年之后的自己，看十年后社会的变化，看你有没有可以落地的抓手，才有可能把资源、能力、认知转化成一个项目。

第一，还是要认清自己。我花了十几年反复问自己到底擅长什么。我现在做 AI 跟 IP 相关的，因为做我之前那个行业太痛苦了。我早年做过一个互联网电动自行车的项目，整个产业一做下来，工厂、管理、销售、外贸全都管。有人说“邱总你这是做咨询”，我说我不喜欢这句话，我宁愿你说我是做设计、做产品的。后来大家问，你做得挺好的，怎么有一天就不做了？我说，我觉得这不是我命里一辈子想做的，所以放弃我就放弃了。

后来第二个项目做电子烟，目标很明确，大家说一起赚快钱，我说好，冲一把。我干哪个行业都能干得很专业，烟草研发我也能研发。但做到最后还是那个问题——这真的是我想要的吗？在犹豫徘徊的时候，我就能瞬间决定：不干了，退出，重新去干。

设计这件事才是我自己的。认清自己很重要，往往要往内心去挖，挖到那个你最想做、最愿意驱动你去探索的方向——那可能是你一辈子愿意持续挖掘其价值跟意义的点。

第二，你有什么独特的资源。我现在做人工智能，最显著的一个动作，就是抱牢浙大的大腿。不抱牢浙大，人家会问“你会人工智能吗”，天然的信任感没那么强；我把浙大搬出来、把浙大的成果拿出来，本质上浙大就是我背后的资源。每个人手里的资源不一样：学校是你的资源，家庭是你的资源，朋友是你的资源，社会阅历也是你的资源。

第三，你的能力——你用 AI 的能力，加上你个人的能力是什么。每个人的能力点不一样。比如让我出谋划策，我很厉害；但今天让我像财务一样去扣细节、做运营，对我来说很崩溃。所以我需要找很多总经理——有些人做那件事很开心，对我来说却非常痛苦，因为它束缚了我的创造。让我讲课，我觉得挺开心；换成我不喜欢的事，我的能力产出也会弱很多。

基因、资源、能力，这三个想清楚了，后面才是今天方法论要教的：你到底针对谁，做什么产品、服务或内容。前三个要自己想，后面这两步有很多方法论，其实跟训练一样——一个产品不成功，做两个、三个、四个，你只要做得多、愿意学，慢慢就能感受到那个平衡点。

所以机会是不是你的，基本就是这三个判断，我把它叫做“已有结构的链接”。比如一个有教育经验的人，想结合 AI 变成一个 AI 老师，一定比一个全新的人有天然优势，因为他有更多教学的 know-how——除非他不愿意变，那就会被年轻人革命掉。

AI 里最大的机会，其实是在帮企业做 AI 化转型，这个优先级是最高的。

因为一个外行要从头学，看似没门槛，其实门槛还在——要花很多时间、要老师傅带进门、要不断地学。已有的资源跟结构是优势，但有时候也是包袱。第二个再看：AI 的能力是不是足够发挥出你的优势。拿设计师来说，用 AI 画插画特别容易，但他要去写代码，写代码对他来说很陌生——虽然 AI 放大写代码这件事很强，可对他来说这个能力点不是能快速叠加的。所以要找到：你自己的能力，是不是能被 AI 充分放大。比如我做咨询，如果我的方法论交给 AI 太容易了——我只要把方法论告诉它，说白了以后都不一定要找人咨询，扫一本书、自己问问豆包，你就能理解“哦，这个老师原来是有方法论的”。

这些方法论，才是它独特的资源跟能力。但最终这两个还得回到第三点：能不能产品化，能不能落地。前面的都是概念跟理论，产生不了特别大的经济效益，最终一定要把你的资源、能力产品化，转化成价值。

三类人，抓 AI 机会的方式不一样

不同类型的人，抓 AI 机会的方式是不一样的。

第一类，有产业经验的人，更擅长借助 AI 去重构原有的流程。

第二类，年轻人，你要先把 AI 的能力掌握起来，再用 AI 的能力想办法去重构一个垂直领域。如果你们家里原来有产业就更好了——你回来去整合有产业的人，整合你老爸、你老妈，让他们给你打工，同步就是会有 AI 能力的人。

第三类，是个人品牌。未来的确进入了一个个人品牌的时代。比如我过来给大家上课，本质上也是在传播我的理念、放大我的人格。

最好是这三个能力你都有一点：既有 AI 的能力，又有个人影响力，又有产业经验——这种是 AI 创业的“老炮”，抓机会的概率，会比纯产业里的人、纯年轻人都要高一些。

AI 创业跟其他互联网创业还不一样，因为 AI 现在的技术还不稳定。不稳定的时候，有点像什么呢？假设有一个高中生让他来打工，你会让他做什么？我们本能会觉得，至少得大学毕业，才能成为一个能负责的人。但理论上他现在已经可以打工了，你要找到适合他的那个能力点——而且他的能力还在变，今天很多东西他不会，但一年、两年之后，就像学徒一样，他会变得很有能力。今天的 AI 就处在这个阶段。我早上也分享过，我的判断是，未来 5 到 10 年，AI 会一直处在这种状态——你想让它今天就给你一个确定的、不再变的答案，是做不到的，它每年都会进化，进化的过程里，技术能力本身就还在变。

技术与产品要找到匹配的点

AI 创业跟一般的互联网创业不一样在哪？因为 AI 现在这个技术还是不稳定的。在不稳定的时候，有点类似于——举个例子，假设让一个高中生来打工，你会让他做什么？我们本能地会觉得，至少得大学毕业之后才能成为一个能担责的人。但理论上，他现在其实已经可以打工了，关键是你要找到那个合适的技术能力点。而且他的能力还在变化，他今天很多东西不会，但一年、两年之后，就像学徒一样，他会变得很有能力。今天的 AI 就处在这个时代里。我个人的判断是，未来 5～10 年，AI 会一直处在这种状态——你别指望今天的 AI 能给你一个确定的、永远不变的答案，它每年都在进化，而进化的本质，就是这个技术能力一直在变。

所以，让技术找到应用场景的落点，是非常重要的。山姆·奥特曼的建议就是：你们别等着最好的模型了，现在的模型其实已经很不错了，已经能做很多很多事情。也就是 T 跟 P——Technology 跟 Product，科技跟产品，要找到那个匹配的点。

一个成熟的商业里，其实是不太需要考虑这个问题的：材料有了，工艺也有了，技术改造也完成了，我只要做产品就行，少做研究，直接上来做产品。但 AI 时代会有很长一段时间，需要去探索人的能力的边界、AI 能力的边界到底在哪。这几年会一直徘徊在这里。所以右边那一侧，适合成熟技术、成熟产品的定义；而左边这一侧，更适合还处在模糊期的——这个技术到底可行不可行？在这个应用场景里有没有价值？也没有人做过，所以就得自己去摸索。

九宫格产品定义法的缘起

我自己摸索出来一个方法。我发现，一个好的产品定义，基本上是由 9 个维度的要素构成的。很多时候我们去开发一款产品、或者做一件事情，考虑得没有那么全面，所以我就把这九个维度画成了九宫格，就像画布一样。我现在还不知道该叫它什么方法论，就先叫它“九宫格产品定义法”。

讲这个之前——大家有些在国外读过书，有没有看过一个方法，叫“商业模式画布”？有接触过的同学吗？哦，有一位同学接触过，财务管理专业。这是美国十年前一个做精益创业的人提出来的理论，他说商业模式有九个维度，大概的逻辑就是：你的客户细分、你的通路、你的客户关系、你核心的价值主张、你的核心资源、你的关键业务、你的合作伙伴、你的成本结构跟收入结构——用这九个去评估你是不是一个对的商业模式，或者一款对的产品。

我们在学校里，十几年来在设计系、管理系都用过这套方法。但我看了很多结果之后发现，不做深入，特别容易纸上谈兵——大家做出来都差不多。因为它的框架很宏观、很符合战略，可这几年，商业模式创新的机会越来越少了，所以大家很容易拿着这张画布纸上谈兵。这是这套方法论的一个问题。

还有，斯坦福有一个 d.school，有人听过吗？全世界非常知名的一家工业设计公司叫 IDEO，IDEO 的创始人是斯坦福机械学院毕业的，他退休之后回斯坦福办了这个学院。在研究生层面，斯坦福任何感兴趣的研究生都可以来辅修他们的课程。

简单说，大家没学过设计，但它不是叫你来画画的，而是教你“设计思维”。它提炼出来的设计思维是什么？就是理解问题、观察事情、产品定义、做创意，然后做成原型，再面向市场去测试。用这套方法，你可以解决一个产品的问题，也可以解决一个公司的问题，甚至可以解决一个社会的问题。

所以它是一套思维方式、一个流程。美国很多商学院其实都把 design thinking 这套方法引进来，让原本非常理性、偏理科思维的人，也学会用设计的思维方式去更好地解决问题。它的流程很长，而我今天讲的，其实是其中最重要的一个环节：怎么去定义一个问题、定义一款产品。

还有，做软件的朋友有没有听过一个词——PMF？PMF 就是美国的 VC、美元基金投项目时反复会问的问题：你的 PMF 是什么？简单说，就是你的产品有没有找到那个跟市场匹配的点？这个产品后面有没有足够大的空间？他们说，创业其实就是两个过程：一个是 PMF 之前，一个是 PMF 之后。

PMF 之前，你要尽可能少投入资源，去找到那个对的点——产品跟需求要对得上；对上之后，你再去放大，全是放大效应。0 到 1、1 到 10，那个“1”一定要对。

他还说，创业还有第二个错误：你明明已经找到了 PMF，却没有砸入足够多的资源，瞬间把它拿下。所以 PMF 里要考虑的维度，其实就是市场的空间、市场的竞争、市场的趋势，还有产品的体验、功能的集合、使用的场景、渠道的成本。如果你的商业模式是对的，成长路径应该是这样的：找到 PMF——先做 MVP——再找到问题——规模化增长，就起飞了。价值成长就是这么一个规律。

所以美国的 VC 投资最关注的就是：你的 PMF 到底是什么？但这套理论虽然非常好，绝大部分案例都是软件行业的——美国硬件少，案例大多在讲软件。我把它总结成这 9 个模块，这九个模块横着分，是三个维度。

三个横轴：理解需求、理解场景、理解产品落地

不管是创业还是做什么，第一、最重要的，或者说人跟人打交道最重要的，是首先要理解对方——理解需求到底是什么，他为什么会有这样的需求？这是产生一切交易、一切价值最根本的原因。然后产品落地，其实就是供给，就是你交付给他的价值到底是什么。而这个时代还发生了一个巨大的变化，叫做“场景化的决策”。

我等一下会讲一个例子，是黄峥讲的。他说他妈妈是个很有钱的妈妈了——黄峥当然有钱——但他妈妈在城乡结合部，三公里的路，舍不得花十五块钱打车。这就是人在不同场景下，决策是不一样的。他用这个来解释拼多多的用户是谁：拼多多并不是只卖给没钱的人，他说有钱的人也喜欢便宜货，因为人在不同场景下的决策要素不一样。你只要有需求、有供给，满足了就行；但因为互联网产生了足够多的场景，影响了各种各样的决策。所以横向就是这三个维度：理解需求、理解场景、理解产品落地。

每一个维度里，再往下拆。比如需求怎么拆解，我又把它分开来讲。我这套方法比较适合价值创新，或者说在越来越“卷”的背景下，把产品定义做得越来越细，找到那个最有价值的点。但这套方法没有回答另一个问题：你做对了，不代表你做的是对的东西、不代表商业一定成功——因为商业的成功还要靠规模化跟竞争。这个我没有回答，我觉得那是后面的事。先把它做对，关注自身，而不是关注竞争对手。我们很多竞争都是“同行这么干，我也要这么干”，

而我想引导大家关注的，是价值本身。

我自己是怎么用的呢？每次看到一个场景，我就对着这 9 个格子想：在这 9 个变量里，到底哪一个驱动因素最强？哪一个是最确定的变量？哪一个是最不确定的变量？比如人形机器人，它最大的确定量就是它是技术推动的，一定要先把技术搞好；其他的东西都有非常大的不确定性。我会使劲在生活里找案例来回答：我为什么会买这个东西？为什么做这个决策？再去看别人成功的案例，用这个模型去分析。

九个模块逐一拆解

① 消费动机：他到底为什么买

这 9 个东西，第一个是消费动机。一个人做一个选择，背后一定有他的动机。这里有个方法论，就是马斯洛的需求层次——他满足的到底是哪一个层级？他为什么要这个东西？到底解决了他的什么需求？这是消费动机这一模块，要使劲去琢磨，所以我把它放在第一个。

② 用户画像：蚁群化的标签

第二个，人的场景跟画像是不一样的。互联网其实是把同一类人聚到了一起。人会受年龄、场合、性别、家庭环境等各种因素影响，画像各不相同。以前的画像就是一线城市、二线城市、男的女的、什么风格、什么职业，这种颗粒度太大了。互联网时代激发了每一个更细的颗粒度，所以推荐算法为什么准？因为你自己都不知道你居然有这个颗粒度——你就被 AI 打了标签，AI 从大数据里把你们关联到一起去了。

互联网时代的标签会越来越“蚁群化”：这一群蚂蚁会聚在一起，那一群人会聚在一起，画像越分越细。

找到你产品对应的那群人的画像，这是第二个维度。

③ 付费价值：他付了多少钱，买到了什么

第三个维度回答的问题是：当这个消费者付了钱，他付了多少？他到底买到的是什么价值？买到什么价值，跟付什么钱，是非常重要的。比如我想买飞机，又买不起，那就只能想想而已。付多少钱，是价值交易里非常重要的一个锚点，它是对标的——你付多少钱，对标的就是你对这个价值的衡量。所以定价也是很重要的需求。

哈佛商学院有一位教授叫克里斯坦森，他在去世之前写了最后一本书，叫 Jobs to Be Done（用户目标达成）。它大概的逻辑是：一个人买一把电钻，本质上买的不是这把电钻，而是要拿它去解决某个问题——往往那个问题才是需求的本质。因为工业给了你钉子，你为了把螺丝钉钻进墙里，才去买一把电钻；其实你要解决的问题，是把钉子上上去。你也可以用别的方式解决：给物业打个电话，让他帮你钻。这就是需求场景不一样——你买电钻，跟让物业帮你搞定，本质上是解决同一个问题的两种方式。

如果你找不到他买电钻背后的原因，只想着把这把电钻卖给他，那你思考的维度就只停留在“买卖货”这一层，没有挖掘他拿这个产品真正要解决的需求是什么。同样的问题也可以问：我们读书到底是为了什么？很多人说为了找个好工作。那我会反问：好工作一定需要读书吗？不一定有这个必然关系。需求场景不一样，关键是找到背后最根本的那个原因。

④ 体验场景：万物有 AI，交互逻辑会变

第二个大维度（理解场景）里，第一个小项是体验的场景。就是我前面讲的那个理论：当万物都有 AI 的时候，我们很多交互逻辑都会变。理论上，这杯水有了 AI，它就应该提醒我喝水——当然物理上要让它真有 AI 还挺难的。但正因为有 AI，这个时代很多交互逻辑会发生巨大变化，因为只有好的交互、好的体验才能转化。

为什么说门店零售的服务员很重要？有时候服务员跟你的那段咨询沟通，让你有了很好的体验，你就转化了。你买的到底是什么？是那个包，还是他卖给你的那种感觉？这就是体验场景。

⑤ 营销场景：传播的介质变了

还有营销场景。比如温州有一个品牌叫美特斯邦威，大家还听过吧？当年马云创业的时候，还找过美特斯邦威的老板投钱。美特斯邦威诞生在中国商业界最繁荣的营销时代——那时候你只要在央视打点广告，再在商业街铺开店，因为人流量都在那儿，营销场景就在商业街。可到了互联网时代就难了，大家都不去商业街了，你的营销场变了：变成电商、变成直播、变成 AI 推荐。这些技术变化都在改变你接收信息的方式，也会催生出新的业态、新的品牌。

营销方式一直在变，因为用户去理解、发现、传播的介质变了；介质背后的品牌跟物品，也会随之发生巨大的变化。

同样一个东西，在线下卖跟在线上卖，大家对它的价值感认同就很不一样。

⑥ 产品形态：不一定是个实体

第三个大维度（理解产品落地）里，第一个是产品形态。我为什么叫“产品形态”，而不直接叫“产品”？因为大家一看到“产品”，就觉得应该是个实体的东西。但就像刚才说的，你今天要的不一定是一把电钻，而是把螺丝钉钻进去的那个服务。你的产品形态不一定是实体产品，可能是个服务、可能是个数字软件、可能是个实体，也可能是个混合的东西。

⑦ 功能优先级：什么必备，什么砍掉

为了支撑这个产品形态，背后就得具备一些功能。假设它是一支翻页笔，那翻页笔里为什么要有按键？为什么要有激光？为什么要有通讯？什么功能是必备的、什么是要砍掉的？不管软硬件，都可以在这里做功能优先级的排布——因为每一个功能优先级，都会直接影响你的用户体验跟成本结构。

⑧⑨ 成本结构：单元成本与综合成本

最后这里的成本结构，我把它理解成两个：一个是单元成本，一个是综合成本。所谓单元成本，就是你单个东西是不是可持续的；综合成本，就是你的商业模式是不是长期可持续的。这两个一起，才支撑你整体价值收入里的盈亏评估。短期亏一点没关系，比如小米充电宝，早期每一个可能亏几块钱，但有了规模之后，加上消费者认为它的价值足够值一百块，而它只卖六十九块，大家就疯了一样地买。随着规模上来、成本结构也合理，它就可以持续盈利。

三个核心关系：先说需求的构成

这 9 个模块，我每个都写了一些核心的关键方法论。下面我再讲讲里面几个主要的关系。第一个关系叫“需求的构成”。一个有效的需求，一定是由这三个东西构成的：你为什么要这个东西？你愿意为它花多少钱？你最终得到了什么？这三个加在一起，才叫有效需求。

就像刚才说的，我想买飞机——那只是我的一个想法，因为我付不出飞机的价格，它就没办法形成有效的交易。那我买飞机是为了什么？为了更高效的出行。那你为什么不买个头等舱 VIP 就行了呢？这就会反过来影响产品形态。所以有效的需求，是这三个要素叠加在一起的，需求不只是“我想要它”。

现在很多做 AI 产品的人来问我：我想开发一个这样的东西。我经常会反问他：你准备卖多少钱？你认为你的用户愿意花多少钱接受它？钱，是衡量价值非常重要的一环。

场景定义需求：同一个产品，场景一变，就是另一门生意

先讲需求的构成。需求一定是由三个东西构成的：你为什么要这个东西、你愿意为它花多少钱、你最终得到了什么——这三个叠加在一起，才叫一个有效的需求。比如我说我想买架飞机，那只是一个想法，因为我付不出飞机的定价，它就形不成一笔真正的交易。再往下问：我买飞机是为了什么？为了更高效地出行。那你为什么不买个 VIP 就行？这一问，就会影响到产品形态。

很多人来找我，说想开发一个 AI 产品，我经常先问他一句：你准备卖多少钱？你认为用户愿意花多少钱接受它？钱是衡量价值非常重要的一环，需求不是“我想要”就成立的。

同样是买拉布布，跟风的人和真喜欢的人，动机完全不一样

我们看 Lululemon，看拉布布。Lisa 去买拉布布，跟我们现在去买拉布布，背后的消费动机到底是什么？我在网上看了很多 Lisa 拿着玩偶的样子，能从她眼神里感受到她是真的喜欢。盲盒给她带来快乐，毛茸茸的感觉对女孩子来说是治愈的、能镇定情绪的。仔细对比，拉布布的人设跟 Lisa 有点像，都带一点“坏小孩”、想做点坏事又站在台前的劲儿，我觉得这个形象击穿了她内心的某种感觉。

我其实很早就买拉布布了。我学设计，养成的习惯就是爱逛、爱买一些有的没的、特别不一样的东西。早年看它长得挺怪，就买了几个；但等大家都去买的时候，我反而不买了——因为我当初买，只是想摆在那儿当一个符号、一个给设计师参考的样品，我是当样品买的。所以哪怕做了同样一个消费决策，每个人背后的动机都不一样。

泡泡玛特的王宁讲过一句话：今天真把拉布布做成一个 U 盘，你还会买吗？不一定了。无用，则妄用——一个没用的玩偶，人们反而可以买很多个；你给它加了功能，反而限制了它，我有一个 U 盘就够了，不会买第二个第三个。

所以做任何决策、任何消费，背后都是动机。你今天来上这堂课、喜不喜欢这个老师、愿不愿意听，其实都有一个内心最深的点。找到那个点，是判断人性、也是消费营销的本质。最经典的就是马斯洛的需求层次：到底打中了哪一层？你也可以让 AI 帮你分析——让它去网上找点资料，问“拉布布满足了哪些消费动机”，它能给你讲得八九不离十。

199 改成 399，一台多赚两百块——剃须刀的价格故事

再讲一个特别有意思的例子，是我一位做工业设计的创业者朋友做的，去年大概卖了八个亿。他们做了十年工业设计，有一天合伙人说不想再给别人做了，能不能自己做一款产品？做什么不知道，那就先给自己做一个，于是设计了一把剃须刀。成本大概在九十到一百块之间，最早上线第一个月卖 199，按电商两到三倍定价来的，卖了大概一千台。

结果三个设计师坐在那儿——设计师有时候就是不按套路出牌——我那位当董事长的朋友说，我们这么好的产品怎么能卖 199 呢？改价，明天卖 399。改完发现第二个月还是卖了一千台，销量没掉，可每台多挣了两百块。

定到 399 之后，深圳一个原来做代理的朋友说，线下我来代理吧，专做机场店——机场那种潮玩酷品店里都摆着这把剃须刀。九十块的东西在机场卖 399，利润很好，第一年那个代理就赚了八百万。我朋友想让他拿四百万出来一起放大规模做营销，那人不愿意，钱进了口袋再要他投入他舍不得，后来我朋友就收回了代理权，自己做营销。

真正的转折是去参加一个展会碰上了抖音，正赶上抖音要做商业化。团队说你这产品挺适合在抖音卖，你充十五万，我们教你怎么做短视频营销。做着做着突然发现一个转化率最高的点：女孩子买来送男朋友。男人自己买剃须刀，喜欢博朗那种很有机械感的；女孩子是觉得“这个剃须刀好可爱呀、好漂亮呀”。199 当礼物又显得有点便宜，399 节假日打个折 369、礼盒做得特别漂亮——正好。

场景变了，哪怕是同样一个产品，它激发的需求也不一样。他打中的最重要的点，就是“女孩子送男朋友礼物”：要男孩每天都用、价格三四百不高不低、像伴手礼一样、长得又有个性、带礼品属性。运气好，正好赶上了抖音这波营销，成长得特别快。

飞科没收购成，却靠一家咨询公司完成了升级

更有意思的是后续。这款剃须刀起来之后，飞科这家公司的市值据说至少涨了五十个亿。其实这位朋友第一年就跟飞科谈过，想把品牌和产品卖给飞科，飞科老板说我花两百万买它？吃饱了撑的，我宁可花两百万自己重新设计一个。后来产品卖爆了，飞科又来谈收购，朋友开价十个亿，飞科觉得贵，没谈成。

但飞科找了一家咨询公司，给了它一个策略，市值就涨上去了。策略是什么？飞科原来在超市里卖那些剃须刀，换个牌子、用一个小众品牌替换掉；然后照着做一个 mini 款，原来卖 69 的剃须刀，重新做包装、做营销、在商场开中岛店，也卖 369、399，卖得一样贵，还卖得更好。

说白了，它的 PMF 是什么？是找到了“送礼的剃须刀”这个市场需求。但送礼的剃须刀坚决不能卖 69 块——你只要长得像值 399、可以拿来送人，这就是一个巨大的市场。

飞科用自己的品牌一升级，溢价上来，利润率完全提上去了，上市公司报表据说也好看了很多。就像小米汽车卖好之后，小米其他品类的市场份额都涨了约三个点，大家电小家电全涨——因为有一个点被拎上来了。飞科竟然是被这个竞争对手逼着，完成了自己的升级。这就是需求场景变化之后，哪怕同一个产品定义也不一样。

我十年前那辆车：1999 卖一台亏一台，定位定错了

这是我十年前做的车，是辆很好的车。我中途为什么放弃？就是因为定位错了。我当时只想做一辆很好的车，跟刚才那位朋友一样——管他谁骑呢，我自己喜欢就行，所以我做了一辆自己喜欢的车。当年还曾经获得过一些关注，因为它是电助力的，骑去爬坡、提西湖那种运动感特别好。

但战略上有一个点我们一直没想清楚：我们到底是做一个代步工具，还是做互联网出行？我嘴上讲“用互联网改变出行”，可做出来的是一辆车、一个品牌的车，本质上它就是个交通工具。当时我卖 1999，成本 1900。为什么这么卖？十年前小米那一套——互联网先把终端占了，可以先亏着卖。后来亏不动了，卖一台亏一台。它解决的是城市最后一段的代步，可共享单车一来，这个需求就被共享替代了。

以前买我这辆车，用户最大的痛点你知道是什么吗？是车太好了，摆在那儿特别担心被偷。而共享单车扫一下五毛、那时候还免费骑三公里，骑三公里都不觉得累——场景不一样，直接决定了需求不一样。我今天只是要解决代步，不一定要买辆车。

这是发生在我自己身上最真实的商业案例。现在想想，我当时就不该一年卖那么多台，我们卖了两三万台，亏了将近一千万美金。当时应该学我另一位朋友：他在欧洲做了一辆越野电动车，人民币卖两万块，卖一台赚一台，一年就卖两千台。

而且我那 1999 众筹大概卖了两万台，后来我们没那么好卖的时候，我仔细去分析这两万台是谁买的：大概三分之一是同行买去研究“他到底做了一辆什么车”，三分之一是我的经销商低价备货拿到线下去加价卖，真正的真实用户只有三分之一。所以那是被注了水的数据。如果当时定 6999，可能卖不了两万台，但能卖个九千台——那就是真的卖一台赚一台。那些同行哪怕卖一万他也会买，因为他不是真要骑，是想研究我。十年之后我才看明白这件事，到现在还有真实用户找我修车，说这个配件没了、那个配件没了。

这辆车的产品定义，强大到连雷总最早给的定义也是错的。他当时给了我四个标签：999、能折叠、电助力、能电商销售，说做到这四点就能把车卖好。你看前段时间马云和他一起骑的那辆小布，长得很漂亮，卖一万六，骑的本质是一种感觉、一种文化——大佬不会去骑共享单车，会觉得 low。雷总内心想要的就是这样一辆电动车，但给我的目标是 999。我后来跟他说，雷总，999 做不到，我能做到 1999。他问你赚钱还是亏钱？我说每台能赚个九十块吧。

产品能力，是对人综合能力要求最强的，因为你要平衡很多维度，在一个场景里找到既有需求、又是最优解的方案。这个时代最大的变化就是场景变了——稍微一点点变化，价格、形态、功能、销售渠道、营销方式、成本结构，全都会跟着变。

克里斯坦森的冰激凌：你买的到底是什么？

讲这套理论的克里斯坦森有一天带儿子逛超市，儿子说爸爸我能不能吃一个冰激凌？他很犹豫，因为太太交代过不能买；但他又想讨好儿子，就特别想买一个迷你的、一口能吃完的冰激凌。那个场景下，如果有这么一个迷你冰激凌，就是他的第一选择。

所以他问自己：我买的到底是个冰激凌，还是“买来讨好儿子、给他父爱”的那个东西？这两个场景的需求完全不一样。如今场景太多了，哪怕同一个东西，在不同场景下的选择和决策都会有很大不同。

从实体货架到虚拟货架，再到 AI 时代的“大规模个性化”

互联网把一切都撕裂了。你在线上购物，跟在现场拿到东西的体验是不一样的——我饿的时候狂点外卖，越加越有优惠券，行为就被环境和场景影响了。这些场景叠加到一起，无形中把同一个人在不同场景里的决策做了很多分类：同样的人，在不同场景下会有不同的行动，背后就需要不同的解决方案。AI 时代，这种撕裂会更剧烈。

工业时代典型的是“货”：我做了一款好货，摆进超市让消费者挑，款式不能太多，可能就三四十个，货架没那么大。互联网时代有了虚拟货架，一个店里可以不断上新，人通过互联网这个“场”能找到更多的“货”。到了 AI 时代渗透完之后，它会彻底激发人的个性化——你突然发现可以借助 AI 变得与众不同，创造欲就特别强。所以未来需要源源不断的新供给，去满足“大规模的个性化”，个性化的规模会成为未来工业转型非常重要的一个点。

小红书上的小狗杯：需求是被社区和粉丝“共创”出来的

给大家讲一个我在小红书上发现的例子，它代表了未来这种事会越来越多。小红书上有个博主，一看应该是学设计的，两年前开始发各种自己画的小狗，有一天发的一只大家特别喜欢，他就把这只鼻子大大的小狗做成了主打形象。最早他把它做成一个衣架，很多网友说做衣架成本太高了，这造型挺像保温杯的，你能不能做成一个保温杯？他重新设计了一下，发了视频，很多人追着问“什么时候做出来”。然后一家做这类产品的企业找他合作了。

过程中连要什么颜色，他都跟粉丝大量互动。后来还被另一家企业抄袭了，他怎么维权也公布在小红书上——他做产品的过程，就是一个故事、一段人生，全在小红书上展开。这是一个典型的需求本质：你说你缺一个杯子吗？不缺。但为什么有人就会买它？今年六一儿童节正式上市，我看了一下觉得不错，就下单支持了一把，30 天交货，前段时间才刚拿到。我看他现在全网大概卖了一两万只。

我们不缺保温杯，可选的太多了。但他的需求是被推荐算法、被社区激发出来的——粉丝看着他一个 idea 一步步变成产品，就像看着邻居家孩子从小长到大，会有感情。也就一百多块，149 支持一把。这就是 AI 时代典型的消费者特征：你的需求是被场景、内容、营销话题激发出来的。杯子还是那个杯子，但因为有了话题和内容，你觉得它跟你情感吻合，就支持一下。

很火的 AI 玩具：我个人判断，它的生命周期快到了

最近很火的 AI 玩具，其实是一个比较难定义的产品。在中国做产品难就难在竞争太厉害——你看似是一个 AI 玩具，号称全网销量第一，但据说这家公司每年还要亏一两千万，是拿了投资人的钱的。为什么产品看着对，我却认为它的生命周期快到了？这是我个人的判断，不构成投资经营建议。

我在浙大讲这个例子时，有位做网红的师妹说他们那儿卖得挺好，因为拍了很多短视频，很多人是看了视频买的；但她也承认退货率很高。为什么？很多人买回去最大的差评是“觉得它不值钱”。399 的价格，买回去之后会拿它跟小爱同学比、跟智能手表比、跟学习机比——在真实应用场景里，它的价值会被很多竞争对手瓜分掉。这跟我刚才讲的共享单车是一个道理：你的价值不够明确，进到那个场景里就要跟一堆对手竞争，优势不一定明显。所以虽然现在很火，很多这类产品的生命周期其实就到了。

营销场景与品牌：场景一变，就长出新品牌

97 后、98 后做服装，第二年做到三个亿

我说美特斯邦威是商业街那个年代，到了淘宝的第一个年代是韩都衣舍。再往后，有两个让我挺震惊的服装品牌。我们有一家设计公司，负责人有一天跟我说，他有个客户竟然是两个年轻人，一个 97 年、一个 98 年，做服装做到第二年，公司就做到了三个亿——还是在疫情那会儿。我说你能不能把他们请来，我想聊聊：这么卷的品类里，他们为什么还能做起来？

后来一看我没看懂，问这叫什么风格，说是“校园美少女风”。女孩是浙江理工服装设计毕业的，家里本来就做服装，可她跟爸妈说想做服装创业时，被劝“太辛苦了，别做”，家里不给任何支持，于是她自己跑面料市场，每一款都自己设计、自己打版。她男朋友是学表演的，两人一起创业，淘宝店是买来的，先找人代运营。我问她为什么要做品牌，她说代运营的人告诉她要把品牌强化一下——因为别人已经发现他们做对了。每一款产品她自己把控、自己开发，拍摄也是自己品控。这说明：哪怕在服装这种高度充分竞争的市场里，他们也切中了一个对的价值点。

另一个品牌走的是韩国女团风。这种独特价值点，让我分析我能分析出来，让我做我做不出来——只有扎根在这个品类里、亲眼看到机会的人，才更容易做出来。

四季青老板：衣服上加个娃娃头饰，卖到近千块

还有一家，有一天朋友到我办公室打开给我看，我们设计师坐旁边都以为是国外牌子——衣服上加了个娃娃，竟然能卖近一千块，一个头箍要六百块。一问，是四季青一个做服装、也做设计公司的老板做的。这老板找到了一个独特的差异化定位。这么卷的市场里居然还有机会，说明只要找到对的产品价值就行。

迪士尼、泡泡玛特、三丽鸥：三种不同的 IP 孵化逻辑

因为我研究 IP，特地去研究了迪士尼、泡泡玛特和三丽鸥这三家，它们的营销场景完全不一样。

泡泡玛特说，我的 IP 不需要有故事。迪士尼是你看了电影、知道了角色人设，才会对它有喜爱度，接触点是电影。泡泡玛特换了一种方式，接触点是线下商店。它有个规律：会把角色的眼睛做得大大的、有点婴儿感——人受到这种视觉冲击时天然有保护欲，想把它带走，转化率就高。它什么时候 get 到这个点的？最早它还是家杂货店，卖一个日本小玩偶，那个转化率特别高，因为大家喜欢那种天然萌、很纯的感觉。后来代理权被拿走，它不知道做什么 IP，跑去微博上问，有人建议它签下 Molly，花五十万签的。它现在孵化的 IP 火的那些都有一个共同点：眼睛大大的、萌萌的、像婴儿。

说白了，它的营销场是 shopping mall。你没事进去逛一圈，看到一个玩偶，不一定知道它叫什么名字，只觉得挺可爱，也就 69 块，那就抽个盲盒吧，买了。是不是这种感觉？商场给了你一种营销场景的感觉。

所以营销场景变了，哪怕做同样的事，也会长出不一样的品牌、不一样的商业模式。二十年前是美特斯邦威在商业街，现在可能是淘宝、抖音上冒出来的新品牌。三丽鸥又有点不一样——上个月我去看，它就是把所有东西挂在那儿，像义乌小商品、像名创优品，不同的摆设给你的价值感也完全不一样。上海南京路上有一家泡泡玛特旗舰店，人超级多，每一个东西看了都特别想买。营销场景，最终也决定成本：当年雷总就觉得自行车能在线上卖了，可以砍掉很多成本，所以他认为 999 能做到。

定价定生死

营销的场景变了，你哪怕做同样的事情，也会长出不一样的品牌、不一样的商业模式。二十年前是商业街上的美特斯邦威，现在可能就是淘宝、抖音上冒出来的新品牌，有点像三丽鸥。同样一堆东西，你像义乌小商品、像名创优品那样随便堆在那，跟你精心陈列出来，给人的价值感是完全不一样的。上海南京路上有一家泡泡玛特旗舰店，大家可以去感受一下，人超级多，我去看，每一个东西都特别想买——营销场景，直接决定了成本。

我早年做那个电动自行车，雷总当时给我的建议是：既然车可以在线上卖了，就能砍掉很多线下成本，他觉得 999 能做得到。但我后来发现，这东西还是非常重线下服务的。那辆车为什么会很难？一个非常重要的原因，就是定价定错了。我当时如果定 6999，现在还能持续卖，哪怕一年只卖两千台都是赚钱的；可我成本压到 1900，还得反过来求着供应商，后来有些供应商不给我供货了，说你又没让我赚钱，把配件给我断了，我苦得要死，还得去求他给我货。

成本、营销场景，加上定价，这三者直接决定生死。哪怕你左边全对、产品再好，定价也可能把你定死。

就拿前面说的剃须刀来说，199 和 399 是两个完全不一样的定价，营销场景不一样，渠道就不一样——199 你根本触达不了那个需求场景，而每个渠道的营销费比又不同，成本也跟着变。这三条线加在一起，就叫“定价定生死”，这是小米里特别重要的一条。

定价有很多方法我就不展开了：按需求定价、按竞争定价、按成本定价，主要就这几种。你可以直接问豆包“定价策略有多少种方法”，它会给你列一堆，你再让它举例“某某采用了什么定价方法”，它都能给出来。

反向定价：从价格倒推产品创新

定价还有一个特别有意思的点，能反过来指导我们做产品。拿保温杯来说，我们给一家咖啡连锁客户做过分析，整个保温杯的价格带基本都集中在 88 块钱左右，销量也最多。中国人卷成本卷得厉害。我现在反而给很多要做产品的朋友一个建议：你今天跳出来，看看能不能做一个 400 块、500 块的保温杯？别人凭什么愿意买一个 400、500 的杯子——这里面可能就藏着一个市场机会。

我最近买了个产品也挺有意思，是江西一家公司做的，小时候练书法不是用清水在纸上写吗，它就把那张纸电子化了，做成一个跟笔记本一样厚、底下能卷起来的本子。我放办公室里，站着没事就练两笔，练了两天就找回毛笔的笔韵了。它有十几个专利在这一款产品里，卖 399，你说贵也贵、不贵也不贵，朋友来看了都觉得好，都下单了。原来就是一张纸，把这张纸电子化之后，它就变成了一个新东西。

所以价格也是可以指导我们做产品创新的：哪里已经卷成这样了，那就不要去了，我们去错位。中国人最擅长的，是把贵的东西干便宜，这条路上往往能跑出几家不错的公司。

当年戴森 2980 出来之后，最早做对标的是追觅。追觅老板跟我同岁，第一个创业项目就失败了，后来到我们公司还交流过，很快就讲出一个故事——清华航空航天系出身，能自己研究高速马达。当时给他做指导的是我一位师兄，问他“你能不能干到 1000 块钱以内”，他真就干进了 1000 以内，靠这一波把量做起来，现在追觅的产业线也很多。还有一家是莱克，老板前面跟我一样也是做电动自行车的，后来做吹风机，把价格从很高一路干到了 399。

前年有个朋友送了我一台戴森吹风机，我打开一看是马来产的，第一反应是“这不会是假货吧”，因为它不太符合我印象里中国制造的品质感。其实戴森早期是有优势的，但现在中国太卷了，卷到八百块的东西，品质感绝对能比将近三千的戴森还要好。我当时还帮温州一个老板看过，他自己投了家做高速马达的公司，我建议他对标做一台 699 的吹风机，方案做了几版，结果这老板眼界很高，说“没超越戴森我不做”。我说你这条路径里，超不超越戴森其实不重要，反而你的产品形态要去追随定价——你最好跟戴森越来越像，大家才有一个价值锚点。

我另一个师弟做美妆镜，戴森最火的时候，他那块镜子卖 699，居然卖了好多，我一开始难以理解，谁会买这个？后来他发我一张照片我就懂了：你都舍得吹三千块的戴森，为什么不舍得花六百买面好镜子？他那块镜子搭配的颜色跟戴森一模一样，摆在一起看上去像是戴森出的，等于借戴森把“美妆镜”和“吹风机”两个场景结合到了一起。后来他们升级做美容仪，现在在天猫这个品类里仅次于雅萌，规模做得挺大。

定价直接决定你的产品矩阵：有打名气的、有走量的、有走周转的、有做高端的、有做中端的。哪怕都是同样的东西，价格不一样，分布就完全不一样。

我现在跟一个朋友合伙了一家膳食保健品牌，我们用 AI 快速给它做各种各样的包装。为什么要做包装？里面的成本可能都差不多，换一换包装，这个渠道卖一个价、那个渠道卖另一个价，分布就拉开了。有个做这行的朋友跟我说，人们买保健品，买的是“自己觉得应该花多少钱”——他心里觉得自己该买八百块那档的，你给他便宜的他还不放心。这里面其实就是品牌跟渠道的差异在起作用。（以上只是行业现象的复盘，不构成任何营销或消费建议。）

战略与形态：从智能音箱到充电宝

产品的形态，还会直接受战略影响。智能音箱这一波大家可能没怎么经历过，大概在 17、18 年。有一个特别有意思的案例：当年陆奇还是百度 CEO 的时候，百度花了大几千万美金收购了一家叫渡鸦的公司。这家公司的创始人特别有品位，又花了很多钱请欧洲设计师设计了一款音箱，我们设计师一看都很喜欢，卖 1699，我第一天就买了。但这个团队一个月就被百度内部调整掉了，为什么？因为战略理念冲突——互联网要的是抢占入口，要铺给尽可能多的人，所以你看，现在占有量最多的还是小爱同学。雷总的逻辑就是：我要把硬件做得足够便宜，铺给更多的人。

后来百度又快速收购了第二家公司，叫小鱼在家，它最大的特点是带一块大屏幕，对中国人特别有价值感。收回去改名叫小度在家，那款产品成本大概六七百，补贴到 599。百度智能音箱这一仗，好不容易靠大屏幕占住了一个点。所以后来这几家分天下：百度靠大屏，小爱同学靠便宜，天猫精灵慢慢迷失了方向。产品的形态，会直接受成本、受价格、甚至受战略的影响。互联网战略里你不能搞得那么复杂，就应该干一个 99 块的智能音箱，把所有终端先占下来。所以做产品并不是你想怎么做就怎么做，产品战略要符合商业战略。

渡鸦其实还有一款我当时特别想买的，没等它出，公司就出问题了，创始人被调整掉了。它的设计理念非常超前：那块屏幕是可以拿下来的，他说这就是 AI 时代的 iPod。我现在做的一款小的 AI 智能硬件，其实就是这个逻辑——把“脑子”放在屏幕里，后面可以延展出各种各样的形态。所以好的设计、好的产品，不一定就能商业成功，因为商业成功里还有更多要素。

小米生态链里最经典的打法，是小米充电宝。把它做出来的那位负责人后来去帮雷总造手机了，他当年把充电宝从别人 99 块都干不到的水平，一路做到了 69 块，让我真正懂得了制造的根本规律。我跟他聊了一整天，问他为什么敢亏本卖充电宝，他讲了一个特别违背常识的点：好的供应链不一定贵。我们总觉得“店大欺客”，但他说，好的供应链资金成本更低、管理成本更低。

工业的本质就是规模。雷军也说过，没有规模的工业品都是纸老虎。

这回应了我早上讲的——工业的第一属性就是效率和规模，只有规模才能让更多人享受到性价比高的好产品。他的做法是用量去对冲：旺季消耗充电宝，淡季也把产线拉满、让产线很稳定。他说工业供应链里最大的成本，其实是沟通、转化、磨合的成本，而不是物料本身。他当年那条成本曲线，最早每台大概亏四五块钱，但砸到三十万台的时候，就挤出了很大的利润空间。

顺着这套方法，中国供应链有很多可以改造的点。这些年我回温州，我爸一个朋友跟我说，温州冒出来一批新企业，都是 80 后，原来做外贸、做淘宝的，现在开始去管制造业。我刚毕业那几年去工厂，是要被那些老板呛的，觉得你们小孩子懂啥；但过去十几年，太多活生生的例子打了上一辈的脸——光算价格，我们就能比他们算得更清晰，排产线、排效率也是。最关键的是，做电商、做业务的人，订单掌握在自己手里。我现在有时候回去，那些长辈反而会问“能不能给我们点订单做一做”。这就是互联网对传统制造业的错位竞争优势：年轻人应该先掌握新技术、转运营，再回过头去改造传统行业。

最后三个模块：场景决定形态、功能、成本

九个模块，前面我已经讲了六个。我认为前六个模块每个人都该具备，它考验的是你对整个社会、商业、市场的洞察能力，这是我们每个人都要养成的。难是难在后面三个——并不要求所有人都那么专业，但你今天听完，未来至少要懂得判断；懂得判断之后，你就可以去找工业设计公司、产品开发团队这些更专业的人来一起把产品落地。智能硬件这块，我自己也交了不少血一样的学费，沉淀出很多经验和认知。

最后这三个模块讲的是：场景决定产品形态，决定产品功能，决定产品成本。

讲个十年前的故事。当年共享单车有两种产品形态：一种是两百块钱的车、加一把密码锁，丢在校园里；另一种是两千五一台的车，丢在城市里。这两种的商业模型完全不同——校园那种最快一个月就能回本，城市那种原来的设计是两年回本。当年疯狂到什么程度？一批车铺到华中科技大学，最火的一台车一天能被骑二十一次，在封闭场景里周转率极高。所以朱啸虎那边主张“几十万、上百万台车铺到城市，一百天结束战斗”，当时引起了巨大的争论。

朱啸虎、马云、马化腾都在朋友圈互怼。马化腾觉得，把没有智能锁的车往城市里扔，最后车都找不回来，全是废铁，必须得加智能锁；而摩拜的问题又是造车成本太高，对方说“你造一台车，我能造十台，我用量堆死你”。两家其实很有意思，都在担心对方是对的，所以谁都不敢彻底押注。我说你们为什么不勇敢地去做呢？他们说，要给投资人讲清楚财务模型，得坚定自己的立场。

任何一个产品，在一个场景里反复被打磨之后，一定会收敛到一个最优解。

你看现在马路上的共享单车，是不是长得都差不多了？这就是多次产品定义之后收敛出来的最优解。为什么不能用铁架要用铝架？因为在量最大的时候，铝架比铁架其实贵不了多少，可能就贵几十块，但铁架一磕、一淋雨就容易锈烂，还特别重，提起来体验不好。锁也从车把上挪到了轮毂里，因为运营要的是能远程批量解锁——我让一个区域的车一次性全开锁，就不用人工去一辆辆解了，调度成本一下降下来。再加上齿轮比调过之后骑起来很轻松。一个品类在它的场景里，最终就会逼近一个最优解。就像汽车为什么是四个轮子、不是三个也不是六个，自行车为什么是两个轮子——背后都是物理规律，没用的东西会被慢慢砍掉，最后剩下的差异可能就只是颜色。

后来我们做共享电单车也一样，最终的最优解，就是那种既符合国标、又能在小县城骑个五公里十公里、替代打车的小电摩。任何一个行业发展到最后，都会越来越逼近这个最优解。

功能不是越多越好：KANO 模型

但在功能集合上，并不是越多越好。很多人做产品就是拼命往上加东西，你们那组说要做机器人，那你除了理解前面六个模块，这里有个方法论很重要，你们可以让豆包搜一下，叫 KANO 模型。功能越多，别人期待越多，你的成本越高，负面反而可能越多。

所以你要测出来，哪些功能对消费者是魅力需求、哪些是期望需求、哪些是无差别需求、哪些是必备需求。它有一套很简单的问卷方法：对同一个功能问两遍——“当具备这个功能时，你打几分”“当不具备这个功能时，你打几分”，正向负向各打一遍，统计下来就能把每个功能归到不同维度里。这对功能的取舍特别重要。

四个行业，形式追随什么各不相同

而且不同行业不一样。工业品、快消品、时尚品、文创品，这四个行业我都干过。有一年我帮朋友做了好多紫砂，我用工业的方法做完，结果不好卖。我很奇怪，长得挺好啊为什么不好卖？后来才发现，文创这行不是你做得漂亮就行，而是要请个大师在上面写两个字，像开光一样。

这四个行业的驱动因素是不一样的：

工业品，形式追随功能。像小米、像博朗，洗衣机就是这样一个滚筒，你说我要把它改成方桶，很难——因为工业的标准本来就是最有效率的，你要改里面的结构，研发投入太大。剃须刀也就两种形态，一种旋转式、一种往复式，这些都是长期工业制造之后形成的稳定功能，不能轻易改。

快消品，形式追随商业。可口可乐那个瓶子摆在那，好不好看没关系。据说农夫山泉当年要改瓶子，全公司设计师都反对，但他们做了个货架测试，发现新方案在货架上的转化率就是更高——红底衬着那四个字、旁边两条绿，醒目度特别高。所以茅台的包装也不能换，一换价值感和转化效率就掉了。我们常说蜜雪冰城甜蜜蜜好丑不重要，因为快消品大家决策极快，谁能在最短时间内被记住、被拿走，谁的商业效率就最高。美国工业设计之父说过，最美的曲线是“企业增长盈利的曲线”。

时尚品，形式追随情感。奢侈品、泡泡玛特这些，你今天喜欢这个、明天喜欢那个，你买的是那一份情感价值和情绪共鸣。快时尚像 Zara 也一样，背后本质上还是一种情感。

文创品，形式追随那些不变的东西——真正的品牌文化沉淀。

所以你们后面做项目，得先想清楚自己做的是哪一类。比如做机器人，它给人的本能认知其实是个工业品；如果你想把它做成文创品，那你的第一性原理、你的根基就完全不同，得站在那个角度去思考“它到底是什么”。

万物有灵：实体产品的三类 AI 改造机会

我报名讲的那个 PPT，我起名叫“有灵”——“灵”跟 AI 本质上是一回事。当万物有灵的时候，外围的很多东西也会随之发生变化。

举个例子，工业出现之前，人除了太阳就是靠点蜡烛照明；工业来了，有了钨丝灯、白炽灯、LED 灯，飞利浦还做过可以彩色控制的灯。工业的本质是控制，它会把任何东西都当成一个可以被精准控制的工具，我们绝大部分人都是这个思维。互联网来了之后，深圳有一家做灯的公司，规模也就大几个亿，它的灯配了个 APP，里面有全世界网友自创的各种图案——互联网带来的，是内容和信息的链接，我自己做不出图形没关系，社区里有无穷无尽的内容可以选。

那 AI 时代这个灯该怎么重新做？理论上这些图形不该是别人专业做好的，而应该是我今天通过描述，实时给我生成最精准的东西；甚至如果这个氛围灯能感知我的情绪，它就该自动给我做背景——我激动一点，灯光就跟着有个效果，像舞台后面有人在帮我控光一样。所以 AI 时代，哪怕只是一盏彩灯，它也应该具备实时感知和服务的能力。工业解决的是“有形”，商业互联网解决的是“无形”，而 AI 要解决的，是“智能化”和“数字化”。

顺着这个，未来实体产品有很多改造机会，我大概分三类：

第一类，未来所有机器都能用人话交流。现在你还得说“小爱同学，开灯、关灯”，未来可以用最自然的语言去控制所有复杂设备。你的手机就会变成那个最大的 AI，很多事它直接帮你搞定，很多 APP 你都不一定要打开了——这就是端侧 AI 能力带来的新一代人机交互。

第二类，传统硬件会“说话”。智能手环会说话，就能给你诊断分析数据；医疗仪器会说话，就能把报告解读给你听；家里的宠物摄像头会说话，就像看管医生一样帮你分析；3D 打印机会说话，你想要什么它就帮你生产什么。机器有了 AI 之后，会主动给我们推荐服务、跟人更好地沟通。

第三类，原生的 AI 硬件。它到底长什么样，现在很多人还在预测，有人说像眼镜、有人说像手环。OpenAI 自己也在想，他们觉得原生 AI 硬件更应该像一个人的“第二个大脑”，或者说一个真正的语音助理——跟你生活在一起越久，就越懂你，越懂你就越智能。

同样是 AI，我们好多产品都会被它重新改造，关键是新技术要找到独一无二的应用价值。比如酷家乐十年前做渲染，找到的第一个场景是帮佛山卖瓷砖的老板——瓷砖铺在地上消费者感知不到，他把瓷砖渲染进你家场景里让你看效果，就给这个技术找到了独一无二的价值。反过来，我有一位浙大师兄做了一辈子固态制冷，不靠压缩机、靠材料就能降温，但从半导体到材料到把它做成冷柜，这件事做了十几年都还没真正产业落地。所以一个技术到一个产业之间，必须找到一个非常独特的商业价值。

人形机器人：泡沫很大，但有对的场景

最后看看人形机器人。这几年很火，但泡沫也非常大。我们调研过，现在很多还停留在想象里。刚刚还有同学说要做家庭劳务型的人形机器人，把 BP 发给我，我一听就觉得不太靠谱——人形机器人真能进家里干家务，可能是十年二十年之后的事了。

宇树的王兴兴很聪明，他的人形机器人现在有一个绝对正确的应用场景，就是卖给同行——你要拿它搞研究，卖给学校、卖给做科研的，这是唯一稳的需求。第二个还不错的场景是商业表演：拉到 shopping mall 里跳一段，引来人流，商业模式就延展出来了，旺的时候租一天能租到一万块。这两个本质上都是引流。

很多人说人形机器人马上进工厂、进家庭，我个人判断不太靠谱：一是现在还太贵；二是有很现实的安全原因。真去现场看过表演的人都不敢靠近它——那个铁疙瘩一摔下来能把人压伤。小朋友站旁边，它一翻过去一定受伤；磕到我们的脚也一定磕肿。视频里看着很轻松，实际表演起来非常笨重。所以人形机器人离产业化其实还很远，但王兴兴聪明就聪明在，他先找到了“卖给同行也能赚钱”这个场景，再叠加政策红利。（以上为我个人判断，不构成任何投资或经营建议。）

跨越鸿沟：早期用户和大众用户，根本不是一拨人

再看 AI 眼镜。闪极原来卖充电宝，后来做了 AI 眼镜，虽然是我们一家客户公司，但我在小红书上还是批评了他们好多，讲完之后他老板还来点赞。我说它犯了我们当年搞智能硬件最大的一个错误：在技术还不成熟的时候，千万别把东西卖给太多人。因为创新扩散理论里，最早那一小撮买你的人，可能是同行、是买回去研究的；但大众一旦买你，对你这个东西是有极强期待的，你一旦达不到，口碑就崩了。

十年前我卖出去的车，还真有一些大叔买了实打实骑了十年，打电话来问“还能不能换电池”——因为他是实用主义者。我当时其实就应该卖贵一点，卖给那些科技创业者，他可能买回去一次都没提，反正我钱已经赚到了。所以早期买的人和后期买的人，需求完全不一样。

你看 Meta 眼镜，虽然卖了一百万台，但据称这个项目本身是亏的——对 Meta 来说，它在元宇宙上据称已经亏了很大一笔，再亏个几亿十亿美金都不算钱，因为它觉得有战略意义。那 Meta 这一百万台到底卖给了谁？我专门问了在美国的同学，他说 Meta 跟雷朋合作那款眼镜做得确实不错，卖 299 美金，而没有 AI 的普通雷朋也要 200 美金，等于只贵了 90 美金，就是一顿饭的钱。很多人是把它当成一个 GoPro 一样的随身摄像机来买的，出去玩戴上拍第一视角的内容，偶尔一条爆了就觉得挺值，跟早年大家玩无人机是一个道理。

任何一个新东西，从小众走到大众，都有一道鸿沟。只有最早那 2.5% 的极客，才能接受产品的不完美。

我为什么说闪极的 AI 眼镜定位错了？因为小众的人、极客的人，能接受不成熟、能接受贵；但你一旦把它推给更大众的人群，就翻车了。我自己就属于那种极客——我是浙江很早一批用蔚来的人，开蔚来一共死机过两次，有一次我是真发火了，但我这种人能接受死机几次，他远程教我，我还是能操作。我为什么要最早买？因为我就是要体验最新科技带来的那种感觉。AI 的渗透也是这样，最早是 2.5% 的人，他们渴望尝鲜、与时俱进，但你得接受它不成熟、还可能贵；这一拨人再往外渗透，加起来大概到 15% 左右的时候，就会遇到那道鸿沟。

我当年做车的时候特别有意思：全国十大电动车经销商里有三个跑到我公司说要合作，我当时忙得连招待都顾不上，盒饭都没请人家吃。后来成了朋友，我带他们去其他上市公司，全是贵宾接待、董事长亲自陪同，我特别不好意思。我问他们，你们当年为什么要跟我这种新公司合作？他说，我就是要看看你们这些年轻人到底在搞什么。他买的不是车、也不是合作，他买的就是“看一眼未来”，他也愿意为这个交学费。早期用户和大众用户的核心诉求，根本就是两回事——这就是鸿沟，任何科技产品都要把这一点想清楚。

等一个技术渗透过了鸿沟，红利就巨大。电动车渗透到 50% 的时候，就不需要再科普了。我当年买电动车其实挺需要勇气的，充电真的很难充。蔚来为了解决这个，做过一件特别打动我的事：晚上给他们打个电话，三更半夜会派人到我家楼下，把车开去充电，充完再送回来。这就是早期——技术不成熟，但只要你判断它能跨过鸿沟，你就能赚到跨过去之后那一大波社会增长的红利。

OpenAI 也在做智能硬件，奥特曼自己投了一家公司做了一款东西。美国人对科技也挺有幻想，非要在里面加摄像头、又加激光投影，功耗特别大，产品一推出来就失败了。最重要的原因还是定位错了：功能太复杂导致价格太高，价格太高，市场需求就没被真正激发出来。

结课：做对产品，是年轻人最该练的能力

好，九个模块就讲完了。其实大家不一定全记得住，但你只要把那一段方法论的文字保存下来，下次想做一个产品定义的时候，就让 AI 从这九个维度帮你分析一遍；真要自己上手做项目，本来也得多个维度一起权衡。

这九个模块每一个深入下去都还有很多具体的点，我有一个知识库，大家可以展开来、也可以自己跟 AI 慢慢聊。但最关键的，是这九个框告诉你一件事：

做好一个产品，从来不是单一维度的事，而是多个维度一起平衡。

做对产品，是我们年轻人最需要去锻炼的能力。你能做对产品，哪怕这一次商业上不算特别成功，也能不断找到“产品化”的那种感觉。你看我这十年做了不少，有成功的也有不成功的，但背后积累的经验特别重要——慢慢找到认知、找到规律之后，我现在做产品价值判断的精准度，就比早年高了很多。

后面留点时间给大家：可以交流，也可以把那段方法论结合你们各自的设想，丢给 AI，看看它给你的反馈里有没有值得提炼的东西，再填进你们的 PPT——其实就是拉九个框，往这九个框里去回答这些问题。产品形态如果一时画不出来，让豆包先临时画一张效果图也行；成本结构不清楚，就让它帮你抓一抓 AI 眼镜大概的成本构成、营销费、制造费、管理费怎么分布，AI 都能帮你回答个大概。借助 AI，你完全可以把这张产品画布补得很完整。

今天这堂 AI 课，我最希望大家带走的感觉是：AI 一定会改变我们的生活，我们要不断提升自己的 AI 认知。跟 AI 打交道，方法论很重要。你们还在读书，一定要在自己的专业领域里沉淀出属于你自己的认知、你自己独一无二的方法论——它会成为未来你跟 AI 沟通时最核心的武器。而且你跟 AI 沉淀出来的东西，未来本身可能就很有价值：你给第二个人用、第三个人用，未来会是一个知识流通、智能共享的时代。

好，今天上午和下午的内容就讲到这里。谢谢各位。