随着科技的不断发展，智能硬件产品越来越受到消费者的青睐。智能硬件产品可以方便人们的生活，提高工作效率，同时也可以为生产企业带来更多的商业机会。现在市场上的智能硬件产品种类繁多，本文将从测评专家的角度推荐5款比较热门的系统软件或产品。

1. 小米智能家居系统

小米智能家居系统是一款由小米公司推出的，集合了多种智能设备控制的系统软件。该系统支持语音控制、手机APP控制、手势控制等多种方式，可以控制小米智能家居系列的智能设备，如空气净化器、智能插座、智能电视等等。小米智能家居系统的优势在于其扩展性强，可以与其他智能设备进行配合，同时也可以通过开放API接口，让其他厂商的智能设备也可以接入该系统。

2. 阿里巴巴天猫精灵

阿里巴巴天猫精灵是一款由阿里巴巴推出的智能音箱产品，同时也是一款智能家居控制软件。用户可以通过语音控制天猫精灵，让它帮忙执行某些任务，如播放音乐、查询天气、控制智能家居等等。该系统的优势在于其语音识别技术非常先进，可以对人类的语音进行准确识别，并且可以进行智能推荐。

3. 华为

华为是一款由华为公司推出的智能家居系统，可以实现智能家居设备的控制和管理。该系统支持手机APP控制，语音控制和手势控制等多种方式，可以控制华为智能家居系列的智能设备，如智能照明、智能门锁、智能电视等等。该系统的优势在于其安全性强，可以为用户提供更加安全的智能家居体验。

4. 尚品宅配

尚品宅配是一款由尚品宅配公司推出的智能家居产品，主要特点是将家具和智能家居设备进行了深度融合。用户可以通过手机APP控制这些智能家居设备，如智能窗帘、智能照明、智能空调等等。该系统的优势在于其智能化程度高，可以根据用户的喜好和习惯进行智能推荐。

5. 360智能摄像机

360智能摄像机是一款由360公司推出的智能家居产品，主要功能是监控家庭安全。该系统可以通过手机APP实现远程监控，同时还支持语音对讲功能。用户可以随时随地通过手机查看家中的情况，保证家庭的安全。该系统的优势在于其易用性高，可以为用户提供简单易懂的操作界面和智能化的推荐服务。

以上5款智能硬件产品都非常不错，每个产品都有自己的特点和优势。小米智能家居系统可以扩展性强；阿里巴巴天猫精灵语音识别技术先进；华为安全性强；尚品宅配智能化程度高；360智能摄像机易用性高。消费者可以根据自己的需求和喜好，选择适合自己的智能硬件产品。

本篇文章作者解析硬件产品经理需要关注的两大问题：一是产品，二是产品的本质。产品的本质是用户价值和交换价值，这是本篇文章的主要讲述内容，希望通过此篇文章能对你有所帮助。

一、什么是产品

什么是产品？这个灵魂之问值得每一个产品经理深思。

产品是为了满足人们某种需求，并作为商品流通到市场，包含有形物品、无形服务、或它们的组合。

这里有三个关键词：

其中有形物品就是硬件产品，无形服务要么是软件产品，要么是服务产品。但实际上无形服务也是基于硬件衍生的。

比如公交卡这个硬件产品承载着公共汽车出行服务。又或者手机App，实际是基于智能手机这个硬件产品运行的。

从这个层面上看，硬件产品经理非常有必要了解一定的软件产品知识，因为：

在能力上要尽可能地预留资源和外设，以方便拓展软件产品、服务产品业务。软硬件融合是一个大趋势，即硬件产品经理不仅要规划硬件，还要规划软件。

可能大家会问：公司不是有软件产品经理吗？

大公司可能会有专门的软件产品经理，但大部分公司并没有配套的软件产品经理。

即使有，他们的权限也很有限，一般是统一软件风格、软件版本管理等。而具体的软件功能规划，还得硬件产品经理牵头推进。

再者在万物互联时代，硬件产品具备了生态属性，有了商业模式创新的可能，每一个硬件产品经理应该得或多或少考虑如何打造产品的软硬件生态模式。

那说到软硬件生态模式，就不得不提苹果这家公司了。

他打造了两大生态圈：

第一个是Ipod + 数字音乐生态圈，形成了“产品 + 内容”的双重盈利模式，企业不仅可以通过销售Ipod硬件产品获得利润，还可以靠音乐商店为用户提供内容服务获取利润。

从此数字音乐市场，商店一直占据着霸主地位，市占率保持在70%左右。

第二个是大家熟知的 + App store手机应用生态圈，巧妙地连接着应用开发者和用户的关系。

不仅弥补了手机应用的缺失，同时巧妙的利润分层设计，大力鼓励应用开发者持续开发有竞争力的App，让苹果获得了巨大的利润，又强化了手机市场的影响力。

后来的事情，大家都知道了， + App store手机应用生态圈引爆了移动互联网时代的快速发展。

那回到“什么是硬件产品”？

我不想单停留在，具有用户价值、交换价值的有形物品这个广义的定义上。

我更认同狭义的定义，我认为这更符合物联网前进的动力。

硬件产品是具备用户价值、交换价值，且具有生态属性的软硬件一体的有形物品。

二、产品的本质

产品背后的本质是用户价值和交换价值。

用户价值是面向用户的，即产品是对用户有价值的，是帮助用户解决问题，是满足了用户的需求。

如果用户购买了一个智能硬件产品，他折腾了很久，但始终无法配网，那这个产品对于用户就没有价值，因为他没有完成它的使命，没有满足用户需求。

这里有一个逻辑就是，用户价值是比出来的。

试想一下，当用户在亚马逊上看到一个硬件产品，并决定下单购买，这说明网页上展示的用户价值打动了他，用户觉得该产品的价值是超过其他解决方案的。

这里有两个层面的逻辑：

一是价值超出家中原解决方案的价值，且付出的成本低。

抽象出来就是，需求满足度提升（新产品价值 – 原解决方案价值） >> 替换成本。用户觉得产品带来的需求满足度提升，远远大于他付出的成本。

其实无论是需求满足度，还是产品价值，其实都是一个主观感受，不同的用户会有不同的反应。这取决于用户的个人喜好，及其所处的场景、环境。

这也是为什么产品经理要做细分市场，因为你要找到最受你的产品价值影响的用户群，尽可能地放大用户的需求满足度。

那如何理解原解决方案价值？

举个例子，小刚花了10美金在亚马逊上购买了一个智能灯泡，小刚觉得通过手机App关灯，比伸手关灯效率更高、体验更好，此时他的需求满足度提高。

假设手机App关灯体验值为80，伸手关灯体验值为50，那需求满足度提升了30。小刚购买了智能灯泡，这说明小刚觉得花10美金，提升需求满足度30，值得。

然后接着，亚马逊识别到小刚买了智能灯泡，然后继续给他推荐智能音箱Alexa，可以语音关灯，关灯体验值更高，小刚会购买吗？

不一定。假设语音关灯体验值90，智能音箱价格50美金，此时小刚的原解决方案已经不是伸手关灯，而是手机App关灯。

小刚计算了一下，觉得花50美金提升10需求满足度，很不值得，那他就不会购买。

但如果小刚是一个语音关灯的重度喜好者，觉得语音关灯体验值是300，花50美金提升220需求满足度，很值得，那他就会购买。

这也是“为什么传音手机在非洲卖好的重要原因了”，当时南非那边的原解决方案价值几乎为零。而当传音手机进入非洲市场之后，后来者再想进入非洲市场，就难以上青天了。

说完第一个层面，再说说第二个层面，那就是产品价值的性价比超过竞品。

抽象出来就是，新产品价值/新产品替换成本 > 竞品价值/竞品替换成本，你的产品价值性价比超过竞品，用户才可能购买你的产品。

所以你要赢竞争对手，无非两种：

人无我有，你有竞争对手没有的功能或体验，你的产品价值超过竞品。人有我优，同样的产品价值，但我的价格更低，对于用户来说就是替换成本更低。

产品能够向下游流通，是因为用户价值的拉力作用，而这个背后的本质就是产品价值提升了用户需求的满足度。

而企业愿意生产出产品并向下流通，则是因为产品的交换价值，交换价值产生了产品的推力。交换价值就是企业的商业价值，企业在流通过程中产生了利润。

交换价值（利润） = 产品价格 – 产品成本 – 运营成本

产品价格取决于市场竞争，也就是供需关系。在一个大的市场中，供需关系有其自然的一个规律，不以企业的意识转移而转移。

但在一个局部市场，企业可以利用产品的稀缺性卖高价格，获取高利润。这就是为什么企业一般有量产品、名产品、利产品。

其中利产品就是在局部市场中，企业通过打造差异化产品以切入到局部市场的利润产品。

而量产品是企业的基本盘，是企业维持产品规模的核心方式。换句话说，企业产品成本的控制核心在于量产品，量产品不在于赚了多少钱，而在于确保产品的低成本。

硬件产品，本质是工业产品，工业产品的特性就是规模越大，成本越低。

举个安防的例子，当年的海思视频芯片，正常价格是50美金多，而像海康大华这样的大客户，价格只要30美金不到。这样的成本差，你说小公司如何与海康大华竞争。

所以，企业一定要打造规模出货的量产品，以维持供应链的绝对成本优势。

而名产品，则可以很好地降低企业的营销成本。因为名产品是引流产品，在外头，他就是一个天然的流量入口，企业不需要专门花营销费用去获取客户。

当然，运营成本不单单是指营销成本，还包含企业管理成本，研发成本、销售成本，这些就得看企业的组织能力、运营效率了。

企业通过布局名产品、量产品、利产品，可以有效提高产品的交换价值。所以，如何有效进行产品组合是硬件产品经理的必修课。

但这里存在一个用户价值和交换价值的悖论：就是产品的用户价值越大，企业付出产品成本和运营成本也会越高，而这些成本最终会影响企业的利润，也就是商业价值。

所以，对于企业来说，一定是在约束条件下，尽可能地提高用户价值，以达到用户需求满足度和利润的双赢。

用户永远是希望产品更好用、更便宜，而企业则是希望足够的好用、足够的便宜。

产品经理就是平衡用户价值和交换价值的润滑剂，可以多加一点，也可以少加一点。

但什么时候多加、什么时候少加永远是一个问题。

01无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，的 X实验室正在积极研发无人驾驶汽车 Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

02人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

03 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（ ，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

04 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

05 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

06 智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

07 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别（ ，ASR）技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（ ，NLP）技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术（Text To ，TTS）技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08 个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

09 医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。

何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。

本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。