好的C端AI产品，应该这样做产品策划

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自大型语言模型（LLM）爆发至今，已历经一年的时间洗礼，其在企业端（B端）的应用如同飓风般席卷了多个产业链，包括新媒体、电子商务、办公自动化乃至编程领域，引领了一场场业务流程的革命性变革。然而，反观消费者端（C端），AI尚未催生出万众瞩目的“王炸级”应用，这不禁让众多企业与个人纷纷探寻，AI在C端市场的引爆点究竟隐藏于何方。

作为一名深耕AI领域的产品经理，今日我将依托AI应用层的核心竞争力，融合市场主流应用案例，并融入个人独到见解，深入剖析AI技术究竟如何悄然重塑我们的日常生活，以及它未来可能带来的无限可能。让我们一同揭开AI赋能C端世界的神秘面纱，探寻其背后的真正价值所在。

1.AI 真正的革新性能力是什么？

小爱同学，大家都了解吧，我们可以通过简单的语音指令让小爱同学给我们播放音乐，控制电器。

举一个简单的例子：

场景一：

我们直接向小爱同学发出指令「小爱同学，我有点热」，此时小爱同学会说「你可以去医院看看」

——他认为我们可能生病发烧了

场景二：

我们发出指令「小爱同学，开一下空调」，此时小爱同学会帮我们打开空调

然后我们接着说「小爱同学，我有点热」，此时小爱同学会说「你可以去医院看看」

——他依旧认为我们可能是生病发烧了

然而如果我们对 LLM 发出相同的指令，场景二返回的结果将会是「我帮你把空调温度调低」

PS ：想要了解的可以看以下链接。

https://kimi.moonshot/share/coufi0avk6g8t9jcsdfg

基于以上的场景我们可以看出 AI 的出现与过去所有的技术最大的不一样在于

AI 的具有两大革新性能力：

1.基于场景的自然语言理解

2.基于场景判断调度工具

至于我们我们广泛应用的内容生成能力，从当下的内容质量来看，并不具备有效的创新性，对比过去的场景，它仅可以作为一个提效工具，所以我认为这并不属于 AI 的革新性能力

2.当下 AI 的主流应用形式

在当前AI技术的广阔天地中，我们观察到两种主要的应用形态，它们各自扮演着不可或缺的角色：

Copilot（副驾驶）：

这一角色更像是我们的智慧向导或知识导师。它不直接代劳，而是以其深邃的知识储备和精准的分析能力，为我们在特定情境下遇到的问题提供解决方案的蓝图与指引。通过逐步引导，Copilot帮助我们学习如何独立解决问题，促进个人技能与知识的增长。

Agent（代理人）：

则化身为高效的执行者，我们的私人助理。它直接介入问题的解决过程，无需我们的直接操作，便能自动完成任务。Agent凭借其强大的自动化能力，与各种服务或应用无缝对接，确保任务从发起到完成的全流程自动化处理，极大地提升了效率与便捷性。

为了更直观地理解这两者的差异，让我们通过一个具体的场景来展开说明：

场景描述：

你拥有一台Mac电脑，但发现它缺少Windows系统中便捷的剪贴板功能。于是，你决定利用AI技术来弥补这一不足。

使用Copilot（副驾驶）：

你向“智慧导师（Copilot）”表达了你的需求——为Mac寻找并安装一个类似Windows剪贴板的软件。Copilot随即启动其教学模式，耐心指导你：

• 推荐了一款适合的剪贴板软件。

• 详细说明了如何访问特定网站下载该软件。

• 一步步引导你按照操作说明完成安装过程。

在这个过程中，你不仅解决了问题，还学会了如何独立寻找和安装软件，提升了自我解决问题的能力。

使用Agent（代理人）：

你向“私人助理（Agent）”明确指示：“请为我的Mac安装一个类似Windows的剪贴板软件。”Agent即刻行动起来，扮演起中间协调者的角色：

• 自动联系“软件安装大师”服务。

• 指示该服务为你的Mac查找并下载合适的剪贴板软件。

• 监督安装过程，确保软件正确无误地安装到你的电脑上。

• 一旦安装完成，Agent会立即通知你，让你无需任何额外操作即可享受新软件的便利。

通过这一对比，我们可以清晰地看到Copilot与Agent在AI应用中的不同定位与价值。Copilot侧重于培养用户的自主能力，而Agent则致力于提供极致的自动化体验，两者相辅相成，共同推动着AI技术在日常生活中的深入应用与普及。

2.为什么 Agent 会这么快的被应用

在 23 年年底的时候，我还认为短期（可能一年）内，我们主流的产品可能都还是 Copilot 的形式，因为大家对 AI 的结果仍然具有未知的恐惧性。

但是现在 24 年 5 月， Agent 的应用已经席卷了整个 AI 应用的市场。

原因是什么呢？

这就要回想一下我们刚刚说的 AI 的核心能力——判断调度。

我们发现其实相对的目前 AI 的「弱小」的生成能力——

比方说在上述的场景中，我们直接让 AI 帮我们生成一个下载软件的执行器，那估计我们反复重试执行几千次这个执行器，我们也不可能将这个软件下载成功。

相对来说，开发工程师写的脚本执行器明显是更靠谱的。

所以我们提前开发好下载软件的完整的程序，其实只要发挥 AI 的判断能力，告诉他如果需要下载软件，请将指定的参数按照指定的格式输入到这段程序中并运行，就 OK 了。

在这个过程中 AI 只需要发挥自己的判断调度能力，明白我是要下一个什么软件，搜索到这个软件，在调用程序就可以了。

于是一个满足我们需求的 Agent 就被做完整的呈现出来了。

3.当下 AI 的应用现状及原因分析

**用户需求
**

《中国 AIGC 应用全景报告》数据显示，2024 年中国 AIGC 应用市场规模将达到 200 亿人民币，当前， B 端产品占据了大模型产品市场 80% 的营收。在 C 端却不温不火。

我们来分析一下为什么会出现这种情况：

根据 AI 产品榜 aicpbAI产品榜·赛道总榜TOP20截止 3 月的赛道总榜数据，除去排名第一通用的聊天机器人，第二的搜索引擎，以及排名十四的浏览器助手，其余的赛道，例如：设计工具，代码生成、写作生成、教育工具等，均是应用 AI 生成能力进行工作效率提升的产品。

可以看出， AI 在当下我们主要的应用就是基于生成能力的工作提效。

对于 B 端用户来说有无数现有的重复但相对技术含量较低的工作，他们的需求很简单就是解决自己的工作场景：

用户：一名抖音短视频的视频剧本写手

用户故事地图：日常的主要工作内容就是写剧本，通过写作生成的 AI 应用就可以简单的快速大量的生成剧本。

用户：一名互联网软件的程序开发工程师

用户故事地图：每天要从网络找很多通用的代码方法，应用到自己的代码中，现在通过代码助手类 AI 应用，可以快速的在编辑器中直接生成。

但是 C 端用户的需求是什么呢？

我们看拿当下几个王炸级的 C 端应用来看一下他们满足了用户的什么需求：

抖音

用户故事地图：「作为一个年轻用户，我希望通过抖音快速找到有趣的视频来打发时间。」

满足核心需求：抖音满足了用户的娱乐、社交和自我表达需求。

美团

用户故事地图：「作为一个忙碌的上班族，我希望通过美团快速找到附近的餐厅并下单外卖，节省时间。」

满足核心需求：美团满足了用户对便利性、多样性、性价比和安全性的需求。

滴滴

用户故事地图：「作为一个经常加班的职场人士，我需要一个可靠的出行方式，以便在深夜安全回家。」

满足核心需求：滴滴提供了快速、方便、多样化的出行服务，满足了用户的出行需求。

最后：C端产品的AI应该怎么做

B 端用户更关注产品或服务如何帮助他们完成工作目标，核心需求是 提效、达标 ；

C 端用户的需求则更倾向于直接的产品或服务体验，核心需求是便利、娱乐。

对于 B 端用户来说，仅仅需要应用 AI 的生成能力就可以对需求进行满足因为他们明确知道自己需要用 AI 来做什么。

但是 C 端用户不一样， C 端用户不知道自己需要什么。

打个比方：

「我要一匹更快的马」，本质是「我想要更快的到另一个地方」

在这里我并不想要表达「我们需要从第一性原理的角度分析需求」

我想要表达的是：C 端用户并不清晰自己的核心需求

所以针对 AI 这个像「电」一样的东西，用户是不知道他能用来做什么的

因此 C 端目前看起来没有什么应用场景。

C 端王炸应用，路在何方

回顾一下全文：

我们先探讨了 AI 的革新性能力究竟是什么：

1.基于场景的自然语言理解 2.基于场景判断调度工具

然后我们我们探讨了 AI 的当前的主流应用形式：

1.Copilot——翻译：副驾驶
可以理解为我们的助手、老师，他可以为我们的某个场景情况，提供解决问题的指导、建议，帮助指引我们的行为
2.Agent——翻译：代理人 可以理解为我们的管家，他可以直接的帮我们解决问题

最后我们又聊了 C 端用户的核心需求：

便利、娱乐

显而易见，到了这里我们可以直接的得出结论：

如果我们想要做出一个 C 端的好应用，那我们应该做的就是：

找到可以应用 AI 革新性能力的用户需要便利 or 娱乐的场景，并使用 AI 某种应用形式来完成实现这个产品

最近支付宝灰度测试 AI 智能助理，真的给了我很大的启发。

支付宝的 AI 智能助理集成在首页，提供服务办事型功能，如医疗问诊、查办公积金、买机票、找厕所等，可推荐功能或直连小程序，支持语音和文本输入。

支付宝拥有庞大的遍布在我们日常生活每个场景角落的生态应用，但是之前他们都以小程序、功能点等看似集成其实本质是驻在支付宝这个平台的独立应用。

而现在，我们只需要告诉 AI 每个小程序、功能用途是什么，再分别开放对应的执行器接口给到 API：

那么我们将会得到什么——

早上起床，说一句，「三十分钟后我要打车去上班」，支付宝 AI 小助理就可以调用「滴滴」的接口，帮我们预约好车

中午到了 11 点他就会问我们，中午是不是需要点外卖，点的话吃什么，然后调用「饿了吗」的接口帮我们点好外卖

晚上 6 点下班前又会提前我们打好回家的车

这是多么夸张的一个生活体验

且他完美的满足了我们的结论：

应用 AI 革新性能力，满足用户需要便利的场景，并使用 AI Agent 的形式来实现了这个产品

同样的如果小米的生态在做出一样的产品：

根据我们实时下班时间，结合实时定位，AI 帮我们启动家里提前已经装好食材的电饭煲，到家以后我们就可以美美的享受一顿晚餐了

美团亦不例外，展现了AI在日常生活中的无限潜力：

当周末的闲暇时光召唤着一次短途城市探险，我无需费心筹划，只需将这份期待交给AI助手。它迅速响应，精心策划起我的行程——从推荐热门景点到预订心仪餐厅，再到预订电影票，并为我规划出最优路线。这一切的便捷与舒适，让人不禁遐想，未来的生活将会是何等模样，充满了前所未有的便利与惬意。

当然，上述例子仅是从生活助理的角度出发，AI的应用远不止于此，它如同一个无限宽广的赛道，等待着我们去探索与发掘更多可能。

关键在于，我们应当善用AI的能力，无论是从提升生活便利性还是丰富娱乐体验的角度出发，让AI根据当前场景主动调用那些已成熟的产品与服务，以“润物细无声”的方式优化我们的生活体验。

然而，当前一个普遍现象是，许多人手握AI这把强大的“锤子”，却在四处寻找合适的“钉子”，结果往往不尽如人意。或许，我们应当转变思维，认识到AI并非必须时刻挥舞的利剑，而是我们工具箱中的一张宝贵手牌。正如吴恩达教授所言，AI如同新时代的电力，它无处不在，但并非直接应用于所有场景，而是需要与其他元素融合，创造出新的价值。

沿着这一思路，我们可以将AI类比为电力的不同应用阶段来思考其盈利模式：从芯片厂商（如英伟达）作为AI的“煤矿”，到模型厂商（如OpenAI）作为“发电厂”，再到模型应用者利用AI创造价值（如同电灯泡照亮生活），乃至AI服务的直接提供者（如AI代写服务赚取“车票钱”）。当前，我们最为困惑的或许是如何在模型应用的层面找到盈利的突破口，但这并非无解之谜。

关键在于，我们要深刻理解AI的能力边界，保持对市场需求的敏锐洞察。在合适的需求场景中，精准地打出AI这张牌，而非强求为AI寻找特定的应用场景。简而言之，不是为“锤子”找“钉子”，而是为“钉子”寻找最合适的“锤子”。如此，我们方能在AI的浪潮中，找到属于自己的蓝海，实现价值创造与盈利增长。

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