技术挑战 | 人人都是产品经理

AI 1.0公司的节节败退

商汤科技，作为AI 1.0时代的领头羊，近期再次传出裁员的负面消息。这不仅是公司个体的困境，更是整个AI行业在大模型转型过程中的集体挑战。文章深入分析了商汤科技在AI 2.0时代的战略调整，以及其在推广大装置和大模型过程中遇到的困难。

市场竞争技术挑战组织调整

在人工智能的大潮中，大模型技术成为了新的竞技场。从Kimi的长对话能力到豆包的内容生产，各大公司不惜投入巨额广告费用，试图在这场技术竞赛中占据一席之地。然而，高昂的成本和对流量的依赖，让这场竞赛变得愈发残酷。本文将探讨大模型技术在商业化道路上的挑战，以及如何在技术与成本之间找到平衡点。

AI商业化大模型广告投放

大模型技术在2024年似乎遭遇了发展的瓶颈，资本市场对此概念的热情降温，消费市场的新产品推出和更新速度减缓，民众的关注度也随之降低。尽管如此，大模型领域的竞争依然激烈，特别是在价格和营销方面。本文深入探讨了大模型技术发展中的难点、卡点和潜在的突破节点。

商业模式大模型技术技术挑战

从电商市场分析到医疗行业培训，再到品牌声誉监测和高考志愿填报，用户需要的不仅是信息的简单汇总，更重要的是能够针对具体问题提供深度分析和实用解决方案的能力。本文将探讨AI搜索在满足这些需求方面的现状、挑战以及未来的发展方向，旨在为读者提供一个全面了解AI搜索技术及其应用的视角。

AI搜索人工智能信息获取

在B端产品开发中，需求分类和管理是确保项目成功的基石。通过深入分析客户需求、功能类型、优先级、来源及实现难度，产品经理能够制定有效的开发策略，满足客户的多样化需求。这不仅是对产品经理职责的履行，也是对客户价值的创造。本文将详细介绍B端产品需求分类的方法，并结合案例展示其在实际工作中的应用。

b端产品技术挑战案例分析

AI人工智能

在当今数字化的浪潮中，AI和数字孪生这两项前沿技术的结合正以前所未有的方式重塑着各个领域。目前国内的数字孪生应用大多都是三维建模渲染叠加业务数据，主要注重数据以及场景渲染效果，再结合业务需求传递业务价值。除此之外，目前AI与数字孪生的结合到底有哪些实际可以落地的呢？

AI应用三维高斯重建技术挑战

随着人工智能技术的不断进步，AI短剧正在成为内容创作领域的新宠。近日，快手和抖音等平台纷纷推出AI短剧，引发行业内外的广泛关注。本文将深入探讨AI短剧的制作流程、技术挑战以及其在内容创作中的潜力和未来发展趋势。

内容创作市场趋势技术挑战