过去的一年，人工智能这个行业基本上处于群“模”乱舞的时代，各种大模型层出不穷，各家论文也是漫天飞。但真正可以落地的大模型产品却很少，成熟的产品几乎没有。只是肥了一些在自媒体上打着各种头衔的卖课割韭菜的人。

去年底，在极客公园创新大会 2024 上，蔡晓岑分享了妙鸭相机这款AI产品从设计到运营的经历。作为2023年比较成功的AI产品，我们可以从妙鸭相机这个产品里找到一些未来做AI产品的思路和方法。

用户需求的不可能性

妙鸭相机的产品设计需求来源于拍写真。对于每一个喜欢拍照的人来说，尤其是很多年轻的女孩子，这是一个非常大的市场和需求。但是用户想完全满足自己拍出好写真的需求，几乎是不可能的。

钱。专业的摄影师，化妆师，灯光，道具，场景等，这是一笔非常大的开销。这个开销对普通用户来说，是不可能高频率承担的。
时间。拍过写真的人都知道，一个最简单的写真也要经过前期的沟通，拍摄以及后期的选片。至少也要你去三次，用一两天的时间。如果一年拍个十几次，估计很少有人有这个时间。
空间。今天拍尔滨的雪，明天拍马尔代夫的海，后天去拍北欧的极光。很少有人有这么强大的财力与资源，可以满天下的跑。
精力。拍过写真的人都知道，拍好一组写真，需要付出很多的精力。如果每年拍个几十次，相信很少有人有那么大的精神力量来支撑。

对用户想高频的想怎么拍就怎么拍写真的需求来说，以上四点是不可跨越的鸿沟。

不可能就是机会

如果有一个产品，用户只要花一个外卖的钱，可以在夏天的子夜，躺在家里的床上，让摄影师，化妆师，灯管师带你去冬天的尔滨，拍摄午后阳光下的雪地写真，你会不会用呢？妙鸭相机其实就是利用了大模型的能力，模拟了拍写真的各种资源要素，以极低的价格，满足了大部分用户的需求。所以，AI产品一个主要的设计路径就是利用自身的智能能力，去满足用户不可能的需求。这也是我个人为什么觉得在医疗，教育，政务等领域，AI产品会非常快的落地，并且形成普遍应用的原因。

如果我只花一个普通挂号费，就可以24小时随时随地去进行医疗咨询。而给我提供服务的医生是一个读过1万本以上各种类医疗专著，看过10万+个各种医疗病例，研究过几十万+医疗影像资料，旁听过百万+医患之间的问答内容的医生。并且这个医生还把这些信息进行了融合，矫正，同时还不断的在学习和成长。

如果我家里正在读初中的孩子，正在和一个数学老师进行一对一的学习。这个老师拥有几十年的教学经验，解答过十几万学生关于数学的各种问题，了解全部现阶段出现的数学题目，熟悉所有初中考试的数学题目，并且对各种数学的知识点之间的关系，考题的检验的方式有专业的统计与分析。这个老师针对你孩子的学习疑问，错题分析，考试结果解析等实时进行反馈与监督。

如果有这些应用，每个月只需要一两个便当的钱，就可以让你拥有一个家庭医生建立你的健康档案，就可以让孩子拥有一个专业老师时刻监督和协助他的学习。你会不会用？但是靠正常的人力和资源是不可能实现这些需求的。

AI的一种能力就是模拟人的脑力，去完成普通人类无法完成的事儿。把这种能力与用户的需求进行适配，就容易设计出大众化的应用产品。所以花费大量的时间和资源去卷论文和评测，不如理解用户的需求，在实际的应用场景里，直接卷。要么成，要么也不会比现在差。