人工智能设计的影响：人工智能的驱动使内容和工具型产品的信息架构变得更加扁平，加上在不同场景触发不同功能，有可能实现「每个功能/页面都可能成为用户首时间触达的功能/页面」，这意味着每个页面都有可能成为首页，都是信息架构的顶部，这需要产品的信息架构有很强的兼容性和扩展性。拥有高兼容性和扩展性的模式莫过于FEED和IM，这两种结构有以下特点：1.它们具有流的性质，结构扁平，内容可以无限延伸；2.它们都用样式相同的空容器，例如FEED的列表或者卡片，IM的气泡；3.空容器可以承载各式各样的媒体，包括文字、图片、音频和视频。要学会基本编程和机器学习算法，较好能自己模拟开发一个机器解决现实问题的案例。全过程人工智能设计价格咨询

智能机器人设计的发展：智能翻译系统。推动高较准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率明显提升。智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平明显提升。浦东新区综合人工智能设计技术指导机器智能在设计领域的进展：在机器辅助，甚至“生成”设计的过程中。

智能机器人设计的发展：神经网络芯片。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128TFLOPS（16位浮点）、能效比超过1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1TOPS/w（以16位浮点为基准）的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。

智能机器人设计的发展：智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统（MEMS）和互补金属氧化物半导体（CMOS）集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能明显提高，信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，相对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际优先水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。了解人工智能在设计领域的发展现状，并关注较新进展。

人工智能产品设计原则是什么？随着人工智能技术的进步和人工智能产品越来越普遍和强大，机器和人类之间的界限开始模糊。人工智能产品可以执行各种任务，从合成数据、提供有用的见解到单独行动、学习新任务以及以惊人的精度预测结果。人工智能的进步开始改变人们对人工智能产品的反应，以及人们对产品设计的期望。通过遵循一些基本的用户体验原则，可使日益复杂的人工智能产品世界更加明晰。区分人工智能和非人工智能含量。人工智能产品可以用来合成大量的数据，并呈现聚合和摘要信息，这些信息被证明是非常有用的。但是算法并不完美，设计产品，让用户知道他们查看的信息哪些是人工智能生成的，哪些是人工提供的信息，以便他们自己决定是否信任它。人工智能设计的发展：人机共生，各出所长。长宁区常规人工智能设计系统

人工智能设计的发展：机器对外界的觉察与人不一样，它们欠缺比较高层的目标。全过程人工智能设计价格咨询

人工智能产品经理设计：竞争力因素分析：产品经理需要了解行业内价格、品质、质量、分销能力、上游资源、成本、产品差异、技术壁垒、管理水平、地理位置等方面的情况。除此以外，在人工智能时代的市场竞争中，公司的数据积累、算法积累、计算能力积累三方面无论是从短期还是长期来看，都会占据很高的权重，所以作为人工智能产品经理在这方面需要格外的重视管理和规划。行业整合：了解行业集中度、地域因素、外资进入、收购兼并等。机构管制：作为人工智能产品经理必须了解行业的准入门槛、国家法规、价格、税收、进出口等。各国旧有的法律法规和行业标准显然在迭代速度上已经完全无法适应当前时代人工智能技术的迅猛发展了，国外相继出现了人工智能应用挑战法律法规的案例。全过程人工智能设计价格咨询

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