今天小编分享的科学经验：“AI视频通话”产品化的三条路，欢迎阅读。
" 做 AI 产品经理太难了。" 近期腦极体的同事参加了一场开发者大会，一位产品经理向我们坦言："AI 时代，做产品的方法论没变，但以往熟悉的东西几乎都被清零了。"
用户需求被清零了，大模型到底能用来做什么，用户自己是不清楚的，需求是空白的，需求调研、产品定义，就要花费好几个月的时间。
好不容易定义好了，基础模型的一个更新，就有可能将前期所做的工作、功能规划等推倒重来。
" 比如 GPT-4o 出现之后，语音对话的能力是我们完全意想不到的，就又得把产品开发过程再来一遍…… "
而纵观一年多来推陈出新的数百个大模型，GPT-4o 可以说是产品化程度非常高的一个了。
比如 OpenAI 发布会上展示的 "AI 视频通话 "，使用户与 AI 进行实时的、跟真人对话一样自然的视频交流。国内模型厂商也很快推出了类似的 AI 视频通话功能，不少媒体和用户都表示 " 体验炸裂 "。
但半年时间过去，发现在最初的震惊与新鲜感过后，在真正的軟體生态里，还是没有看到 "AI 视频通话 " 被大规模、高频率地用起来，更别提激活用户的付费欲望了。为什么会这样？
我们就从 "AI 视频通话 " 说开去，聊聊 AI 产品化、商业化到底要经过哪些磨砺。
钻石原矿被开采出来，其实并不璀璨夺目，是经由工匠们的切割打磨，被镶嵌成钻石首饰，包装为 " 爱情象征 "，才走进大众消费市场，价值实现了百倍千倍攀升。
类 GPT-4o 大模型就类似于原矿，作为 " 互動天花板 "，潜在商业价值很大，但必须经过产品化的精细打磨与包装，才能被大众用户广泛接受，实现其真正的价值和应用潜力。
而基于类 GPT-4o 所诞生的 "AI 视频通话 "，虽然向产品化迈进了一步，但依然属于原型的基础能力。
尽管 OpenAI、智谱等模厂已经针对 "AI 视频通话 " 这一应用，打磨了诸如响应速度、具体用例等产品侧的细节，并融入到 ChatGPT、智谱清言 APP 等产品当中。但作为一种軟體应用来说，这种与通用场景相结合的落地模式，还是比较粗陋。
首先，需求过于宽泛。
AI 视频通话，技术上相当于让 AI 拥有 " 眼睛 " 和 " 嘴 "，具备察言观色、跟真人对话的能力。这很容易就让人想到 AI 陪伴，人与 AI 谈天说地、谈情说爱。
直接将 AI 视频通话能力嫁接在聊天机器人上，本质依然是 AI 聊天，能力更新，但无法解决 chatbot 商业价值低的核心问题。
AI 视频聊天，用户容错率高，不在乎 AI 偶尔犯错或出现幻觉，这也意味着对基础模型能力要求不严苛，无法在技术层面拉开差距。曾经的智能音箱大战、智能助手红海，也会在 AI 视频聊天领網域出现，并且由于聊天并不能帮助用户完成具体任务或解决问题，用户还得自己琢磨在视频里跟 AI 聊什么，没一会儿就只能跟 AI 面面相觑，难以带来确定性的产品满足和持久粘性，新鲜感过后就会流失。
而一些直接用途，想要普遍应用，也有大量细节仍待填充。
比如基于 AI 视频通话的无障碍功能，是一个非常直接的落地场景。AI 视频通话，可以将设备摄像头作为 " 眼睛 "，帮助人去理解物理世界，这对视障人群岂不是很友好？
但实际上，大模型 APP 的视频通话功能，是无法直接被视障人群用起来的，还有大量的产品细节需要考虑。比如我们曾体验过实时影像识别，AI 只能认出 " 面前有两张卡 "，但哪张是公交卡，哪张是银行卡，是无法准确识别的，这就需要基于视障群体出行接触的高频物体，进行针对性地精调。
而且，在飞机、高铁、地铁等弱网、无网环境下，也要保证视障人群与 AI 视频通话的实时性，就需要纯端侧运行的多模态大模型，将模型做小、计算效率做高。
产品设计层面，还有大量的细节，还等待着填充，才能转化为用户可以方便使用的产品和服务。
可以看到，没有更细致的产品化，尽管 "AI 视频通话 " 这一基础能力很厉害，却不知道能用来干什么，很可能导致技术找不到市场，倒在了产品化变现的黎明到来之前。
这个 " 至暗时刻 " 会发生吗？
欣慰的是，我们发现 "AI 视频通话 " 能力，已经开始向行业输送了，意味着这座 AI 基础能力的 " 原矿 "，终于开始被打磨成晶光四射的钻石。
我们就从 " 原矿 " 流向的应用领網域，来分享几个 "AI 视频通话 " 的产品化方向。
大模型怎么落地？智能体是方向。
智能体怎么服务？+AI 视频通话事半功倍。
如今，手机軟體承载着我们日常的绝大多数服务，在各个应用中来回跳转、操作是非常繁琐的。
今年以来，荣耀、vivo 等厂商都在基于智能体打造一系列创新功能体验，比如 " 一句话点奶茶 "" 一句话订餐厅 " 等。用户只需要向手机助手发出指令，手机智能体会自动理解需求、拆解任务步骤、调取相关功能，一站到底地完成任务。
Agent 手机就很好地解决了数字服务链路长、操作繁琐的问题，但新的问题又来了，那就是智能体还需要 " 看得懂 "" 能交流 "。
举个例子，在外卖小程式下单时，遇到广告是常态，这时候需要智能体 agent 执行准确的操作，比如 " 点击关闭 "" 跳过 " 等，来推进到下一步。如果智能体无法识别相关内容，必须用户自己动手操作，那整个链路就被打断了，用户体验会非常不好。有跟智能助手通过文字 prompt 交流的功夫，用户自己就能点开程式完成下单了。
Agent 手机 + 视频通话，就能用户体验更进一步。
比起打字的繁琐、语音尴尬症，在人机对话时，像跟真人面对面交流一样，通过语音对话完成下单，更符合直觉，也更有被服务的舒适感。对话之后，大模型对视频画面进行实时分析，指导智能体来自动执行，整个体验会从头到尾丝滑无感。
目前，国内终端厂商在端侧智能体方面走得是更快的。腦极体在 VDC 2024 大会上了解到，蓝河作業系統增添了视觉感知能力，让系统像人类一样 " 听得懂 "" 看得清 "。智能体能够模拟人类的智能，助力作業系統像人一样进行沟通、执行智能任务。
如果说，智能体可以让人成为数字服务的最小参与者，那么在智能体手机中打磨的 AI 视频通话，则让人机互動朝着更理想、更符合直觉的体验靠近，让数字生活管家走进现实。
将 AI 视频通话功能集成到垂直应用軟體中，可以变成拟人化的垂網域专家，提供更专业的服务，解决更具体的问题，从而激活用户的付费意愿和模型 API 经济。
目前，OpenAI 为 GPT-4o 预设了十几个场景，清言视频通话 API 上线智谱开放平台时，也列出了智能硬體（VR 眼镜）、教育培训 AI 私教、文旅场景 AI 向导、具身智能等落地方向。通过将 AI 视频通话 API 开放出来，鼓励开发者在产品中集成 "AI 视频通话 " 功能。
9 月 24 日，多邻国（Duolingo）在第六届全球分享大会上，推出了 AI 视频通话（Video Call）。Duolingo Max 用户可以与多邻国的角色 Lily（拽姐）进行视频通话，进行个性化的互动练习。在对话中，AI 会根据用户的语言水平灵活调整内容。
学习语言最难的就是高频使用环境和开口说话的心理障碍，通过 AI 视频通话提供实时的对话机会，可以让小白初学者也能自信开口，进行有效联系。据说，多邻国的这一新功能接入了 OpenAI 的高级语音 API 功能。
国内头部社交軟體 Soul，也上线了 AI 聊天机器人 "AI 苟蛋 "，可以主动跟用户找话题，并且年底将开启 AI 陪聊机器人的视频通话服务。不同于泛泛聊天，Soul 主打的是灵魂交友，平台用户倾向于开展深层交流，探讨深度话题，寻求心灵共鸣。
在这种较为成熟的社区氛围下，用户在使用 AI 视频通话的预期、内容也是较为明确的，不会出现不知道聊什么的情况。
各行各业都存在大量需要互动的场景，可以跟 "AI 视频通话 " 相结合提供拟人化体验。但用户能否由此对应用和 AI 视频通话产生黏性，还需要行业伙伴把使用门槛降到最低，这不仅需要行业拥有产品开发的能力与意愿，能够洞察缺口与机遇，也需要模厂的生态支持。
从哆啦 A 梦到阿童木、贾维斯、Her，这些让人类感觉友好温暖的 AI，都是拟人化的。也许说明，我们更愿意跟更像人类的 AI 打交道，而不是冰冷无形的机器。
一位智能机器从业者告诉我们，一开始设计的新车只有虚拟的语音助手，用户上车之后觉得跟空气说话很尴尬，激活率不高，所以设计了一个带有螢幕的车载控件，可以跟车主打招呼、有表情，车主很喜欢跟它对话，逢年过节还会为它买各种装饰物，把它当作用车场景中的家庭一员。
从这个思路看，AI 视频通话其实可以被加入各种硬體当中，与用户展开真人一般的对话，从而成为情感共同体，由此衍生的商业空间也非常充裕。
透过 AI 视频通话，相信大家能够感受到，无论是 AI 企业或普通大众，对于 AI 产品化的需求越来越实质。
模型技术只是能力，是原型，而远不到普遍可用的阶段。唯有通过产品化的细致打磨，AI 这座商业富矿，才能真正显露出钻石般的光芒。
