零售终端团队从 2018 年开始致力于打造一套标准化、低成本、高效率并可稳定提供人货场关系的数字化统计工具。全线产品首先以人场关系为突破点，打磨了一套以 ReID 算法为核心的第四代客流服务解决方案，在两年之内完成了产品化、标准化和规模化的三大阶段。随后基于客流服务研发经验，又先后推出基于智能机器人的货场关系巡检服务，以及基于视觉算法的商品热力统计服务，并均进入商业化阶段。本次演讲主旨在于介绍好的算法如何可以变成一款好的产品。同样都是打榜算法，那么竞品之间的差距主要在哪里？当我们着手设计一款以算法为核心的产品的时候，我们首先要考虑的问题有哪些？最后，当我们的算法变为产品的时候，又如何突破规模化的瓶颈。  

内容大纲

1. 为什么好算法多而好产品少

• 算法屡屡打榜破纪录
• 拥有顶尖算法的公司生存艰难
• 传统 IT 公司转型更成功？
• 好的算法产品需要哪些组成部分：底层算法，数据引擎，业务包装，部署运维

2. 算法产品之间的差距在哪里？

• 成本：端，云，人
• 稳定性：场景，对象，事件
• 数据：原子数据 =？业务数据
• 生态：开放算法 or 开放能力？

3. 如何开始设计一款好的算法产品？

• 算法是否真的到应用阶段了？
• 整条服务链路是否已经完备？
• 是否可以把握核心环节？
• 业务上的需求是否一定要用算法解决？

4. 算法产品的 1-100 如何突破？

• 效率为王：研发，部署，Conner Case
• 链接生态：定位，开放 
• 拓展场景：业态，服务内容，深度

听众受益

1. 了解算法变成产品的基本过程和相关模块
2. 了解如何开始着手设计一块以人工智能算法为核心的产品
3. 了解算法产品在规模拓展阶段的瓶颈突破的基本思考方式

适合人群

1. 一线人工智能算法研发工程师
2. 具备一定算法基础并希望转投相关领域的研发工程师
3. 具备一定产品设计经验希望从事人工智能产品设计的产品经理