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本次推荐

今天推荐有重磅的：产品方法论、2C用户洞察，非常重要；

AI硬件

⭐⭐⭐⭐PLAUD NOTE成为爆款

AI硬件：为什么跟风者多，而爆款少？

PLAUD背后，瞄准的需求是什么？AI整理纪要啊。大多数人想到这里很多人会脱口而出，AI才是它成功的关键。
如果转写需求是核心关键，那后续怎么多AI转写设备，为什么都不火呢？AI固然很重要，但盲目用AI解释一切，并不准确。
要深刻理解PLAUD NOTE的需求，要深刻洞察它的使用场景。录音需求很大，会议转写的场景也很多。
PLAUD NOTE 没有面向线上开会记录（市场虽然大，但玩家多）。也没有直接做创作者录音（虽然细分，但市场太小）。
而是瞄准了iPhone人士移动（on the go）的场景。在这样的场景下，用户普遍有隐蔽录音、高效记录的需求。AI高效记录是它华丽的外衣，大家都能看得到。
但隐蔽快捷录音是它的灵魂。这是它火爆的前提。而这样普适的需求，被PLAUD NOTE以磁吸卡套的形式完美满足了。
目标受众足够大，核心场景足够细，产品设计足够准

线下交流的时候，拿出PLAUD NOTE，用户在看到它的第一眼，就说：这款产品很好，我想要。因为在他看到的那一眼，这款产品的隐蔽、便携、一键录制，三个核心功能立马进入了大脑，几乎不需要思考

AI硬件爆款 = 用户关键需求 + 合适时机 + 最优解决方案AI硬件要成为爆款，你需要敏锐发现用户的关键需求，并在合适的时机，给出行业最优解决方案。
 

设计复盘：荣获大满贯设计奖的 AI 爆款硬件 | PLAUD x 青蓝图

商业分析视频：

创业2年血赚1000万美金！他是如何出海搞钱的？揭秘AI明星公司Plaud【小邓Talk】_哔哩哔哩_bilibili类似安克创新的浅海战略

宣传介绍视频

Kickstarter众筹百万美元项目 | PLAUD NOTE，ChatGPT提供支持的AI录音设备_哔哩哔哩_bilibili

AI总结（来自腾讯ima copilot）

PLAUD Note是一款智能录音设备，其核心创新主要体现在以下几个方面：

1. 精准定位与解决痛点：在iPhone不支持通话录音功能且无法通过app实现的时代，精准抓住了iPhone用户的痛点，以硬件方式打破系统限制，为用户提供便捷、及时、快速的通话录音解决方案，弥补了市场空白。
2. 硬件设计创新
   • 形态适配与便携性：采用卡片式设计，完美适配MagSafe，铝制外壳机身厚度不到3毫米，直接磁吸在iPhone背后不显突兀；PLAUD NotePin更是小巧便携，支持多种佩戴方式（胸针、手环、项链、夹子），能解放双手，让用户在进行其他任务时也能轻松录音。
   • 拾音系统与隐私保护：集成了全球首个双拾音系统，机身有三个麦克风，其中两个是用于拾取外部环境音的空气传导传感器，另外一个麦克风是振动传导传感器（VCS），利用固体传导振动进行录音，无需任何软件授权，在注重隐私权的欧美市场提高了用户购买意愿。
   • 外观与操作体验：采用微哑无暇的金属涂装和流畅简约的线条，颜值高；操作上践行“无感化”设计理念，顶部仅保留滑动开关（模式切换）和按钮（开始/结束录音），通过LED指示灯颜色/闪烁频率反馈状态，避免干扰手机使用；磁吸充电接口隐藏于机身，提升防水防尘性能。
3. 软件与AI功能创新
   • 强大的转写与处理能力：搭载ChatGPT等大模型，录音时可用APP进行同传并带有时间轴，录完后能通过AI对录音内容进行整理、提炼、摘要，提供近60种语言的文本转录，并在数秒内把内容整理成脑图、笔记、日记等多种形式，极大提升了用户的工作效率。
   • 智能降噪与多语言支持：具备AI降噪功能，能保留高频音细节，保证优质的收音体验；支持59种语言实时转写，满足不同语言用户的需求。
   • 与云服务深度集成：用户只需通过移动应用便可随时访问录音文件和转写结果，方便信息流通与共享，尤其适用于多地点分散的团队。
4. 商业模式创新：采用“硬件收费，软件增值”的方式，硬件定价159美元，同时提供每月79美元的AI服务套餐，通过APP订阅服务不断延长产品的生命周期，将软件服务作为长期盈利点，形成可持续的盈利模式。
5. 场景化设计创新：产品精准锁定商务人群高频场景，如会议记录可自动区分发言人并生成待办事项；支持单手盲操，3秒启动录音，方便捕捉灵感；支持跨境沟通，是外贸谈判的利器。

反思备注
1，核心需求+产品基础诉求满足：需求痛点抓的准，用户群体也清晰（宣传视频中：商务用户和学习场景），海外用户使用习惯和核心点都覆盖到（设计、品质、隐私）；
2，最有解决方案：软硬件（ID/结构/电子/声学），一体化设计，实现了最优的解决方案；
3，时机：2023年6月启动，首个ChatGPT录音笔；
4，商业模式成熟：海外用户硬件+增值订阅模式成熟；另外，
提到了AI儿童陪伴玩具（需求模糊，无普世且关键的需求）、AI桌面机器人（无优秀解决方案）这个的产品逻辑
提到了不迷信数据机构给到数据，不一定准确（看数据口径），以及对未来产品的想象
提到了产品赛马，产品概念梳理、概念设计和概念验证三个环节。服务费2万美金起，联系“青蓝图”

AI教育产品

付费用户突破 1000 万，All in AI 的多邻国，是怎么用 AI 的？⭐⭐⭐付费用户突破 1000 万，All in AI 的多邻国，是怎么用 AI 的？

产品要解决的核心问题是：普通用户+学习动机(游戏化+激发兴趣+连续天数自我损失厌恶和社交影响)，问题是差异化的，解决问题的方案也是差异化的。

AI主要利用其生成能力，提升制作内容/课程的效率；人机对练交互；

反思备注

首先是一个深度研究用户需求（行为和动机）、有自己清晰定位独到理解的、商业化专业做的比较好的C端产品不断的在拓展课程，有足够规模性的用户的课程；产品数据；
DAU 4660 万，同比增长 49%；
MAU 1.302 亿，同比增长 33%；
付费用户数 1030 万，同比增长 40%
总收入 2.307 亿美元，同比增长 38%

产品方法论

⭐⭐⭐⭐⭐Founder Park和Lovart CEO对话

Lovart 值得关注，它是 AI 应用层团队产品创新能力的印证和延续，这是 Manus 之后最火的 Agent

Lovart 创始人 & CEO 陈冕在 AI 设计领域有很多实践经验，他认为图像生成的 AI 产品，其实已经走到了第三个阶段。

1.0 阶段，Midjourney 等产品，图片生成的单点能力直接产品化；

2.0 阶段，ComfyUI 等工作流产品，点连成线，多种模型能力的链接，AI 能做到更多图片创意的任务；

3.0 阶段，Agent，如 Lovart，让 AI 参与工作流的规划和执行，进一步降低用户门槛

陈冕，本科毕业于东南大学，曾任职于摩拜担任产品总监，曾是字节跳动剪映、CapCut 全球商业化负责人。

思考备注

1，关于三个阶段
产品1.0，一些观点认为模型即产品，语言图像生成都存在这个阶段；
产品2.0，工作流，
产品3.0，agent，特别是业务流下AI驱动的规划和tool use；2，创始人的经历：行业经验解决了行业Knowhow问题+产品需求和功能设计把握+商业化运营3，很多产品认知：关于创业公司非共识到引领群体共识、关于应用级别的创业公司进入时机，产业上下游错位窗口期竞争力的问题；其中，
关于非共识，使用群体感受和潜意识，开天辟地的产品其实是洞察超前，冰川之下的底层需求，也就是“用户不知道自己想要啥”
技术到产品到规模性商业化或者风格的接受，会受到社会群体性发展有关系，比如90后群体到95后群体，到00后这种人群圈层的变化要求，社会性的周期是产品的比较大的周期限制；4，关于交互，不要迷信LUI啥的，垂直场景的操作对象，应用业务流，信息模态都不一样，不能刻板；5，AI大模型驱动的Agent  应用2025年，才刚刚开始，首先agent肯定不能说是成熟的，业务场景的需求验证也是需要时间的。面向专业人士的专业的Edit的工具箱，肯定会保留，也就是说从2.0到3.0，框架结构性变化会县发生，但是会保留2.0的工作流workflow的痕迹，继续让使用者来“调教”AI，形成工作流数据，形成数据飞轮。6，AI应用开发面向业务层，模型层是利用关系，非对抗，“御”AI7，3.0版本，AI自主性，会有自己想法，less structure，more intelligence8，产品的类型：工具的讨论，和红杉闭门会类似，人/职业/服务，一旦到3.0版，不能用互联网思维去对待；9， 产品for every one，用户是甲方，一人公司变为0人的Agent服务公司，其中，一个调度的那个AI agent就是代理，代替你处理；10，国内付费意愿问题，为工具付费，为结果付费，2者的核心区别是，结果具有确定性，用户的账是可以算明白的。工具付费，还是涉及到工具的使用学习、可靠性、我自己的投入等等，变量太多。11，产品经历，行业know-how给ai这个已经说了很多次了，共识了；产品经理还是要回归业务和用户场景，不断深挖问题，定义出产品化解决的问题；虽然没有产品经理，设计师就是创造者也是使用者，know-how是很清楚的，给自己用，自己爱用的产品不会差；12，替代人，涉及到组织，甚至社会生产关系；因此，AI即产品/模型即产品不对，会存在面向垂直业务场景的模型调教+工程化的产品化过程；

⭐⭐⭐⭐⭐红杉AI峰会闭门会

红杉 AI 峰会闭门 6 小时，150 位创始人共识浮现：AI 不再卖工具，而是卖收益

移动互联网时代，流量分发的核心是：用户是否知道你（Attention）、是否理解你（Understanding）、是否愿意用你（Adoption）。
AI变成代理后，使用的起点，不再是界面点击，而是任务委托（发出请求->离开->等待结果）；真正的价值，不是产品被打开多少次，而是交付了多少结果。
未来AI的分发，不靠推荐算法，而靠“交付记录”。

AI正从服务市场穿透到劳动力市场。从卖工具（Software as a Tool）—>到卖协作（Software as a Co-worker）—>最终走向卖成果（Software as an Outcome）

思考备注

AI会对传统软件进行改造提升，原来的体验，原来的互联网产品逻辑困难还适用。
随着AI的智能程度提升，达到自主智能体的奇点，就要按照AI智能体的逻辑看待，并接入组织。
作为生产力执行者，接入组织后，商业化逻辑也将发生变化。

未来AI应用的核心，不是模型能力，而是“有没有结果”
工具，是你用；成果，是它为你交付——这是红杉判断“AI应用价值，将超越模型本身”的关键。
“成果型产品”的标准：能跑完完整流程（不是做一部分，而是从头到尾、闭环交付）、让结果被归因（度量明确的价值）、持续学习优化（越用越好、越跑越稳、越交付越准）

思考备注

之前一直在讲，AI应用落地需要端到端
成果/商业价值上来看就是利润；

AI时代的OS，不再是装机软件，而是任务调度系统。它能记住你，理解你，代表你采取行动。这不是“多一层智能”，而是重新定义交互起点。
智能体收件箱（Agent Inbox）是触发万千智能体、协同工作的入口，不是聊天框，而是系统总线。
你看到的，不是产品，而是一套可配置的行动系统。
 
谁掌握入口、成为“用户意图的首个承接者”，谁就掌握未来的调度权
下一代AI不靠下载量、市场营销，而靠“记忆+执行”构建粘性。

思考备注

AIOS不是有了AI，对传统的OS（比如安卓/Linux等）增加一些节点改造就是AIOS
核心是领域意图分发、应用服务调用、丰富应用Tool/Agent接入
就会涉及到 多模态上下文，短长记忆，
还有用户偏好、用户的服务价值期望、用户的消费等级等等；

未来的AI，不只是彼此通信，而是组成系统网络、交换价值
1. AI从“回答工具”变成“自主代理”，是能行动、决策、合作的经济参与者，协作成关键能力。
2. 新“组织结构”在成型：一组智能体，代理多个角色、部门，彼此交易、合作、背书。
人类开始从“控制者”变成“编排者”，设计智能体的职责、接口与信任边界

不要只看模型有多强，要看它能否作为“角色”，被嵌入系统
1. 不是模型不行，而是组织、流程、工具链，没有配上智能运作结构。
不是问“AI能不能做”，而是问：谁来管它？它交给谁？它怎么协同？出错怎么办？数据怎么归因？能不能复利？

思考备注

从生产工具到生产copliot协作助手，到独立的生产执行者；
进入了组织的人机共存生产力体系，拟人化的角色进入组织系统内，先变革思想认知，再变革组织流程，解决完生产关系，释放生产力
一自然人多AI 智能体公司将会出现；（上一次商业变革是：人拓展到公司法人，公司作为一个经济生命体；AI硅基人是否会出现，独立硅基公司，对社会法律和责任会是更深层一次的改变）

杠杆上升，掌控力下降：认知临界点已至

 

现阶段，计算结果存在概率波动，并非线性可复现

过去几十年，依赖工程式因果推理（输入1，就得1）；现在是随机思维，让模型记住数字73，可能变成72、37。

 

认知适配速度，是最后一公里。

 

公司不再是部门配合，而是任务自动流转；个人不再扮演固定角色，而是调度各种工具；组织不再是上下级汇报，而是多Agent协同的网络。

管理范式突变，从“确定性执行”到“目标试探”：过去的组织，追求稳定产出、精细分工和可控边界；未来，管理者不再控制一切，而是设计环境让团队试错，并在变化中培养信任。
无需等待“完美AI”，而是接受偏差、接纳协同，放下“每一步都掌控”的冲动，转向“给方向、留空间、抓反馈”的协作心法。

思考备注

以往的公司里面，只有少数人可以走上管理岗位，有着组织编排的实操权限和能力，绝大多数人是没有机会参与其中，新的毕业人才如何成长？AI驱动的公司组织体系，需要市场产品洞察、公司经营管理、AI员工的管理的能力，认知时间体系层次是相对较高的。这样的综合性人员哪里去找，如何教育和培训，解决一人公司管理者的认知经验传承、以及突破创新，可能的依赖:教育体系的创新、类似管培生体系从开始就培养、AI数字孪生陪练升级（类似游戏）、社会创新创业的磨练？

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