进入深水区的母婴行业，AI成了新的催化剂？

　　AI图像识别与母婴领域有充分关联的可能，针对婴幼儿的图像识别技术正在不断成熟，需求也开始显现。而另一边，互联网母婴行业从PC时代升级而来，也已走入深水区，利用可与之结合的AI技术寻求新的市场可能也在意料之中。
　　移动互联网让一年一度的“六一秀童年节”变得更加普及，朋友圈的便捷分享加上一些特色的H5还使得“节日气氛”更加浓厚了一些。这其中，一款人脸识别用户头像、一键回到小时候、满足童年遐想的“定制儿童节”H5一度刷爆朋友圈，无数的装嫩梦想被实现。
　　这说明，AI图像识别与母婴领域有充分关联的可能，针对婴幼儿的图像识别技术正在不断成熟，需求也开始显现。而另一边，互联网母婴行业从PC时代升级而来，也已走入深水区，利用可与之结合的AI技术寻求新的市场可能也在意料之中。
　　比如，知名母婴家庭服务平台宝宝树日前对外宣布，包括独有的婴儿哭声识别在内，其AI应用已取得阶段性成果。
　　很明显，AI将是母婴家庭服务领域下一个竞争赛点。
　　一、母婴AI既有可能，也有必要
　　母婴和AI的结合，源于母婴行业本身的成熟和足够的数据积累。
　　1。进入深水区的母婴行业，已经足够成熟
　　行业已经经过洗牌，包括宝宝树在内已有许多比较成熟的产品，目前少有新玩家具备实力和资源加入，这些是母婴行业进入深水区的标志。
　　而母婴行业继续前行的动力仍然十分强劲：
　　一是中国第三次婴儿潮人群（19861992年出生）进入生育高峰期（2534岁），生育率均超过40；
　　二是国家取消计划生育政策，促使30岁以上人群的生育率再次上升，第四次婴儿潮正在酝酿之中；
　　三是消费群体的升级和消费升级，这一趋势在母婴实体产品服务上更为明显，在一些评论人士看来，“挣小孩的钱”甚至已经排在“挣女人的钱”前面。
　　无论从规模还是前景来看，母婴行业都已经足够成熟，这样的行业拥抱AI已经有了充分的可能。
　　2。母婴还有数据金矿，AI或成挖矿机
　　除了母婴行业成熟有了拥抱AI的可能之外，在必要性方面，母婴拥抱AI也是意料之中。资本加码使得母婴市场越来越标准化、规模化，发展路线清晰、明确。
　　2017年以后，母婴行业投融资三大核心趋势为：内容创业、人工智能和母婴新零售，很人工智能早已被资本所看中。
　　作为早于移动互联网时代的产品，母婴行业多年来已经积累了大量的垂直化数据，作为行业领头羊的宝宝树，其深耕行业已经超过10年，这期间大量的母婴数据都高度可转化。
　　形象地说，母婴已经形成一座数据金矿，AI或许是那个最恰当的挖矿机。
　　正如，宝宝树的AI开始应用于婴儿哭声的识别，一定是在过去大量的数据和经验积累之上，白手起家贸然去寻找这么多“哭声”对症训练AI模型，可不那么简单。
　　二、母婴内容不是信息流，AI应用有内容、工具与产品三个层面
　　在AI如何应用方面，内容推荐显然是互联网母婴产品应用AI的一个重要方面，但从母婴行业本身的属性来看，仅仅有精准的推荐是不够的，在内容、工具与产品三个层面，AI都应当发挥其价值。
　　1。内容层面，用户属性更决定推荐偏好
　　在内容推荐机制上，今日头条、百度信息流大户都是以“使用习惯”来决定如何推荐内容。用户过去看过什么、看了多久、是否点赞留言等，决定下一波推荐的情况。
　　这造成了“信息茧房”现象，用户看的东西越来越局限，最终只被不断的狭隘信息包围。
　　对一个健康的互联网母婴产品而言，显然不能如此，良好的推荐不但是对用户获取内容质量的一种负责，反过来也利于母婴行业增强产品的厚度，培养更多良好使用习惯的“粉丝”。
　　而在母婴内容推荐层面，用户属性可能更决定推荐的偏好。
　　宝宝树的AI应用在推荐层面十分注重受众本身的定位，为不同孕龄的用户提供不同的母婴内容，年轻的孕妇有知识讲解、新潮育儿经等，年纪大点的甚至高龄孕妇，可能在如何保障孕期胎儿安全、如何避免高龄孕妇孕期疾病方面更有偏向一些。
　　而且，宝宝树的多维度人群画像还能给不同的家庭角色（爷爷奶奶等非父母角色）推送不同内容，尽量满足所有层面的用户，扩大产品的受众面并提升满意度。
　　2。工具层面，除了资讯获取还要解决现实问题
　　母婴行业从资讯内容起家，但时至今日其产品定位已经兼具内容功能和工具属性。以宝宝树为例，其已从最初的育儿网站发展到现如今布局了内容、服务、产品、商品等多个端口的母婴家庭综合服务平台。
　　概括来讲，用户使用母婴产品，其目的无外乎两种：
　　内容性质的，例如获取一个母婴知识点、找到一种更精致更有营养的辅食做法，它们大多数都是纯展示性、知识性的，用户只需要获取即可；
　　实现性质的，例如解决拿不定的某些胎儿宝宝现象，哭闹、不吃饭、拉肚子等，这些东西最终需要额外的线下实现和解决，不是简单的获取。
　　承载育儿功能的母婴软件，对AI的应用应当能够帮助解决现实问题，解决线下问题而不只是提供资讯内容。
　　宝宝树能够根据用户上传的宝宝哭声以及标记的可能啼哭原因，基于大量的训练数据，分析不同哭声的细微差异，最终形成根据哭声即可准确识别啼哭原因，帮助广大家长自助录制哭声并辅助分析，更好的理解自家宝宝在会说话前的需求表达。
　　这方面，AI的开发可能还有更多，宝宝让妈妈们心慌的现象，在AI的帮助下都有了更为准确表达的途径。
　　3。产品层面，AI或是才是优化母婴细节体验的答案
　　回归产品层面，AI能够帮助其他类型的产品优化用户体验，也同样能够帮助母婴产品实现体验的进步。只不过，它需要母婴产品本身有足够的支撑。
　　这些体验的提升，大多数都是细化的环节，琐碎但对用户感知又至关重要，同时背后需要的AI能力又不容小觑，不是谁都能玩得转。
　　宝宝树利用AI能力实现的多个体验优化即是如此，其宝宝树小时光APP通过特定标签（宝宝的第一次、宝宝涂鸦识别等）对十亿量级的家庭记录照片存储，方便用户管理海量宝宝图片，为成长留下更清晰的足迹。这既需要大数据基础，又需要强大的AI识图能力。
　　此外，通过AI优化，宝宝树推出的能不能吃、宝宝2038年的样子、疫苗管理等服务小工具也变得相对更智能，这些细节化的体验很多时候可能决定一个产品的成败。
　　三、回归商业模式，母婴AI还有两大痛点
　　除了应用AI应有的三个层面，母婴AI最终也需要回到商业模式，如何更好地做大、盈利是现实问题。而这方面，母婴AI还有两大痛点。
　　1。电商智能推荐如何让人不反感？
　　母婴做电商有天然的亲近性，准妈妈或者妈妈用户用户搜索的内容很容易与产品搭界，转化成电商显得顺理成章，只要不是狂轰滥炸，不会像别的产品做电商那么生硬和让人反感，毕竟，很多母婴内容的实现、问题的解决都需要现实产品。
　　但母婴做电商也不是全然就行得通，一些母婴产品的推荐机制混乱、频次高，已经广为诟病。AI不能是假AI，真正提升准确性，又精准又减少频次（点击更多更有效）才是AI推荐应有之义。
　　例如，宝宝树引入AI进行电商个性化推荐后，展现内容比原本更加精准，内部人士透露电商广告点击率成倍数提升。
　　这反映出，那些推荐到位、被真正需要的母婴实体服务产品，没有用户会选择拒绝，电商转化不行，或者用户诟病广告太多，根本都是推荐机制不行所造成。
　　2。跨板块成母婴商业模式常态，AI如何跨界？
　　除了电商，母婴行业的玩家往往还会延展更多来丰富自己的版图，让产品更加立体，未来发展的可能性也更多。其中，宝宝树多年来就形成了内容、服务、产品、商品等多个业务板块，围绕母婴构建了一个完整的商业版图。
　　但母婴应用AI，究竟如何把被延展的、分属不同领域的模块联系起来，亟待解决。
　　宝宝树的AI基本打通了不同业务模块，其个性化推荐能够实现跨业务进行，且千人千面根据用户需求导向不同的板块，实现AI推荐的枢纽化集成。宝宝树的案例从行业角度看，体现出寻找不同业务板块与AI共同交叉的地方才是母婴AI跨界解决之道，只是这个交叉之处可能并不好找。
　　四、从“母婴”到“母婴”，AI还有更多延展空间
　　对母婴来说，“AI”的应用价值很多，让其有了更多发展可能，产品打磨得更为细致。而反过来，从AI的角度，母婴领域同样不失为一种十分有价值的落地领域。
　　这种反向的价值体现在三个方面：
　　图像识别训练。母婴AI事实上补足了AI图像识别一块很大的空白：婴幼儿及儿童识别，并强化了AI在该领域的表现。由宝宝树采用的宝宝人脸识别，跳出母婴领域，在其他方面可能亦有价值。AI本身就是基础设施，可以做横向技术移植。
　　精细化推荐。不只是母婴，众多带内容的社区都会有推荐的需求，母婴领域的AI推荐技术事实上给出了所有内容社区如何利用AI做推荐的范本。在宝宝树的案例中，出现了算法爱心的双维推荐机制，针对用户提问，除了标准回答之外，还结合用户信息，提供更多温馨提示，这是智能推荐的一个新方向。
　　医疗实践与医学研究。由于婴幼儿不懂表达，“自述”这一判定疾病和采取治疗措施的指标在儿科领域很少，大多数都通过外部讲述，存在偏差的风险。研究婴幼儿外在表现，用AI的方式得到更为精准的定位，不仅有利于儿科治疗的对症，对儿童医学研究也有重要意义。宝宝树的婴儿哭声辨别，不只是妈妈的好帮手，对医生而言也十分重要。
　　总之，母婴和AI结合是一种双向必然，诸如宝宝树这样的行业领军平台已经在此领域深耕多时，母婴的深水区一定会是AI的战争，反过来母婴也将成为AI发展历程上的里程碑。
　　【完】