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整个过程当中，我们在平台建设、业务支持、平台运营、AI创新以及AI整体运营等各个方面做了很多尝试，有了不少的收获和感悟。

最近，我花了一些时间，将其初步梳理出来，写成了这篇文章。

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正确的方式是，先把具体的产品抛下，多了解客户的背景、业务、状态等整体的、背景的、来龙去脉的信息，要表现出对客户“感兴趣”，要想成为客户的朋友。

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因此，对于一个需求，多问几个为什么，多问自己“这是用户的真实目的吗？他用这个功能到底想干什么”等。只有这样，才有可能触及到用户深层次的需求，才有可能做出让用户感到很贴心的功能。

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在业务同学的眼里，有没有算法没关系，是不是高科技不重要——而有没有业务效果才关键。正所谓，不管白猫黑猫，抓到老鼠才是好猫。

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举个例子，如果让你设计导航产品中的路口转弯提示语，你可能觉得设计成类似“前方500米路口右转”这样就没问题了。

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更重要的是，让我们看到了不同流程、不同系统以及不同团队之间衔接的“真空地带”——这正是大公司由于分工、边界带来的，常说的“三不管、踢皮球”的问题。而这些衔接上的问题，正是隐蔽的、极大影响效率的问题，需要被发现，通过产品和流程等机制进行解决。

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再比如，标注平台里的标注数据，在完成模型训练之后，生命周期就终结了，躺在那里没有人管了，这是很可惜的。

现在我们计划将这些数据沉淀下来、开放出去，让数据产生更大的价值。

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平台能力复用，杜绝浪费
平台在不断迭代升级的过程中，对于一个新需求，不要一上来就自己做，而要先看看其他平台有没有可以复用的现成的能力，哪怕是“曲线救国”或者“权宜之计”。

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但很多同学将实验运行一两天，一看到数据有变化就把实验推全或者下线了，这其实是不科学的。有的实验运行了好几十天，原因竟然是有人忘记处理了，可能实验场景都不存在了。
……

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人祸之外，天灾属于不可抗力因素，比如地震、海啸或者其他极端的影响，施工团队把机房电缆光缆给挖断了，发生了火灾等。这个行为的出现是不可抗力，且无法杜绝，我们需要通过本身的运维手段加固、防护，在发生事情时，解决事情对企业带来的影响。