你以为 AI 产品靠的是算法？其实更重要的是业务认知与数据标签。本文通过数美内容审核 Agent 的打造过程，讲透 To B AI 产品的真实工作量公式：Coding < 标签数据 < 领域认知。AIGC带来了内容的爆发式增长，由此很多公开产品（社交、电商、零售、教育、游戏、金融等领域）的内容审核工作遇到巨大挑战。传统人机协同模式下，日均 2000 万条内容需 60 人团队处理，年人力成本超 500 万元。不仅内容审核的工作量大幅增加，AIGC巨大的组合创新能力（例如把男人的头像放在女性身体上避开以往的审核规则），对审核规则本身也带来了巨大挑战。只有魔法才能打败魔法，只有基于LLM的AI审核才能应对AIGC带来的冲击——这，很有意思吧？我最近调研的数美科技的内容审核Agent就是这样的产品。我与创始人，以及市场负责人聊下来，第一感觉是——成功的toB AI产品都是相似的。一、成功AI产品的共通之处上周，我发短视频讲述目前看到的3种toB AI产品打造路径。其中基于行业认知、设计+生成（喂数据微调模型）的模式，我认为其成功路径是最清晰的。我今年看了50个toB AI产品的详细路演，挑出来写成“AI产品体验官”系列的，目前只有3个。其它产品或产品打造路径，我还没看懂。而我写的这3篇，包括前面写过的北森AI面试官、慧算账记账Agent，有这样几个共通之处：A、做AI产品必须基于公司既有优势。你做的不再是纯软件产品，而更像业务工作。AI技术和SaaS一样——纯技术门槛很低。没有凝结领域认知的AI产品，没有护城河。B、AI产品的关键不是AI，而是积累的业务认知和数据。从工作量上反映出来就是：Coding工作量 < 数据打标签工作量