产业互联网思维如何培养？
前天在辅导一位做岗亭的学员的时候，发现他们的官网内容规划得很好，内容性栏目除了常规的公司动态、行业资讯，还包括产品百科、常见问题、岗亭案例、客户见证等，以及专门的视频板块。这些内容由于非常注重在标题和上下文布局长尾关键词，所以为官网引来不少精准客流。 然而仔细阅读这些内容的时候，情况却不容乐观。 基本上很多文章看似写了不少文字，图文排版和字体样式也很规范，但是内容主题空洞，基本上都是在不断重复宣讲自身的各种好，可读性并不高。
像这样打着资讯的旗号却实际上没有什么实际价值的内容，用户基本上来了就走，跳出率会很高。 实际上，岗亭同学目前面临的最大困惑就是官网流量转化不高。 类似的情况，我见得太多，尤其当大家为了搜索引擎优化而每天更新原创的时候，就会有很多质量不高的关键词文章源源不断地制造出来，充斥互联网，以吸引搜索爬虫，获取免费流量。
这样做的指导思想，是典型的流量思维。流量思维主要开始于PC互联网时代。 当时做网络推广成天分析的是获得了多少独立IP、PV；即便推广指标是获取会员，那也更多是体现为一个ID账号，而非活生生的人。 然而到了移动互联网，手机端最火的应用都纷纷指向以人为核心的社交网络，比如微信微博，那些关注你的粉丝、加进来的好友，都是一个个鲜活的头像，一个不留神，就会把你取消关注。
即便纯媒体性质的新媒体，也在算法机制和运营方向上强化人的互动性。 比如千人千面的推荐算法，系统是提取阅读者的个性化标签和阅读行为，同时又计算文章的用户互动数据，来判断把文章推荐给谁看，推荐多少轮，等等。所以算来算去，背后都是基于对人的行为判断。 正是在这样的环境下，人们呼吁从事互联网商业需要从流量思维切换为用户思维，否则在移动互联网时代完全缺乏竞争性。
那么用户思维和流量思维表现在网络推广中，究竟有什么区别呢？首先是立足点、出发点不同。 以本文说到的岗亭同学的官网内容为例。 流量思维是典型的“自我”立场。我是什么，我要什么，表现在内容文案都只管说我公司、我产品的各种好处。 用户思维显然是以用户需求为出发点思考问题。用户是谁？他们喜欢什么？痛点是什么？等等。
当试着从这个角度去策划内容，就会发现，写岗亭的长尾关键词内容的时候，其实有好多素材可以写。 你可以告诉用户，治安岗亭的发展趋势，木质岗亭和其它材质岗亭相比的优点是什么，不同类型岗亭的产品价位，选择供应商的时候要注意哪些事项，如何养护等等。 这样一来，你的官网内容不只是强推销，而是具备更多黏住用户的有价值的内容资源，让用户产生好感和转化。
除了立足点不同，两种思维模式直接导致用户体验差距巨大。PC互联网时代，你一定有过这样的阅读经历，就是很多内容平台的资讯文章不会让你一页看完，总是切分成好几页，看完一篇文章要点击多次，看得好痛苦。 这就是典型的流量思维导致的现象，因为让用户多点击几次，平台就多收获几个流量PV，有了更多PV，能够吸引广告投放，所以就牺牲用户体验来达成数据指标。
今天的手机阅读场景下，用户超级没有耐心，所以用户体验就被放在首位，否则分分秒秒离你而去。 而且在社交网络背景下，几乎每个人都是网络下的一个传播的节点，用户思维主导下的营销效果，是不仅要获取用户，留住用户，而且最好激发用户主动帮你传播和推荐，形成今天的超级用户思维。 再来看做岗亭的同学，他们目前的优势是掌握了基本的SEO内容技巧，所以官网内容获得了很多精准流量，接下来，他们需要在内容中提供真正让用户满意的价值，才可能促进流量变销量。
比如，有个做洗地机的厂家，想要抓住“超市洗地机价格”这个词的搜索用户，于是顺着用户的痛点，在文章中为客户算了一笔账，超市采购一台洗地机的成本，相比每年消耗掉的清洁设备和人工费用是多少，结论指向采购一台洗地机更划算。这样的关键词内容，不仅引流，还能直接促成转化。因为它实实在在帮助了用户。 而原创专业内容本身就是证明你专业靠谱的直接证据，所以我都建议大家的原创文案最后一定要加版权声明，一个重要作用就是增加客户好感度。
AI产业爆发期，高校如何不拘一格培育人才？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。近年来AI确实在一定程度上受到了市场的追捧，不少大型科技公司也开始陆续布局AI领域，所以在AI领域出现了较大的人才缺口，但是由于AI人才的培养周期比较长，而且数量也比较少，所以未来AI领域的人才缺口将存在较长一段时间。导致AI人才比较少的原因主要有三点，第一点是AI人才的培养以研究生教育为主，由于研究生培养数量有限，所以这是导致AI人才短缺的重要原因；第二点是教育资源有限，AI是典型的交叉型学科，有能力培养AI人才的高校有限；第三点是学习难度较大，不少学生不愿意选择AI方向。
针对于当前AI人才短缺的问题，目前一部分重点大学（双一流高校）已经开始在本科阶段开设了人工智能专业，相信未来将有更多有能力的高校会陆续在本科阶段开设人工智能专业，这是解决AI人才短缺的重要方式。对于不少教育资源有限的高校来说，如果想培养更多人工智能方面的人才，应该从以下三方面入手：第一：注重基础学科教育。
人工智能方面的人才培养需要有扎实的数学基础，所以高校应该加强基础学科的教育，为后续的人才培养打下一个良好的基础。第二：在已有专业的基础上进行方向拓展。目前大部分工科院校都有计算机科学与技术、软件工程等计算机专业，可以在这些专业的基础之上增加人工智能的培养方向，让学生有更多的选择，同时也能增加专业的厚度。
第三：联合培养。与具备人工智能研发能力的科研院所或者企业进行人才联合培养也是一个有效的途径，联合培养不仅能够快速见效，而且能够带动高校的研发能力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
