AI 产品经理是什么
在深入探讨之前，首先需要明确 AI 产品经理的定义及其与传统互联网产品经理的区别。
1. AI 产品经理职责
AI 产品经理的核心职责主要包含两个方面：
- 技术落地规划：将成熟的 AI 技术应用到各个领域的不同场景中，旨在提升原有场景的效率、效果或用户体验。
- 需求实现与孵化：基于业务方的具体需求，利用现有的 AI 技术或技术组合予以实现。在特定情况下，需要联合技术团队孵化新的 AI 软件解决方案或 AI 硬件产品。
2. AI 产品经理与传统互联网产品经理的区别
AI 产品经理本质上是产品经理的一种细分领域，并无绝对的特殊性。但由于近年来人工智能技术的快速发展，理解 AI 技术需要一定的技术门槛。与传统的交互产品经理、系统产品经理相比，AI 产品经理的入门门槛更高。
传统互联网产品经理若不懂技术，仍可能成为一名优秀的产品经理；但对于 AI 产品经理而言，完全不懂技术仅具备沟通、协调及项目管理能力是难以胜任的。两者最大的区别在于'懂技术'成为了必要条件。
目前市场上部分 AI 产品经理对 AI 技术仅略知皮毛，理不清机器学习与深度学习的区别，也不会计算召回率和精准率等核心指标。未来的大趋势是，该职位将由'懂技术'的专业性人才担任，而非传统通用型产品经理。随着国内外 AI、机器学习、计算机科学等专业科班毕业生的增多，专业性人才储备也在增加。
所谓'懂技术'，简单直接地说就是能够与算法研发团队进行无障碍沟通，并能客观准确地评估他们的工作量。
3. AI 产品经理的类型
AI 产品经理主要分为两大方向：AI 软件产品经理和 AI 硬件产品经理。
3.1 AI 软件产品经理
AI 软件产品经理可细分为专业领域型和平台型。
3.1.1 专业领域型
涵盖计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别（ASR）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、自动驾驶等领域。虽然 Title 可能不直接叫 AI 产品经理，但工作内容与 AI 强相关。
这类产品经理的核心工作是将该领域的 AI 技术赋能给不同场景，提升人效和用户体验。例如在 CV 领域，OCR 应用广泛，AI 产品经理需针对金融、医疗等垂直领域设计可落地的产品解决方案，甚至孵化通用的 OCR 平台。其他细分领域同理，AI 技术需要在不同场景落地，产品经理需尽可能孵化标准产品，提升交付效率和规模化应用能力。
3.1.2 平台型
AI 平台产品经理不局限于单一研究领域，专注于打造通用的机器学习平台（如深度学习平台、强化学习平台）。该平台用于各种 AI 应用场景的建模，提升科学家建模效率，降低建模门槛，使普通产品运营人员也能进行简单建模。
国内主流平台包括百度的 Paddle-Paddle、第四范式的先知、阿里的 PAI 平台等。AI 平台产品经理是对技术能力要求最高的职位之一，需熟悉数据处理、模型构建、特征工程、效果评估等全流程，同时对工程化、大数据处理、算力资源管理有一定了解。若无机器学习背景，很难成为合格的 AI 平台产品经理。
备注：实际招聘中，除明确标注'AI 平台产品经理'外，大部分岗位属于专业领域型。接触的技术通常不止一个方向，需根据场景选择合适技术。目前 CV 和 NLP 应用最广，尤其在教育业务。面试时若 JD 未明确，需向面试官确认具体技术领域。若面试官讲不清楚，岗位可靠性存疑。此外，部分传统企业无 AI 团队，需 AI 产品经理从外部寻找厂商合作，此类角色更多是项目管理，自身难沉淀核心技能。
3.2 AI 硬件产品经理
3.2.1 智能硬件产品经理
涉及智能音箱、智能手环等流行硬件。此类产品经理负责规划应用 AI 技术，统筹规划设计生产流程。需监控产品设计、开发、测试、试产和量产全过程，确保按时保质完成。还需了解生产流程和质量控制方法，这是软件产品所不具备的环节。
3.2.2 算力产品经理
大型 AI 厂商中存在算力产品经理。AI 三大要素为数据、算法和算力，对应数据、算法及算力产品经理。这部分多来自服务器厂商（如华为、浪潮、联想），因 AI 算力即服务器资源。此类产品经理对 AI 技术无需极深了解，重点在于算力资源的配置和使用，能判断不同场景下哪类算力资源最合适即可。
4. AI 产品经理必备的技能
除了普适的产品经理技能外，优秀 AI 产品经理需具备以下核心能力：
4.1 技术能力
算法
AI 三大要素：算法、数据和算力。作为解决用户实际需求并与算法团队优化效果的 PM，若不懂算法将被淘汰。
