本文详细阐述了 AI 产品经理的定义、职责及其与传统互联网产品经理的区别，分析了 AI 软件与硬件产品经理的分类及特点。文章重点介绍了 AI 产品经理所需的核心技能，包括算法理解、系统架构认知、数据驱动分析及业务转化能力，并补充了软技能与合规意识的重要性。最后提供了在校生及传统 PM 转型的具体路径建议，强调持续学习与垂直领域深耕是职业发展的关键。
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。
AI 产品经理的核心职责主要包含两个方面：
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。
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。
AI 软件产品经理可细分为专业领域型和平台型。
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。
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。
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。
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。
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：
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。
需了解 Hadoop、Spark、Hive、ES、Flink、Kafka 等组件，清楚其作用及连接方式，重点是对工程化的理解。
虽未强制列入，但优秀 AI 产品经理多懂编程。不懂编程难以透彻理解算法，导致与工程师交流不畅，面对业务方技术问题只能依赖他人，职业上限受限。
AI 产品经理需具备数据产品能力。熟练使用 SQL 和 Hive 是基本功，自学门槛低且能快速上手。通过数据分析可快速找到模型优化和策略调整方向。
Tableau 等可视化工具仅适合简单结果分析，对于策略调整和模型优化必须进行数据库查询。此外，还需具备很强的数据 Sense，能从数据波动中发现业务问题。
核心能力是从业务需求到技术解决方案的转化能力。面对新场景，如何转化为机器学习任务或选择有效 AI 技术组合至关重要。
例如：如何将机器学习应用到零售智能补货？如何将 CV 技术应用到线下门店数字化？这需要大量学习先进经验，与行业交流，避免闭门造车。
最直接方式是找对口实习，以实习经验参与校招。若无法直接找到 AI 岗位，可先从事 AI 咨询或解决方案工作，后期转岗。建议辅修计算机课程或在 Coursera 等平台自学 AI/ML 课程，获取证书有助于面试。
若完全不懂 AI 技术，转行较困难，需契机或决心。刚工作不久者可自学 AI 知识，从小公司切入积累经验后再应聘大厂。每个领域均有优势，不必盲目跟风，但持续学习能力是 PM 的普适技能。
AI 产品经理是一个技术与业务深度融合的角色。未来，随着大模型技术的普及，AI 将渗透至生活方方面面。从业者需保持技术敏感度，深耕某一垂直领域，同时拓宽视野，关注行业前沿动态。唯有不断迭代知识体系，才能在 AI 时代获得长远发展。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
