什么是 AI 产品经理
AI 产品经理是对 AI 技术应用和功能落地负责，并为公司带来商业价值的一群人。主要工作领域集中在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及策略推荐等方面。
细分领域
- 计算机视觉 (CV)：主要负责手势识别、肢体检测、图像分析等相关产品岗位。
- 自然语言处理 (NLP)：涉及语音识别 (ASR)、语音合成 (TTS)、文本理解等 NLP 相关的产品岗。
- 策略 AI 产品：主要进行人与人、人与视频流、人与商品的匹配逻辑设计及相关工作。
AI 产品经理薪资与市场
AI 产品岗与普通产品岗相比，在薪资、待遇及发展前景上存在显著差异。目前薪资范围通常在 30k～60k 上下浮动。具体薪资会根据公司规模、行业地位、工作经验及项目经验的不同，产生 1-2 倍的浮动差异。
工作内容方面，AI 产品经理负责的链路更长。从有一个 Idea 到产品上线，模型效果、数据库完整性、特定条件下的呈现效果等因素都会对产品最终实现功能产生影响。
招聘企业分布
有业务需求、有相关功能应用的产品模块的公司都需要此类人才。主要方向包括：
- 有 AI 功能应用的互联网大厂：如字节、阿里、腾讯、华为等。
- AI 技术服务提供商：如商汤、科大讯飞、思必驰等。
- 拥有内部 AI 算法平台的公司：相当于公司内部的技术应用提供商，为其他业务线提供 AI 能力支持。
AI 产品经理能力模型
AI 产品仍然是产品经理，最基础的素养包括场景和需求理解能力、沟通表达力、技术理解力、数据分析能力及项目管理能力。在此基础上，需重点关注以下 5 个核心能力模型：
1. 业务洞察力
AI 本身是技术，必须为业务发展服务。AI 产品经理要熟悉业务逻辑，知道如何发力推动业务发展，而非单纯追求技术指标。需要深入理解行业痛点，判断 AI 技术能否真正解决问题。
2. 信息收集能力
人工智能属于新赛道，许多新技术和商业模式起源于国外。AI 产品经理需要具备优秀的英文信息收集整合能力，阅读海外资料以获取前沿动态，保持对技术趋势的敏感度。
3. 技术和业务的平衡感
确认核心需求是基础，AI 产品经理还需思考如何基于现有的人工智能技术设计可落地的产品方案，避免技术无法落地或过度承诺。需要在理想效果与工程成本之间找到平衡点。
4. 项目管理和沟通能力
AI 产品链条长，一个项目更新可能涉及数百种模型迭代。项目管理能力是进度推进的保障。此外，面对传统行业客户（如金融、水电），需要形象化解释产品价值，降低沟通门槛。
5. 技术理解力
作为 AI 行业的从业者，对于机器学习和深度学习的基础知识至少要掌握。不一定要精通代码，但需理解模型原理、训练流程及局限性，以便与算法工程师高效协作。
AI 行业特征与发展趋势
这是一个新兴风口上的行业，发展迅速且需要一定的技术知识储备。
不同技术的落地成熟度
在'搜广推'（搜索、广告、推广）领域表现最为明显。这项技术基于深度学习 AI 算法，已非常成熟，是各互联网大厂实现营收的重点支撑。例如百度搜索、腾讯广点通、抖音的个性化推荐，底层逻辑均运用 AI 完成个性化搜索与推荐。
CV 和 NLP 技术相比兴起较晚，部分产业落地在 2017 年甚至 2019 年后才迎来爆发。如今基于 AI 的个性化推荐技术已相当成熟，广泛应用于网易云音乐、小红书、今日头条等平台。
不同技术的落地行业
国内 AI 应用以人脸识别为主，趋于成熟的人脸识别技术在智慧城市、智慧安防等行业大规模应用。基于大规模人脸数据，可实现人脸识别、人像聚档，应用于犯罪预测及其他场景。NLP 技术则主要应用于医药领域，如新药研发。
未来发展趋势
- '数字化'向'数智化'发展：传统行业数字化转型给 AI 带来了落地机会。AI 产业化、To B 兴起，AI 技术更多用于智慧平台型产业。金融、传统行业甚至家庭电视大屏都在引入个性化推荐 AI 技术。
- '唯算法论'向'一体化方案'发展：创业公司光有算法不一定能生存。整个 AI 解决方案正在逐步全面替代单一算法。看公司的综合实力，应着重看是否提供了一套完整的解决方案，方案是否行得通。例如安防领域的 AI 方案，需要取得算法能力和工程能力的高度平衡，既要前端算法精准，又要后端具备中心化处理万路以上视频流的能力。
