本文探讨了 AI 时代产品经理的职业前景与核心竞争力。文章指出尽管市场环境变化，产品经理仍是高薪且需求稳定的岗位，尤其在 ChatGPT 等 AI 风口下薪资显著增长。核心观点强调高薪背后需要能力与经验的双重加持，包括产品思维、用户调研、竞品分析及文档撰写等基本功。针对 AI 转型，文章详细拆解了大模型学习的七个阶段，涵盖系统设计、提示词工程、平台应用、RAG 知识库、微调开发、多模态及行业垂直应用。建议从业者通过实战案例积累作品集，掌握 LangChain 等框架及微调概念，从而在技术变革中建立竞争优势，实现从功能型向技术驱动型产品经理的转变。
正值招聘旺季，在产品交流群里经常看到大家在讨论转岗、求职的事情。不少人表示在网上看了半个月产品知识，依旧迷茫；投递的简历也石沉大海没有回应。本以为花费了足够的时间精力就能有一个好的结果，现在看来却并没有。
为什么会出现这种情况？是产品经理需求变少，岗位饱和了吗？
答案是肯定的。环境在变化，同时也催生了很多新的行业、方向，比如这段时间火爆全网的生成式人工智能（AIGC）！由于市场行情持续高涨，相关就业市场也出现了一些新风口。
根据近期多家招聘机构发布的《ChatGPT 相关领域就业洞察报告》来看，对话机器人的第一热招职能为产品经理，招聘平均年薪较高。从产品经理这个岗位来说，无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看，依旧是个不错的岗位。
不仅风口行业薪资平均年薪达到较高水平，产品经理社招的月薪一般也是 10K/月起步。根据职友集统计，在一线城市北京，产品经理的均薪接近 30K，在新一线城市、二线城市的薪资也很可观，例如在杭州的均薪就达到了 22.2K。未来，互联网行业还有很大的发展空间，而在这个大发展中扮演重要角色的产品经理，自然会被越来越需要。符合企业发展需要的产品人才也更加会被赋予以高薪报酬。
领英人才大数据洞察显示，截至 2021 年 12 月，领英全球会员中互联网行业从业总人数同比增 5%，达 706 万。从全球分布看，中国互联网人才总量均过百万，位居第二。互联网行业从业人数非常多的，市场够大也稳定。而且，根据猎聘《2022 互联网行业中高端人才报告》显示，在 2020-2022 年 Q1 热招岗位中，产品经理的招聘需求稳居 TOP3！在互联网大厂所招聘的岗位中，产品经理的需求量上升也最多。这么说吧，符合企业发展需要的产品人才也更加会被赋予以高薪报酬。
那么，为什么还有很多同学在转岗过程中碰壁呢？
首先，想要成为一个产品经理，首先要明白市场对这一岗位的要求。随着市场的逐渐完善，企业对这一岗位形成了一套基本的胜任能力标准。比如：
以上，基本是一个 0-1 岁的产品新人应该具备的基本技能。而你要做的就是尽可能掌握这些技能，起码将其做到合格。
了解完产品经理的必备能力之后，还要梳理出目前岗位能力以及与之相匹配的求职优势。
这样，在你转行转岗的时候，都可以找到自己的'抓手'，找到自己的价值所在。
其次，相关的产品经验也是必不可少的一部分。除了产品基本功要扎实，还要多寻找机会多实践、多练习，积累经验。把自己的作品制作成作品集，制作过程也是复盘的过程，由此做到查漏补缺。也可以将作品分享到产品人的圈子、高质量的互联网交流社群，去收集大家的反馈，或者分享给行业大咖导师寻求指导。这样，才能跳脱自己思维的局限，用更广阔和专业的角度去理解产品，获得能力的提升。
那么，没有接触过产品工作，想要转岗产品经理的小伙伴要如何夯实自己的能力，积累经验呢？特别是在 AI 时代，如何学习大模型 AGI？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：'最先掌握 AI 的人，将会比较晚掌握 AI 的人有竞争优势'。这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
大模型学习路线图，整体分为 7 个大的阶段，每个阶段都需要深入理解其背后的逻辑和应用场景：
第一阶段：大模型系统设计 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。产品经理需要了解 Transformer 架构的基本原理，理解 Attention 机制，知道 Token 的概念，以及模型参数量对推理成本的影响。这有助于你在评估技术方案时做出更理性的决策。
第二阶段：提示词工程（Prompt Engineering） 在通过大模型提示词工程从 Prompts 角度入手更好发挥模型的作用。你需要掌握 Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought 等技巧，学会如何编写结构化提示词以引导模型输出高质量内容。这是当前最基础也是最实用的技能。
第三阶段：大模型平台应用开发 借助阿里云 PAI 等平台构建电商领域虚拟试衣系统。了解云厂商提供的 MaaS（Model as a Service）服务，熟悉 API 调用流程，懂得如何在现有平台上进行业务集成。这涉及到对算力资源的预估和管理。
第四阶段：大模型知识库应用开发 以 LangChain 框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。重点在于 RAG（检索增强生成）技术，包括向量数据库的选择、切片策略、召回率优化等。这是解决大模型幻觉问题的关键路径。
第五阶段：大模型微调开发 借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型。理解 SFT（监督微调）、LoRA 等微调技术的适用场景。产品经理不需要会写代码，但必须知道何时该微调，何时该用 Prompt，以及微调的数据准备成本。
第六阶段：多模态大模型应用 以 SD 多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例。理解文本、图像、音频之间的转换逻辑，探索 AIGC 在营销素材生成、视频剪辑辅助等场景的应用潜力。
第七阶段：行业垂直应用构建 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。结合具体业务场景，设计闭环的产品流程，实现商业价值的落地。
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去。建议参与开源项目或搭建个人 Demo。
基于大模型全栈工程实现：前端、后端、产品经理、设计、数据分析等，通过这门课可获得不同能力。理解全链路流程有助于跨部门协作。
能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让产品经理更好地应对实际项目需求。
基于大模型和企业数据 AI 应用开发：实现大模型理论、掌握 GPU 算力、硬件、LangChain 开发框架和项目实战技能，学会 Fine-tuning 垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握。
能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。对于 PM 而言，这意味着更强的技术沟通能力和方案可行性评估能力。
在 AI 浪潮下，产品经理的角色正在发生深刻变化。单纯的功能设计已不足以应对挑战，具备 AI 思维、理解技术边界、能推动技术落地的复合型产品人才将成为稀缺资源。不要等待技术完全成熟再介入，现在就是最好的入场时机。保持好奇心，持续学习，将 AI 工具融入日常工作中，提升效率的同时，也要思考如何利用 AI 创造新的商业价值。未来的高薪，属于那些能够驾驭新技术并解决实际问题的人。
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