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互联网产品经理转型大模型 AI 产品经理实战指南
本文详细阐述了互联网产品经理向大模型 AI 产品经理转型的路径。内容涵盖人工智能市场现状、强弱人工智能定义、AI 产品经理所需的核心技能（AI+PM+X 模型），以及从零开始的系统学习方案。文章重点分析了应用层服务层的技能要求，提供了包括数学基础、提示词工程、RAG 技术、模型微调及伦理安全在内的详细学习规划，并推荐了经典书籍与实践项目建议，旨在帮助从业者构建完整的知识体系以适应 AI 时代的职业发展需求。
本文详细阐述了互联网产品经理向大模型 AI 产品经理转型的路径。内容涵盖人工智能市场现状、强弱人工智能定义、AI 产品经理所需的核心技能（AI+PM+X 模型），以及从零开始的系统学习方案。文章重点分析了应用层服务层的技能要求，提供了包括数学基础、提示词工程、RAG 技术、模型微调及伦理安全在内的详细学习规划，并推荐了经典书籍与实践项目建议，旨在帮助从业者构建完整的知识体系以适应 AI 时代的职业发展需求。
作为一名从事 PC/移动互联网的产品经理，面对人工智能技术的迅猛发展，转型进入人工智能领域已成为必然趋势。这是一个前沿科技型的新要素，越早进入的人，越能享受新科技所带来的红利。将此新技术应用到相关业务场景后，必定会带来新一轮的市场发展。
然而，在搜索了大量资料后发现，目前并没有任何关于人工智能产品经理（AI PM）相关体系化的培训或学习指导。各种应用理论、基础科学技术、编程知识、行业应用成为了'必要'的学习基础，往往让人无从下手。经过系统的集中学习与梳理，本文旨在分享从传统互联网产品经理转型到大模型 AI 产品经理的路径与方法。
本文将围绕三个核心问题展开：
国家对人工智能方向的重视：自 2016 年至今，中国多部委协同多次推动人工智能技术发展与产业化；
大型科技企业快速转向人工智能领域：谷歌、微软、Facebook、Amazon、百度、科大讯飞、腾讯、阿里巴巴等，全部进入人工智能领域，以前的互联网云栖大会目前已经基本变为人工智能大会了；
市场上人工智能产品经理就业薪资：国内 AI 相关产品或技术薪资基本都在年薪 30 万以上，国外一线互联网公司的 AI PM 年薪更是达到了百万级别；
人工智能产品经理市场需求：目前国内真正有 1 年以上经验的 AI PM 数量较少，未来一段时间市场会出现井喷现象。
虽然市场情况良好，但到底哪些才是人工智能产品呢？浏览网页会发现诸如聊天机器人、自动驾驶、图像识别、机器人、智能音箱、虚拟现实眼镜等等。这些产品或技术领域到底是怎样与人工智能产品相关的呢？下面来看看当前技术领域对人工智能产品的定义。
目前很多人都在关注与讨论着人工智能，但是这门技术到底发展成熟了吗？常见的声音包括：小冰傻是因为面向语言场景太宽；智能自动驾驶预计是在未来几年推出成熟的自动驾驶技术；机器人具备灵魂或是推理能力可能还需要发展很久。
针对以上声音，可以做如下解答：弱人工智能技术本身就已经能够颠覆现有的市场了。强人工智能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且被认为是有知觉的，有自我意识的。而弱人工智能看起来像是智能的，不能真正地推理和解决问题的智能机器，且不真正拥有智能，也不会有自主意识。
人工智能定义： 指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟。
人工智能分类：
如何理解弱人工智能'看起来像是智能的'？ 根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。例如京东与科大讯飞联合出品的叮咚智能音箱，是一个 24 小时待命的家庭语音助手；阿里无人超市，一个购物客户进入超市后没有任何人来服务，可以自行完成所有的购物过程，由人工智能程序记录购买的商品，并在客户对应的支付宝账户完成消费业务。
在行业方面较为成熟的有：AI+ 安防、AI+ 医疗、AI+ 金融、AI+ 家居、AI+ 教育等等。
后台产品经理的机会：对于一直战斗在软件系统与后台的产品经理们的机会来临了——因为目前 2C 产品的场景过于开放，而 2B 的工作场景范围相对限定；弱人工智能可以在有限的场景下进一步工作人员的工作效率并降低企业成本。
在了解相关人工智能产品经理的技能要求时，首先查询现有招聘网站对人工智能产品经理的技能要求，并且搜索了相关职业技能培训机构所提供的课程。
从各大招聘网站浏览了一遍之后，发现目前对人工智能产品经理的定义各不相同，并且差异较大。基本可以理解为两大类型：
对于第 2 类型的 AIPM，大多是线性代数、离散数学、统计学、物理学、社会学、心理学等理论与算法说明，完全没有 Axure 那样的原型界面，也更不需要什么业务流程。不过只有这个方向的产品经理才更接近纯粹的人工智能产品经理。
在一番搜索后，虽然找到了一些相关的 AI 方面的培训，但根本没有完整的人工智能产品经理培训课程与体系。而更多看到的则是很专业的基础理论、框架、编程的培训课程。汇总如下：
上面至少有 20 多项学科，随便拿出来一个科目都不可能在短时间内熟练掌握。后来了解到，目前大部分企业还都是由创始人来担任产品经理，然而他们就是该领域的专家或科学家，因此对于这类公司所招聘的产品经理，必然是需要在学术领域有一定能力的人。
首先，我们必须了解目前人工智能的产业结构。对于结构中不同层次的领域所关注的学习科目是不同的。就例如一个互联网产品经理不需要去搞懂怎样编写 JAVA 程序，更不需要去了解 JAVA 语言的基础原理，只要知道使用这项技术在描述需求时，如何完成输入输出的需求撰写即可。
框架分为三层：
对于上述三层，可能最容易转型到人工智能产品经理的就是应用层中服务层，可理解为转型成为软件服务提供商的产品经理；只不过原来的操作系统变化了、用户交互的终端变化了，对于服务层系统的输入输出方式也变化了。
我们仅基于应用层中的服务层来说明人工智能产品经理应当具备的职业技能。
公式：AI PM = AI + PM + X
下面我们就这等式右侧的三个参数进行解析。
参数 AI： 如同移动互联网一样，只不过原来需要了解的各种移动终端 (IOS、Android 手机) 与技术特性变为了 AI 的交互终端与 AI 技术特性。 基于这些终端与技术特性，更要去了解他们结合后，如何进行事件出发、输入、输出 (这就是需求文档中应当定义的产品设计内容，类似于 Axure 交互原型)：
参数 PM： 这个参数和互联网产品经理的技能是一样的，需要具备用户需求、软件项目管理、产品营销、产品运营等方面的知识。只不过目前会更加倾向于商业化的软件业务，基于现有业务系统进一步提升工作效率、降低企业管理成本。因此对产品经理要求有更强的业务需求挖掘能力。
参数 X： 这个是行业属性参数，也就是说需要具备一定的行业业务知识。我理解只有深入的理解行业与业务，才能挖掘出辅助或替代人力为基础的人工智能产品应用场景。
以上的内容也可以通过行业内另外一位大咖的话来做总结：现在的市场在寻找有两种能力的'AI 产品经理'，一是能洞察业务链条上的最大、最核心的需求，二是能整合技术、利用生态、开发独特的产品，利用产品能力把技术落地。
根据上面介绍了那么多的学习领域，采取的策略将会是：围绕能够辅助或替代人类的人机协作的 2B 类型的 AI 产品，从 AI 的概念与应用层入手，逐步深入并找到 AIPM 所需要理解的技术边界。
因此，暂时还不打算直接深入到 python 编程（虽然有过多年 java 编程经验）、CNN、RNN、DNN、物理学方面。制定的初步学习范围为：
为了适应当前的大模型时代，建议按照以下步骤进行系统性学习：
在转型为人工智能产品经理的道路上，建议阅读以下书籍以建立知识体系：
此外，关注行业最新报告与技术博客，保持对技术迭代的敏感度。例如 LangChain 框架的更新、各厂商大模型的版本迭代等。
理论学习必须配合实践。建议尝试以下小型项目：
通过这些项目，可以深入理解数据流向、模型输入输出以及用户体验设计的细节。
在人工智能时代的应用产品，可能需要更多的终端交互来提供整体完整产品应用体验。人工智能产品经理需要具备的职业技能涵盖了技术理解、产品设计、行业洞察等多个维度。希望这篇指南能为想要转型的朋友提供一些参考。后续将继续分享具体的学习计划与实战案例，也希望得到大家的指点与建议。
转型之路虽充满挑战，但随着技术的普及，AI 产品经理将成为连接技术与商业的关键桥梁。让我们从现在开始，踏上这段旅程。
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