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传统产品经理转型 AI 产品经理的经验与路径
本文探讨了人工智能产品经理（AI PM）的市场现状、核心技能模型及从零开始的学习路径。文章分析了弱人工智能在安防、医疗等行业的成熟应用，提出了“AI+PM+X”的技能公式，强调业务洞察与技术落地的结合。针对转型者，提供了涵盖数学基础、技术框架及行业场景的系统化学习建议，旨在帮助传统产品经理顺利切入 AI 领域。
本文探讨了人工智能产品经理（AI PM）的市场现状、核心技能模型及从零开始的学习路径。文章分析了弱人工智能在安防、医疗等行业的成熟应用，提出了“AI+PM+X”的技能公式，强调业务洞察与技术落地的结合。针对转型者，提供了涵盖数学基础、技术框架及行业场景的系统化学习建议，旨在帮助传统产品经理顺利切入 AI 领域。
我是一名从事 PC/移动互联网的产品经理，从今年年初开始有意向转型进入人工智能领域。毕竟这是一个非常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各种红利。将此新技术应用到相关业务场景后，也必定会带来新一轮的市场发展。
但是，当我搜索了很多资料以后发现：并没有任何人工智能产品经理相关体系化的培训或学习指导。
相反，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，一股脑的让我冲昏了头，都不知道该如何开始了。
如果你也想开始，相比你也已经领教了吧？不过，经过这一阵子的集中学习，也确实找到了一些门路。
下面给大家做一次分享，内容围绕三个问题展开：
当我决定想开始学习人工智能产品经理（AI PM）时，第一件事儿就是看看市场当前的情况。毕竟最终目的是为了就业啊！
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（AI PM）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，谷歌脸书等国外一线互联网公司的 AIPM 年薪更是达到了百万年薪。
人工智能产品经理（AI PM）市场需求：目前国内真正有 1 年以上经验的 AI PM 只有两位数，未来一段时间市场会出现井喷现象。
虽然市场情况良好，不过到底哪些才是人工智能产品呢？
一旦去浏览网页，就会发现诸如：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。比较杂乱啊，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？那么下面就来看看当前技术领域对人工智能产品的定义吧！
其实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么？
大家看看下面这些常见的声音吧：
针对以上的声音，可以做如下的解答：
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：
a. 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，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。
b. 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。
那么，怎样理解弱人工智能'看起来像是智能的'？
弱人工智能的核心在于根据对环境的感知，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。他是一个 24 小时待命的家庭语音助手，当我们进入家门后，随口喊出'叮咚，帮我打开空调，烧上热水，打开电视并播放到《三生三世十里桃花》'后，叮咚识别语音后就会自动完成上述内容。
又如阿里无人超市。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。
因此，我们可以将弱人工智能简单的理解为：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。也许你可以想象，在所有的工作场景中输入都可以转换为语音控制，所有视频监控系统都可以变为计算机自动监控等。
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】
我感觉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。
说了这么多人工智能方面的概念与产品，这么分散的行业领域，这么深入前沿的学术领域，那么具备什么样的职业技能才能进入人工智能领域呢？
在了解相关人工智能产品经理（AI PM）的职业技能时，我首先查询现有招聘网站对人工智能产品经理（AI PM）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（AI PM）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，有朋友给了一个示例，是关于新闻类型的 APP 如何做智能推荐算法的需求文档。此处大多是线性代数、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。
不过我也感觉，只有这个方向的产品经理才是人工智能产品经理（AI PM）；因此，接下来我就去找一找相关的培训课程吧。
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（AI PM）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，我做了一下简单的汇总：
看看吧，上面至少有 20 多项学科，随便拿出来一个科目都不可能在 3 个月内玩耍熟练的啊！！！
后面有通过一些社群了解到：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。
看来要成为人工智能产品经理（AI PM）是一件不可能完成的任务了…
后来在看到了一篇名为《人工智能产品经理的新起点_黄钊》的 PPT 后，成为人工智能产品经理（AI PM）的希望重新点燃，并且终于有点眉目了。
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（互联网产品经理使用 Axure 就可以描绘事件、输入、输出）。
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（AI PM）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（AI PM）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。
写了这么多概念性的内容，来点实际的小想法，让大家找找感觉吧。
2C 的小想法
制作一个基于移动端斗地主游戏的人工智能的自动玩耍工具。
目前市场上很多斗地主游戏都有提供实物奖励，部分玩家在游戏消磨时间的同时，还是非常期望获得实物奖励的。
而在技术上，前几天（好像是 2017 年 5 月份还是 6 月份）一个人工智能玩德州扑克的程序已经完全超过了人类，不但技能强而且还有关于情感分析的能力，可以说已经实现到与人类斗智斗勇的能力了。
对于出钱购买了该款工具的人群，可以同时打开 N 部手机同时进行游戏 (可以理解为赚钱)，最终持续赢得很多的实物奖励（虽然这是明显的作弊行为，但我也只是 YY 一下哦）。
2B 的小想法
制作一个高端专营店提供人脸识别会员与指纹付款功能的工具。
让高端专营店客户感受到更加简洁方便的店内服务，在客户进入店铺内时，通过人脸识别出客户情况，并通过蓝牙耳机将客户基本信息传送至迎接该顾客的服务专员。
通过服务专员获知的顾客姓名，直接向顾客至欢迎词，并且向顾客介绍顾客可能感兴趣的商品，最终实用服务专员随身携带的指纹付款机器来完成交易支付过程，以此来提高顾客满意度与交易成功率。
在这个例子中，我们可以理解：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（AI PM）需要具备的职业技能就介绍到此了，那么接下来就要开始正式零起步的学习啦！
根据上面介绍了那么多的学习领域，我采取的策略将会是：
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，我暂时还不打算直接深入到 python 编程（虽然我有过 6 年多 java 编程经验）、CNN、RNN、DNN、物理学方面。
我制定的初步学习范围为：
立刻开始阅读的书籍为：
为了更系统地掌握 AI 产品经理所需技能，建议按照以下阶段进行进阶：
第一阶段：基础认知与术语扫盲 重点理解机器学习、深度学习的基本概念，区分监督学习与无监督学习，熟悉常见算法如决策树、神经网络、卷积神经网络（CNN）的基本用途。不需要会写代码，但要能看懂架构图和数据流向。
第二阶段：提示词工程与模型交互 随着大模型技术的发展，Prompt Engineering（提示词工程）成为关键技能。学习如何构建有效的指令让模型输出符合预期的结果，理解上下文窗口、温度参数等对生成效果的影响。
第三阶段：平台应用与集成开发 借助阿里云 PAI、腾讯云 TI 等平台构建简单的应用案例。例如尝试调用公开 API 实现一个简单的文本分类或情感分析功能，理解 API 的输入输出限制及成本结构。
第四阶段：知识库与垂直领域微调 学习 LangChain 等框架，构建基于私有数据的问答系统。了解 RAG（检索增强生成）技术，掌握如何将企业知识库与大模型结合，解决通用模型幻觉问题。
第五阶段：多模态与行业落地 探索文生图、文生视频等多模态能力，结合具体行业（如电商、物流、医疗）场景，设计完整的解决方案。重点关注模型部署、算力成本优化及隐私合规问题。
在转型为人工智能产品经理的道路上，我已经开始了。希望这份经验分享能为同样处于迷茫期的同行提供一些参考。
人工智能不仅仅是技术的堆叠，更是业务逻辑的重构。作为产品经理，我们的核心价值在于发现技术能解决什么真实问题，以及如何用最低的成本将其落地。保持对新技术的敏感度，深耕行业理解，将是未来 AI 产品经理的核心竞争力。
此外，建议在实际操作中参与开源项目，阅读大厂技术博客，并尝试搭建个人作品集。通过动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力，是转型成功的关键一步。
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