AI 产品经理负责人工智能技术的应用落地与商业价值实现，主要涉及计算机视觉、自然语言处理及策略匹配等方向。该岗位薪资通常高于传统产品岗，受公司规模与技术栈影响较大。核心能力包括业务洞察、信息收集、技术与业务平衡、项目沟通及技术理解力。行业呈现从数字化向数智化发展，以及从单一算法向一体化解决方案转型的趋势。从业者需掌握机器学习基础，熟悉大模型系统设计与微调流程，了解提示词工程与向量数据库应用，以应对搜索推荐、智慧安防及垂直行业智能化需求。
人工智能（AI）已成为当前技术发展的核心驱动力，其应用场景从互联网延伸至传统行业。AI 产品经理作为连接技术与商业的桥梁，负责将 AI 技术应用落地并为公司创造商业价值。
AI 产品经理的工作重心在于对 AI 技术的应用和功能落地负责。根据技术方向的不同，主要分为以下几类：
主要负责手势识别、肢体检测、人脸识别及相关图像分析产品。例如安防监控中的行为分析、工业质检中的缺陷检测等。
涉及语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、文本理解及生成。典型应用包括智能客服、语音助手、机器翻译及内容审核系统。
主要解决人与人、人与视频流、人与商品的匹配问题。常见于推荐系统、广告投放策略及搜索排序算法的产品化。
相比普通产品经理，AI 产品岗在薪资、待遇及发展前景上具有明显优势。市场薪资范围通常在 30k～60k 之间浮动，具体差异取决于公司规模、行业地位及个人项目经验。
AI 产品经理需具备普通产品经理的基本素养，如场景需求理解、沟通表达、数据分析及项目管理能力。在此基础上，还需强化以下五项关键能力：
AI 是服务于业务的工具。PM 需熟悉业务逻辑，明确技术如何推动业务发展，避免为了用 AI 而用 AI。
AI 新赛道技术多源于海外，具备英文资料阅读与信息整合能力至关重要，有助于快速捕捉前沿趋势。
确认核心需求后，需基于现有 AI 技术设计可落地的方案。需评估模型效果、数据完整性及特定条件下的表现，确保产品可行性。
AI 链条长，涉及模型迭代、数据标注、工程部署等多个环节。PM 需协调多方资源，并向非技术客户（如金融、水电行业）形象化解释产品价值。
虽不需精通编码，但必须掌握机器学习、深度学习的基础知识，理解模型训练、推理及部署的基本流程。
'搜广推'（搜索、广告、推荐）领域基于深度学习，技术最为成熟，是各大厂营收的核心支撑。个性化推荐技术已广泛应用于抖音、网易云音乐、小红书等平台。
国内 AI 应用以人脸识别为主，智慧城市、智慧安防大规模落地。NLP 技术在医药研发、新药发现等领域展现潜力。
随着大模型（LLM）技术的爆发，AI 产品经理的学习重点也发生了转移。以下是建议的系统化学习路径：
理解大模型的主要架构方法，包括 Transformer 基础、注意力机制及预训练原理。建立对模型能力的边界认知。
学习如何通过优化输入指令来发挥模型最大效能。掌握 Few-shot Prompting、Chain-of-Thought（思维链）等技巧，提升交互质量。
借助云平台（如阿里云 PAI）构建行业应用案例。例如电商领域的虚拟试衣系统，理解 API 调用与业务逻辑的结合。
以 LangChain 框架为例，构建垂直领域咨询系统。学习向量数据库的使用、检索增强生成（RAG）技术，解决大模型幻觉问题。
针对大健康、新零售等特定领域，进行数据准备、蒸馏及模型微调。掌握 SFT（监督微调）与 LoRA 等技术，实现低成本定制化。
关注文生图、文生视频等 SD（Stable Diffusion）等多模态技术。搭建相关小程序或 Web 应用，探索 AIGC 在内容生产中的应用。
结合星火、文心等大模型，构建成熟的行业解决方案。重点关注模型部署、推理加速及成本控制，形成闭环能力。
AI 产品经理是一个新兴且高门槛的岗位，要求从业者既懂技术又懂业务。随着行业从数字化向数智化转型，具备完整解决方案能力的 PM 将更具竞争力。通过系统学习大模型技术栈，持续积累行业 Know-how，方能在这个风口上实现长期职业发展。
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