如何入行成为 AI 产品经理？
1. AI 产品经理应该懂技术吗？
美国麻省理工学院负责科技成果转化商用的部门研究表明：每一块钱的科研投入，需要 100 块钱与之配套的投资（人、财、物），才能把思想转化为产品。在人工智能时代下，从专利到产品落地的距离可能比 1:100 更悬殊，主要因为当前人工智能领域存在技术瓶颈：
- 深度学习经验依赖性强：调参、收集数据、架构设计等没有通识的普遍规律，黑盒下的操作占很大比例。
- 认知障碍与原理断层：尽管图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有巨大飞跃，但技术背后的原理知识体系往往存在断层，很多过程无法用语言或图像描述出来。算法可视化是许多公司的苦恼问题，有时设计者都无法将内在原理可视化给用户看。
基于以上技术瓶颈，AI 产品经理的水平决定了技术到产品化的距离。对技术一窍不通的产品经理即将在 3-5 年内被淘汰。如果公司有外行指导内行干活的情况，在人工智能领域一样会被淘汰。
'Artificial Intelligence, deep learning, machine learning — whatever you're doing if you don't understand it — learn it. Because otherwise you're going to be a dinosaur within 3 years.'
—— Mark Cuban (NBA 达拉斯小牛队拥有者)
2. 学习 AI 知识前的热身
学习 AI 知识前，首先要了解当今世界上的几种人工智能商业派系，看看你属于或想进入哪个阵营中，因为不同的商业公司中，对于 AI 产品经理的要求不同。当前在世界范围内，人工智能公司主要分为三个阵营：
研究核心技术的 AI 公司（Core AI Companies）
主要针对人工智能基础设施的搭建。
应用人工智能公司（Application AI Companies）
通常的表现形式是提供一种基础功能，客户可以通过调用封装好的 API 进行对自身产品的武装或填充，而无需自己研究基础功能。中小公司拥有的数据量有限，无法通过机器学习技术完成对每一个基础功能的建模和应用部署，因此需要借助这样公司提供的开放 API 能力，然后自身做垂直应用。
行业人工智能公司（Industry AI Companies）
三个阵营中最接近终端用户的公司，提供垂直领域的 AI 服务，帮助用户解决具体场景中的具体问题。
其中核心人工智能公司往往对产品经理在技术层面要求最高，应用人工智能其次，行业垂直应用人工智能公司是对产品经理的业务深度或行业理解深度要求最高。
3. 怎么衡量'懂技术'？
无论你是三个阵营中的哪个，你的技术知识，应该帮助你回答下面几个问题：
- 人工智能技术可能会给你的产品带来多大价值？因为产品永远是需求驱动，而非技术驱动。
- 从技术角度，将人工智能技术应用到你的产品中需要哪些资源或准备？例如需要更多的数据，更完善的算法模型？
- 从技术角度识别人工智能领域中的哪些理论已经有了最佳实践，即需要判断技术的成熟度。
当你在将 AI 技术应用到产品中时，你应该能够给出答案：
- 识别人工智能带来的价值是否真的被客户认可？这样的技术真的比传统技术更好吗？你需要多长时间或多少样例数据来验证你的人工智能产品已经站住脚了？
- 一旦产品上线后的效果没有预期好，你是否有备用计划？
- 任何一个机器学习功能的上线都需要占用研发 80% 或更多的时间来完成对数据的准备，你是否已经和研发部门充分沟通并达成一致？
4. 典型企业面试题参考
以下为面试过的几个 AI 公司的面试题，供大家参考。
1. 商汤科技
商汤科技是国内领先的 AI 公司，专注计算机视觉和机器学习。面试岗位是'泛安防智能视频业务部门'的产品经理。
具体的面试题如下：
- 实际案例，说明在产品工作里，你是如何将一个用户需求变成一个落地的产品方案。
- 举一些实际案例，说明你的技术背景在跟研发沟通上、技术评估上很有优势，说明你在这方面比其他人厉害。
- 我们的产品工作中会遇到一些实际突发应急问题，需要你能 hold 住。举例说明你有这方面的能力。
- 你觉得自己做产品经理最大的优势？
- 你还有什么问题想问我的？
(1) 结合今天面试，对我的专业能力和今天的面试表现，您觉得有哪些不足和提升建议？ (2) 如能入职贵司，您希望在三个月，半年内甚至一年内，对我工作成绩有怎么期望？
