AI 产品经理负责设计和管理人工智能产品的开发推广，需兼具技术理解与商业思维。梳理了 AI 产品经理的分类、工作职责、关键技能及常见痛点，并提供了系统的学习路径建议，涵盖从大模型系统设计到行业应用开发的各个阶段，旨在帮助从业者明确职业方向，规避转型风险。
AI 产品经理负责为公司或组织设计和管理人工智能产品的开发和推广过程。作为连接技术与业务的桥梁，AI 产品经理需要有深入的技术知识和对市场趋势的了解，以确保开发的产品可以满足客户的需求并且具有竞争力。他们需要与开发团队、业务人员和客户进行紧密的合作，以确保产品在不断发展和改进的同时保持良好的用户体验和商业价值。
人工智能的三大基石是数据、计算和算法。大数据用于描绘用户精准画像；计算力从集中式向分布式演进；算法则是核心驱动力。基于此，AI 产品经理可分为狭义和广义两类。
直接应用 AI 技术进行产品设计。
间接涉及 AI 技术或处于非成熟技术领域。
为了胜任该岗位，建议按照以下阶段系统性提升能力：
从大模型系统设计入手，理解 Transformer 架构、注意力机制、预训练与微调的基本概念。掌握如何评估模型性能（准确率、召回率、延迟等）。
从 Prompts 角度入手，学习如何编写高质量的提示词以更好发挥模型的作用。掌握 Few-Shot、CoT（思维链）等技巧，优化输入输出效果。
借助云平台（如阿里云 PAI、AWS SageMaker 等）构建应用场景。例如电商领域的虚拟试衣系统，理解 API 调用、鉴权、并发处理等工程化问题。
以 LangChain 框架为例，构建垂直行业的咨询智能问答系统。学习 RAG（检索增强生成）技术，解决大模型幻觉问题，实现私有数据的安全利用。
借助大健康、新零售、新媒体领域数据，构建适合当前领域的大模型。掌握 SFT（监督微调）、LoRA 等技术，理解数据准备、数据蒸馏、大模型部署的全流程。
以 SD（Stable Diffusion）等多模态大模型为主，搭建文生图、文生视频小程序案例。理解图像、音频、文本之间的转换与融合技术。
以大模型平台应用与开发为主，通过星火、文心、通义等成熟大模型构建大模型行业应用。结合具体业务场景（如客服、代码生成、内容创作），完成端到端的解决方案。
AI 产品经理是一个高成长性的职业方向。它要求从业者既要有技术深度，又要有商业广度。通过系统化的学习和实践，掌握从需求分析到模型落地的全流程能力，能够在数字化转型的浪潮中找到自己的定位。关键在于保持好奇心，持续跟进技术动态，并始终坚持以解决实际问题为导向。
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