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与推广过程。作为连接技术团队与业务需求的桥梁，AI 产品经理不仅需要深入的技术知识，还需对市场趋势有敏锐的洞察力，以确保开发的产品能够满足客户需求并具备市场竞争力。他们需与开发团队、业务人员及客户保持紧密合作，在推动产品迭代的同时保障良好的用户体验和商业价值。
AI 产品经理的分类
人工智能的三大基石是数据、计算和算法。理解这三者的关系是分类的基础。
行业应用分类
1. 大数据应用 数据为王，各行各业纷纷抢占用户数据，利用大数据描绘用户精准画像，从而进行丰富的个性化推荐和精准营销。
- 电商领域：线上'猜你喜欢'，线下门店通过附近居民用户画像进行'千店千面'的布局。
- 搜索领域：搜索结果个性化，'千人千面'。
- 新闻资讯：基于兴趣的个性化推荐。
2. 计算力支撑 从集中式计算到分布式计算（云计算），从 CPU 到 GPU/FPGA/神经网络芯片，从普通计算到量子计算，算力决定了模型的上限。
3. 细分行业方向
- 2B 方向：智能客服（电商、运营商）、垂直行业的 AI 助手（法律、金融、体育、医疗健康）、自动驾驶及辅助驾驶、BI 分析、政府业务、教育、农业、交通、天气、AI 平台等。
- 2C 方向：智能家居（机器人、音箱、手表等控制中心）、智能语音助手（Siri、Cortana、Google Assistant 等）、各类 Bot、AR/VR、无人机等。
职能分类
一、狭义 AI 产品经理 直接应用 AI 技术的核心岗位。
- 语义类 AI 产品经理：包括对话 PM（聊天、垂类如音乐、天气、备忘）、知识图谱 PM、机器翻译 PM、搜索 PM 等。
- 语音类 AI 产品经理：ASR（自动语音识别）PM、TTS（文本转语音）PM。
- 视觉类 AI 产品经理：人脸识别 PM、车辆识别 PM、智能视频分析 PM（涵盖人脸、车辆、多目标等）、图像检索 PM。
- 机器学习类 AI 产品经理：在出行、推荐、大数据等领域应用了机器学习技术的 PM。
- 终端应用类 AI 产品经理：通过实体机器人、虚拟机器人、智能车载、智能家居、穿戴式设备（VR/AR/MR、手表、手环、耳机）及其他互联网产品形态（公众号、App 等）直接应用上述 AI 技术的 PM。
二、广义 AI 产品经理 间接涉及 AI 技术或处于非成熟技术领域的岗位。
- 终端应用类产品经理（非狭义 AI）：在各类终端载体上未直接应用但间接涉及语义、语音、计算机视觉和机器学习技术的 PM。
- 策略类产品经理（非狭义 AI）：在出行、推荐、大数据等领域未直接应用但间接涉及机器学习技术的 PM。
- 非成熟 AI 技术类：涉及脑机接口、量子计算等前沿探索性技术的 PM。
AI 产品经理的工作职责
AI 产品经理的工作贯穿产品全生命周期，主要包括以下方面：
- 市场与需求研究：深入研究市场和行业趋势，了解潜在客户的需求和偏好，挖掘痛点。
- 产品规划与设计：确定产品的功能和规格，制定清晰的产品路线图（Roadmap）。
- 跨部门协作：与算法工程师、后端开发、前端开发、测试团队紧密协作，确保开发进度与计划相符。
- 体验与交互优化：设计和测试产品的用户体验和交互设计，确保 AI 能力的输出符合用户直觉。
- 营销与销售支持：与销售和市场团队合作，制定营销策略和销售计划，提供技术支持。
- 监控与迭代：监督产品的性能和客户反馈，建立数据监控体系，并及时进行调整和改进。
AI 产品经理所需技能
要胜任这一角色，需要构建复合型能力栈：
