AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位全解析

藍(lán)海情報(bào)網(wǎng) 2025-01-14 18:26:31 723

在人工智能（AI）迅猛發(fā)展的今天，AI產(chǎn)品經(jīng)理作為一個(gè)新興職業(yè)，逐漸成為推動(dòng)技術(shù)落地的重要角色。與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理不同，AI產(chǎn)品經(jīng)理不僅需要熟悉AI算法，更重要的是具備AI思維，能夠在技術(shù)復(fù)雜性和用戶體驗(yàn)之間找到平衡。本文將從AI產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)、行業(yè)架構(gòu)、角色分類及崗位布局四個(gè)方面，全面解析AI產(chǎn)品經(jīng)理這一崗位。

一、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

AI產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)峭苿?dòng)人工智能發(fā)展的核心，主要分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。每一層級(jí)既獨(dú)立又緊密聯(lián)系，共同構(gòu)成了AI生態(tài)的基本框架。

1. 基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層是AI技術(shù)的算力基礎(chǔ)，主要包括計(jì)算硬件、計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)和數(shù)據(jù)資源。

計(jì)算硬件：核心硬件如GPU和FPGA等芯片，是實(shí)現(xiàn)AI運(yùn)算和算法訓(xùn)練的關(guān)鍵。GPU擅長(zhǎng)大規(guī)模并行計(jì)算，常用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練；FPGA因其靈活性和低延時(shí)，適用于特定任務(wù)。近年來，國(guó)內(nèi)外廠商如英偉達(dá)（NVIDIA）、華為（昇騰芯片）和寒武紀(jì)等，都在這一領(lǐng)域深耕布局。
計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)：云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和5G通信是基礎(chǔ)層的重要組成部分。云計(jì)算提供分布式計(jì)算能力支持；大數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練提供海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)；5G通信則在終端設(shè)備與云端之間構(gòu)建低延時(shí)的高速傳輸橋梁。
數(shù)據(jù)資源：數(shù)據(jù)是AI技術(shù)的燃料，涵蓋數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和分析等環(huán)節(jié)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是提升模型性能的關(guān)鍵因素，國(guó)內(nèi)的百度數(shù)據(jù)工廠和阿里云等平臺(tái)正致力于優(yōu)化數(shù)據(jù)的獲取與處理。

基礎(chǔ)層是AI技術(shù)發(fā)展的基石，其突破程度決定了技術(shù)層和應(yīng)用層的上限。

2. 技術(shù)層

技術(shù)層是AI算法和平臺(tái)的開發(fā)中心，分為三大部分：

算法理論：以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法為核心，包括傳統(tǒng)算法（如支持向量機(jī)）和前沿技術(shù)（如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）。近年來，類腦算法也逐漸成為研究熱點(diǎn)，通過模仿人腦的工作機(jī)制提升AI系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和推理能力。
開發(fā)平臺(tái)：提供基礎(chǔ)工具和技術(shù)支持，包括開源框架（如TensorFlow、PyTorch）和技術(shù)開放平臺(tái)（如百度飛槳、阿里達(dá)摩院）。這些平臺(tái)不僅降低了AI技術(shù)研發(fā)門檻，還促進(jìn)了技術(shù)的普及化。
應(yīng)用技術(shù)：聚焦具體應(yīng)用領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）和語音識(shí)別。以CV為例，它通過處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景的智能化功能。

技術(shù)層是AI產(chǎn)業(yè)的核心創(chuàng)新區(qū)，技術(shù)的突破不僅加速了AI能力的提升，也為應(yīng)用層提供了豐富的工具箱。

3. 應(yīng)用層

應(yīng)用層是AI技術(shù)與行業(yè)結(jié)合的體現(xiàn)，直接面向用戶和市場(chǎng)。

行業(yè)解決方案（AI+）：通過將AI技術(shù)嵌入傳統(tǒng)行業(yè)，提升其效率與競(jìng)爭(zhēng)力。例如，AI+醫(yī)療通過智能影像識(shí)別協(xié)助醫(yī)生診斷；AI+教育則利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)為學(xué)生提供個(gè)性化教學(xué)方案。
典型產(chǎn)品：如機(jī)器人、智能音箱、智能汽車和無人機(jī)等，這些產(chǎn)品通過集成AI技術(shù)，顯著改善了用戶體驗(yàn)。例如，特斯拉的自動(dòng)駕駛技術(shù)結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺、雷達(dá)感知和決策算法，為汽車行業(yè)帶來了顛覆性創(chuàng)新。

應(yīng)用層是AI技術(shù)商業(yè)化的核心戰(zhàn)場(chǎng)，行業(yè)需求的不斷變化為產(chǎn)品創(chuàng)新帶來了無限可能。

在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，三層結(jié)構(gòu)既分工明確，又環(huán)環(huán)相扣?；A(chǔ)層提供技術(shù)運(yùn)行的底層保障，技術(shù)層負(fù)責(zé)核心算法和平臺(tái)開發(fā)，而應(yīng)用層將技術(shù)真正轉(zhuǎn)化為用戶可見的產(chǎn)品和服務(wù)。這種上下游協(xié)同發(fā)展的模式，使得AI技術(shù)得以快速進(jìn)步，同時(shí)推動(dòng)了其在各行各業(yè)的廣泛落地。

二、人工智能行業(yè)架構(gòu)

人工智能的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)不同，更強(qiáng)調(diào)軟硬件結(jié)合的實(shí)際應(yīng)用。因此，我整理了通用的AI技術(shù)和相關(guān)平臺(tái)。只有底層硬件與軟件相結(jié)合，再配合適當(dāng)?shù)乃惴?，才能打造智能化的產(chǎn)品。

目前，國(guó)內(nèi)AI相關(guān)公司大多處于以下圖譜中的一個(gè)或多個(gè)位置。

AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位全解析

AI技術(shù)的發(fā)展主要取決于技術(shù)的成熟度和業(yè)務(wù)滲透能力。技術(shù)的成熟度是基礎(chǔ)，而深入具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景是關(guān)鍵。

在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言理解等領(lǐng)域，技術(shù)的應(yīng)用效果很大程度上依賴于知識(shí)圖譜的構(gòu)建和機(jī)器學(xué)習(xí)能力。AI技術(shù)正在從單點(diǎn)應(yīng)用向整體解決方案轉(zhuǎn)變，企業(yè)更加重視技術(shù)的融合發(fā)展。數(shù)據(jù)的積累是AI技術(shù)進(jìn)步的核心，企業(yè)通過深耕應(yīng)用場(chǎng)景，用數(shù)據(jù)優(yōu)化算法，建立行業(yè)壁壘。

AI技術(shù)正在推動(dòng)硬件設(shè)備的革新，其未來潛力取決于技術(shù)與硬件功能的協(xié)同發(fā)展。通過AI技術(shù)的加持，硬件設(shè)備實(shí)現(xiàn)了萬物互聯(lián)和線上線下數(shù)據(jù)的無縫連接。同時(shí)，AI技術(shù)改變了人與設(shè)備的交互方式，視覺、語音、語義等技術(shù)對(duì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)的理解能力成為提升交互效果的關(guān)鍵。只有與硬件基礎(chǔ)功能結(jié)合，AI技術(shù)才能展現(xiàn)更大的市場(chǎng)潛力。

在底層硬件方面，芯片是算法和算力的核心保障。芯片的技術(shù)實(shí)力因其任務(wù)和部署位置不同而有所差異。

云端芯片負(fù)責(zé)處理海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，需要強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力；終端芯片專注于數(shù)據(jù)推理，其綜合功耗是關(guān)鍵指標(biāo)；類腦芯片通過模仿人腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算，不僅能提升計(jì)算效率，還能降低功耗，被視為AI芯片的未來發(fā)展方向。

視覺傳感器的研發(fā)與軟件系統(tǒng)不同，其重點(diǎn)在于突破成本限制。激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛中至關(guān)重要，行業(yè)的核心任務(wù)是降低激光雷達(dá)的生產(chǎn)成本，其中車規(guī)級(jí)固態(tài)激光雷達(dá)是企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略重點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)毫米波雷達(dá)的研究還處于起步階段，目前主流產(chǎn)品包括24GHz和77GHz兩種規(guī)格。77GHz毫米波雷達(dá)因其高精度和強(qiáng)穿透力，被認(rèn)為是未來的市場(chǎng)主流，而降低研發(fā)成本是企業(yè)攻克的核心目標(biāo)。攝像頭結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，在安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能電視等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了智能化，其認(rèn)證分析和輔助決策能力成為關(guān)鍵。

三、AI產(chǎn)品經(jīng)理的分類

1. 基棧型AI產(chǎn)品經(jīng)理

公司類型：這類產(chǎn)品經(jīng)理通常在專注于AI技術(shù)的公司工作，比如專門做算法、芯片或技術(shù)開發(fā)的企業(yè)。這些公司往往擁有深厚的AI技術(shù)積累。比如開發(fā)一款高性能的語音識(shí)別引擎，用于支持多種應(yīng)用場(chǎng)景。

主要職責(zé)：

需要深刻理解AI算法和技術(shù)細(xì)節(jié)。
可能需要編寫代碼，與算法工程師緊密合作。
管理數(shù)據(jù)型產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)或AI數(shù)據(jù)型產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)。
了解數(shù)據(jù)采集、挖掘、可視化等過程。
掌握算法對(duì)算力的需求，優(yōu)化算法以減少服務(wù)器負(fù)擔(dān)。

2. AI+型產(chǎn)品經(jīng)理

公司類型：AI+型公司是指利用AI技術(shù)為特定行業(yè)提供解決方案的企業(yè)。這類公司可能既面向企業(yè)客戶（ToB），也面向消費(fèi)者（ToC）。

主要職責(zé)：

對(duì)接行業(yè)客戶，明確行業(yè)需求。
探索AI技術(shù)在特定行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景。
與基棧型產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作，定制AI方案。
需要具備一定的行業(yè)知識(shí)，能夠探索創(chuàng)新的解決方案。
ToB（面向企業(yè)）AI產(chǎn)品經(jīng)理

公司類型：在AI+型公司中，這類產(chǎn)品經(jīng)理主要服務(wù)于企業(yè)客戶，幫助企業(yè)提高效率或解決特定問題。比如：開發(fā)一款針對(duì)汽車制造商的語音識(shí)別車載導(dǎo)航系統(tǒng)。

主要職責(zé)：

明確行業(yè)需求，探索行業(yè)解決方案。
探索AI技術(shù)在特定行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景。
與基棧型產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作解決技術(shù)問題。
需要具備較強(qiáng)的行業(yè)知識(shí)和技術(shù)溝通能力。
ToC（面向消費(fèi)者）AI產(chǎn)品經(jīng)理

公司類型：在AI+型公司中，這類產(chǎn)品經(jīng)理主要面向消費(fèi)者，開發(fā)消費(fèi)者可以直接使用的產(chǎn)品。比如：科大訊飛開發(fā)的一款基于科大訊飛語音識(shí)別技術(shù)的家用智能機(jī)器人，如果你在這個(gè)項(xiàng)目中做產(chǎn)品經(jīng)理，那你就屬于面向消費(fèi)者的AI+產(chǎn)品經(jīng)理。

主要職責(zé)：

基于AI核心算法探索用戶場(chǎng)景。
開發(fā)面向消費(fèi)者的AI產(chǎn)品。
協(xié)同完成AI產(chǎn)品的落地開發(fā)。
需要具備用戶洞察力和創(chuàng)新能力，能夠?qū)I技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)用的消費(fèi)者產(chǎn)品。

3. 軟件型AI產(chǎn)品經(jīng)理

公司類型：這類產(chǎn)品經(jīng)理所在的公司通常不是AI技術(shù)提供商，而是利用第三方提供的AI技術(shù)來增強(qiáng)自己的產(chǎn)品。比如：你是做理財(cái)APP的產(chǎn)品經(jīng)理，你可以根據(jù)AI供應(yīng)商提供的模型，上線智能投顧理財(cái)產(chǎn)品。

主要職責(zé)：

挖掘現(xiàn)有業(yè)務(wù)中的AI應(yīng)用場(chǎng)景。
選擇合適的第三方供應(yīng)商。
配合現(xiàn)有產(chǎn)品完成整體工作。
不需要深入理解算法，但需要了解如何選擇合適的供應(yīng)商。

6. 軟硬結(jié)合型AI產(chǎn)品經(jīng)理

公司類型：這類產(chǎn)品經(jīng)理所在的公司通常會(huì)開發(fā)既包含軟件也包含硬件的產(chǎn)品，常見的智能設(shè)備就屬于這一類，比如開發(fā)一款帶有語音識(shí)別功能的智能窗簾控制系統(tǒng)。

主要職責(zé)：

同時(shí)考慮軟件和硬件方面的需求。
定義功能列表、進(jìn)行頁面設(shè)計(jì)和交互設(shè)計(jì)。
負(fù)責(zé)開發(fā)和測(cè)試。
了解PCB版設(shè)計(jì)、工廠洽談及軟件和硬件的兼容性測(cè)試。
需要具備溝通協(xié)調(diào)能力、行業(yè)場(chǎng)景挖掘能力以及供應(yīng)鏈管理知識(shí)。

四、AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力提升

要提升能力，不能盲目地什么都學(xué)，而是要有針對(duì)性地選擇重點(diǎn)學(xué)習(xí)方向，這樣效率才能更高。

首先，要明確自己的定位：自己所在的行業(yè)屬于產(chǎn)業(yè)鏈的哪個(gè)環(huán)節(jié)？自己是哪個(gè)類型的AI產(chǎn)品經(jīng)理？AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備一專多能的綜合能力，這一點(diǎn)非常重要。

以下是AI產(chǎn)品經(jīng)理常見的一些誤區(qū)：

目標(biāo)不明確，經(jīng)常改變方向

缺乏明確的目標(biāo)容易導(dǎo)致頻繁調(diào)整方向。AI產(chǎn)品經(jīng)理需要有專注和堅(jiān)持的精神，前期多做調(diào)研，一旦明確方向，就要全力投入。頻繁轉(zhuǎn)變方向只會(huì)讓積累變得困難。

缺乏自知之明，眼高手低

很多人在真正接觸AI之前，覺得它非常復(fù)雜，但進(jìn)入領(lǐng)域后又容易掉以輕心。特別是有經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理，可能習(xí)慣用老方法解決問題，卻忽視了AI產(chǎn)品需要從思維方式到設(shè)計(jì)邏輯都與傳統(tǒng)產(chǎn)品不同。

學(xué)得太雜，沒有重點(diǎn)

AI涉及的范圍廣且技術(shù)門檻高，剛?cè)胄械漠a(chǎn)品經(jīng)理往往覺得什么都需要學(xué)。但廣撒網(wǎng)式的學(xué)習(xí)只會(huì)讓人什么都學(xué)不精。應(yīng)有選擇地學(xué)習(xí)，明確主次、分清輕重緩急，集中精力在關(guān)鍵領(lǐng)域深耕。