如果我的孩子也要選擇專業(yè)，那么你會(huì)建議他選擇什么專業(yè)

英偉達(dá)的創(chuàng)始人說道，最有前途的專業(yè)不是計(jì)算機(jī)。

還記得他曾經(jīng)在接受采訪時(shí)提出了一個(gè)顛覆性的觀點(diǎn)：計(jì)算機(jī)時(shí)代已經(jīng)逝去，人類生物學(xué)才是未來的關(guān)鍵

但是你現(xiàn)在問DeepSeek產(chǎn)品經(jīng)理最有前景的方向，他會(huì)回答幾個(gè)方向

2025年，以下幾個(gè)行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理和計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究方向可能最有前途：

1. 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)

2. 云計(jì)算與邊緣計(jì)算

3. 物聯(lián)網(wǎng) (IoT)

4. 區(qū)塊鏈與去中心化技術(shù)

5. 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (AR) 與虛擬現(xiàn)實(shí) (VR)

6. 網(wǎng)絡(luò)安全

7. 量子計(jì)算

8. 生物信息學(xué)與健康科技

國內(nèi)的產(chǎn)品經(jīng)理，只有一個(gè)主流

但是在國內(nèi)的產(chǎn)品經(jīng)理來說，并不是每一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理都適合主流，尤其是一些產(chǎn)品技術(shù)涉及到法律法規(guī)政策，以及商業(yè)化的成熟環(huán)境，所以沒有辦法。

甚至還有一些產(chǎn)品經(jīng)理的本質(zhì)工作是以原型設(shè)計(jì)、商業(yè)模式、運(yùn)營方式為主導(dǎo)，所以涉及到產(chǎn)品可以使用的技術(shù)方向、行業(yè)，并不是產(chǎn)品經(jīng)理能夠決策的。

并且在企業(yè)分布上，產(chǎn)品經(jīng)理的工作崗位也是分布在主要的行業(yè)公司里，而現(xiàn)在我們可以看到從業(yè)務(wù)量發(fā)展需要才會(huì)需要新的產(chǎn)品經(jīng)理。

因此要看一個(gè)行業(yè)的招聘情況

1.AI產(chǎn)品經(jīng)理 難度 ※

轉(zhuǎn)型成為AI產(chǎn)品經(jīng)理幾乎不難，因?yàn)楝F(xiàn)在的科技公司幾乎都在用AI，無論是調(diào)用API還是自己部署開源模型，所以這部分的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)以AI底座能力為基礎(chǔ)，做各類開源大模型以及算法，來完成應(yīng)用。

所以這個(gè)行業(yè)是比較容易入門的，不管是市面上招聘什么樣的產(chǎn)品經(jīng)理，都是屬于AI產(chǎn)品經(jīng)理。

只是有的公司是從0開始做AI產(chǎn)品，有的則是半路迭代。

2.云計(jì)算與邊緣計(jì)算 轉(zhuǎn)行難度 難度 ※※※※※

現(xiàn)在云計(jì)算崗位的產(chǎn)品經(jīng)理機(jī)會(huì)太少了，并且云計(jì)算已經(jīng)是一個(gè)比較飽和的行業(yè)，其現(xiàn)在市場已經(jīng)三分天下。

所以需要的產(chǎn)品經(jīng)理崗位也少，并且現(xiàn)在做這個(gè)行業(yè)去創(chuàng)業(yè)，也門檻高、資產(chǎn)重，所以沒有那么多新型企業(yè)與產(chǎn)品的出現(xiàn)。

所以入行難度非常高，并且不建議入行，在國內(nèi)幾乎已經(jīng)是飽和。

3.物聯(lián)網(wǎng) 難度 ※※※

物聯(lián)網(wǎng)就是做智能硬件相關(guān)的，現(xiàn)在也是有叫成熟的供應(yīng)鏈與生態(tài)，在國內(nèi)有小米、涂鴉等系統(tǒng)生態(tài)，市場也已經(jīng)瓜分成熟，其產(chǎn)品經(jīng)理的崗位需求量也不高。

但由于現(xiàn)在有新的AI、AR相關(guān)底層系統(tǒng)，讓智能硬件得到了快速發(fā)展，比如AR眼鏡、AI硬件終端，所以導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品數(shù)量仍然有新增，有新的系統(tǒng)對(duì)接需求、產(chǎn)品構(gòu)建需求

4.網(wǎng)絡(luò)安全 難度 ※※※※

網(wǎng)絡(luò)安全會(huì)和云計(jì)算類，都會(huì)將產(chǎn)品經(jīng)理放在一起，不會(huì)單獨(dú)做網(wǎng)絡(luò)安全的產(chǎn)品經(jīng)理產(chǎn)品。

網(wǎng)絡(luò)安全最終還是落地在硬件、軟件上，所以這個(gè)方向的產(chǎn)品經(jīng)理仍然是稀缺，并且沒有新的技術(shù)突破與瓶頸。

并且網(wǎng)絡(luò)安全已經(jīng)有對(duì)應(yīng)成熟的國家標(biāo)準(zhǔn)、審查策略，所以就固定的幾個(gè)白名單廠商可以達(dá)到，因此崗位需求量低。

5.區(qū)塊鏈技術(shù) 難度 ※※※※※

由于國內(nèi)政策法規(guī)，區(qū)塊鏈只有在香港澳門地區(qū)或者境外才能夠涉及，并且其區(qū)塊鏈技術(shù)在應(yīng)用層上的應(yīng)用數(shù)量還不夠，用戶量與市場規(guī)模都小，招聘崗位數(shù)量少，因此轉(zhuǎn)型這個(gè)行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理難度大

6.生物信息與健康產(chǎn)品經(jīng)理 難度 ※※※

這個(gè)籠統(tǒng)稱呼就是醫(yī)療行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理，曾經(jīng)在AI之前，比較遺憾的是醫(yī)學(xué)面臨的都是靠著算法、以及功能性編程來解決或輔助臨床的問題。

醫(yī)生也只能通過各種高科技的醫(yī)療儀器設(shè)備來完成患者的更多維度的檢查與質(zhì)量，而要想個(gè)性化的針對(duì)患者進(jìn)行治療以及治愈，還需要醫(yī)生查閱以及學(xué)習(xí)更多疾病知識(shí)。

但有了AI發(fā)展后，這個(gè)門檻限制將會(huì)被突破，醫(yī)生將復(fù)雜繁瑣的體力工作都可以用AI來完成替代，包括現(xiàn)在的影像學(xué)圖圖像檢測。

幾乎影像科的醫(yī)生，現(xiàn)在如果你要讓她不用AI輔助，現(xiàn)在工作的下效率都會(huì)大大折扣。

所以他們都需要購買一套AI影像學(xué)標(biāo)注系統(tǒng)。要實(shí)現(xiàn)的難度，在現(xiàn)在AI大模型時(shí)代門檻并不高。

因?yàn)榉轻t(yī)療器械的軟件也可以幫助醫(yī)療行業(yè)，在一些新的技術(shù)終端設(shè)備甚至是AI的能力加持下，也能夠給醫(yī)院帶來翻天覆地的變化

而現(xiàn)在醫(yī)學(xué)公司的產(chǎn)品經(jīng)理招聘崗位也很多，還有計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生也能夠在讀書期間和醫(yī)生領(lǐng)域跨學(xué)科合作，完成醫(yī)學(xué)相關(guān)的研究與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

因?yàn)楝F(xiàn)在垂直醫(yī)學(xué)都太卷了，大家都知道要跨學(xué)科完成科研合作，交叉學(xué)科。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域都期待和計(jì)算機(jī)類的做科研合作

7.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品經(jīng)理 難度 ※※※

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)終端設(shè)備就是現(xiàn)在的XR、AR設(shè)備終端。

現(xiàn)在這些終端已經(jīng)開始可以在市場流通了，并且成持續(xù)增長。meta扎克伯格還提到在2025年，他們將出貨500萬臺(tái)AI眼鏡，比2024年翻5倍。

而未來，XR終端類設(shè)備都是支持vision OS與安卓XR系統(tǒng)的，并且有大量的設(shè)備出貨，還支持傳統(tǒng)手機(jī)端的開發(fā)者。

就導(dǎo)致了普通的科技企業(yè)，催生招聘產(chǎn)品經(jīng)理的需求了，做XR系統(tǒng)的應(yīng)用以及作為硬件廠商的XR系統(tǒng)開發(fā)。

現(xiàn)在學(xué)習(xí)AR相關(guān)系統(tǒng)語言開發(fā)，和重新學(xué)IOS、Java開發(fā)難度幾乎一致，但是有以前的開發(fā)基礎(chǔ)，XR操作系統(tǒng)會(huì)更加容易上手。

所以這類產(chǎn)品經(jīng)理的入門難度低，并且數(shù)量高。

今天的分享就到這里。

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