國家已將人工智能作為戰略提示出來,在這樣的背景下,AI產品經理的缺口巨大,市場上又懂人工智能又懂產品的人才是非常稀缺的。不少同學也開始考慮轉型AI產品經理，需要具備什麼能力才能成功轉型呢?希望同學通過這篇文章對AI有全局的了解。
今天從以下四個方向來介紹
- AI初步了解
- AI產品經理分類
- AI PM的能力模型
- AI應用領域
- 如何從0開始轉型?
01. AI初步了解
AI市場情況
大型科技企業快速轉向人工智能領域：谷歌、微軟、facebook、amazon、百度、科大訊飛、騰訊、阿里巴巴等，全部進入人工智能領域，以前的互聯網雲棲大會目前已經基本變為人工智能大會了；
市場上人工智能產品經理（AI PM）就業薪資： 國內AI相關產品或技術薪資基本都在年薪30萬以上，谷歌臉書等國外一線互聯網公司的AIPM年薪更是達到了百萬年薪。
人工智能產品經理（AI PM）市場需求：目前國內真正有1年以上經驗的AI PM只有兩位數，未來一段時間市場會出現井噴現象。
按照在產業結構上AI目前分成了三種類型的公司，在轉型時同學們最好先明確自己的興趣點及優勢所在, 從而進行針對性的學習和提升。
01行業+AI
這類公司重在「行業」，給用戶提供AI賦能後的產品或服務。例如：智能家居、智能車載等。未來行業會越來越細分化應用,因此這類產品經理的要求重點對行業的理解上，需要有市場洞察能力及場景分析能力。
這也是產品經理的機會,因為目前2C產品的場景過於開放，而2B的工作場景範圍相對限定；弱人工智能可以在有限的場景下進一步工作人員的工作效率並降低企業成本。
02AI+行業
這類公司重在「AI技術」，屬於AI服務性公司,顧客可以通過對應的服務或解決方案來完善自己的產品，從而快速提升產品價值，例如：智能客服,人臉識別等。
這類公司多以2B為主，產品經理需要較強的溝通能力，快速挖掘客戶的真實需求。
03平台
還有公司是提供基礎AI技術平台，智能服務平台、智能終端平台等, 例如百度,科大訊飛, 幫助企業縮短客戶在人工智能研發上的投入成本。那就更看重產品經理對底層技術框架的理解,如果你有研發經驗,那就很有優勢。
02.AI產品經理分類
AI產品經理工作的本質是造輪子。需要PM挖掘客戶需求,以產品化的方式 給用戶解決問題,拿互聯網來講, 比如頭條,前期的內容框架定型了,再進去的產品經理屬於修修補補的工作,不是從0-1的步驟,而面對競爭激烈的AI行業,做AI行業的產品經理更加不容易,是需要有從0-1的產品化能力。
01狹義AI產品經理
通過AI技術，完成相關AI產品的設計、研發、推廣、產品生命周期管理等工作的產品經理。近幾年基本在語義、語音、計算機視覺和機器學習這四個領域開發。可細分為語義類AI產品經理, 語音類AI產品經理, 視覺類AI產品經理, 機器學習類AI產品經理, 終端應用類AI產品經理。
02廣義AI產品經理
間接涉及了語義、語音、計算機視覺和機器學習這4個領域的AI技術、或直接應用了其他還不夠成熟的細分領域AI技術（比如：腦機接口、量子計算等），進而完成相關AI產品工作的產品經理。未來，廣義AI產品經理也會慢慢向狹義AI產品經理髮展。
03.AI PM的能力模型
每個行業的發展都要經過重技術、重產品、重運營，現如今AI行業已經步入重產品階段。因此行業對AI產品經理的要求如下:
01找准商業變現模式和閉環
陸奇曾說過，人工智能落地最關鍵的是找到場景和商業模式，做出極致體驗，並快速迭代。
目前AI市場實現商業變現主要有兩種方式：
▲一種是AI直接產出價值，通過AI來取代部分人力，提高生產效率並節省人力成本，例如智能客服系統等；
▲另一種則是AI賦能人類，為人類決策提供支持，例如AI在醫療領域的應用，輔助醫生診療，AI都是作為助手的角色來幫助人類。
這些都要求AI產品經理實際參與到業務過程中，需要對相關行業有足夠理解。
比如,目前商業化程度做的較好的行業有安防(針對人像數據、車輛數據的智能攝像機、後台分析系統)、金融(智能風控和量化投資的技術應用商業化程度較高)、互聯網服務(以翻譯、P圖、智能推薦、語音轉寫等服務)、企業服務(智能營銷和智能客服),to B的場景主要從提升人工效率、降低人力成本、幫助決策的方向考慮，to C的場景則更側重於提高便利性。
02把控產品需求
業內通常認為人工智能的發展離不開三大要素：數據、算法、計算力，但人工智能落地的應用場景同樣是一款產品能否取得成功的關鍵。
AI產品經理最核心的技能即通過人工智能技術去重新定義場景和需求，提供一套可行的人工智能解決方案。在明確了具體的需求場景後，需要考慮清楚產品的客戶會在當前流程里的哪個環節使用它，以及現有的方案是什麼，我們的產品解決方案比現有方案好在哪裡。AI產品經理需要快速驗證，在瞬息萬變的AI領域迅速落地能解決痛點問題的產品,這點比互聯網產品經理的挑戰係數要大。
03與技術互相成就
產品設計應當從商業盈利以及切實解決用戶痛點的角度出發而非技術出發，所以AI產品經理在這個意義上可以根據商業及產品需要反逼技術優化。
此外，AI產品經理還需要拓寬自己的認知極限，了解技術邊界，多跟團隊里的AI工程師交流，平時也要隨時關注AI行業最新動態和變革，閱讀前沿paper。
04.AI應用領域
AI目前主要的技術應用領域有3個方向，包括：計算機視覺、深度學習、自然語言處理
而從各大招聘網站瀏覽了一遍之後，發現目前對人工智能產品經理（AI PM）的定義各不相同，並且差異較大。基本可以理解為兩大類型：
智能方向的產品經理
就是PC或移動端產品經理，只不過需要更多的了解其他智能競品的情況，或是捕捉、挖掘目標客戶對產品的智能化需求。例如叮咚音箱就是一個平台，該平台上可以增加各種特定場景下的應用，提供兒童教學的應用，提供對話式學習。而服務層就是具體應用提供的具體軟件服務。
▲那最有可能也最容易轉型到人工智能產品經理（AI PM）的就是這個智能方向的應用層面產品經理，可理解為轉型成為軟件服務提供商的產品經理；只不過原來的操作系統變化了、用戶交互的終端變化了，對於服務層系統的輸入輸出方式也變化了。
偏算法型的AI產品經理
這種類型的產品經理與傳統PC/移動端產品差別很大，基本上需要深入了解機器學習、深度學習、CNN等技術的原理及簡單實現方法，對於數學、統計學方面有較高要求，並且有學校與學歷方面的要求,那難度就相對較大。
▲PM需學習基礎理論簡單的匯總：
- 數學基礎：高等數學、離散數學、概率論與數理統計等；
- 基礎科學：生物學、物理學、社會學等；
- 計算機科學：機器學習、深度學習、CNN、RNN、DNN等；
- 編程與框架：python、C++、Java、tensorflow、Caffe、ros編程等；
- 硬件：樹莓派、傳感器、控制器、制動器等；
05.如何從0開始轉型?
那做為0基礎的小白應該是從AI的概念與應用層入手，逐步深入並找到AIPM所需要理解的技術邊界。因此，暫時還不用直接深入到python編程等數學層面,而更多的是理論,可以先學以下幾個方向▼
- 了解各種AI技術功能特性與輸入輸出方式：語音處理、文字處理、視頻/圖像處理、深度學習等應用技術；
- 了解AI目前市場化的各種相關終端設備與應用場景；
- 了解市場化的傳感器組件與可操控模塊；
書籍：《人工智能：一種現代的方法》《終極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界》《傳感器實戰全攻略》等
AI產品經理和互聯網產品經理,相比較之下,軟實力是一樣的, 只是因為市場競爭大, 在蓬勃發展期,對AI的產品經理的要求相對較高,需要懂得行業知識,但有大批人已經在轉型的路上了,只要保持不斷學習,是可以做到的
本文轉自公眾號 好好面試 INTERVIEW，原文地址
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