原创 人工智能AI产品经理的发展方向是什么？

人工智能AI 产品经理得发展方向是什么？AI产品经理是直接应用或间接涉及了AI技术，进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。由于AI的技术领域太多、且有更多和垂直行业结合的机会，导致细分AI领域的产品经理所需要的背景和能力可能大不相同。

从“狭义”和“广义”角度，分别来对“AI产品经理”进行定义和分类。狭义AI产品经理：直接应用了语义、语音、 计算机视觉和机器学习这4个领域的AI技术，进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理；广义AI产品经理：间接涉及了语义、语音、计算机视觉和机器学习这4个领域的AI技术、或直接应用了其他还不够成熟的细分领域AI技术（如脑机接口、量子计算等），进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。

人工智能(AI)已经成为目前最炙手可热的科技行业，据统计2016-2019三年中，AI占了中国科技类投资超过50%的份额。这里简单介绍一下人工智能的发展、行业应用以及人工智能产品经理的工作特点。

人工智能英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。希望计算机拥有像人一样的智力能力，可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。

很多人认为人工智能是近5年来才崛起的新科技门类，而实际上人工智能理论已经经历了超过60年的实践历程。

从20世纪50年代开始，许多科学家，程序员，逻辑学家和理论家帮助和巩固了当代人对人工智能思想的整体理解。随着每一个新的十年，创新和发现改变了人们对人工智能领域的基本知识，以及不断的历史进步推动着人工智能从一个无法实现的幻想到当代和后代切实可以实现的现实。进入世纪交替，以1997年的“深蓝”及2015年“AlphaGO”为标志，人工智能迎来了爆发，并初步实现行业应用。

人工智能爆发的原因主要有以下三方面：资源突破，随着 大数据发展，不同场景及行业数据的累积为技术发展提供基础训练数据；算法突破，2006年后深度学习技术被提出，为人工智能发展奠定技术方向，2016年Alphago的胜利标准着深度学习基础的爆发；算力突破
GPU芯片的发展为深度学习有效的提升了训练的销量的效率。

人工智能应用场景广阔，目前人工智能主要应用场景在图像识别、语音识别、自然语言处理、文字、识别、数据挖掘、机器人等方面。面向B端市场及C端市场都有广泛引用。主要应用领域为：安防、金融、零售、医疗健康、教育、自动驾驶、个人助理等行业。

AI产品经理的工作特点及发展方向：

1、算法产品经理，主要面向基础算法的更新迭代，强调对底层算法的逻辑理解、项目协调能力、竞品收集分析能力。

2、 交付产品经理，主要面向时间业务场景的AI落地，强调对行业的业务理解，典型场景分析，制定产品落地方案。

3、 行业产品经理，具备深刻行业理解力，分析AI行业落地方向，制定产品整体规划方向，面向算法需求提出。

随着AI行业的爆发，越来越多的产品经理进入到AI应用企业甚至是底层算法企业工作，AI产品经理主要能力：

1、 技术能力，AI产品常常要深入算法逻辑，产品经理不要求具备编码能力，但需要理解各团队的工作流程及模式特点，尤其是基础算法的业务模式。

2、 分析及沟通能力，因为AI常常会涉及底层AI算法、工程化SDK开发、业务PASS中台开发、 前端业务开发、智能硬件等多个团队，因此产品经理需要具备整体思维，对端到端的整体架构及相互模式有总分认知，能清晰定位问题点，具备与业务端及技术端的翻译能力，这样才能有效定位问题点，将各团队业务有效协同。

3、业务能力，随着AI技术的日益成熟，AI的行业落地正成为重点关注的方向，因此产品经理需要有行业知识及业务落地分析能力，不用了解细化业务流程，但需要清晰典型业务场景。