AI產(chǎn)品經(jīng)理區(qū)別于普通產(chǎn)品經(jīng)理的地方，不止在懂得AI算法，更重要的是具有AI思維。

人工智能產(chǎn)品設(shè)計要以操作極度簡單為標(biāo)準(zhǔn)，但是前端的簡單代表后端的復(fù)雜，系統(tǒng)越復(fù)雜，才能越智能。

同樣，人工智能的發(fā)展依賴于產(chǎn)業(yè)生態(tài)的共同推進(jìn)，上游芯片提供算力保障，中游人工智能廠商著力研發(fā)算法模型，下游應(yīng)用領(lǐng)域提供落地場景。

一、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)上可分為基礎(chǔ)層（計算基礎(chǔ)設(shè)施）、技術(shù)層（軟件算法及平臺）與應(yīng)用層（行業(yè)應(yīng)用及產(chǎn)品）。

基礎(chǔ)層

包括了主要包括計算硬件（AI芯片）、計算系統(tǒng)技術(shù)（云計算、大數(shù)據(jù)和5G通信）和數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和分析）。

基礎(chǔ)層主要以硬件為核心，其中包括 GPU/FPGA 等用于性能加速的硬件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、傳感器與中間件，這些是支撐人工智能應(yīng)用的前提。這些硬件為整個人工智能的運(yùn)算提供算力，目前多以國際 IT 巨頭為主。

技術(shù)層

包括算法理論（機(jī)器學(xué)習(xí)算法、類腦算法）、開發(fā)平臺（基礎(chǔ)開源框架、技術(shù)開放平臺）和應(yīng)用技術(shù)（計算機(jī)視覺、自然語言理解和人機(jī)交互）。

當(dāng)前，國內(nèi)的人工智能技術(shù)平臺在應(yīng)用層面主要聚焦于計算機(jī)視覺、語音識別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域，國內(nèi)技術(shù)層公司發(fā)展勢頭也隨之迅猛，其中的代表性的企業(yè)包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。

應(yīng)用層

應(yīng)用層主要是基于基礎(chǔ)層與技術(shù)層實(shí)現(xiàn)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合，實(shí)現(xiàn)不同場景的應(yīng)用。

隨著人工智能在語音、語意、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的技術(shù)性突破，將加速應(yīng)用到各個產(chǎn)業(yè)場景。包括了行業(yè)解決方案（“AI+”）和典型產(chǎn)品（機(jī)器人、智能音箱、智能汽車、無人機(jī)等）。

二、人工智能行業(yè)架構(gòu)

人工智能不同于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，更側(cè)重于軟硬件結(jié)合落地，所以我給大家梳理了通用的AI技術(shù)及相關(guān)平臺。底層硬件和軟件的結(jié)合配合合適的算法，才能產(chǎn)出智能化的產(chǎn)品，

現(xiàn)在國內(nèi)的AI相關(guān)公司都分布在以下圖譜中的某個或多個位置。

AI通用技術(shù)的發(fā)展取決于技術(shù)成熟度和業(yè)務(wù)滲透力。

AI能力取決于兩點(diǎn)，第一點(diǎn)是技術(shù)的成熟度，第二點(diǎn)是對具體業(yè)務(wù)的滲透力。

計算機(jī)視覺、語音識別和自然語言理解的應(yīng)用精準(zhǔn)度在于知識圖譜的構(gòu)建和機(jī)器學(xué)習(xí)能力。AI技術(shù)由單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)為整體解決方案的構(gòu)建，企業(yè)注重技術(shù)的融合發(fā)展。AI技術(shù)的發(fā)展依賴于數(shù)據(jù)積累，企業(yè)通過向場景滲透，用數(shù)據(jù)優(yōu)化技術(shù)算法，構(gòu)建行業(yè)壁壘。

AI技術(shù)變革硬件設(shè)備，未來市場潛力取決于AI技術(shù)與硬件基礎(chǔ) 應(yīng)用功能間的協(xié)同發(fā)展，AI技術(shù)正在變革硬件設(shè)備，實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，線上線下數(shù)據(jù)互通。AI技術(shù)在用戶與設(shè)備的交互方式上實(shí)現(xiàn)革新，視覺語音語義等AI技術(shù)對場景數(shù)據(jù)的理解能力是決定其交互能力的關(guān)鍵。AI在硬件中的應(yīng)用需結(jié)合硬件基礎(chǔ)功能才能具有廣闊的市場潛力。

在底層硬件上，芯片是保障算法和算力的重要硬件，芯片成功的關(guān)鍵在于芯片的技術(shù)實(shí)力，根據(jù)芯片的部署位置和承擔(dān)任務(wù)，衡量芯片技術(shù)實(shí)力的指標(biāo) 各不相同。

云端芯片通常用來進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，訓(xùn)練過程將承載海量的數(shù)據(jù)集，要求芯片具備很強(qiáng)的并行運(yùn)算能力；終端芯片主要用來進(jìn)行數(shù)據(jù)推理，芯片的綜合工耗是技術(shù)發(fā)展關(guān)鍵；類腦芯片打破馮.諾依曼機(jī)構(gòu)，模仿大腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算，可提升計算效率、降低功耗，成為AI芯片長期發(fā)展趨勢。

視覺傳感器的研發(fā)不同于軟件系統(tǒng)具有邊際效應(yīng)，重點(diǎn)在于突破成本障礙，激光雷達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域的作用至關(guān)重要，整個行業(yè)集中于降低激光雷達(dá)的生產(chǎn)成本，車規(guī)級固態(tài)激光雷達(dá)應(yīng)是企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略重點(diǎn)。

國內(nèi)對毫米波雷達(dá)的研究處于起步階段，目前市場上存在24GHz和77GHz兩種規(guī)格的毫米波雷達(dá)。77GHz毫米波雷達(dá)的探測精確度 好、穿透力強(qiáng)，未來將成為市場主流，攻克77GHz的研發(fā)成本成為企業(yè)的戰(zhàn)略重點(diǎn)。攝像頭通過與計算機(jī)視覺技術(shù)融合，在安防監(jiān)控、自動駕駛、智能電視等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)機(jī)器智能化，在相應(yīng)場景的認(rèn)證分析和輔助決策能力是關(guān)鍵。

三、AI產(chǎn)品經(jīng)理的四象限分類

通過分析人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和行業(yè)架構(gòu)，不難發(fā)現(xiàn)在每個節(jié)點(diǎn)都需要相應(yīng)的AI產(chǎn)品經(jīng)理。

而根據(jù)企業(yè)大小和個人技術(shù)能力的不同，AI產(chǎn)品經(jīng)理可分為四個象限。

一般科技趨勢從興起到?jīng)]落，通常分為三個階段：

1. 第一階段：技術(shù)＞產(chǎn)品
2. 第二階段：產(chǎn)品＞技術(shù)
3. 第三階段：運(yùn)營＞產(chǎn)品

AI技術(shù)的演進(jìn)現(xiàn)在還在第一階段，所以說個人技術(shù)能力在產(chǎn)品中所占比例更大。而技術(shù)的投入只有大企業(yè)才能有財力投入，小企業(yè)沒有研究的財力支撐。

我把AI產(chǎn)品經(jīng)理分為四個象限，分別是：

1. 突破型AI產(chǎn)品經(jīng)理：本身技術(shù)能力強(qiáng)，在大企業(yè)的研究部門，或者實(shí)驗(yàn)室。以技術(shù)突破為主，時刻關(guān)注AI前沿技術(shù)。這類AI產(chǎn)品經(jīng)理在國內(nèi)主要分布于BAT等一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，或者訊飛、商湯等AI為主的企業(yè)；這類產(chǎn)品經(jīng)理日常工作以研究為主，失敗大于成功，不過沒有苛刻的KPI，多為學(xué)術(shù)型人才。
2. 創(chuàng)新型AI產(chǎn)品經(jīng)理：這類AI產(chǎn)品經(jīng)理多為技術(shù)出身，在某個技術(shù)領(lǐng)域是個專家型人才。投入到初創(chuàng)公司，利用所掌握的技術(shù)能力，設(shè)計創(chuàng)新型產(chǎn)品，擔(dān)任主要產(chǎn)品的設(shè)計工作，可以說是公司的關(guān)鍵人物，多是應(yīng)用最新的前沿技術(shù)，結(jié)合垂直場景或領(lǐng)域，設(shè)計出創(chuàng)造型產(chǎn)品。
3. 應(yīng)用型AI產(chǎn)品經(jīng)理：這類產(chǎn)品經(jīng)理多為產(chǎn)品出身，AI技術(shù)能力不是長項(xiàng)，但產(chǎn)品能力扎實(shí)，熟悉成熟AI技術(shù)，能夠在大企業(yè)中應(yīng)用現(xiàn)有成熟AI技術(shù)改進(jìn)相應(yīng)系統(tǒng)，或者搭建AI平臺。多見于大型企業(yè)的toB業(yè)務(wù)線，對接各行業(yè)需求，輸出成熟的AI技術(shù)，并把技術(shù)產(chǎn)品化。
4. 普及型AI產(chǎn)品經(jīng)理：這類AI產(chǎn)品經(jīng)理多為非技術(shù)出身，熟悉成熟的AI技術(shù)能力，熟悉市場上成熟的AI產(chǎn)品。能夠很好的完成相關(guān)AI產(chǎn)品的拆解、分析、改造。并結(jié)合本身業(yè)務(wù)將AI技術(shù)落地。

這四類AI產(chǎn)品經(jīng)理分布如下所示，呈金字塔分布，突破型AI產(chǎn)品經(jīng)理少之又少，但這是整個社會進(jìn)步的先鋒隊，做這類工作要有耐心，不能玻璃心，禁得起失敗的打擊。

創(chuàng)新型產(chǎn)品經(jīng)理是能將前沿科技落地的一類人，他們不僅要掌握核心科技，還要找到創(chuàng)新點(diǎn)，找到很好的商業(yè)模式。這類機(jī)會不多，但是一旦找到回報也是豐厚的。

應(yīng)用型產(chǎn)品經(jīng)理是AI普及的陸戰(zhàn)隊，這只陸戰(zhàn)隊能夠?yàn)锳I的惠民化搭建好用的基礎(chǔ)設(shè)施，是搭建整個AI大廈的農(nóng)民工。

普及型AI產(chǎn)品經(jīng)理分布在一線二線三線城市的一個個中小企業(yè)中，是將AI能力注入到各行各業(yè)的傳教士，他們是最靠近一線，最了解市場，最熟悉場景的專家。

四、AI產(chǎn)品經(jīng)理的崗位布局

前面我們從產(chǎn)業(yè)說到行業(yè)，說到根據(jù)企業(yè)大小AI產(chǎn)品經(jīng)理的分布，但是最終還是要落到一個個崗位上，目前產(chǎn)品經(jīng)理崗位分布如下：

AI產(chǎn)品經(jīng)理現(xiàn)在還處在萌芽階段，今后肯定會越分越細(xì)，現(xiàn)在找到一個領(lǐng)域深耕下去，隨著時間的推移你就是行業(yè)專家了。

五、AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力提升

如何提升自己的能力，不能胡子眉毛一把抓，要有的放矢的學(xué)習(xí)，這樣效率才能更高。

找準(zhǔn)自己的位置，所處行業(yè)，在產(chǎn)業(yè)鏈的什么位置，自己屬于哪一類AI產(chǎn)品經(jīng)理這些首先要想清楚，AI產(chǎn)品經(jīng)理必須是一專多能的復(fù)合型人才。

下面是AI產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常陷入的一些誤區(qū)：

• 沒有目標(biāo)，經(jīng)常轉(zhuǎn)換方向：要有咬定青山不放松的精神，前期多調(diào)研，一旦確定方向就all in進(jìn)去，經(jīng)常轉(zhuǎn)換方向就會沒有積累。
• 沒有自知之明，眼高手低：多說人沒有了解AI之前，總感覺AI高深莫測，真正開始進(jìn)入了就會發(fā)現(xiàn)不過如此，特別是工作經(jīng)驗(yàn)比較長的產(chǎn)品經(jīng)理，慣性思維告訴他這個就要這樣設(shè)計。其實(shí)AI產(chǎn)品不只是體現(xiàn)在技術(shù)應(yīng)用上，更多是是在AI思維，要融入到整個產(chǎn)品中。
• 用心不專，什么都學(xué)：人工智能范圍寬泛，技術(shù)門檻高，剛?cè)胄械腁I產(chǎn)品經(jīng)理感覺自己什么都不會，什么都要學(xué)，要知道有所為有所不為，什么都學(xué)就會造成什么也不精。要有主有次，有緩有急。用心轉(zhuǎn)一。
• 不學(xué)習(xí)：AI技術(shù)發(fā)展迅速不學(xué)習(xí)就是逆水行舟。學(xué)習(xí)是一個輸入過程，要不斷輸入，才能保證持續(xù)高質(zhì)量輸出。
• 圈子太小：鏈接、交換、碰撞才能產(chǎn)生更多火花。閉門造車就會落后。多和同行業(yè)交流，參加交流會議，也許會有意外收獲。

總結(jié)

AI產(chǎn)品經(jīng)理要具備技術(shù)理解能力，垂直場景認(rèn)識積累，和一套完整的AI產(chǎn)品落地方法論。要完成一款落地的AI產(chǎn)品必須既懂技術(shù)邊界，又懂需求邊界。

#專欄作家#

老張，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。AI產(chǎn)品經(jīng)理，專注于自然語言處理和圖像識別領(lǐng)域?，F(xiàn)智能保險創(chuàng)業(yè)公司合伙人，希望與人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者多多交流。

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