AI产品经理区别于普通产品经理的地方，不止在懂得AI算法，更重要的是具有AI思维。
人工智能产品设计要以操作极度简单为标准，但是前端的简单代表后端的复杂，系统越复杂，才能越智能。
同样，人工智能的发展依赖于产业生态的共同推进，上游芯片提供算力保障，中游人工智能厂商着力研发算法模型，下游应用领域提供落地场景。
一、人工智能产业链结构
人工智能产业链结构上可分为基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）与应用层（行业应用及产品）。
基础层
包括了主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（云计算、大数据和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。
基础层主要以硬件为核心，其中包括 GPU/FPGA 等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以国际 IT 巨头为主。
技术层
包括算法理论（机器学习算法、类脑算法）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、自然语言理解和人机交互）。
当前，国内的人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中的代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
应用层
应用层主要是基于基础层与技术层实现与传统产业的融合，实现不同场景的应用。
随着人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现的技术性突破，将加速应用到各个产业场景。包括了行业解决方案（“AI+”）和典型产品（机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等）。
二、人工智能行业架构
人工智能不同于互联网发展，更侧重于软硬件结合落地，所以我给大家梳理了通用的AI技术及相关平台。底层硬件和软件的结合配合合适的算法，才能产出智能化的产品，
现在国内的AI相关公司都分布在以下图谱中的某个或多个位置。
AI通用技术的发展取决于技术成熟度和业务渗透力。
AI能力取决于两点，第一点是技术的成熟度，第二点是对具体业务的渗透力。
计算机视觉、语音识别和自然语言理解的应用精准度在于知识图谱的构建和机器学习能力。AI技术由单点技术应用转为整体解决方案的构建，企业注重技术的融合发展。AI技术的发展依赖于数据积累，企业通过向场景渗透，用数据优化技术算法，构建行业壁垒。
AI技术变革硬件设备，未来市场潜力取决于AI技术与硬件基础 应用功能间的协同发展，AI技术正在变革硬件设备，实现万物互联，线上线下数据互通。AI技术在用户与设备的交互方式上实现革新，视觉语音语义等AI技术对场景数据的理解能力是决定其交互能力的关键。AI在硬件中的应用需结合硬件基础功能才能具有广阔的市场潜力。
在底层硬件上，芯片是保障算法和算力的重要硬件，芯片成功的关键在于芯片的技术实力，根据芯片的部署位置和承担任务，衡量芯片技术实力的指标 各不相同。
云端芯片通常用来进行数据训练，训练过程将承载海量的数据集，要求芯片具备很强的并行运算能力；终端芯片主要用来进行数据推理，芯片的综合工耗是技术发展关键；类脑芯片打破冯.诺依曼机构，模仿大脑结构进行运算，可提升计算效率、降低功耗，成为AI芯片长期发展趋势。
视觉传感器的研发不同于软件系统具有边际效应，重点在于突破成本障碍，激光雷达在自动驾驶领域的作用至关重要，整个行业集中于降低激光雷达的生产成本，车规级固态激光雷达应是企业发展的战略重点。
国内对毫米波雷达的研究处于起步阶段，目前市场上存在24GHz和77GHz两种规格的毫米波雷达。77GHz毫米波雷达的探测精确度 好、穿透力强，未来将成为市场主流，攻克77GHz的研发成本成为企业的战略重点。摄像头通过与计算机视觉技术融合，在安防监控、自动驾驶、智能电视等领域实现机器智能化，在相应场景的认证分析和辅助决策能力是关键。
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三、AI产品经理的四象限分类
通过分析人工智能产业结构和行业架构，不难发现在每个节点都需要相应的AI产品经理。
而根据企业大小和个人技术能力的不同，AI产品经理可分为四个象限。
一般科技趋势从兴起到没落，通常分为三个阶段：
- 第一阶段：技术＞产品
- 第二阶段：产品＞技术
- 第三阶段：运营＞产品
AI技术的演进现在还在第一阶段，所以说个人技术能力在产品中所占比例更大。而技术的投入只有大企业才能有财力投入，小企业没有研究的财力支撑。
我把AI产品经理分为四个象限，分别是：
- 突破型AI产品经理：本身技术能力强，在大企业的研究部门，或者实验室。以技术突破为主，时刻关注AI前沿技术。这类AI产品经理在国内主要分布于BAT等一线互联网企业，或者讯飞、商汤等AI为主的企业；这类产品经理日常工作以研究为主，失败大于成功，不过没有苛刻的KPI，多为学术型人才。
- 创新型AI产品经理：这类AI产品经理多为技术出身，在某个技术领域是个专家型人才。投入到初创公司，利用所掌握的技术能力，设计创新型产品，担任主要产品的设计工作，可以说是公司的关键人物，多是应用最新的前沿技术，结合垂直场景或领域，设计出创造型产品。
- 应用型AI产品经理：这类产品经理多为产品出身，AI技术能力不是长项，但产品能力扎实，熟悉成熟AI技术，能够在大企业中应用现有成熟AI技术改进相应系统，或者搭建AI平台。多见于大型企业的toB业务线，对接各行业需求，输出成熟的AI技术，并把技术产品化。
- 普及型AI产品经理：这类AI产品经理多为非技术出身，熟悉成熟的AI技术能力，熟悉市场上成熟的AI产品。能够很好的完成相关AI产品的拆解、分析、改造。并结合本身业务将AI技术落地。
这四类AI产品经理分布如下所示，呈金字塔分布，突破型AI产品经理少之又少，但这是整个社会进步的先锋队，做这类工作要有耐心，不能玻璃心，禁得起失败的打击。
创新型产品经理是能将前沿科技落地的一类人，他们不仅要掌握核心科技，还要找到创新点，找到很好的商业模式。这类机会不多，但是一旦找到回报也是丰厚的。
应用型产品经理是AI普及的陆战队，这只陆战队能够为AI的惠民化搭建好用的基础设施，是搭建整个AI大厦的农民工。
普及型AI产品经理分布在一线二线三线城市的一个个中小企业中，是将AI能力注入到各行各业的传教士，他们是最靠近一线，最了解市场，最熟悉场景的专家。
四、AI产品经理的岗位布局
前面我们从产业说到行业，说到根据企业大小AI产品经理的分布，但是最终还是要落到一个个岗位上，目前产品经理岗位分布如下：
AI产品经理现在还处在萌芽阶段，今后肯定会越分越细，现在找到一个领域深耕下去，随着时间的推移你就是行业专家了。
五、AI产品经理的能力提升
如何提升自己的能力，不能胡子眉毛一把抓，要有的放矢的学习，这样效率才能更高。
找准自己的位置，所处行业，在产业链的什么位置，自己属于哪一类AI产品经理这些首先要想清楚，AI产品经理必须是一专多能的复合型人才。
下面是AI产品经理经常陷入的一些误区：
- 没有目标，经常转换方向：要有咬定青山不放松的精神，前期多调研，一旦确定方向就all in进去，经常转换方向就会没有积累。
- 没有自知之明，眼高手低：多说人没有了解AI之前，总感觉AI高深莫测，真正开始进入了就会发现不过如此，特别是工作经验比较长的产品经理，惯性思维告诉他这个就要这样设计。其实AI产品不只是体现在技术应用上，更多是是在AI思维，要融入到整个产品中。
- 用心不专，什么都学：人工智能范围宽泛，技术门槛高，刚入行的AI产品经理感觉自己什么都不会，什么都要学，要知道有所为有所不为，什么都学就会造成什么也不精。要有主有次，有缓有急。用心转一。
- 不学习：AI技术发展迅速不学习就是逆水行舟。学习是一个输入过程，要不断输入，才能保证持续高质量输出。
- 圈子太小：链接、交换、碰撞才能产生更多火花。闭门造车就会落后。多和同行业交流，参加交流会议，也许会有意外收获。
AI产品经理要具备技术理解能力，垂直场景认识积累，和一套完整的AI产品落地方法论。要完成一款落地的AI产品必须既懂技术边界，又懂需求边界。
六、如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
