人工智能產品經理：AI時代PM修煉手冊（修訂版）

大量互聯網產品經理的方法論、產品生命週期管理、產品設計中混入了少量的人工智能相關的設計內容，以及部分實例。 對沒有產品經驗的新人直接切入人工智能產品經理這一崗位有一定的啓發意義。 但對於已經在產品管理與產品設計這個崗位上工作一段時間的老鳥來說，有啓發性的東西不多。 當然人工智能產品經理首先是產品經理，講解產品經理相關內容無可厚非，混入這些特徵工程、機器學習、深度學習的內容與整體內容銜接的不是特別好。 《特徵工程》、《機器學習基礎》這些書都適合瞭解這些內容，至於產品經理的方法論可以找一些更有針對性的書籍學習。

第一章 人工智能時代重新定義產品經理 1、工作流程、價值定位、工作協同方式都面臨變更，轉型爲人工智能產品經理需要的是價值觀和方法論的轉變 2、構成人工智能產品的三要素：算法、計算能力、數據 3、人工智能產品成功的必要條件：核心技術、產品化、商業化 4、人工智能產品經理的價值定位：擁有市場和技術前瞻性的帶頭人、技術賦能創新的驅動者、道德準則的守護者 5、人工智能產品經理需要兼具“軟硬”實力：懂技術、會用數字表達和評判、懂得溝通和協作的藝術 6、修煉思維模式：資源管理（關注資源的投入和產出，包括算法、數據資源、硬件資源）、解決方案（主動尋找產品需求的解決方案）、目標導向 7、構建知識體系： 開發人工智能產品過程中的基礎知識：產品所在領域術語、常見的技術架構、常見數據類型、測試方法等 平臺和硬件支撐：包括雲計算、大數據、人工智能平臺(例如機器學習平臺、實時計算平臺等)、智能感知與互聯(例如各種傳感器、通信方式等)、智能芯片、邊緣計算等 人工智能核心技術：包括自然語言處理(NaturaLangquagePocesIg, NLPL、人機交E(Humnar-camnpute intenaction,. H0Cl.、計算機視覺(Campouter Vison, Cy、生物特徵識別(Biometics)、語音識8別(Autonaic specthrecanton. AsR、虛批現實(Virtual Reality，VR)、增強現實(Augmented Reality，AR)、混合現實(Mix Reality，MR)，以及算法基礎常識等 人工智能普遍應用的產品或服務：語音和文字處理、圖像和視覺、大數據分析和預測。 行業知識體系 倫理，安全，法律知識 跨領域的知識體系構建：心理學、哲學、數學、認知科學等 第二章 懂行業的產品經理纔不會被人工智能淘汰 1、人工智能時代公司的分類方式： 人工智能時代公司的分類方式及對產品經理的要求 行業+人工智能公司： 依賴自身的多年領域積累，給用戶提供人工智能賦能後的產品或服務 要求：產品經理對行業的理解力和對行業趨勢的洞察力纔是核心 應用人工智能公司： 提供一種基礎功能，客戶可以通過調用封裝好的應用程序編程接口API進行對自身產品的武裝或填充 要求：產品經理既要有一定的商務技能，同時又要具備一定的項目管理經驗很多公司對產品經理的KPI考覈之一就是項目回款。 研發核心技術/基礎平臺的人工智能公司 中小型公司在投入人工智能的研發資源時首先要考慮一些技術上的“基礎設施”問題 要求：公司對產品經理的要求更側重於其對底層技術框架的理解 2、行業分析維度： 行業特點:行業的歷史背景、當下的增長能力、與宏觀經濟週期的關係、固有風險及該行業在其他國家的發展規律等。 行業運行趨勢:產品經理應該去主動了解國內外的行業發展趨勢和方向。 競爭力因素分析:產品經理需要了解行業內價格、品質、質量、分銷能力、上游資源、成本、產品差異、技術壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況 行業整合:瞭解行業集中度、外資進入、收購兼併等。 政府管制:瞭解行業的准入門檻、國家法規、價格、稅收、進出口等。 商業模式:產品經理不僅是將商業模式落地的執行者，同時也是探索商業模式的先鋒。 3、從 點（瞭解場景，妻兒行業）、線（完成產品鏈條）、面（整合外部資源，構建更寬的產品覆蓋度、形成產品生態）三個不同層次修煉成爲產品專家的思維模式 第三章 定義人工智能產品需求 1、重新定義功能需求 定義功能性需求： 產品邏輯化繁爲簡，用戶學習成本降低 從用戶角度考慮投入產出比 算法可解釋性差，產品需要逐漸獲取用戶的信任 傳感器技術的飛速進步，帶來了多元化交互行爲 產品的需求並不一定來源於確定的因果關係 產品經理在開始需求定義前應充分了解目前技術水平和資源的侷限性，避免定義一些研發很難實現的需求 定義非功能性需求：安全性、可用性、可靠性、性能、可支持性 第四章 人工智能產品體系 1、‎整個體系中，有四類重要角色 (1)基礎設施提供者，爲整個產品體系提供了計算能力、產品與外界溝通的工具，並通過基礎平臺實現支撐。 (2)數據提供者，是體系的數據來源，爲後續的數據處理提供充足的“養料”。 (3)數據處理者，代表着各種人工智能技術和服務提供商，主要負責智能信息表示與形成、智能推理、智能決策及智能執行與輸出等工作。 (4)系統協調者，負責系統的集成、需求的定義、資源的協調、解決方案的封裝，以及除研發以外一切可以保障人工智能產品順利運行和在行業落地所需的工作。 第五章 機器學習 1、機器學習：人工智能的分支，是一種專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲，通過各種算法訓練模型，並用這些模型對新問題進行識別與預測 2、產品經理需要了解的機器學習知識 機器學習流程：包括數據收集、數據預處理、模型訓練、模型評估、模型部署等步驟。 機器學習可以解決的問題分類：包括監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等。 算法的基本原理：包括線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等。 工程實踐中算法、數據和計算資源三者間的依賴關係：算法的選擇會影響數據量和計算資源的需求，數據量和計算資源的需求也會影響算法的選擇 第六章 人工智能產品經理工作流程 1、設定清晰的目標：基於用戶/客戶痛點分析（場景描述、痛點來源、痛點全方位剖析）、市場分析，對產品/功能進行一句話定義 2、技術預研：重點關注技術的趨勢、領先性、主流算法框架的優劣，而且需要橫向比較競爭對手之間的技術實現手段和重點產品參數，從中提煉出自身產品的優勢 3、需求分析和產品設計： 設計原則：少即是多、從微觀到宏觀逐步深入、放寬眼界，有效整合資源、同理心 合理制定產品需求優先級：價值vs複雜度矩陣、卡諾模型、相似組分類法、加權得分法 4、充分參與研發過程：配合研發人員進行數據集的準備、模型訓練、測試調優及在研發過程中進行目標調整和優化 5、持續的產品運營 第七章 方法論、溝通和CEO視角 1、端到端產品管理：產品定義、需求設計、產品研發、測試、發佈、銷售/運營 2、跨部門溝通 3、用CEO視角進行產品管理：創造令人信服進行產品管理、主動承擔責任並以身作則、主動爭取一切資源並對結果負責

整體寫的挺好，尤其是前半部分，因爲是第一次看，讀了六七個小時，怕有什麼遺漏的點，但實際上更適合速讀，尤其是後半部分。 整本書可以概括成一句話：人工智能產品經理首先還是產品經理，其次在人工智能領域產品經理要懂技術…

完美符合我對ali和科大訊飛的產品經理的刻板印象

如果這本書是三年前出版的可以打八分，滿分10分話，剛剛去看了一下出版時間2023年1月，只能打5分了。。產品是集成嗎？產品是服務嗎？產品是協助嗎？產品是創造嗎？

11月18日，期盼已久的Gemini3.0一發布，AI圈又是一片譁然，在這樣一個AIGC狂飆的2025年，再讀這本“老書”，心情難免微妙。 原以爲早年做AI的技術路徑——那些繁瑣的數據標註和模型訓練可以直接跳過，而且必須承認，如果是爲了學怎麼做ChatGPT應用、怎麼寫Prompt、怎麼搭Agent，這本書的很多具體技術章節已稍顯“過時”。但耐着性子讀下來，卻發現依然有其相似性，以及拋開技術外殼，作者講的那些關於商業洞察和思維模型的底層邏輯，對於AI產品而言其實更爲“保值”，所謂“流水的技術，鐵打的底層邏輯”吧。 要說亮點，最讓我驚喜的是作者用機器學習的邏輯來類比方法論的提煉。算法訓練的“欠擬合”，其實就是隻忙着幹活，不深度思考，沒有將經驗沉澱爲可遷移的方法；而什麼是“過擬合”，就是總結得太細緻太僵化，導致經驗成了教條，換個場景就失效，失去了算法泛化能力。而思維高手，就是在這兩者之間找到了那個最佳的“損失函數”，既有套路，又不被套路困死，此處頗有啓發。 ​其次，是對於“AI到底改變了什麼”的認知。 不管是互聯網還是移動互聯網，本質上都是在“優化資源配置”（比如把車和乘客連接起來）。但AI不同，AI是在“升級生產要素”（直接改變了“司機”這個勞動要素，比如自動駕駛）。 這一點在當下的AIGC熱潮中尤爲重要。爲什麼很多AI應用落地難？因爲很多人還在用互聯網“搭平臺”的思維去做AI，而忽略了AI必須在生產環節真正替代掉可度量的經濟成本，才能支撐起它的高定價。 也微微吐槽一點書中關於“同理心”的論述。 作者試圖把同理心拆解成可以訓練的技能（認知、情感、身體共鳴）。看似科學，但多年經歷總結：同理心真是一種天賦，實在難以靠SOP培養出來。但也正是這種不可量化的“人味兒”，纔是這個時代最稀缺的競爭力，gpt5替代gpt4o時的槽點，也正是主要在“情商”下降明顯上。 再發散談談另一項競爭力，最近聽了一次復旦大學張奇教授關於大模型能力邊界的講座，通過多項實驗數據驗證，現在大模型的本質，並沒有什麼所謂的奇蹟和湧現，還是基於概率相關性，如果將知識的利用分爲記憶、理解應用和創造三層，目前其實仍處於記憶這一層，90%真正落地的應用都需要單獨訓練，而預訓練的數據始終是大模型能力的核心，基於種種，人類的創新力依然不可替代，模型最大的進步來源，還是人類能給到多少高質量的數據。 迴歸本書，​整體建議略讀技術細節，精讀商業思維，也適合作爲AI產品入門，所以依然推薦，即使是最初級的產品定位思考，也能讓人常讀常新。

淺嘗輒止地瞭解了這個ai產品和普通產品的不同，簡單理解就是，一個新的事物需要產品崗更瞭解底層原理，從而能帶動項目更有序更有方向地進行

太一般了，首先成書於openAI爆發前，所以很多信息和觀點都有些落後，其次是很多中文科技類書籍的通病：用詞晦澀，中文解釋中文也讓人看不明白。最後是配的說明的圖又粗糙又難懂。寥寥幾筆的示意圖怎麼都能畫得那麼醜，而且那麼難懂？只能說作者的taste不行。

描繪了一個成爲優秀產品經理的藍圖和框架，值得入門的小白學習

這是我看完的 1001本書，筆者是專家這個方向很認可是可能花了太多的時間在寫基礎的事情，框架也是，如果他能提供更多量化案例或有趣的例子就更好一點