人工智能产品经理：AI时代PM修炼手册（修订版）

大量互联网产品经理的方法论、产品生命周期管理、产品设计中混入了少量的人工智能相关的设计内容，以及部分实例。 对没有产品经验的新人直接切入人工智能产品经理这一岗位有一定的启发意义。 但对于已经在产品管理与产品设计这个岗位上工作一段时间的老鸟来说，有启发性的东西不多。 当然人工智能产品经理首先是产品经理，讲解产品经理相关内容无可厚非，混入这些特征工程、机器学习、深度学习的内容与整体内容衔接的不是特别好。 《特征工程》、《机器学习基础》这些书都适合了解这些内容，至于产品经理的方法论可以找一些更有针对性的书籍学习。

第一章 人工智能时代重新定义产品经理 1、工作流程、价值定位、工作协同方式都面临变更，转型为人工智能产品经理需要的是价值观和方法论的转变 2、构成人工智能产品的三要素：算法、计算能力、数据 3、人工智能产品成功的必要条件：核心技术、产品化、商业化 4、人工智能产品经理的价值定位：拥有市场和技术前瞻性的带头人、技术赋能创新的驱动者、道德准则的守护者 5、人工智能产品经理需要兼具“软硬”实力：懂技术、会用数字表达和评判、懂得沟通和协作的艺术 6、修炼思维模式：资源管理（关注资源的投入和产出，包括算法、数据资源、硬件资源）、解决方案（主动寻找产品需求的解决方案）、目标导向 7、构建知识体系： 开发人工智能产品过程中的基础知识：产品所在领域术语、常见的技术架构、常见数据类型、测试方法等 平台和硬件支撑：包括云计算、大数据、人工智能平台(例如机器学习平台、实时计算平台等)、智能感知与互联(例如各种传感器、通信方式等)、智能芯片、边缘计算等 人工智能核心技术：包括自然语言处理(NaturaLangquagePocesIg, NLPL、人机交E(Humnar-camnpute intenaction,. H0Cl.、计算机视觉(Campouter Vison, Cy、生物特征识别(Biometics)、语音识8别(Autonaic specthrecanton. AsR、虚批现实(Virtual Reality，VR)、增强现实(Augmented Reality，AR)、混合现实(Mix Reality，MR)，以及算法基础常识等 人工智能普遍应用的产品或服务：语音和文字处理、图像和视觉、大数据分析和预测。 行业知识体系 伦理，安全，法律知识 跨领域的知识体系构建：心理学、哲学、数学、认知科学等 第二章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰 1、人工智能时代公司的分类方式： 人工智能时代公司的分类方式及对产品经理的要求 行业+人工智能公司： 依赖自身的多年领域积累，给用户提供人工智能赋能后的产品或服务 要求：产品经理对行业的理解力和对行业趋势的洞察力才是核心 应用人工智能公司： 提供一种基础功能，客户可以通过调用封装好的应用程序编程接口API进行对自身产品的武装或填充 要求：产品经理既要有一定的商务技能，同时又要具备一定的项目管理经验很多公司对产品经理的KPI考核之一就是项目回款。 研发核心技术/基础平台的人工智能公司 中小型公司在投入人工智能的研发资源时首先要考虑一些技术上的“基础设施”问题 要求：公司对产品经理的要求更侧重于其对底层技术框架的理解 2、行业分析维度： 行业特点:行业的历史背景、当下的增长能力、与宏观经济周期的关系、固有风险及该行业在其他国家的发展规律等。 行业运行趋势:产品经理应该去主动了解国内外的行业发展趋势和方向。 竞争力因素分析:产品经理需要了解行业内价格、品质、质量、分销能力、上游资源、成本、产品差异、技术壁垒、管理水平、地理位置等方面的情况 行业整合:了解行业集中度、外资进入、收购兼并等。 政府管制:了解行业的准入门槛、国家法规、价格、税收、进出口等。 商业模式:产品经理不仅是将商业模式落地的执行者，同时也是探索商业模式的先锋。 3、从 点（了解场景，妻儿行业）、线（完成产品链条）、面（整合外部资源，构建更宽的产品覆盖度、形成产品生态）三个不同层次修炼成为产品专家的思维模式 第三章 定义人工智能产品需求 1、重新定义功能需求 定义功能性需求： 产品逻辑化繁为简，用户学习成本降低 从用户角度考虑投入产出比 算法可解释性差，产品需要逐渐获取用户的信任 传感器技术的飞速进步，带来了多元化交互行为 产品的需求并不一定来源于确定的因果关系 产品经理在开始需求定义前应充分了解目前技术水平和资源的局限性，避免定义一些研发很难实现的需求 定义非功能性需求：安全性、可用性、可靠性、性能、可支持性 第四章 人工智能产品体系 1、‎整个体系中，有四类重要角色 (1)基础设施提供者，为整个产品体系提供了计算能力、产品与外界沟通的工具，并通过基础平台实现支撑。 (2)数据提供者，是体系的数据来源，为后续的数据处理提供充足的“养料”。 (3)数据处理者，代表着各种人工智能技术和服务提供商，主要负责智能信息表示与形成、智能推理、智能决策及智能执行与输出等工作。 (4)系统协调者，负责系统的集成、需求的定义、资源的协调、解决方案的封装，以及除研发以外一切可以保障人工智能产品顺利运行和在行业落地所需的工作。 第五章 机器学习 1、机器学习：人工智能的分支，是一种专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，通过各种算法训练模型，并用这些模型对新问题进行识别与预测 2、产品经理需要了解的机器学习知识 机器学习流程：包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估、模型部署等步骤。 机器学习可以解决的问题分类：包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。 算法的基本原理：包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 工程实践中算法、数据和计算资源三者间的依赖关系：算法的选择会影响数据量和计算资源的需求，数据量和计算资源的需求也会影响算法的选择 第六章 人工智能产品经理工作流程 1、设定清晰的目标：基于用户/客户痛点分析（场景描述、痛点来源、痛点全方位剖析）、市场分析，对产品/功能进行一句话定义 2、技术预研：重点关注技术的趋势、领先性、主流算法框架的优劣，而且需要横向比较竞争对手之间的技术实现手段和重点产品参数，从中提炼出自身产品的优势 3、需求分析和产品设计： 设计原则：少即是多、从微观到宏观逐步深入、放宽眼界，有效整合资源、同理心 合理制定产品需求优先级：价值vs复杂度矩阵、卡诺模型、相似组分类法、加权得分法 4、充分参与研发过程：配合研发人员进行数据集的准备、模型训练、测试调优及在研发过程中进行目标调整和优化 5、持续的产品运营 第七章 方法论、沟通和CEO视角 1、端到端产品管理：产品定义、需求设计、产品研发、测试、发布、销售/运营 2、跨部门沟通 3、用CEO视角进行产品管理：创造令人信服进行产品管理、主动承担责任并以身作则、主动争取一切资源并对结果负责

整体写的挺好，尤其是前半部分，因为是第一次看，读了六七个小时，怕有什么遗漏的点，但实际上更适合速读，尤其是后半部分。 整本书可以概括成一句话：人工智能产品经理首先还是产品经理，其次在人工智能领域产品经理要懂技术…

完美符合我对ali和科大讯飞的产品经理的刻板印象

如果这本书是三年前出版的可以打八分，满分10分话，刚刚去看了一下出版时间2023年1月，只能打5分了。。产品是集成吗？产品是服务吗？产品是协助吗？产品是创造吗？

11月18日，期盼已久的Gemini3.0一发布，AI圈又是一片哗然，在这样一个AIGC狂飙的2025年，再读这本“老书”，心情难免微妙。 原以为早年做AI的技术路径——那些繁琐的数据标注和模型训练可以直接跳过，而且必须承认，如果是为了学怎么做ChatGPT应用、怎么写Prompt、怎么搭Agent，这本书的很多具体技术章节已稍显“过时”。但耐着性子读下来，却发现依然有其相似性，以及抛开技术外壳，作者讲的那些关于商业洞察和思维模型的底层逻辑，对于AI产品而言其实更为“保值”，所谓“流水的技术，铁打的底层逻辑”吧。 要说亮点，最让我惊喜的是作者用机器学习的逻辑来类比方法论的提炼。算法训练的“欠拟合”，其实就是只忙着干活，不深度思考，没有将经验沉淀为可迁移的方法；而什么是“过拟合”，就是总结得太细致太僵化，导致经验成了教条，换个场景就失效，失去了算法泛化能力。而思维高手，就是在这两者之间找到了那个最佳的“损失函数”，既有套路，又不被套路困死，此处颇有启发。 ​其次，是对于“AI到底改变了什么”的认知。 不管是互联网还是移动互联网，本质上都是在“优化资源配置”（比如把车和乘客连接起来）。但AI不同，AI是在“升级生产要素”（直接改变了“司机”这个劳动要素，比如自动驾驶）。 这一点在当下的AIGC热潮中尤为重要。为什么很多AI应用落地难？因为很多人还在用互联网“搭平台”的思维去做AI，而忽略了AI必须在生产环节真正替代掉可度量的经济成本，才能支撑起它的高定价。 也微微吐槽一点书中关于“同理心”的论述。 作者试图把同理心拆解成可以训练的技能（认知、情感、身体共鸣）。看似科学，但多年经历总结：同理心真是一种天赋，实在难以靠SOP培养出来。但也正是这种不可量化的“人味儿”，才是这个时代最稀缺的竞争力，gpt5替代gpt4o时的槽点，也正是主要在“情商”下降明显上。 再发散谈谈另一项竞争力，最近听了一次复旦大学张奇教授关于大模型能力边界的讲座，通过多项实验数据验证，现在大模型的本质，并没有什么所谓的奇迹和涌现，还是基于概率相关性，如果将知识的利用分为记忆、理解应用和创造三层，目前其实仍处于记忆这一层，90%真正落地的应用都需要单独训练，而预训练的数据始终是大模型能力的核心，基于种种，人类的创新力依然不可替代，模型最大的进步来源，还是人类能给到多少高质量的数据。 回归本书，​整体建议略读技术细节，精读商业思维，也适合作为AI产品入门，所以依然推荐，即使是最初级的产品定位思考，也能让人常读常新。

浅尝辄止地了解了这个ai产品和普通产品的不同，简单理解就是，一个新的事物需要产品岗更了解底层原理，从而能带动项目更有序更有方向地进行

太一般了，首先成书于openAI爆发前，所以很多信息和观点都有些落后，其次是很多中文科技类书籍的通病：用词晦涩，中文解释中文也让人看不明白。最后是配的说明的图又粗糙又难懂。寥寥几笔的示意图怎么都能画得那么丑，而且那么难懂？只能说作者的taste不行。

描绘了一个成为优秀产品经理的蓝图和框架，值得入门的小白学习

这是我看完的 1001本书，笔者是专家这个方向很认可是可能花了太多的时间在写基础的事情，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点