一、AI产品经理和和通用型产品经理的异同：

市面上不同的公司对产品经理的定位有很大的差别，一名合格的产品经理是能对软件产品整个生命周期负责的人。

思考框架相同： AI产品经理和通用型软件产品经理的底层思考框架是一样的，都是要经历产品立项、需求分析、产品设计、产品执行管理（研发测试）、验收、分析迭代这几个阶段。

思维模式不同：通用型产品经理，只需要把业务流程、痛点理清楚，在进行逻辑处理、界面流程化，软件化即可。
而AI产品是AI技术为出发点，为各行各业提供全新的解决方案，甚至会变更原来的业务流程和使用方式。

• 1、根据公司类型（AI公司与非AI公司）及是否自研区分AI产品经理对AI能力的要求：

人工智能已经成为国家的重点发展方向之一，各行各业也加入到AI这个大家庭。除了AI公司招聘AI产品经理，一些传统公司也招。

如下为AI公司的 AI产品经理的招聘要求：

如下为非AI公司的 AI产品经理的招聘要求：

• 2、AI产品的使用群体（购买群体）和载体

​ AI产品经理分为toB AI产品经理、toC AI产品经理、AI硬件产品经理。

侧重点：

toB AI产品经理： 实际效果, 业务场景

toC AI产品经理： 用户体验, 数据运营

AI硬件产品经理： 使用场景（商场、家里）、硬件运维

二、AI产品经理必备的技能

除了通用型产品经理需要的技能外，还需要加强 对AI场景、AI能力效果、AI算法、数据的理解。

其实AI产品经理就是 用 数据+AI算法 形成效果好的AI应用或场景。

三、如何成为AI产品经理：

1、了解AI应用场景和技术： 多看多试用，BATH 等大公司都有智能云平台，从AI应用场景、产品（体验）、报价等全方位了解。

​ 以下是AI产品经理涉及到的AI技术，并不是说每个技术都非常熟悉，也不是要对算法细节精通。而是根据自己涉及的领域从单点向外辐射，了解各算法、模型的使用场景及其优劣势，逐渐丰富AI技术体系。

由于目前很多AI能力的效果还无法达到商用效果，所以某些AI类产品会混合规则类、统计学的方法去尽量规避AI算法的不可预测性。

2、了解数据对AI产品的重要性：AI产品的核心是数据，只有有效的数据+合适的算法才能合成符合需求的AI模型。

前期尽量参与到产品生命周期的每个细节（包括数据标注、后期运营）

3、熟悉AI类产品的评价指标。 比如智能客服问答的召回率、准确率；ASR的句识别准确率、和字识别准确率等。

四、如果你刚成为AI产品经理尽量做到如下：

1、多问：问AI算法工程师调参的来龙去脉，

2、多做：自己标注和修改数据

3、多听：测试人员的体验优化建议

4、如果可以，每个岗位都轮一段时间。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

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全过程AI大模型学习路线

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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

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