第一章｜AI 产品经理的角色与认知底座（必修）

1.1 AI 产品经理 ≠ 传统产品经理 + AI

你需要先建立正确的角色认知：

AI PM 的核心职责

• 把「不确定的智能能力」转化为「可用、可控、可商业化的产品」

• 在 模型能力 / 数据 / 业务价值 / 风险 之间做权衡

• 管理的不只是需求，还有 模型表现与不确定性

1.2 AI 产品经理的能力结构图

建议你把能力分成 5 层：

1. AI 基础认知

2. 模型 & 数据理解

3. AI 产品设计能力

4. 工程 & 落地协作能力

5. 商业化 & 规模化能力

👉 后续章节会一层一层展开

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第二章｜AI 基础知识（PM 视角，不写代码也要懂）

2.1 必须掌握的 AI 基础概念

不求你会实现，但必须能和算法、工程师同频：

• 机器学习 / 深度学习 的基本区别

• 大模型（LLM）的基本原理

• 训练 / 微调 / 推理 的概念

• Token、上下文窗口、Embedding

• 多模态（文本 / 图像 / 音频 / 视频）

2.2 大模型能力边界认知（非常重要）

AI PM 一定要清楚：

• AI 擅长什么

• AI 容易犯什么错

• AI 什么时候一定要有人兜底

关键词：

• 幻觉（Hallucination）

• 不确定性输出

• 概率而非确定结果

• 数据偏差

📌 学习目标：

你能判断「这个需求是 AI 能解决的，还是伪 AI 需求」

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第三章｜主流 AI 技术与产品形态认知

3.1 当前主流 AI 能力版图

你需要对 AI 能力地图 有全局认知：

• 文本生成（写作、总结、问答）

• 代码生成与理解

• 图像生成 / 编辑

• 视频生成

• 语音识别 / 合成

• Agent / Workflow 自动化

3.2 主流 AI 产品形态拆解

重点不是“玩”，而是拆产品结构：

• Chat 类产品

• Copilot / Assistant 类

• 垂直场景工具

• AI Agent（任务型）

• AI 平台型产品（模型 / API / 控制台）

👉 每看一个产品，都问自己三件事：

1. 它解决了什么问题？

2. AI 在哪里真正创造了价值？

3. 没有 AI 会怎样？

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第四章｜AI 产品设计方法论（核心章节）

4.1 AI 产品的需求定义方式

传统 PM 问：

用户要什么？

AI PM 要问：

AI 在哪里能 替代 / 增强 / 放大 人的能力？

常见切入点：

• 重复性高

• 判断成本高

• 人力昂贵

• 规则难以穷举

4.2 AI 产品设计四件套

每个 AI 需求，都必须明确：

1. 输入是什么？

2. 模型做什么？

3. 输出长什么样？

4. 失败时怎么办？

📌 很多 AI 产品失败，死在第 4 点

4.3 Prompt ≠ AI 产品设计

你要掌握：

• Prompt 是交互层

• 真正的产品设计在 流程、约束、反馈机制

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第五章｜数据与模型协作能力（AI PM 的分水岭）

5.1 数据意识

你需要懂：

• 数据从哪里来？

• 数据是否可持续？

• 数据质量如何影响模型效果？

5.2 模型选择与评估

AI PM 要参与的决策：

• 自研 vs 第三方模型

• 大模型 vs 小模型

• 通用模型 vs 垂直模型

核心指标认知：

• 准确率

• 召回率

• 成本

• 延迟

• 稳定性

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第六章｜AI 产品工程与落地认知（不写代码，但要懂系统）

6.1 AI 产品技术架构基础

你至少要能画清楚：

• 前端交互

• 服务层

• 模型服务

• 数据与日志

• 监控与评估

6.2 AI 产品的上线与迭代方式

AI 产品不同于传统产品：

• 不可能一次性完美

• 必须快速实验 + 评估 + 回滚

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第七章｜AI 产品的风险、合规与伦理（高级必修）

7.1 风险类型

AI PM 一定要能识别：

• 内容风险

• 数据合规

• 偏见与歧视

• 安全漏洞

7.2 风控与审核机制设计

你要会：

• 人机协同

• 灰度策略

• 风险兜底设计

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第八章｜AI 产品商业化与增长

8.1 AI 产品的成本结构

AI PM 必须懂钱：

• Token 成本

• 推理成本

• 计算资源

• 人力兜底成本

8.2 常见商业模式

• 按量付费

• 订阅制

• 企业版

• API 计费

8.3 增长与留存

重点关注：

• AI 产品的“复用率”

• 真实工作流嵌入程度

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第九章｜实战训练路径（非常重要）

9.1 初级阶段（0–3 个月）

目标：能做一个 完整 AI 产品方案

• 拆 3 个 AI 产品

• 写 1 份完整 PRD

• 设计 1 个 AI 流程

9.2 中级阶段（3–9 个月）

目标：能 落地并评估效果

• 跟进模型效果

• 看数据

• 做策略迭代

9.3 高级阶段（9 个月+）

目标：能 做 AI 产品战略

• 产品方向判断

• 平台化设计

• 组织协作

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第十章｜能力对标清单（自查用）

你可以用这个自检：

• 我能否判断一个需求适不适合用 AI？

• 我是否能和算法讨论效果与成本？

• 我是否能设计 AI 失败时的用户体验？

• 我是否能解释 AI 产品的商业逻辑？