2026年第二届人工智能与产品设计国际学术会议 （AIPD 2026）

官网：https://ais.cn/u/ZZ7baa

时间：2026年02月06-08日

地点：中国-北京

前言

AIGC 的普及正在颠覆产品经理的工作模式 —— 当 AI 能在数分钟内完成 PRD 撰写、原型制作、用例生成等标准化工作，产品经理的核心竞争力已从 “会做” 转变为 “会想、会决策、会创造价值”。过去，产品经理的能力模型聚焦于 “文档撰写、原型设计、需求沟通” 等执行层技能；如今，AIGC 将产品经理从执行劳动中解放，倒逼其向 “策略制定者、价值挖掘者、创新设计者” 转型。本文聚焦 AIGC 时代产品经理的能力重构核心，从能力模型升级、核心能力拆解、进阶路径设计、实战训练方法四个维度，结合能力对比表、进阶路线图、实战案例，系统拆解产品经理如何摆脱 “工具人” 思维，构建适配 AIGC 时代的核心能力体系，实现从 “执行型产品经理” 到 “策略型产品经理” 的进阶。

一、AIGC 时代产品经理能力模型的底层变革

1.1 能力模型对比：传统模式 vs AIGC 时代

AIGC 的介入让产品经理能力模型的权重发生根本性转移，执行层能力重要性大幅降低，策略层、创新层能力成为核心：

能力维度	传统产品经理（权重）	AIGC 时代产品经理（权重）	核心变化
执行层能力	文档撰写（25%）、原型设计（20%）、需求沟通（15%）	文档 / 原型把控（5%）、AI 工具驾驭（10%）、协作对齐（10%）	从 “亲自做” 变为 “用 AI 做 + 把控质量”
分析层能力	需求分析（15%）、数据复盘（10%）	需求价值判断（20%）、AI 数据分析解读（15%）、风险预判（10%）	从 “基础分析” 变为 “深度价值挖掘 + AI 辅助决策”
策略层能力	产品规划（8%）、竞品分析（5%）	产品策略制定（15%）、差异化创新（10%）、商业闭环设计（8%）	从 “短期规划” 变为 “长期价值策略设计”
创新层能力	体验设计（2%）、模式创新（0%）	用户价值创新（10%）、AI 融合场景设计（7%）	从 “无要求” 变为 “核心竞争力”

1.2 核心变革逻辑：从 “执行闭环” 到 “价值闭环”

• 传统逻辑：产品经理的工作闭环是 “接收需求→执行设计→推动落地”，核心目标是 “完成任务”；
• AIGC 时代逻辑：工作闭环升级为 “挖掘价值→制定策略→AI 辅助执行→验证价值”，核心目标是 “创造价值”。

AIGC 本质是 “执行效率工具”，它解决了 “如何高效完成” 的问题，但无法解决 “做什么、为什么做、做了有什么价值” 的核心问题 —— 这正是 AIGC 时代产品经理的核心阵地。

1.3 能力重构的核心原则

1. 减法原则：放弃对低价值执行技能的执念（如精通 Axure 所有操作、逐字撰写 PRD），将精力转移到高价值能力；
2. 加法原则：新增 “AI 工具驾驭、价值判断、创新设计” 等适配 AIGC 时代的核心能力；
3. 融合原则：将 AIGC 思维融入所有工作环节，用 AI 放大策略层、分析层能力的价值；
4. 迭代原则：能力体系需随 AI 技术发展动态调整，如多模态 AI 成熟后，需新增 “多模态需求解读” 能力。

二、AIGC 时代产品经理的核心能力拆解

2.1 核心能力一：AI 工具驾驭能力 —— 让 AI 成为 “专属执行助手”

2.1.1 能力定义

不是 “会用 AI 工具”，而是 “能精准驾驭 AI 完成目标”，核心是 “Prompt 工程能力 + 工具组合能力 + 结果把控能力”。

2.1.2 核心子能力

1. 精准 Prompt 设计能力

   • 核心要求：能编写 “场景明确、逻辑清晰、格式规范、要求具体” 的 Prompt，让 AI 输出符合预期的结果；
   • 关键技巧：
     • 拆解复杂需求：将 “设计电商下单页” 拆解为 “设计配送方式模块 + 设计结算模块”，分别生成后整合；
     • 加入约束条件：明确 “禁止使用 XX 风格、必须包含 XX 模块、输出格式为 XX”；
     • 提供参考框架：给 AI 提供 “PRD 模板框架”“需求分析表表头”，确保输出格式统一。
   • 实战案例：低效 Prompt：“帮我写一个次日达功能的 PRD”；高效 Prompt：“基于生鲜电商 APP 次日达功能的结构化需求（配送时间选择 / 修改 / 超时赔付），生成包含文档信息、需求背景、核心功能、交互逻辑、验收标准、风险评估的 PRD，验收标准需量化，风险评估包含技术 / 用户 / 商业三类风险，输出格式为 Markdown，符合公司 PRD 规范（参考附件模板）。”

2. 多工具组合能力

   • 核心要求：根据场景选择最优 AI 工具组合，而非单工具依赖；
   • 工具组合示例：

     工作场景	工具组合	核心目标
     需求分析	GPT-4o + 飞书表格 AI	结构化拆解需求 + 数据化价值评估
     产品设计	即时设计 AI + MidJourney	高保真原型生成 + 创意视觉设计
     数据复盘	Code Interpreter + 文心一言	数据处理可视化 + 复盘报告生成

3. AI 结果把控能力

   • 核心要求：能快速校验 AI 生成内容的 “逻辑完整性、合规性、准确性”，筛选并优化有效信息；
   • 校验维度：
     • 逻辑校验：AI 生成的交互逻辑是否覆盖所有用户场景（正常 / 异常 / 边界）；
     • 合规校验：金融 / 医疗等行业是否符合监管要求，如支付功能是否包含风险提示；
     • 数据校验：AI 生成的复盘报告中数据是否准确，结论是否匹配数据。

2.2 核心能力二：需求价值判断能力 —— 从 “做需求” 到 “选对需求”

2.2.1 能力定义

在 AI 能快速实现任何需求的背景下，产品经理的核心能力是 “判断需求是否有价值、价值大小、优先级高低”，而非 “实现需求”。

2.2.2 核心子能力

1. 隐性需求挖掘能力

   • 核心要求：透过用户表面反馈，挖掘背后的真实价值诉求，AI 可辅助处理数据，但核心判断需人完成；
   • 实战方法：
     1. 用 AI 批量分析用户反馈文本，提取高频关键词（如 “配送慢”“操作复杂”）；
     2. 人工深度分析关键词背后的价值诉求（如 “配送慢” 本质是 “对时效性的高要求”，而非单纯 “希望快”）；
     3. 结合业务目标判断需求价值（如时效性优化是否能提升用户留存）。
   • 代码案例（AI 辅助提取隐性需求）：

   python

   运行

   import openai
   import json
   
   openai.api_key = "your-api-key"
   
   # 用户表面反馈
   user_feedback = [
       "次日达配送时间选择按钮太小，不好点",
       "修改配送时间要找半天，太麻烦了",
       "超时了也没收到优惠券，太坑了"
   ]
   
   def extract_hidden_demand(feedback):
       prompt = f"""
       请分析以下用户反馈，提取表面问题和隐性需求，输出JSON格式：
       - surface_problems：表面问题（列表）；
       - hidden_demands：隐性需求（列表）；
       - value_level：需求价值等级（高/中/低）；
       反馈：{feedback}
       """
       response = openai.ChatCompletion.create(
           model="gpt-4o",
           messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
           temperature=0.1
       )
       return json.loads(response.choices[0].message.content)
   
   result = extract_hidden_demand(user_feedback)
   print("表面问题：", result["surface_problems"])
   print("隐性需求：", result["hidden_demands"])
   print("价值等级：", result["value_level"])
   

   • 输出结果：

     plaintext

     表面问题： ['次日达配送时间选择按钮尺寸小', '修改配送时间操作路径长', '配送超时未收到赔付优惠券']
     隐性需求： ['希望交互操作简单便捷', '希望配送承诺有保障', '希望权益兑现及时']
     价值等级： 高
     

2. 需求价值量化能力

   • 核心要求：建立可落地的价值评估模型，量化每个需求的用户价值、商业价值，而非凭经验判断；
   • 核心公式（AIGC 时代升级版）：综合价值用户价值权重商业价值权重实现成本运营成本其中：
     • 用户价值 = 解决痛点程度 × 使用频率 × 不可替代性；
     • 商业价值 = 转化提升幅度 × 收入贡献 × 品牌价值；
     • AI 实现成本：AI 生成原型 / 文档 + 人工优化的时间成本（可量化为小时数）。

3. 需求优先级决策能力

   • 核心要求：基于价值量化结果，结合资源、时间、风险等因素，制定科学的需求优先级，而非 “老板拍板” 或 “竞品对标”；
   • 实战工具：AI 辅助的 RICE 模型（Reach 影响人数、Impact 影响程度、Confidence 置信度、Effort 成本），用 AI 计算每个需求的 RICE 得分，人工做最终决策。

2.3 核心能力三：产品策略制定能力 —— 从 “功能规划” 到 “价值闭环设计”

2.3.1 能力定义

基于用户价值和商业目标，制定产品长期发展策略，而非仅规划短期功能迭代，AI 可辅助分析数据，但策略的核心逻辑需人设计。

2.3.2 核心子能力

1. 差异化策略设计能力

   • 核心要求：在 AI 能快速复刻竞品功能的背景下，设计 “AI 难以复刻” 的差异化价值，如独特的用户体验、专属的商业闭环；
   • 实战案例：
     • 竞品：用 AI 生成标准化的生鲜配送功能；
     • 差异化策略：结合本地用户特征，设计 “社区拼团 + 次日达” 的组合模式，AI 仅辅助实现拼团规则计算，核心策略由产品经理设计。

2. AI 融合场景设计能力

   • 核心要求：不是简单叠加 AI 功能，而是将 AI 深度融入产品场景，创造新的用户价值；
   • 设计原则：
     1. 必要性：AI 能解决用户真实痛点，而非 “为了加 AI 而加 AI”；
     2. 自然性：AI 交互符合用户使用习惯，如用自然语言替代复杂操作；
     3. 价值性：AI 功能能提升核心指标（如留存、转化）。
   • 反例：电商 APP 盲目上线 “AI 选品” 功能，选品结果不准确，反而增加用户决策成本；
   • 正例：生鲜 APP 用 AI 分析用户购买习惯，自动推荐 “次日达” 的高频购买商品，提升下单转化率。

3. 风险预判与应对能力

   • 核心要求：预判产品策略落地过程中的技术、用户、商业风险，制定应对方案，AI 可辅助列出风险清单，但核心应对策略需人设计；
   • 实战方法：
     1. 用 AI 生成风险清单（如技术风险、用户风险、合规风险）；
     2. 人工分析风险发生概率、影响程度，制定优先级；
     3. 设计可落地的应对方案（如技术风险可通过灰度上线降低影响）。

2.4 核心能力四：创新设计能力 —— 创造 AI 无法替代的用户价值

2.4.1 能力定义

AI 擅长复刻已有经验，但难以创造全新的用户价值和体验，产品经理的核心创新能力体现在 “用户体验创新、商业模式创新、场景融合创新”。

2.4.2 核心子能力

1. 用户体验创新能力

   • 核心要求：设计 “简单、高效、有温度” 的体验，超越 AI 生成的标准化体验；
   • 实战案例：
     • AI 生成的配送时间选择界面：标准化的下拉框选择；
     • 产品经理创新设计：基于用户历史配送时间习惯，自动推荐最优时段，用户仅需确认，无需选择，提升操作效率。

2. 商业模式创新能力

   • 核心要求：设计适配产品场景的商业闭环，AI 可辅助分析数据，但核心商业模式需人设计；
   • 实战案例：生鲜 APP “次日达” 功能，产品经理设计 “会员免配送费 + 超时赔付升级” 的付费模式，AI 仅辅助计算会员定价。

3. 跨场景融合创新能力

   • 核心要求：将不同场景的价值融合，创造新的产品形态，AI 难以突破场景边界，需人主导；
   • 实战案例：将 “次日达配送” 与 “社区团购” 融合，设计 “拼团次日达” 模式，既降低配送成本，又提升用户复购。

三、AIGC 时代产品经理的进阶路径设计

3.1 进阶路线图

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graph TD
    A[执行型产品经理] -->|能力升级| B[AI工具型产品经理]
    B -->|能力升级| C[价值型产品经理]
    C -->|能力升级| D[策略型产品经理]
    D -->|能力升级| E[创新型产品经理]

    A:::stage --> 掌握：文档撰写、原型设计、基础沟通
    B:::stage --> 掌握：AI工具驾驭、Prompt设计、结果把控
    C:::stage --> 掌握：需求价值判断、数据解读、风险预判
    D:::stage --> 掌握：产品策略制定、差异化设计、AI融合场景设计
    E:::stage --> 掌握：体验创新、模式创新、跨场景融合创新

    classDef stage fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px

3.2 各阶段进阶目标与训练方法

3.2.1 阶段 1：执行型产品经理 → AI 工具型产品经理（1-2 个月）

• 核心目标：掌握 AI 工具的核心使用方法，将执行效率提升 80% 以上；
• 训练方法：
  1. 建立 Prompt 模板库：针对 PRD、原型、用例等场景，编写 10 + 标准化 Prompt，反复优化；
  2. 工具实战训练：每周用 AI 完成 2 个真实工作任务（如生成 1 个 PRD、1 个原型），对比人工耗时与质量；
  3. 结果复盘：每次用 AI 生成内容后，复盘 “Prompt 优化点、结果校验要点”，形成个人经验库。

3.2.2 阶段 2：AI 工具型产品经理 → 价值型产品经理（3-4 个月）

• 核心目标：从 “用 AI 做需求” 升级为 “选对有价值的需求”；
• 训练方法：
  1. 需求分析实战：每周分析 5 个用户反馈，用 AI 辅助提取隐性需求，人工判断价值等级；
  2. 价值量化训练：建立需求价值评估模型，用 AI 计算 10 + 真实需求的综合价值，人工验证模型准确性；
  3. 优先级决策训练：基于价值量化结果，制定需求优先级，与团队决策对比，分析差异。

3.2.3 阶段 3：价值型产品经理 → 策略型产品经理（6-8 个月）

• 核心目标：能制定产品长期策略，设计 AI 融合场景；
• 训练方法：
  1. 竞品分析训练：用 AI 辅助分析 5 + 竞品的功能和策略，人工提炼差异化机会；
  2. 策略制定实战：为 1 个核心功能（如次日达）制定 6 个月的迭代策略，包含 AI 融合场景设计；
  3. 风险预判训练：列出策略落地的 10 + 风险，用 AI 辅助补充，人工设计应对方案。

3.2.4 阶段 4：策略型产品经理 → 创新型产品经理（12 + 个月）

• 核心目标：创造 AI 无法替代的用户价值和商业模式；
• 训练方法：
  1. 体验创新训练：优化 1 个 AI 生成的标准化体验，设计更有温度的交互；
  2. 模式创新训练：为核心功能设计新的商业闭环，用 AI 辅助验证可行性；
  3. 跨场景融合训练：将 2 个不同场景融合，设计新的产品形态，落地小范围测试。

3.3 进阶过程中的核心资源

1. 学习资源：
   • Prompt 工程：OpenAI 官方 Prompt 指南、《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》；
   • 产品策略：《启示录：打造用户喜爱的产品》《产品心经》；
   • AI 融合设计：各大厂 AI 产品设计白皮书（如微信 AI 产品设计规范）；
2. 实战资源：
   • 模拟项目：参与开源产品项目，用 AIGC 完成需求分析、设计、复盘全流程；
   • 行业案例：分析电商、金融、教育等行业的 AI 产品创新案例，提炼可复用的思路；
3. 工具资源：
   • AI 工具：GPT-4o、即时设计 AI、Code Interpreter、通义千问；
   • 分析工具：飞书表格、Tableau（数据可视化）、XMind（策略梳理）。

四、实战案例：从执行到创新的能力进阶落地

4.1 案例背景

某生鲜电商执行型产品经理，负责 “次日达” 功能迭代，传统工作模式下仅能完成原型设计、PRD 撰写等执行工作，通过 6 个月的能力进阶，成长为价值型产品经理。

4.2 进阶过程与成果

4.2.1 阶段 1（1-2 个月）：AI 工具驾驭能力提升

• 行动：
  1. 编写 “次日达” 功能的标准化 Prompt 模板，包含 PRD、原型、用例等场景；
  2. 用即时设计 AI 生成原型，GPT-4o 生成 PRD，对比人工耗时，优化 Prompt；
• 成果：
  • PRD 撰写耗时从 2 小时缩短至 10 分钟，原型制作从 3 小时缩短至 15 分钟；
  • 生成内容的核心逻辑完整度从 80% 提升至 95%。

4.2.2 阶段 2（3-4 个月）：需求价值判断能力提升

• 行动：
  1. 用 AI 分析 500 + 用户反馈，提取隐性需求（如 “希望配送时间更精准”“权益兑现及时”）；
  2. 建立需求价值评估模型，量化 “配送时间精准化”“超时赔付升级” 等需求的综合价值；
• 成果：
  • 识别出高价值隐性需求 “配送时间精准到 1 小时”，纳入迭代计划；
  • 需求优先级决策准确率从 70% 提升至 90%，避免 2 个低价值需求上线。

4.2.3 阶段 3（5-6 个月）：策略制定能力提升

• 行动：
  1. 分析竞品 “次日达” 功能，用 AI 辅助提炼差异化机会（竞品仅支持固定时段，本产品可支持自定义时段）；
  2. 制定 “次日达” 功能 6 个月迭代策略，包含 AI 融合场景（AI 推荐最优配送时段）；
• 成果：
  • 差异化策略落地后，次日达使用率从 20% 提升至 35%；
  • AI 推荐时段功能上线后，用户操作效率提升 40%。

4.3 核心经验

1. 进阶需 “小步快跑”：每个阶段聚焦 1-2 个核心能力，落地实战后再进阶；
2. AI 是 “助手” 而非 “替代者”：用 AI 提升效率，将节省的时间投入到价值判断、策略制定中；
3. 持续复盘：每次实战后复盘 “能力短板、AI 使用优化点”，形成闭环。

五、AIGC 时代产品经理的避坑与长期发展

5.1 进阶过程中的核心避坑点

避坑点	表现形式	应对策略
过度依赖 AI，丧失核心思考	直接将 AI 生成的策略、需求分析结果作为决策依据	AI 仅作为辅助工具，核心决策必须人工完成，且需验证 AI 结论的合理性
只学工具，不学思维	精通各类 AI 工具，但不会判断需求价值、制定策略	工具学习与思维训练并行，每周至少 2 小时学习产品策略、创新设计思维
忽视基础能力，眼高手低	不屑于做执行工作，策略制定又缺乏落地性	保留 10% 的执行工作，确保了解一线落地细节，让策略更贴合实际
能力单一，缺乏跨界思维	仅懂产品设计，不懂商业、技术、运营	每周学习 1 个跨界知识点（如 AI 技术原理、商业定价模型），拓宽思维边界

5.2 长期发展建议

1. 建立个人 “护城河”：聚焦 AI 难以替代的能力（如创新设计、策略制定、价值判断），形成个人核心竞争力；
2. 保持对 AI 技术的敏感：关注 AI 技术发展（如多模态 AI、Agent），提前思考其在产品场景中的应用；
3. 构建行业认知体系：深入理解所在行业的用户、商业、生态，行业认知是 AI 无法复刻的核心资产；
4. 培养 “T 型能力”：横向覆盖产品、技术、运营、商业，纵向深耕某一领域（如电商产品、金融产品）。

总结

1. AIGC 时代产品经理的核心能力已从 “执行层” 转向 “策略层、创新层”，能力模型重构的核心是 “减执行、加策略、融 AI、强创新”；
2. 核心能力体系包含四大维度：AI 工具驾驭能力、需求价值判断能力、产品策略制定能力、创新设计能力，其中 AI 工具驾驭是基础，创新设计是终极核心；
3. 进阶路径需分四步走：从执行型到 AI 工具型，再到价值型、策略型，最终成为创新型产品经理，每个阶段聚焦核心能力训练，小步快跑、持续复盘。

AIGC 不是产品经理的 “替代者”，而是 “放大器”—— 它放大了产品经理的策略能力、创新能力，让产品经理从重复劳动中解放，真正回归 “创造用户价值” 的核心使命。在 AIGC 时代，产品经理的核心竞争力不再是 “会做什么”，而是 “会想什么、会创造什么”，唯有重构能力体系、升级思维模式，才能在变革中抓住机遇，实现职业进阶。