AI产品经理与传统产品经理的核心区别在于"懂技术"成为必要条件。优秀AI产品经理需具备三方面能力：算法与系统架构的技术理解、数据驱动的分析能力、业务场景到技术方案的转化能力。文章针对零基础小白提供了入门指南和学习资源，帮助开发者打破技术壁垒，掌握大模型应用与调优技能，快速入局AI产品经理领域。
AI产品经理是什么？
AI产品经理本身也只是产品经理的一种，并没有什么特殊性。只是这些年AI相对比较火，理解AI技术需要一定的技术门槛，和传统的交互产品经理、系统产品经理等对比起来入门门槛更高。
传统的互联网产品经理不懂技术是可以成为一名优秀的产品经理，但是对于AI产品经理来说完全不懂技术，只具备产品经理应有的沟通能力、协调能力、项目管理能力等是很难成为一名优秀的AI产品经理的。
AI产品经理与传统互联网产品经理最大的区别应该是“懂技术”成为了必要条件，当然目前市场上很多AI产品经理都只对AI技术略知皮毛，理不清机器学习和深度学习的区别，不会算召回率和精准率等。而AI产品经理未来的大趋势是一定由“懂技术”的专业性人才担任，而不是传统那些通用型产品经理人才担任，国内外AI&机器学习&计算机科学等专业毕业的科班学生越来越多，这方面的专业性人才也会越来越多。
（“懂技术”是一个相对比较宽泛的概念，简单直接点说就是可以和算法研发们基本无障碍地进行沟通，能够客观准确地评估他们的工作量，这点产品经理懂得都懂。）
成为一个优秀的AI产品经理需要具备哪些技能？
1、技术能力
这里主要将技术能力分为两个大的方面。
- 算法：AI的三大要素：算法、数据和算力。作为一个设计AI产品解决用户实际需求，并和算法团队一起不断优化产品效果的AI产品经理，如果对算法完全不懂，可能目前这个时代这种AI产品经理还能滥竽充数，但是未来一定会被淘汰。
- 对于AI产品经理，了解算法，需要了解到什么程度了？首先必须得懂机器学习建模的基本流程，分得清不同的机器学习深度学习任务，了解不同任务下该使用哪种算法，对常见算法的原理有一定了解，知道如何评估不同场景下模型的效果。
- 同时不同领域的AI产品经理需要对该领域一些经典的模型和算法比较熟悉，甚至可以清晰地讲解出其算法原理。比如CV领域的AI产品经理，需要对卷积神经网络十分了解；ASR领域的AI产品经理，需要对RNN十分了解。
- 系统架构：了解Hadoop、Spark、Hive、ES、Flink、Kafka等组件，清楚各个组件的作用以及如何进行连接，更多的是对工程化有一定了解。
这里并没有将编程能力列入，但我认识的优秀AI产品经理要么是技术出身，本来就懂编程，要么是自学了编程。因为你不懂编程，有时候很难对算法理解的很透彻，理解的不够透彻和算法工程师的交流就不会很顺畅。面对业务方的一些简单技术问题，都只能寻求算法工程师的帮助，上限相对比较低。
2、数据驱动的逻辑分析和策略优化能力
AI产品经理同样要具备数据产品的能力，因为数据也是AI的三大要素之一。需要熟练使用sql和hive相关数据查询语言。对于一个AI产品经理来说，使用sql和hive是基本，因为这两门语言学习的门槛相对降低，自学都可以很快上手。通过数据分析可以快速找到后续模型效果优化和策略调整的方向，有据可依。对于使用Tableau这种，实话实说真的是小儿科，这种可视化的界面查询只能做一些简单的结果分析和精美图表，对于更好的策略调整和模型效果优化必须进行数据库查询。对于AI产品经理来说，仅仅只会数据分析也不够，还需要很强的数据sense才可以。
3、业务sense
除了上述偏技术的能力之外，还有一个十分核心的能力，就是业务sense，也就是从业务需求到技术解决方案的转化能力。面对一个全新的业务场景，如何将该场景转化为一个机器学习的任务或者是应用哪些AI技术&技术组合是最有效的。
因为AI技术是一项新型领域，在很多场景中的应用都属于未知数，并没有过多的经验可以参考。那么面对一个新的场景，AI产品经理的角色就很重要了。比如说如何将机器学习应用到零售领域的智能补货场景中，如何将CV技术应用到零售领域的线下门店数字化中。
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