文章介绍了AI产品经理的三大核心身份——技术"翻译官"、商业"策略师"和体验"守护者"，强调AI产品专家需具备扎实技术认知、AI原生产品设计能力和商业嗅觉。作者提供了"T型"知识地图和学习资源，涵盖技术理解、产品管理、商业战略及未来趋势四大模块，并推荐"P.A.D."学习法（原理-应用-决策），帮助读者系统化学习AI产品知识，少走弯路。
以前，总有人问我产品经理需要懂技术吗？现在，这个问题又有了新的变体：“AI产品经理需要懂算法吗？”，“AI产品经理，和传统PM到底有什么不一样？”“我想学AI，但那些资源，哪个才是真正有用的？”
我太理解这种感觉，我们正处在一个“范式转移”当中，总是很焦虑**，但焦虑没用，行动才有用。**
作为一个既懂技术、又懂算法、既懂业务、又懂管理的8年AI产品人（尤其精通CV领域），我想用这篇文章，把我近期的思考、踩过的坑、以及和行业大牛们（也包括AI本人）反复讨论后，浓缩出的一套“AI产品专家”的学习地图和资源库，毫无保留地分享给你。
这不只是一份书单，更是一份行动蓝图，后续我也会输出具体每个模块的重点内容。
01. AI产品专家，到底“贵”在哪？
首先，你不仅要懂产品，你更要懂AI如何重塑产品。因此，了解AI的技术原理和边界就是必须的了。这个时候，我们不再是“画原型图”的工具人。我们的角色，已经变成了“三大核心身份”：
🤖 技术的“翻译官”
你不需要会写Transformer，但你必须深度理解它的能力边界。当算法工程师跟你说“这个RAG召回率不高”时，你得能听懂，并从产品角度（是分块策略错了？还是Embedding模型没选对？）给出建议。
📈 商业的“策略师”
你必须像CEO一样思考成本。是用GPT-4o还是Llama 3？这个Token的差价，可能就是你产品的生死线。你设计的不是功能，而是一个**能跑通“数据飞轮”和“商业闭环”**的系统。
🧭 体验的“守护者”
AI最大的特点是“不确定性”（比如幻觉）。你的核心挑战，是如何设计一套“人机协同”的交互，让用户觉得AI“可控、可靠、可信”。
一句话总结：AI产品专家 = 扎实的技术认知 + AI原生的产品设计 + 敏锐的商业嗅觉。
02. 我的“私藏”：AI专家知识地图与资源
基于这三个身份，我为你整理了一份“T型”知识地图。“横”是广阔的产品与商业认知，“竖”是深度的AI技术理解。
我把海量的资源（真的，上百个）筛了又筛，只留下了“优中选优”的部分，帮你避坑。
模块一：扎实的技术理解 (The “Model”)
🎯 目标：不当“黑盒”PM，能和算法工程师同频讨论。
| 核心能力 | 🎓 推荐资源 |
| 核心原理 (必修) | 吴恩达 (Andrew Ng) 的课程： 1.“Generative AI for Everyone” (建立全局观) 2.“ChatGPT Prompt Engineering” (学习与AI对话) |
| RAG (必修) | Perplexity AI (产品)：把它当“教科书”去拆解，看它如何用RAG解决幻觉、如何做“引用来源”建立信任。(课程)吴恩达 “Building Advanced RAG” |
| 技术前沿 | Andrej Karpathy (前特斯拉AI总监) 的 YouTube：神级分享，帮你建立技术的第一性原理认知。Lilian Weng (OpenAI) 的博客：Agent领域的“圣经”在此。 |
模块二：卓越的产品管理 (The “Product”)
🎯 目标：设计出真正“有用”且“好用”的AI原生产品。
| 核心能力 | 🎓 推荐资源 |
| AI-UX (必修) | Google “People + AI Guidebook”：AI产品交互设计的“圣经”，没有之一。告诉你如何处理“幻觉”、如何设计“引导”。Microsoft “Guidelines for Human-AI Interaction” |
| 场景与工作流 | Notion AI / GitHub Copilot (产品)：深度拆解它们！看AI如何无缝“嵌入”工作流，而不是一个“外挂”功能。 |
| 动手实践 | Dify.AI 或 Coze (扣子)：PM的“0代码造AI”利器。你必须亲手搭一个应用，才能真正理解RAG和Agent。 |
模块三：敏锐的商业战略 (The “Expert”)
🎯 目标：抬头看路，思考“护城河”和“GTM (Go-to-Market)”。
| 核心能力 | 🎓 推荐资源 |
| 商业洞察 | Reforge (课程)：硅谷PM的“黄埔军校”，他们的 “AI Product Strategy” 课程质量极高。Lenny’s Newsletter (博客/播客)：一线AI产品负责人的实战内参。 |
| 行业趋势 | Ben’s Bites (新闻通讯)：每天5分钟，了解全球AI产品新动态，保持网感。a16z (VC) 的博客：看顶级风投如何思考AI的护城河和成本。 |
模块四：未来：Agent 与 具身智能 (The “Future”)
🎯 目标：抓住下一个浪潮，从“数字世界”走向“物理世界”。
| 核心能力 | 🎓 推荐资源 |
| Agent 架构 | LangGraph / AutoGen (框架)：你不用会写，但你要打开它们的文档，看看“多Agent协作”的蓝图长什么样。Arc Search (产品)：体验它的 “Browse for Me”，感受Agent如何“替你办事”。 |
| 具身智能 (HRI) | Boston Dynamics (YouTube)：最好的“人机交互” (HRI) 教材，看它们如何设计机器人的“个性”和“动作美学”。Tesla FSD (视频)：在B站/YouTube看FSD Beta视频，看它如何处理物理世界的“Corner Case”。 |
| 安全与伦理 | OWASP LLM Top 10：AI安全的“必读标准”，了解你的产品可能被如何“攻击”。NVIDIA NeMo Guardrails (框架)：了解业界是如何给AI“戴上护栏”的。 |
03. 计划：资源这么多，如何用2个月“学”和“记”？
资源再多，不学也没用。推荐你使用“P.A.D.” 学习法：
- P = Principle (核心原理)：
用我自己的话，把RAG、Agent的原理写明白。
- A = Application (应用案例)：
这个技术在Perplexity, Notion AI上是怎么用的？
- D = Decision (产品决策)：
如果我来做，我怎么选？（比如 RAG vs. 微调，我如何权衡成本和效果？）
我也会用这个方法，每周产出一篇深度的拆解笔记或实践报告，把“输入”变成“输出”。这，也是我开这个公众号的初衷。
接下来，我会正式开始我的学习旅程。如果你也在这条路上，如果你也对AI的未来充满好奇和行动力，不妨点个“关注”，我们一起出发。
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。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
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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。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
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。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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