資料內(nèi)容：
一、AI 通識
1.1 AI 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
AI 發(fā)展至今大致按照在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上的分工不同產(chǎn)生了三種類型的公司，我們在轉(zhuǎn)型時最好
要先明確自己的優(yōu)勢及興趣，來判斷自己適合著眼于哪個層面的工作，從而進行針對性的
學(xué)習(xí)和提升。
（1）行業(yè)+AI
這類公司重在“行業(yè)”，本身有著一定的行業(yè)積累，給用戶提供 AI 賦能后的產(chǎn)品或服務(wù)。
例如：智能家居、智能車載等。這類公司對產(chǎn)品經(jīng)理的要求重點在對行業(yè)的理解上，以及
需要對行業(yè)趨勢有一定的 insight。
目前此類公司的戰(zhàn)略趨勢是會越來越細分到具體的垂直場景上，所以這也對產(chǎn)品經(jīng)理的場
景分析能力有較高要求。
（2）AI+行業(yè)
這類公司重在“AI”，是由 AI 催生出來的行業(yè)，客戶可以通過使用這類公司提供的服務(wù)
或解決方案來完善自己的產(chǎn)品，從而快速提升自身產(chǎn)品的價值，例如：智能客服、智能外
呼等。
此類公司商業(yè)模式主要以 to B 為主，所以需要產(chǎn)品經(jīng)理具有較強的溝通能力，能快速挖
掘理解客戶的真實需求，并對項目具有一定的把控管理能力。
（3）基礎(chǔ)平臺
這類公司旨在提供基礎(chǔ) AI 技術(shù)平臺，包括一些計算平臺、算法平臺，或者提供各場景的
一手數(shù)據(jù)，從而幫助企業(yè)快速對接 AI 技術(shù)，大幅縮短客戶在人工智能研發(fā)上的投入成本
和周期。此類公司對產(chǎn)品經(jīng)理的要求更側(cè)重于對底層技術(shù)框架的理解。如果你曾經(jīng)從事過
研發(fā)工作，那么在該類公司工作會比較有優(yōu)勢。
1.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的分類
AI 產(chǎn)品經(jīng)理，是直接應(yīng)用或間接涉及了 AI 技術(shù)，進而完成相關(guān) AI 產(chǎn)品的設(shè)計、研發(fā)、推
廣、產(chǎn)品生命周期管理等工作的產(chǎn)品經(jīng)理。
引用@hanniman 的觀點，AI 產(chǎn)品經(jīng)理可以從狹義和廣義來分類：
（1）狹義 AI 產(chǎn)品經(jīng)理1）定義
直接應(yīng)用了語義、語音、計算機視覺和機器學(xué)習(xí)這 4 個領(lǐng)域的 AI 技術(shù)，進而完成相關(guān) AI
產(chǎn)品的設(shè)計、研發(fā)、推廣、產(chǎn)品生命周期管理等工作的產(chǎn)品經(jīng)理。因為語義、語音、計算
機視覺和機器學(xué)習(xí)這四個領(lǐng)域近幾年的落地情況具有如下 4 個特點：
直到近些年才逐漸“可商用”（這 4 項 AI 技術(shù)，其實很多年前就有了，但一直不夠完
善）；
可以應(yīng)用到新產(chǎn)品形態(tài)/品類，比如：實體服務(wù)機器人、智能音箱、虛擬機器人等；
很可能應(yīng)用了新的交互方式，比如：對話/語音/多模態(tài)等；
慢慢形成新職位，比如：TTS 產(chǎn)品經(jīng)理。
