在广义上是指任何能够让计算机通过图灵测试的方法和系统，而狭义上则是指通过研究人类智能产生的方式来让电脑模拟人的智能。

对于AI产品经理做实际操作产品来说就是通过：大数据+先进算法+算力来完成的。
一、数据阶段

数据阶段：AI产品经理包含传统产品经理。

经过数款实战产品总结，AI产品经理与传统产品经理的关系是包含关系――即AI产品经理包含传统产品经理。

笔者想了一下，我们产品同学为啥总讲跟传统产品经理的区别？应该是AI产品经理核心能力应该会什么？AI产品经理的思维模式是什么？

就像AI产品经理也是要懂传统产品经理会的内容，产品经理本身会的东西就比较多，不同的工作思考模式也有差异，所以本篇先讲AI时代的AI产品经理应该有的能力模型部分。

AI产品经理与传统产品经理是一种包含和递进关系（AI产品经理包含传统产品经理），不是并列对比。

1. AI产品经理的核心能力

1.1 AI能力模型

能力模型是AI产品经理自我评估强项弱项的关键环节，只有知道自己的不足，才知道需要加强的地方。

通过对AI产品经理能力模型列表的直观查验，会发现AI产品经理能力模型是覆盖传统产品经理能力模型的。

能力模型：

从传统产品经理市场来看，产品经理岗位已经出现大量细分，如前端产品经理、后台产品经理、数据产品经理、支付产品经理、ERP产品经理、CRM产品经理、供应链产品经理，POP产品经理等，AI产品经理是包括这些产品经理能力模型的并且用AI技术提升这些产品的性能和体验。

从传统产品经理到AI产品经理，在跨界能力、产品5力、知识框架、专业技能、组织影响力等知识层面需要进行基础储备和能力提升，以提高与AI专家工程师的沟通效率。

AI技术正处于高速发展时期，技术本身日新月异，所以产品经理和非产品经理应该抓住这波机遇。拿出力作做进产品经理的圈子。

小结：

AI产品经理得懂得AI技术，正是因为AI技术给了所有产品经理重新洗牌的机会，起跑线归零重新比赛的机会，AI技术赋能产品运营重新洗牌的机会。

AI技术的“火爆”给了所有基础的人一次新的做产品经理做运营经理的机会，另外做好AI产品经理做出有力作的运营案例需要AI产品需要AI运营懂AI技术，需要具备AI产品经理核心能力模型。

AI产品经理是个交叉岗位，所以既懂技术又懂运营，即需要AI产品经理能力模型中的跨界能力。

1.2 数据能力

AI 与大数据相互融合，已经成为事实。AI 技术通过大数据对算法的训练获取突破性成果，而以AI 技术为特征的大数据应用则遍地开花，逐步渗透到各个行业和各个领域。

我们面对的是一个以大数据应用为标志，以AI技术为特征的新时代。为客户提供融合大数据平台的AI 产品解决方案，是适应当前技术发展趋势并且具备良好的市场需求的产品。

AI产品经理应该掌握大数据产品的6项能力：

1. 统一元数据管理：元数据指“所有系统、文档和流程中包含的所有数据的语境，是生数据的知识，统一元数据管理已成为大数据产品的重要一环，为大数据的质量提供基础，使大数据的维护管理工作更加有效。

2. 数据标准管理：大数据产品要能够有序开展，必须建立统一的数据标准，为元数据的统一、数据的集成融合、数据的质量提升等提供依据。

3. 大数据质量管理：数据质量是数据应用的基础，通过大数据质量管理工作，可以获得干净、可靠的数据。这是大数据产品化的重要目标，也是发挥大数据价值的必要前提。

4. 主数据管理：主数据是跨系统、跨模块、跨部门、跨地区、有高质量要求、高时效要求、被各项业务反复使用的基础性和敏感性数据。

主数据是业务信息系统的神经中枢，是业务运行和决策分析的基础，也被认为是黄金数据。通过对主数据的管理，保证了其完整性、一致性、精确性、及时性，这样才能更好地支撑跨部门、跨应用的数据融合的应用需要。

5. 大数据集成：大数据集成不仅仅是将数据在物理上集中存储起来，还要依据数据标准、统一元数据的定义，将外部数据加工转换为业务所需要的目标数据，建立数据之间的内在关联。

6. 大数据安全与隐私保护：数据信息化为人类生产和生活带来便利的同时，也带来前所未有的数据安全与隐私威胁，大到国家安全、企业经营，小到个人隐私，都需要从不同的角度加强数据安全与隐私威胁。

AI产品经理在AI发展的数据阶段通过大数据产品化，获得及时、准确、可靠、安全脱敏后的高质量数据，可为大数据深入广泛的应用、企业的数据化运营产品转型提供强有力的抓手。

1.3 数据生态闭环能力

打破数据孤岛，构建数据化运营产品的公司，时下不论是BAT还是其他厂都在努力构建的大数据产品。

以阿里巴巴集团为例：其时下操作的大数据产品，一般步骤为“建立组织架构和规范（建立一个跨部门的数据中台团队）→梳理应用需求（挖掘集团内外部数据需求）→梳理企业数据信息（集成集团内外部数据）→引进大数据产品技术平台→实现大数据产品”，产品化的大数据成为企业资产为数据应用与数据运营提供基础。
二、上山下乡

上山下乡：AI产品经理创造新品。

AI产品经理在经历大数据产品化的过程以后，会到达上山下乡的阶段。

这里的上山下乡是指：带上人工智能，到传统中去。

看上去朴实无华很好理解的一句话，但背后的逻辑却真不简单。

带着AI技术到行业去，这样就会天然的了解很多客户特别切实的一些痛点；然后再完全用AI的方式来解决，遵从“先有痛点再做产品设计”的路径。切中了客户痛点后，带来的效果也很明显，可以快速的迭代产品，进而提供更好的服务，保证有订单会进来。

AI+行业方案的效果是显而易见的：首先它会带来人工成本大幅度降低；其次准确率会有一个很大的提升；再次对以前传统的产品方法有颠覆性的改变即创造新品。

三、AI时代

AI时代：AI产品经理即为总经理/CEO

传统产品经理时代即提一个优秀的产品经理不仅能引导产品的发展，而且能引导公司的发展。

同时，他还是一名优秀的执行者、项目管理和团队管理者，具备敏锐的洞察力，能在用户心理和产品细节间灵活游走，打磨出令人惊叹的产品。

AI时代，因为AI技术自身的能量属性赋予产品重新被定义的机会，从而给了所以希望做产品经理的人一次与传统产品圈子共同做产品的机会。

利用AI技术的高效、跨界、交叉等特性重新组织产品进而做产品的主人即总经理或者CEO，在AI产品经理到达成为CEO之前，需要先成为一名出色的AI产品经理。

CEO的预备成员出色的AI产品经理做产品是以人为中心。

传统时代产品经理是以用户为中心目标是显性需求，AI产品经理以人为中心目标是隐性需求不仅仅是满足用户的显性需求，更是满足人的隐性需求。

AI产品时代是以人为中心的生命周期管理产品矩阵，包含调研人、竞品也是人这个人包含产品经理自身因为AI时代要求如果你把上一代产品做到市场上的极致，你根本不用关心竞争对手做了什么，你只要再超越自己上一代产品就可以了。
如果你把上一代产品做到市场上的极致，你根本不用关心竞争对手做了什么，你只要再超越自己上一代产品就可以了。

AI产品经理要懂AI技术而不用操作AI技术，更要懂AI技术下的人性。

从传统产品经理到AI产品经理，工具和基础理论有相通，但思维有许多不同。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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