上一篇文章介绍了《人工智能产品经理》的第一章，主要介绍了AI时代的PM与传统互联网的PM在价值定位方面的差异，造成这种差异的原因是多元的，从AI对行业甚至生产要素的改造升级，到AI技术的革新对团队协同分工的影响。
此外还简述了AIPM的一般能力要求以及入门的方法论及知识体系等内容，在后面的章节会详细的叙述知识体系及能力模型这些内容。
第二章主要介绍了“PM理解行业”的意义及背景，以下是相关笔记。
有一个很常见的现象，从应用商店里面随便挑几个同类型的app，你会发现他们大同小异，大到商业模式、产品逻辑，小到页面流程、甚至是icon的样式，几乎是一模一样。
产品的同质化十分普遍，这就意味着大家都在做大量重复的工作，而AI价值中的一项就是替代重复性的工作，这种情况下产品的价值差异则很大程度取决于新的产品设计和创新，AI时代对PM的要求会更高，不同领域内的创新很大程度取决于对商业模式的变革、对行业的理解。
既然要懂行业，那么如何进行行业分析，如何就某个细分领域去思考合适的商业模式，书中给出了几种行业分析的维度以及如何提升行业分析技能的操作路径。
此外，在AI行业中，企业大致分为三类，每一类在AI产业链中的位置均有所差异，同时对PM的准入要求也有很大的差异。比如，从“懂技术”这一要求来说，研发核心技术的AI公司肯定是要高于应用AI公司的。
①行业+AI：如开始研发自动驾驶的传统汽车商
②应用AI：主要为toB企业，提供Api/SDK服务，如face++
③研发核心技术或基础平台的AI公司：主要PaaS企业，如一些机器学习平台
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