人工智能的兴起造就了很多新兴的职业，例如，算法工程师，机器学习工程师，深度学习工程师，数据标注员，还有让我心头一颤的人工智能产品经理。

同样是产品经理，人工智能产品经理和互联网产品经理之间有什么相同点和不同点呢？

1. 从产品思维角度

纵观历史，每次科学技术的进步都会给社会生产带来性能和效率上的提升。互联网和人工智能都只是一种技术手段，而不同的是，互联网是通过优化和创新信息存储于传递的方式重新组合生产要素，重构线下的商业模式，而人工智能是从根本上对生产要素进行升级。

举个例子，在交通和出行领域，滴滴实际上是一个一站式出行平台，本质上是提供乘客与司机的线上连接，提高司机与乘客的匹配效率，降低司机因获取不到乘客损失的成本。将线下乘车的服务转移到线上，并标准化流程，最终实现商业变现。而人工智能产品在出行领域，则是从升级生产要素——车辆为切入点，赋予了车辆自动驾驶的能力。

传统的互联网思维是一种因果和相关性思维，即找到用户增长的原因，然后不断强化。而人工智能产品不一样，它与概率密切相关。概率是人工智能推理的逻辑基础，人工智能的每个推断和预测都只是在一定概率上成立。实际上，人类世界充满了概率，医生基于病人的检查结果或者描述进行诊断和治疗是基于概率，投资或者买股票是赚是赔是基于概率。

人工智能的概率早在1956年就已经提出来了，之所以到现在才爆发，就是因为推断准确的概率太低，迟迟达不到商用的水平。随着深度学习技术的发展，计算机运行芯片的升级以及互联网积累下来的庞大的优质数据，使得人工智能厚积薄发。

人工智能产品的设计思维，需要在具体的业务场景中，判断该领域的算法推断的概率是否能够达到人们的期望，人们最低的期望是什么，并依次决定人工智能产品的研发策略。

2. 从工作流程角度

对于互联网产品经理，先上一张经典的图——产品画布。

图来源：三节课P2课程（PS：想建立产品方法论的同学值得拥有）

人工智能产品经理的工作流程，相对互联网产品经理来说存在以下不同：

（1）用户调研和需求分析上，人工智能尚处于探索时期，不像互联网发展这么多年，各行各业的用户画像和常用场景都已经非常清晰，人工智能产品的产品形态，用户画像，典型场景都还不明确，需要人工智能产品经理去多理解行业，多观察，多验证

（2）功能设计上，功能设计上要考虑技术实现的问题，人工智能技术尚处于若人工智能时代，不是所有的场景都能使用人工智能，因此人工智能产品经理需要了解主流算法的使用场景，界限以及优势，避免设计一些无法实现或者难以实现的功能点

（3）交互设计上，人工智能的交互设计不再是纯软件交互，而是更接近人的自然状态，比如语音交互，非常贴合人们生活中用语言下达命令的场景，人工智能的交互设计也还处于探索阶段，并没有业内公认的或者用户普遍接受的设计标准

（4）数据分析，人工智能所分析的数据大多数都是非结构化和半结构化数据，例如人脸识别处理的图像和视频数据，语音识别处理的语音数据，而互联网处理的更多是结构化数据，以文本为主

下面是我尝试着总结的人工智能产品画布，欢迎吐槽！

人工智能产品的工作流程分为5步：

（1）设定清晰的目标，是至关重要的一步，从四个方面进行分析，用户痛点，场景分析，需求分析和市场分析。目标需要一句话描述出来：该产品或者功能面向xxx客户，解决客户在xxx场景下的xxx问题，给客户带来xxx收益（包括效率提升和体验优化等）

（2）技术预研，与互联网产品不同，人工智能产品需要理解技术实现过程，不过并不需要会编程会写算法，而是要理解算法和技术的实现逻辑与边界。计算芯片，算法模型，训练数据以及各种传感器，这些是构成人工智能产品的关键要素，产品经理必须要熟悉

（3）需求分析与产品设计，这里与互联网产品经理类似，不能技术驱动产品，而是需求驱动产品。忽略用户期望，华而不实的产品功能只会带给用户失望

（4）参与研发过程，人工智能产品经理参与研发，不是关注研发进度，也不是编写代码，而是基于对需求，业务和场景的理解，配合开发人员进行训练数据集的准备，模型训练，测试优化，帮助研发快速实现产品目标

（5）产品运营与数据迭代，人工智能产品经理需要关注产品运营数据和用户反馈，动态调整在算法，硬件等方面的投入

3. 从能力素质角度

人工智能产品经理与互联网产品经理本质是都是满足用户/客户的需求，但是由于采用的技术不一样，需要的能力素质也不一样。互联网产品经理需要具备的基本素质包括：

（1）用户调研

（2）场景分析

（3）需求分析与管理

（4）功能与流程设计

（5）产品数据分析与迭代

互联网产品经理是否应该懂技术，在互联网时代是一个颇具争议的话题，但是在人工智能时代，这个问题有了答案，人工智能产品经理必须要懂技术，而且是要紧跟自己所在领域的技术前沿趋势，了解最新的技术实现逻辑和边界。

人工智能产品经理的知识体系可以分为六大模块：

（1）基础知识，所在领域的术语，行业逻辑玩法，常见的技术名词，常见的数据类型等；

（2）平台和硬件支持，熟悉所在领域的人工智能机器学习或深度学习平台，常见的芯片和传感器硬件；

（3）人工智能核心技术，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），计算机视觉（Computer Vision，CV）语音识别（Automatic Speach recognition，ASR）等，以及算法的基础常识

（4）人工智能常见的行业实践，分为三大类，第一类语音和文字处理，例如智能写稿，机器人客服等；第二类图像和视觉，例如自动驾驶，人脸识别等；第三类是大数据和预测，智能推荐，金融风控等

（5）行业知识，了解行业的逻辑，行业的玩家分布，行业的常见场景等

（6）伦理，安全和法律知识，人工智能产品很多时候可能会涉及到伦理和法律边界方面的问题，例如训练的数据可能会涉嫌侵犯用户隐私，所以在设计产品的时候要评估这些方面，以规避风险

相比互联网产品经理，人工智能产品经理所需要了解的东西，包括核心技术，人文，心理学，行业知识等都要更多，因此需要人工智能产品经理有更强大的学习能力，更强大的行业洞察和分析能力，更深入的人文和法律知识素养。

4. 推荐书籍与视频

人工智能产品经理如何入门呢？下面推荐一些可以入手的书和学习的视频：

一、阅读书籍

科普类：

（1）《人工智能产品经理—AI时代PM的修炼手册》by 张竞宇

（2）《人工智能：李开复谈AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》by 李开复

（3）《科学的极致-漫谈人工智能》by 集智俱乐部

（4）《终极算法》by 佩德罗·多明戈斯

机器学习类：

（1）《图解机器学习》by 杉山将

（2）《机器学习》by 周志华

（3）《人工智能：一种现代的方法》by 罗素 (Stuart J.Russell) / 诺维格 (Peter Norvig)

编程实战类：

（1）《白话深度学习与TensorFlow》by 高扬

（2）《TensorFlow实战》by 黄文坚

（3）《Python编程 从入门到实践》by 埃里克·马瑟斯

二、学习视频类

python类：

（1）python语言程序设计，by 高嵩老师，北京理工大学，中国mooc

机器算法类：

（1）吴恩达机器学习，网易云课堂

（2）吴恩达深度学习微专业，网易云课堂

都是免费的！