企业官网建设流程全解析

给人做网站挣钱吗,网站开发写好了怎么发布,网站建设方案目录,网站有关于我们的好处简介 AI产品经理转型是顺应技术发展的必然趋势。文章详细介绍了AI产品经理的四大分类#xff08;C端、B端、硬件型、技术型#xff09;#xff0c;提供了转型路径建议#xff0c;包括确定适合的方向、构建AI知识体系#xff08;从核心知识到底层技术#xff09;、通过实…简介AI产品经理转型是顺应技术发展的必然趋势。文章详细介绍了AI产品经理的四大分类C端、B端、硬件型、技术型提供了转型路径建议包括确定适合的方向、构建AI知识体系从核心知识到底层技术、通过实践项目积累经验。转型关键在于精准定位与持续学习通过亲手打造AI产品来检验所学理解AI产品全生命周期管理把握AI时代的职业机遇。最近跟周边的朋友聊天包括跟关注我公众号的朋友交流有做产品的有做数据工程师的也有做测试的发现他们有一个共同的特点就是想转型做AI产品。一、 为什么要转型AI产品大家都知道当前的AI已经在模拟某些人类认知功能方面取得了显著进展甚至在很多特定任务上超越了人类。我在上一篇文章中还分析了AI的核心逻辑与原理。介绍了AI是如何实现像人类一样思考的感兴趣的朋友可以去看一看。未来很多事情都能交给AI来完成。马斯克甚至预言未来5-6年传统手机和App将消失人类所消费的大多数内容都将由AI生成。App完全消失有点夸张但很有可能未来的App跟现在的电视一样打开率会越来越低。我们知道现在大家基本不看电视。酒店虽然有电视但几乎没人看酒店为了避免电视长时间不开会坏想了一个办法只要通电就会自动开机即使是这样大家仍然选择将电视关掉。若未来App都可能消失了那么对应的C端或B端产品还有何存在的价值毫无疑问传统产品经理已经没有太大的发展空间岗位会越来越少要求会越来越高薪资会越来越低若不转型未来的路会越来越难走。与此同时AI领域的投入在持续增加根据预测到2030年之前AI领域的总投入资金将超过3万亿美元至今才投入6000亿美元未来5年需要投入超过2.4万亿美元。对于个人来讲无论从事什么行业做什么工作都要拥抱AI学习AI。对于产品经理来讲仅仅用AI提效、画原型还不够最直接、最彻底的方式就是转型做AI产品躬身入局。AI的飞速发展对于个人来讲是挑战更是机遇总体来讲机遇大于挑战。很多时候机会来了我们能不能看见看见后能不能抓住抓住后能不能抓牢这很关键。二、AI产品岗位分类对于转行做AI产品经理的朋友大家比较困惑的一点是转行做AI产品选择什么岗位和行业AI产品有哪些分类。AI产品经理的分类从大的方面来看分为两大类包括技术型AI产品和应用型AI产品。如果进一步细化可以分为四类具体如下。1、C端AI产品经理C端AI产品经理核心工作是打造一个连接AI能力与海量用户的服务平台并推动其持续增长。这个角色不仅要求你对AI技术有理解更考验你的平台构建能力和用户体验洞察力。工作职责负责C端AI产品全生命周期管理挖掘C端场景与AI技术的结合点并制定差异化策略将用户需求转化为产品方案协同多团队推进产品落地同时依靠数据分析、数据测评和用户反馈等驱动产品持续迭代以提升用户价值与商业化效率。任职要求通常需要有C端产品经验具备深刻的市场与用户洞察、AI技术理解力熟悉大模型等AI技术与主流产品工具具备AI的边界认知能力拥有扎实的产品设计和数据分析能力以及出色的跨团队协作能力。具体场景C端AI产品的核心目标是打造贴合个人用户在生活、办公、娱乐等场景需求且体验流畅的AI产品。场景包括AI会议记录、AI对话助手、AI内容创作、AI修图工具等。2、B端AI产品经理B端AI产品经理核心工作是构建面向企业客户的AI解决方案将AI能力深度嵌入业务流程助力企业提效降本、创造新价值或优化业务流程。除了需要具备AI的技术能力更考验产品的业务逻辑理解能力和定制化方案设计能力。工作职责负责B端AI产品如公司内部系统、SaaS、PaaS的全生命周期管理。深入调研企业在生产、财税、供应链等场景的痛点挖掘这些业务场景与AI技术的适配点并将AI能力融入其工作流程以提升效率、优化决策或降低成本同时需要协同算法、研发、测试等多团队推进产品落地并搭建企业指标评估体系依靠业务数据反馈与客户需求迭代持续优化产品。任职要求通常需要B端或企业服务类产品相关经验对垂直行业如供应链、金融、制造、财税等的业务流程有深刻认知熟悉Prompt、Agent、LLM、RAG等AI技术与B端产品开发工具能清晰对接企业客户需求与技术团队的开发逻辑具备定制化方案设计和项目管理能力拥有较强的跨团队及客户沟通协调能力。具体场景B端AI产品的核心目标是贴合企业在生产运营、合规管理、商业决策等场景的效率提升需求打造适配企业流程的稳定、合规且高效的AI产品。场景包括制造业AI质检系统、电商商家AI内容生成工具、企业办公的智能财务报销系统、供应链的库存智能预警平台等。3、硬件型AI产品核心工作是将AI算法与硬件载体深度耦合打造在真实物理世界中能感知、决策和交互的智能设备。这个角色不仅要求对AI技术有理解更考验你的软硬件协同设计能力、供应链掌控力和场景定义能力。工作职责负责智能硬件产品的全生命周期管理从市场调研、产品定义到量产落地精准定义硬件规格传感器、算力芯片、机械结构与AI功能特性的匹配关系确保AI体验与硬件形态的最佳结合协同算法、嵌入式、供应链等多团队主导从研发到量产的全流程严格把控产品体验、成本与时效。任职要求通常需要熟悉LLM、CV、NPU等AI技术及端侧部署逻辑了解主流AI芯片算力特性与硬件开发流程具备扎实的硬件规格定义、成本控制与供应链管理能力熟练使用产品原型与硬件方案设计工具拥有出色的跨团队协同能力能高效联动技术、生产、市场等团队解决复杂问题。具体场景硬件AI产品的核心目标是在特定物理场景下提供一体化的智能解决方案。场景包括智能家居AI扫地机器人、智能音箱、自动驾驶汽车、AIoT设备智能摄像头、无人机、穿戴设备AI健康监测手表、服务机器人送餐/导览机器人等。4、技术型AI产品技术型AI产品经理核心工作是构建支撑AI模型研发、训练、部署和管理的底层平台与工具链为算法团队和企业提供高效的AI基础设施。这个角色不仅要求对AI技术原理和落地边界有深度理解更考验你的系统架构设计能力和开发者体验洞察力。工作职责负责AI基础设施产品如机器学习平台、大模型训练框架、AI开发工具等的全生命周期管理。深入调研算法工程师、数据科学家等技术人员在模型开发全流程中的痛点设计能够提升研发效率、降低资源消耗的技术产品方案协同算法、架构、运维等多团队推进平台建设并建立评估体系持续优化产品的稳定性、易用性和资源利用率。任职要求通常需要具备计算机、数学、人工智能相关专业背景和AI基础设施产品经验对机器学习/深度学习原理有深刻理解熟悉分布式计算、云原生等技术架构熟练掌握主流AI框架和工具链具备极强的技术抽象和系统设计能力能够精准理解技术团队需求具备出色的技术沟通能力和产品化思维。具体场景技术型AI产品的核心目标是为AI研发和应用提供稳定、高效、易用的底层支持。场景包括机器学习平台、大模型训练与推理框架、向量数据库、数据标注平台、模型评估工具等AI基础设施产品。三、如何转型AI产品1、确定方向与定位前面提到了AI产品经理大致有4个分类每一个分类当中又还可以分出不同的AI产品岗位你需要结合的经验、兴趣和专长选择适合自己的方面与岗位。这里有几点建议。首先结合自己过往的工作经历找到相关的AI方面的产品岗位比如你是做电商的产品你看有没有电商方面的AI产品岗位。其次合适的才是最好的如果自己没有过硬的技术背景尽量不要选择大模型相关的产品岗位。最后不要双跨不要同时跨行业和岗位比如你原来是做C端产品就不要去做B端的产品经理可以转到对应的C端AI产品岗你原来是做后端开发的可以先转到对应的AI开发再从AI开发转到AI产品。2、AI产品能力模型2.1、AI核心知识这些技术直接面向产品和功能开发是AI能力的外在体现最容易上手。1、Prompt提示词与AI模型交互的核心技能。基础易懂但写出精妙、可靠的Prompt需要大量实践。2、主流AI大模型作为使用者了解ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini等主流模型的特点和应用场景属于“知其然”的第一步。3、多模态应用指能处理和理解文本、图像、音频等多种信息形式的AI应用。4、AI评测体系学习如何评估一个AI模型或应用的好坏建立对效果、性能、成本等指标的认知。5、RAG利用现有工具搭建一个RAG的Demo不难。难点在于深度优化其各个环节以达到生产级要求。2.2、AI综合知识这些技术用于构建更复杂、更自动化的AI系统需要综合应用第一类别的技能。6、AI Agent需要综合运用Prompt、规划、工具调用等能力设计稳定可靠的Agent系统复杂度较高。7、MCP理解其作为连接AI与工具的协议规范相对容易但设计和实现安全高效的MCP服务需要工程能力。8、AI编程指使用AI辅助编程。开始使用Claude等工具很容易但深入至AI系统开发则需要扎实的编程功底。9、知识图谱构建和应用知识图谱是一门独立的学科涉及信息抽取、图数据库等多种技术。2.3、模型理解这些技术深入到模型内部理解其工作原理并对其进行定制化改造。10、词向量是理解NLP如何表示语义的基础概念关键是通往模型内部的桥梁。11、微调在预训练模型的基础上用特定数据进行专项优化。知道概念容易但精通并取得好效果很难。12、推理模型狭义上指优化模型推理速度的性能技术广义上也指让模型进行逻辑推理的能力两者都是前沿和高难度的课题。2.4、核心算法这是AI的基石需要系统的理论学习和数学基础。13、机器学习作为整个AI领域的基石需要学习完整的理论体系和大量数学知识。14、神经网络是机器学习的核心分支理解其基本结构是进入深度学习的大门。15、深度学习基于神经网络构建的更复杂模型需要扎实的机器学习基础和编程实践。16、自然语言处理作为AI的核心子领域体系庞大涵盖了从基础任务到前沿应用的广阔范围。17、计算机视觉与NLP并列的核心领域有自己一套成熟的技术栈和模型家族。2.5、底层技术与架构这是大模型时代的“炼金术”技术深度和资源门槛最高。18、Transformers当前大模型的基石架构理解其自注意力机制等核心思想需要深入的技术钻研。19、大语言模型基于Transformers等在海量数据上训练出的产物理解其训练和运作的全貌极具挑战。20、预训练指大模型在海量数据上进行初始训练的过程涉及巨大的工程和资源技术门槛很高。21、AI安全与合规这是一个横跨技术、伦理、法律的专业领域入门概念不难但成为专家极难。3、学习AI专业能力按照AI产品能力模型的不同层次制定短期、中期和长期的学习计划明确各阶段的学习目标和任务。评估学习AI所需的各类资源包括线下课程、在线课程、专业书籍、学术论文网站、AI社交圈等找到适合自己的学习方式。按照计划进行学习一开始可以找免费的视频、课程后面如果有条件的话比如时间和经济条件允许建议参加培训课程能少走很多弯路。如果有条件多参加一些社群进行交流讨论能帮你更好地解决学习过程中遇到的问题。4、用AI做一个产品当你学完AI的基础知识后用你掌握的技能使用AI工具开发一个产品。先根据自身兴趣和市场需求选择合适的AI产品方向明确产品的目标用户、核心功能和独特价值。再详细阐述需求分析的过程包括用户调研、竞品分析等根据分析结果制定产品的功能规划和技术路线。此外在产品实现过程中需要进行数据收集、清洗、标注选择合适的模型和算法进行训练并对模型进行优化提高其性能和准确性。接着进入开发环节利用AI编程工具完成前后端开发、与AI模型的集成等并进行全面的测试。最后测试通过后完成项目的上线。四、结语转型成为AI产品经理不仅是顺应技术发展的必然趋势更是个人职业生涯的一次飞跃机会。这个过程中核心在于精准定位与持续学习。首先明确自己的优势和兴趣所在选择适合自己的细分领域无论是C端还是B端亦或是硬件型或技术型AI产品岗位适合自己的才是最好的。其次构建扎实的AI知识体系从基础理论到高级应用再到复杂的系统架构每一步都需要脚踏实地去积累。最后通过亲手打造一个AI项目不仅可以检验所学更能深刻理解AI产品的生命周期管理从需求分析、模型训练到最终部署上线。这不仅是对技能的考验更是对创新思维与问题解决能力的锻炼。总而言之在AI飞速发展的今天机会无处不在。对于每一位渴望转型的伙伴来说最关键的是保持开放的心态不断学习新知识。未来已来希望每一位朋友都能在AI产品这条道路上找到属于自己的光芒实现自己的梦想。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 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