1、人工智能時代的公司分類
按照技術的發展，未來的公司都或多或少的與人工智能有關。
大體上我們把這些公司可以分爲三類：
1）行業+人工智能公司：傳統行業的公司就傳統業務用人工智能進行產業升級。
2）應用人工智能公司：做一些人工智能的API，例如科大訊飛之類。
3）研發核心技術/基礎平臺的人工智能公司：例如AWS之類。
在不同的類型公司中，對產品經理的要求也不相同。
行業+人工智能公司：行業的理解力和對行業趨勢的洞察力。瞭解傳統行業的基礎上結合人工智能應用。
應用人工智能公司：這類做API的公司客戶主要是企業，產品經理需要具備項目回款的商務技能和項目管理經驗。同時企業客戶都是需要定製需求，產品經理也需要有需求管理的能力。CAC（Customer Acquisition Cost，用戶獲取成本）、LTV（Life Time Value，用戶的終身價值）、PBP（Payback Period，獲取用戶付出成本的回收週期）是需要監控的重要指標。
研發核心技術/基礎平臺公司：側重於對技術和底層框架的理解，需要從事過相關產品的研發工作。
2、懂行業的人工智能產品經理
首先，以一個例子來說明懂行業的重要性。
說一下我們都熟悉的NLP（Natural Language Processing，自然語言分析），其中的意見挖掘和主觀分析是兩個重要的研究方向。用這個技術就可以實時挖掘網絡中的用戶意見，對每個品牌從不同的維度分析優缺點，從而制定準確的商業策略。
產品經理需要配合自己的行業知識幫助研發人員調試模型。
2.1、六種行業分析維度
1）行業特點：行業的歷史背景、當下的增長動力、與宏觀週期的關係、固有風險、其他國家的發展規律。
2）行業運行趨勢：主動了解國內外的行業發展趨勢和方向，具有一定的遇見性。
3）競爭力因素分析：瞭解行業的價格趨勢和公司的數據積累、算法積累、計算能力積累，能夠管理和規劃。
4）行業整合：瞭解行業集中度、外資進入、收購兼併等。
5）政府管制：瞭解行業准入門檻、國家法規、價格、稅收、進出口等。
6）商業模式：產品經理是商業模式落地的執行者和探索者。
2.2、行業案例分析
對於成爲懂行業的產品經理，我們還是來舉一個例子來說明如何快速學習行業知識並獲取行業趨勢。
假如你是一個智能機器人產品經理：
首先，通過專業化程度和需求量對機器人進行分類。
其次，通過研報分析歷史銷量和預測未來銷量。
再次，瞭解行業驅動的關鍵點。從產業鏈的上游的智能芯片、傳感器、激光雷達等，中游的操作系統、AI引擎、雲服務，下游的應用集成了解供應鏈的廠家，瞭解優劣勢及市場佈局，構建合理的產品集成方案。
通過對人工智能機器人的進一步瞭解，我們可以發現最重要的就是核心零部件、AI引擎、操作系統三部分。
1、核心零部件：CPU、GPU等決定機器學習性能的關鍵硬件、硬件架構量產後難以替換。尋找合適的硬件廠家需要產品經理有靈敏的嗅覺。如蘋果公司收購的3D傳感公司Prime Sense，很好的應用在了iPhone X的AR等技術上。
2、AI引擎：數據和算法的集成。需要公司有相應的算法人才儲備來解決業務場景中的實際問題。
3、操作系統：智能操作系統如安卓、IOS等，門檻高。
接下來，產品經理需要了解行業的標準，避免產品不符合行業的標準或規則帶來的風險。如《機器人性能規範》、《機器人安全要求》、《機器人系統與集成標準》、《服務機器人模塊化設計總則》等。
2.3、如何成爲行業產品專家
1）以“場景”切入行業：平衡場景對應的市場價值和解決場景問題的能力和投入。
場景和公司的技術、數據積累、營銷策略相匹配。
1、人工智能產品經理需要有很強的場景的理解和判斷能力，確保產品在當下場景和階段是最合適的。
首先：人工智能產品經理需要確定行業中的幾個主要“價值場景”。
然後：手機場景中的基本信息：人物、時間、地點、做什麼、目的、已有方案、客戶期望的方案、
場景都不是獨立存在的，需要挖掘與場景有關係的人或者其他相關場景。
2、人工智能產品經理需要對行業內的技術發展和趨勢有準確的判斷。
精準的找到場景並且用有競爭力的技術手段研發出產品，是踏入行業的第一步。
2）單個“場景”延伸到更豐富的產品和服務。
1、深挖用戶需求。例如，某裏巴巴，有自己的快遞服務平臺和金融服務。
2、深挖用戶數據的價值。
3）引入外部資源，構建更寬廣的產品覆蓋度。整合公司內部資源，構建公司內部生態。
總結
首先，我們需要了解在人工智能時代公司都有哪些類型。
其次，人工智能產品經理需要對行業有至少六方面的理解和認識。
最後，從產品的“場景”，“場景”延伸的產品，“生態”，三種層次，改變思維模式。
當然，最重要的是，要如一行，要從瞭解行業開始。