人工智能產品經理
1、重新定義產品經理
傳統的互聯網是優化和創造信息存貯和傳遞的方式對生產要素進行整合，通俗講就是在當前的生產要素下優化消息傳輸，提升生產效率，重構已有的商業模式。人工智能則是對生產要素進行升級，產生新的商業模式。
還是舉個例子：在互聯網時代，我們出行用的是某滴之類的打車軟件，本質上還是乘客打車，司機開車收取報酬，不同的是把以前路邊打車整合成線上和線下結合的方式，還是司機開車乘客坐車，最終的結果是沒有改變生產要素，只是生產要素和資源配置方式的優化和升級。人工智能就完全不同！通過以自動駕駛爲切入點，沒有了司機這一生產要素，對產品和服務這兩個生產要素側重創新。
這時候，人工智能的產品經理定位和傳統的產品經理就產生的變化。
好了，我們來講人工智能產品經理。。。
1.1、人工智能時代產品的特殊性
人工智能的最本質的東西是概率，只不過做出的預測都是在一定的數據的基礎上用一定的算法，所以設計任何人工智能的產品都要以概率論作爲基礎。之所以人工智能的很多產品沒有普及的原因就是在某一些特定的領域中，人工智能預測的概率準確值無法達到人類自身判斷的結果。舉個栗子，在醫院中，一種疾病的機器學習診斷概率爲90%，顯然我們無法信任，但是在電商的推薦系統中準確率爲90%，那麼這個推薦系統就很成功。
據此，我們大體明白人工智能的本質就是想概率無限接近100%，最終在各個領域的把人最爲生產要素給替換下來。那麼由於不同的行業對概率高低的敏感程度，人工智能產品經理的任務就是在面對不同需求不同項目的時候找到一個概率和成本的平衡點。如下：
人工智能產品經理需要針對客戶的業務場景，判斷：
1）人工智能當下能否解決用戶的需求。
2）用戶的最低標準是什麼。
3）能夠超出用戶預期的標準是什麼。
以此來判斷對產品研發的投入策略。
目前比較流行的產品功能大致有：
1、個性化推薦
2、替代簡單重複勞動
3、提升效率和準確度
4、提升用戶體驗
5、自主創作
從以上人工智能產品分類中，傳統的邏輯設計流程已經不適用。傳統的產品經理需要詳細的PRD（Product Requirement Document），人工智能產品經理反而側重點不再是一個明確的交互邏輯，而是將人工智能的技術賦能到傳統的產品中。
舉個例子：
在某寶電商搜索的時候，以前在PRD中要明確一下兩點：1、搜索框中默認詞是什麼。2、用戶輸入後實時搜索邏輯是什麼，顯示多少個推薦結果。 但是，通過在線的深度學習技術和強化學習，我們可以做像線下導購員一樣的策略，通過分析用戶的線上數據，實時預測用戶的意圖，進而引導用戶消費。比如，當我們輸入男鞋的時候，會有選項讓我們選擇，登山、跑步、上班等等，通過人機交互個性化的定製自己需要的搜索模式。
人工智能產品的最終目的是爲用戶創造最大價值並提供更好的用戶體驗。
人工智能產品“三要素”：算法、計算能力、數據。
算法：開源社區和各種成熟的框架。
計算能力：先進的CPU、GPU和各種集羣計算框架。
數據：互聯網時代積累了大量的數據。
人工智能產品經理需要從一開始產品規劃的初級階段到產品的最終上線後的運營爲研發團隊創作合適的“三要素”環境。
1）算法層面：設計的產品要和公司現有的算法研發能力相匹配。2）計算能力層面：評估硬件開銷，判斷使用AWS等服務還是自己搭建計算平臺。3）數據層面：設計產品的時候考慮數據來源、數據質量、數據治理工作，跨部門進行協調。
人工智能“三要素”是提高產品競爭門檻和吸引外部投資的重要方面。
人工智能產品成功的必要條件：
1）核心技術：例如某手機廠商的人臉解鎖使用深度感應鏡頭融合了VCSEL紅外激光器、NIR多重濾波片以及濾波接受模塊，不僅算法負責，安全性更是2D所無法比擬的。進而形成技術制高點。
2）產品化：核心技術的目的是解決用戶需求，產品化是使核心技術可以快捷、低門檻的形式觸及用戶，當用戶使用產品後，可以優先的傳遞價值並解決用戶的實際需求，通過延展價值實現用戶的持續性消費。
1、宣傳產品價值 -------> 2、快速證明產品價值 -------> 3、交付用戶價值 --------> 4、延展價值
首先，要做的是宣傳產品價值，並建立信任。其次，快速證明產品價值，讓用戶產生購買慾望。再次，用戶購買了產品後能與產品建立緊密的聯繫，把價值傳遞給客戶，讓客戶看到效率、敏捷度和人性化等價值。最後，用戶對產品產生依賴，可以挖掘延展價值。
3）商業化：產品化決定了產品的價值空間，商業化則是產品將價值變現的能力。
所以，人工智能產品經理不能利用過去經驗來評估產品的成本結構來制定定價策略，而是要站在用戶角度考慮定價策略，深入理解場景和用戶痛點。例如：打飯機器人可以節省打飯阿姨的勞動力，但是打飯阿姨可以在不打飯的時候拖地洗完，所以就打飯一項而言，機器人的價格不應該比打飯阿姨貴纔會有市場。產品經理就需要把握場景、分析痛點，評估產品價值和研發成本，制定合適的商業推廣策略和產品定價包裝策略，必要的時候調整產品定位，使產品商業化變現。
1.2、人工智能產品經理的價值定位
市場經理在公司中的角色：
1）擁有市場和技術前瞻性的帶頭人
2）技術賦能創新的驅動者
3）道德準則守護者
人工智能產品經理需要懂技術，掌握自己領域前沿技術的實現原理，熟悉每種技術的優劣勢，對技術的發展方向和技術如何融入產品有自己獨到的見解。
1.3、人工智能產品經理需要具備“軟硬”實力
產品經理懂技術可以概括爲：
1、產品經理不需要親自參與算法模型的選擇，調參，特徵選取的過程，但需要對每一個技術動作原理和最佳實踐有深刻理解，並對其進行熟練的說明，有利於公司內部溝通。即可以從產品工程化的角度闡述技術原理，對目前的技術和對手的技術拿出來橫向比較優劣勢。
2、產品經理需要融入到研發過程中。設計交互在人工智能中已經不是重要的問題，協調“三要素”是現在的工作。
3、掌握前沿技術在產品所在領域的應用條件和最佳實踐。
人工智能產品經理設計的產品需要A/B測試降低新特性的發佈風險，通過一個量化目標來確定版本優劣。
在不同的部門協同合作的過程中，人工智能產品經理要能夠及時的重新調整團隊組織架構、快速學習日新月異的技術手段、跨部門協調產品研發流程。
1.4、人工智能產品經理入門
修煉思維模式
人工智能時代的產品管理被分爲三種類型：
1、資源管理思維：在“三要素”中考慮資源的投入和產出，並拿出合理的解決方案。
2、解決方案思維：儘量從用戶需求側引導研發側。
3、目標導向思維：產品的目標包括需求調研、產品設計、技術預研、產品研發、測試、上線運營等環節，每個環節又可以被細分成多個具體的目標。產品經理一方面需要明確階段成果物、時間節點、標準，另一方面需要協調資源，將目標下發到每個團隊成員的頭上。
構建知識體系
（1）開發人工智能產品過程中的基礎知識：包括產品所在領域術語、常見技術架構、常見數據類型、測試方法等。
（2）平臺和硬件支撐。
（3）人工智能核心技術：NLP、HCI、CV、ASR等，理解這些技術的應用場景和最佳實踐。
（4）人工智能一般有三大類：1、語音文字處理。2、圖像和視覺。3、大數據分析和預測。
（5）行業知識體系。
（6）倫理、安全、法律知識。