引言
從2021年校招加入京東開始，我一直從事AI產品經理的工作，有幸見證了AI行業的熱情從一臺臺服務器燒到了全世界各個角落，也見證了京東AI中臺團隊的影響力如何一步步的擴大。從21年的迷茫到24年的堅定，很慶幸我正走在適合自己的道路上，也有幸在此分享一些我的成長故事和觀點。
一、入局：AI風口下的職業判斷
從事AI產品方向是巧合也是個人的一次判斷。我在學生期間主修方向是機械工程和風險管理，之前是沒有AI相關經歷的，但當時我判斷未來AI會在更多的行業有應用落地，所以在畢業論文的選題上，選擇了AI+風險管理的方向，恰好在實習時朋友推薦了京東AI產品的崗位從而加入了京東。
AI產品經理核心的產品方向包括AI開發平臺、AI應用平臺、算力調度平臺等。相比一般產品經理，AI產品經理需要具備更多的技術視角，包括掌握AI算法的原理、AI底層系統的架構設計等；同時，AI產品經理需要有更多前沿信息獲取的渠道，包括通過媒體平臺、大型發佈會、競品調研、頂會文章、論文等。總之，我眼中的AI產品經理需要從最前沿的技術架構視角進行產品設計，並且要在產品層讓用戶對複雜技術無感知，降低用戶的學習成本和使用門檻。
在2021年，AI產品是產品經理中非常小衆的方向，成長進步有非常大的阻礙：產品同行無人知曉、一般公司研發投入有限、先鑑經驗較少、技術積累不足導致研發驅動爲主。我和很多新人同行一樣，對未來的發展充滿迷茫，不知道自己的價值點在哪。對於未來技術趨勢的判斷促使自己一直在堅持，在一次次的項目中積累了項目推動的經驗，在每個項目中深挖到技術原理以及代碼實現層；同時，也保持了學習的習慣，一直在沉澱AI產品的方法論。
2023年是AGI發展的元年，ChatGPT橫空出世、中國百模大戰、英偉達市值暴漲、美國芯片禁令，AI相關的動態幾乎每天都會被人提起。在這個時代下，AI產品經理的價值終於慢慢得到體現，我所負責的項目的願景也逐漸提升，之前多年的技術積累也讓我能快速地掌握AIGC全新的產品架構。2024年，越來越多應用落地讓所有人都清楚地看到AI的潛力是巨大的。
在京東工作期間，我主要負責過算力調度系統、存儲系統等基礎設施層的設計，以及算法開發平臺、大模型推理系統、端智能等平臺層的產品設計，近期在探索AIGC應用在零售領域的落地。涉及的產品系統核心目的是支持京東零售業務的智能化應用快速落地。
二、磨礪：從項目中構建專業能力
三年以來有兩個項目讓我印象深刻，使我清晰地意識到自己跨越到了新的職場階段。
1）數據平臺&算法平臺融合項目-從新人完成轉身
這個項目開始在我入職1年左右，項目背景是我長期負責的算法開發平臺與跨團隊的大數據開發平臺進行融合。當時團隊遇到的最大挑戰是雙方的產研對彼此的用戶、技術棧、產品體系都幾乎沒有太多認知，而AI系統與大數據系統的底層架構非常複雜，短期內很難做到快速對齊認知。在這個背景下，我意識到我必須承擔起從技術、產品、架構、用戶等各個維度拉通方案及信息的角色。
首先需要從用戶視角瞭解產品，我花了大概1個月的時間端到端地使用合作團隊的產品，並保持與用戶的溝通，預判融合後可能對用戶造成的影響，深刻了解他們的用戶與使用習慣。同時，我從底層技術出發，學習複雜的大數據架構體系。與AI產品類似，對大數據底層架構的理解往往比產品的設計更加複雜，我幾乎每天都會通過CSDN、B站、知乎、書本等渠道吸取新知識，並且將學習的內容進行沉澱，在兩個團隊之間進行分享，每天會奔走在合作團隊研發的工位附近。在最後的落地環節，需要開始考慮到如何融合雙方產品，包括融合後的產品定位、融合的時間節奏、團隊間的分工協作，考慮到融合後對用戶可能造成的影響，我們將整體的工作劃分爲三期：第一期主要從SDK層面融合，用戶幾乎無感知；第二期從產品上進行融合，提供用戶遷移工具，保留原有產品入口，用戶可以有節奏地進行遷移；第三期協助核心重點業務完成遷移，原有產品下線。
通過這個項目，在團隊協作上，我學習到了高效的團隊協作模式，如：前期確認預期，中期對齊方向，後期保障收益等；在產品能力上，我瞭解到瞭如何降低對用戶的影響是產品迭代的關鍵因素。這是我第一次獨立地完成產品整體維度的設計，並且與衆多高職級的架構師、研發對接方案，我對於自己的定義也不再是一個新人。
2）端智能項目-做一名項目主Owner
端智能項目在我入職1年半左右啓動，這是我首次作爲主Owner之一推動中臺戰略級項目，項目的背景是建設端雲協同的AI系統，將京東的部分AI算法模型遷移至手機端側。作爲從0到1的項目，過程中遇到了用戶的端側模型開發調試效率低、公司缺乏端模型上線規範和標準、跨團隊協作節奏對齊難等挑戰。
作爲主牽頭人，在項目中我給自己的定位是不設邊界，任何方案的決策我都參與其中。產品上爲我們的用戶提供了一站式開發調試平臺，提升了用戶的模型交付效率。在上線規範上，梳理制定了不同場景下最優的上線方案，快速支持算法業務方進行業務迭代；同時制定了上線標準，最大程度保證模型計算的質量。另外，在團隊協作上，積極拉通各個團隊對齊信息，在各個項目交付的關鍵節點集中確認交付質量，保證項目的收益達成預期。作爲創新型項目，我在項目過程中還一直保持行業洞察，從行業中其他友商所做的算法業務的角度，調研在京東落地的可行性，如流量分發場景下的端側重排方案。
項目開始至今1年半的時間，京東的端智能體系已經在公司、行業內產生了一定的影響力，我個人也從一名產品設計者的角色轉換爲項目主Owner之一。主Owner與執行者的區別在於主Owner需要在產品設計及項目推進的各個關鍵階段進行決策，決策的背後是對於項目ROI以及合理性的多重思考。從0到1建設新產品最大的挑戰往往並不是產品設計能力，而是面對未知進行決策的勇氣。
三、深潛：“三段式”AI產品經理成長路徑
對於初級AI產品經理，除了產品經理的基本素質外，要求是具備一定的AI專業知識與開發能力。作爲底層的開發平臺的產品，我們面向的用戶一般是研發人員，其中算法工程師居多，需要產品經理從用戶實際的開發視角出發。以我自己的經歷來說，作爲非技術背景出身的產品，我可以在研發不介入的情況上完成一些模型的開發工作，動手實操過數十個github熱門項目。
對於進階的AI產品經理，需要從系統架構的視角去進行產品設計。AI產品的系統往往涉及到各種上下游系統和中間件，如Hadoop、Spark、Presto等大數據組件，以及鏡像、存儲等基礎設施，沒有整體的架構視角，產品設計會受到非常多的限制。所以優秀的AI產品經理往往都是一名架構師。
對於資深的AI產品經理，需要具備更多行業及業務的視角。AI行業的變革是非常迅速的，產品的迭代往往會滯後於技術的創新，如果不能從行業角度出發，那可能產品在研發過程中就已經滯後於行業了。此外，同樣是由於技術變革的多樣性，如何精準定位到業務真正的需求是非常關鍵的，不能只侷限在技術上的突破，還得考慮到產品對公司業務的價值究竟在哪，以合理地評估ROI。
四、踐行：AI產品經理的能力“四象限”
在上面的成長路徑裏也有提到不同層次的AI產品經理需要具備的能力，這裏想去分享的是如何成爲一名優秀的AI產品經理。
產品設計：提煉極簡化設計思路
AI產品系統底層往往涉及到非常複雜的技術，我們的用戶是算法工程師，他們需要更多專注在算法優化的本身，而不希望去學習系統層面的技術。作爲產品經理，需要在產品功能上做到開箱即用，用戶在平臺的大部分工作都可以通過配置化、界面化完成，且在用戶的交互界面要儘可能避免使用生澀的詞彙，要與行業設計保持高度一致，極簡的設計才能帶來最大化的業務提效。例如，我在設計模型優化功能時，底層我們用到了非常多的模型優化技術，如Flash Attention、Page Attention等，在產品層我並未將優化的技術暴露給用戶，而是將技術組合打包成不同的解決方案，用戶只需要根據業務需求以及優化效果選擇方案即可，無需關注底層技術。
技術理解：保持學習習慣
關於提升技術理解，保持良好的學習習慣是基本要求。一方面需要有全面的信息獲取渠道及學習方向，我的信息獲取渠道包括：AI媒體網站、專業自媒體、論文文獻、書籍等；學習的方向包括：AI基礎算法知識、芯片半導體的發展、模型訓練推理平臺及引擎、大模型底層技術原理、AIGC應用產品落地等，我每天會至少抽出1個小時獲取行業最新信息與技術。另一方面需要及時進行沉澱，在有良好的信息輸入的前提下，需要定期整理和沉澱自己的知識庫，通過寫一些專業的文章可以更好地整合自己的知識體系。
行業視野：向外看與行業接軌
視野決定了個人工作以及產品的高度，每個產品經理都應該不斷地拓寬視野。對於AI產品經理，拓寬視野的方式是更多參與行業的發佈會&論壇，每次發佈會往往是各家公司展示最前沿技術的舞臺。在行業活動中，應該多對標行業一線廠商，將行業的思路帶回到自己的設計中。
影響推動：塑造個人影響力
當我們擁有足夠的專業能力、技術理解以及行業視角時，我們需要在更多場合具備足夠大的影響力。作爲公司內外部交流座談會的分享者、成立個人自媒體賬號、製作專業課程等方式是我們打造個人影響力的主要途徑，個人影響力將對在公司推動項目帶來重要的正向價值。
五、結語：對於未來的期盼
回顧過去3年，從2021年的荊棘滿布到2024年逐漸的開花結果，每一次項目的開始與完結都有成長伴隨着我。有幸加入京東、加入這個團隊、加入AI領域，個人的成長永遠離不開一個好的平臺&團隊。
對於未來，從資本市場看：越來越多的資金流向AI行業，流向AI創業公司，AI行業在未來3-5年一定會繼續被市場重點關注；從AI行業看：在技術能力及基礎設施逐步完備的情況下，AI應用未來一定是行業重點的發力方向，懂業務&技術的AI產品經理會是行業內非常重要的角色之一。作爲AI產品經理，我也期望未來可以在京東做出更多可以高效賦能業務的AI產品，在行業內打造京東技術產品的影響力。