本文深入探讨了AI产品经理需要掌握的四大核心方向业务型AI产品、数据策略型AI产品、模型工具AI产品和AIOT。文章详细介绍了每个方向的特点、应用场景和所需技能为AI产品经理的学习和发展提供了全面的指导。对于初学者建议从业务型AI产品入手了解AI原理和agent搭建流程数据策略方向适合算法/数据策略产品背景的人才模型工具方向需要算法、产品和代码的全面能力AIOT方向则要求对传感器感知、AI和硬件嵌入式有深入理解。很多同学来咨询怎么学习AI产品经理的时候都会问具体做什么类型的项目因为业务类型产品形态的不同一直都被分成了很多种类型下面从浅到深的聊聊一.业务型AI产品首先任何形态的产品都是根据业务需求来的这个业务本身就是存在的只是出现了一些新的技术从而诞生了新的解决方案用来降低这个业务的成本或者提高效率比如淘宝的客服本身就存在用户需要经常找客服咨询各种类型的问题传统的模式是用户可能会给客服打电话只是AI提供了新的方案可以通过训练AI如客服的日常工作回答用户的各种问题—训练客服知识库客服态度很好—模仿客服说话语气需要去操作额外系统查看数据—接入其他系统API利用AI来解决客服在真实工作中所需要做的所有事情并让agent来替代客服完成他的所有工作深入到不同的行业中提供不同的解决方案像一些C端场景比较常见如自动化营销agentAI自动生出小红书抖音文案发布到对应平台上再次利用agent与用户沟通获取用户的手机号等信息销售agent对用户进行产品销售AIGC短剧通过预训练大量的视频样本根据用户要求生成短剧AI检索比较常见的豆包和deepseek通过学习大量的知识回答用户各种问题AI陪伴识别人们的各类情感需求利用长记忆情感分级策略满足人们的情绪价值AI医疗帮助人们进行问诊用药医保使用等B端场景比较常见如AI-HR利用多agent解决简历筛选岗位匹配面试整体提高企业面试效率AI-销售收集高质量的销售话术对线索进行打分后分配优质的销售话术预测客户意向并实现促成AI-协同办公机器人知识库问答AI整理会议纪要等二.数据策略型AI产品数据策略中分成了两类人群一部分是专职进行数据处理另一部分人是通过制定数据策略来提升业务指标AI的底层是由大量的数据构成的数据的质量越好不考虑其他因素的情况下模型的效果也会越好自然会有一部分的AI数据产品经理需要来制定数据采集标准对数据进行清洗标准规范模型数据的配比等等还有一部分人则是长期在和数据策略打交道比较常见的有广告搜索推荐内容流量池风控等等我们用推荐来举个具体的例子假设你今天在某书搜索了一次AI短剧这个关键词某书开始你推荐了大量的AI培训营相关的广告和帖子让你觉得非常的讨厌你一直不停的在点击不感兴趣这个就是一个比较经典的badcase案例产品同学能看到后台大量的这种case数据需要做的第一件事情就是分析为什么是不是因为用户点击了一次AI短剧这个用户被打上了想学习AI的用户标签实际上用户并不很想学AI那在标签里是不是应该引入更细的标签还是因为给用户打上想学习AI的标签规则出了问题点击一次就会被打标要不要将打标规则改成连续点击3次后才被打标也有可能是因为标签模型召回时的算法规则与我们现在的业务不匹配了那我们是否需要改算法模型中的公式我们通过大量的这样的案例或者后台的数据进行归因分析并设计具体的策略规则制定最优解的数据规则后续在进行ABtest,改变规则后是否解决了我们以前的问题同样这个过程中的很多业务我们同样也可以用AI来实现三.模型工具AI产品工具和原生模型工具的产生都是为了偷懒在给同学面试的过程中经常能看到越来越多的公司为了懒做出了各种类型的工具甚至用一个完整的skiils利用多agent gui vibe coding 直接做出一个AI工具把做工具的人都替代了约等于用AI做出一个AI还是回归正题说说我们常做用的一些平台工具数据平台帮助大量的数据自动进行标注数据治理管理数据版本等功能模型平台比较典型的就是maas平台各家公司对模型的需求不同有的还需要多模型一起使用有时还需要加入自己的数据有时是需要加入外部的数据maas平台提供了多种类型的模型可对微调模型补充外部数据库多模型之间混合使用快速配置出符合公司要求的模型APIagent平台:比较常见的是cozedify , 通过配置快速的搭建agent并直接使用节约了我们直接手搓agent的过程vibe coding工具:利用AI生产代码可直接部署到服务器后直接使用使用比较多的如cusor ,claude codetrea通过对话就可生成一个具体的应用大大的降低了前后端敲码时间开源AI工具之前比较火的openclaw利用了agentgui利用对话模式便可控制各类应用程序opencode则是可以接入各种模型生成代码四.AIOTAI硬件传统iot传感器通过采集一些数据分析数据对设备发送指令让设备能动起来可以理解为人们的手和脚加上AI后AI可以对数据进行个性化的分析下达更像真实人类可能会做出的指令让手和脚动起来。我们现在看到的机器人智能车工业机器人具身智能机器人都大量的利用了AIOT也有趣的有AIAR眼镜智能玩具无人驾驶AI宠物最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】