文章開頭：本文是Howie楊老師發表在產品壹佰的文章（http://www.chanpin100.com/article/105322）轉載文章僅供大家習，不作任何商業用途。
一位AI PM應當具備哪些職業技能？畢竟這是非常前沿的新領域…
前言：我是一名從事PC/移動互聯網的產品經理，從今年年初開始有意向轉型進入人工智能領域。畢竟這是一個非常前沿科技型的新要素，越早進入的人，越能享受新科技所帶來的各種紅利。將此新技術應用到相關業務場景后，也必定會帶來新一輪的市場發展。
但是，當我搜索了很多資料以后發現，并沒有任何人工智能產品經理相關體系化的培訓或學習指導。相反，各種應用理論、基礎科學技術、編程知識、行業應用成為了“必要”的學習基礎，一股腦的讓我沖昏了頭，都不知道該如何開始了。如果你也想開始，相比你也已經領教了吧？不過，經過這一陣子的集中學習，也確實找到了一些門路。
下面給大家做一次分享，內容圍繞三個問題展開：
1. 目前市場上火熱的人工智能產品到底是個什么樣子？
2. 一個人工智能產品經理(下文簡稱AIPM)應當具備哪些職業技能？
3. 如何從零開始修煉AIPM？
一、人工智能的市場與產品介紹
當我決定想開始學習AIPM時，第一件事兒就是看看市場當前的情況。畢竟最終目的是為了就業啊！
1.1 人工智能市場情況簡介
國家對人工智能方向的重視：自2016年至今，中國多部委協同多次推動人工智能技術發展與產業化；
大型科技企業快速轉向人工智能領域：谷歌、微軟、facebook、amazon、百度、科大訊飛、騰訊、阿里巴巴等，全部進入人工智能領域，以前的互聯網云棲大會目前已經基本變為人工智能大會了；
市場AIPM就業薪資：產品或技術薪資基本都在年薪50萬以上
AIPM市場需求：目前真正有1年經驗的AIPM只有兩位數， 未來一段時間市場會出現井噴現象。
雖然市場情況良好，不過到底哪些才是人工智能產品呢？
一旦去瀏覽網頁，就會發現諸如：聊天機器人、自動駕駛、圖像識別、機器人、智能音箱、虛擬現實眼鏡等等，比較雜亂啊，這些產品或技術領域到底是怎樣與人工智能產品相關的呢？那么下面就來看看當前技術領域對人工智能產品的定義吧！
1.2 人工智能的定義與當前發展的技術階段
其實目前很多人都在關注與討論著人工智能，但是這門技術到底發展成熟了么？
大家看看下面這些常見的聲音吧：
a. 微軟小冰可傻了，多問幾句就所答非所問了！
b. 智能自動駕駛前兩天剛剛撞死人了，在中國這么多的人，實現真正的自動駕駛還久遠著呢！
c. 機器人發展出靈魂還早著呢，人多精呢，目前的機器根本無法形成邏輯推理，現在還不是發展人工智能技術的好時候！
針對以上的聲音，可以做如下的解答：
a. ?小冰傻是因為面向語言場景太寬，而與此對應的亞馬遜echo音箱可就非常實用了！
b. ?智能自動駕駛預計是在2021年推出成熟的自動駕駛技術，汽車中都可以不設置方向盤與油門剎車了！
c. ?機器人具備靈魂或是推理能力可能還需要發展很久，但目前所應用的人工智能技術不是只這種強人工智能技術！弱人工智能技術本身就已經能夠顛覆現有的市場了！
人工智能定義：
指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的信息過程的模擬
人工智能分類：
a.強人工智能
制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。
b. ?弱人工智能
看起來像是智能的，不能真正地推理和解決問題的智能機器，且不真正擁有智能，也不會有自主意識。
那么怎樣理解弱人工智能“看起來像是智能的”？
他是一個24小時待命的家庭語音助手，當我們進入家門后，隨口喊出“叮咚，幫我打開空調，燒上熱水，打開電視并播放到《那年花開月正圓》”后，叮咚識別語音后就會自動完成上述內容。
一個購物客戶進入超市后沒有任何人來服務，可以自行完成所有的購物過程，由人工智能程序記錄購買的商品，并在客戶對應的支付寶賬戶完成消費業務。
因此，我們可以將弱人工智能簡單的理解為：
根據對環境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。
也許你可以想象，在所有的工作場景中輸入都可以轉換為語音控制，所有視頻監控系統都可以變為計算機自動監控等。
1.3 ?目前較為著名的人工智能產品：
百度duerOS:百度度秘事業部研發的對話式人工智能系統；
百度Apollo:智能自動駕駛的開放平臺；
科大訊飛開放平臺:以語音交互為核心的人工智能開放平臺；
商湯科技核心算法:通過視覺技術賦予計算機視覺感知和認知的能力，業務覆蓋金融、商業、安防、互聯網+等行業，意圖為企業提供低門檻的計算機視覺技術，打造“商湯驅動”的人工智能商業生態。
寒武紀科技全球智能芯片:領域內的先行者，宗旨是打造各類智能云服務器、智能終端以及智能機器人的核心處理器芯片。
1.4 行業方面較為成熟的人工智能應用場景：
在行業方面較為成熟的有：AI+安防、AI+醫療、AI+金融、AI+家居、AI+教育等等。
后臺產品經理的機會：
我感覺對于一直戰斗在軟件系統與后臺的產品經理們的機會來臨了。因為目前2C產品的場景過于開放，而2B的工作場景范圍相對限定。弱人工智能可以在有限的場景下進一步工作人員的工作效率并降低企業成本。
說了這么多人工智能方面的概念與產品，這么分散的行業領域，這么深入前沿的學術領域，那么具備什么樣的職業技能才能進入人工智能領域呢？
二、AIPM所需要具備的職業技能
在了解相關AIPM的職業技能時，我首先查詢現有招聘網站對AIPM的技能要求，并且搜索了相關職業技能培訓機構所提供的課程。
2.1 匯總網絡招聘需求與培訓課程對AIPM技能需求
從各大招聘網站瀏覽了一遍之后，發現目前對AIPM的定義各不相同，并且差異較大。基本可以理解為兩大類型：
1. 智能方向的產品經理：依舊是PC或移動端產品經理，只不過需要更多的了解其他智能競品的情況，或是捕捉、挖掘目標客戶對產品的智能化需求。
2. 偏算法型的AIPM：這種類型的產品經理與傳統PC/移動端產品差別很大，基本上需要深入了解機器學習、深度學習、CNN、RNN、DNN等技術的原理及簡單實現方法，對于數學、統計學方面有較高要求，并且有學校與學歷方面的要求。
對于第2類型的AIPM，有朋友給了一個示例，是關于新聞類型的APP如何做智能推薦算法的需求文檔。此處大多是線性代數、離散數學、統計學、物理學、社會學、心理學等理論與算法說明，完全沒有Axure那樣的原型界面，也更不需要什么業務流程。
不過我也感覺只有這個方向的產品經理才是AIPM，因此，接下來我就去找一找相關的培訓課程吧。
在一番搜索后，雖然找到了一些相關的AI方面的培訓，但根本沒有完整的AIPM培訓課程與體系。而更多看到的則是很專業的基礎理論、框架、編程的培訓課程，我做了一下簡單的匯總：
1. 數學基礎：高等數學、離散數學、概率論與數理統計等；
2. 基礎科學：生物學、物理學、社會學等；
3. 計算機科學：機器學習、深度學習、CNN、RNN、DNN等；
4. 編程與框架：python、C++、Java、tensorflow、Caffe、ros編程等；
5. 硬件：樹莓派、傳感器、控制器、制動器等。
看看吧，上面至少有20多項學科，隨便拿出來一個科目都不可能在3個月內玩耍熟練的啊！！！
后面有通過一些社群了解到，目前大部分企業還都是由創始人來擔任產品經理，然而他們就是該領域的專家或科學家，因此對于這類公司所招聘的產品經理，必然是需要在學術領域有一定能力的人。
看來要成為AIPM是一件不可能完成的任務了...不過后來在看到了一篇名為《人工智能產品經理的新起點_黃釗》的PPT后，成為AIPM的希望重新點燃，并且終于有點眉目了。
2.2 業內大咖給出的學習路徑
首先，我們必須了解目前人工智能的產業結構。對于結構中不同層次的領域所關注的學習科目是不同的，就例如一個互聯網產品經理不需要去搞懂怎樣編寫JAVA程序，更不需要去了解JAVA語言的基礎原理，只要知道使用這項技術在描述需求時，如何完成輸入輸出的需求撰寫即可(互聯網產品經理使用Axure就可以描繪事件、輸入、輸出)。
框架分為三層：
1. 應用層：該層是直接接觸用戶的，分為平臺層與服務層。其中平臺層是各個服務應用的匯集地，例如叮咚音箱就是一個平臺，該平臺上可以增加各種特定場景下的應用，例如叮咚音箱上提供兒童教學的應用，提供對話式學習。而服務層就是具體應用提供的具體軟件服務。
2. 技術層：提供基礎理論算法與框架，如機器學習、深度學習、強化學習等基礎算法，與TensorFLow、Caffe、ROS等技術框架；
3. 基礎層：解決計算能力與數據存儲問題，以提供計算芯片、云計算服務等為主；
對于上述三層，可能最容易轉型到AIPM的就是應用層中服務層，可理解為轉型成為軟件服務提供商的產品經理。只不過原來的操作系統變化了、用戶交互的終端變化了，對于服務層系統的輸入輸出方式也變化了。
我們僅基于應用層中的服務層來說明AIPM應當具備的職業技能。
2.3 服務層AIPM需要具備的職業技能
公式： AIPM = AI + PM + X
下面我們就這等式右側的三個參數進行解析。
參數AI：如同移動互聯網一樣，只不過原來需要了解的各種移動終端(IOS、Android手機)與技術特性變為了AI的交互終端與AI技術特性。基于這些終端與技術特性，更要去了解他們結合后，如何進行事件出發、輸入、輸出(這就是需求文檔中應當定義的產品設計內容，類似于Axure交互原型)：
a. 眾多的交互終端，與移動互聯網終端不同，AI交互終端可謂是多種多樣，而且科技更新的速度也是極快的，這里僅例舉出一些目前常用的交互終端，包括：移動端、PC端、智能音箱端、機器人、全系投影、智能手表/手環、頭戴式設備、其他穿戴式設備與眾多類型的傳感器；
b. 人工智能的三種主要技術，包括：機器學習，例如計算機視覺、情感分析、自然語言處理等技術，需要大量的標簽樣本數據；模式識別，例如文字、語音、指紋、人臉等識別技術，則偏重于信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據；人機交互，如智能機器人技術，則需要積累大量的用戶數據。
參數PM：這個參數和互聯網產品經理的技能是一樣的，需要具備用戶需求、軟件項目管理、產品營銷、產品運營等方面的知識。只不過目前會更加傾向于商業化的軟件業務，基于現有業務系統進一步提升工作效率、降低企業管理成本。因此對產品經理要求有更強的業務需求挖掘能力。
參數X：這個是行業屬性參數，也就是說需要具備一定的行業業務知識。我理解只有深入的理解行業與業務，才能挖掘出輔助或替代人力為基礎的人工智能產品應用場景。
以上的內容也可以通過行業內另外一位大咖的話來做總結：現在的市場在尋找有兩種能力的“AI產品經理”，一是能洞察業務鏈條上的最大、最核心的需求，二是能整合技術、利用生態、開發獨特的產品，利用產品能力把技術落地。
寫了這么多概念性的內容，來點實際的小想法，讓大家找找感覺吧。
2.4 兩個人工智能產品的小想法
2C的小想法：制作一個基于移動端斗地主游戲的人工智能的自動玩耍工具。
目前市場上很多斗地主游戲都有提供實物獎勵，部分玩家在游戲消磨時間的同時，還是非常期望獲得實物獎勵的。而在技術上，前幾天（好像是2017年5月份還是6月份）一個人工智能玩德州撲克的程序已經完全超過了人類，不但技能強而且還有關于情感分析的能力，可以說已經實現到與人類斗智斗勇的能力了。對于出錢購買了該款工具的人群，可以同時打開N部手機同時進行游戲(可以理解為賺錢)，最終持續贏得很多的實物獎勵。（雖然這是明顯的作弊行為，但我也只是YY一下哦）
2B的小想法：制作一個高端專營店提供人臉識別會員與指紋付款功能的工具。
讓高端專營店客戶感受到更加簡潔方便的店內服務，在客戶進入店鋪內時，通過人臉識別出客戶情況，并通過藍牙耳機將客戶基本信息傳送至迎接該顧客的服務專員。通過服務專員獲知的顧客姓名，直接向顧客至歡迎詞，并且向顧客介紹顧客可能感興趣的商品，最終實用服務專員隨身攜帶的指紋付款機器來完成交易支付過程，以此來提高顧客滿意度與交易成功率。
在這個例子中，我們可以理解，在人工智能時代的應用產品，可能需要更多的終端交互來提供整體完整產品應用體驗。
AIPM需要具備的職業技能就介紹到此了，那么接下來就要開始正式零起步的學習啦！后面我將分享我的學習計劃給大家，也希望得到大家的指點與建議。
三、如何從0開始修煉AIPM
根據上面介紹了那么多的學習領域，我采取的策略將會是：
圍繞能夠輔助或替代人類的人機協作的2B類型的AI產品，從AI的概念與應用層入手，逐步深入并找到AIPM所需要理解的技術邊界。因此，我暫時還不打算直接深入到python編程(雖然我有過6年多java編程經驗)、CNN、RNN、DNN、物理學方面。
我制定的初步學習范圍為：
1. 了解各種AI技術功能特性與輸入輸出方式：語音處理、文字處理、視頻/圖像處理、深度學習等應用技術；
2. 了解AI目前市場化的各種相關終端設備與應用場景；
3. 了解市場化的傳感器組件與可操控模塊；
立刻開始閱讀的書籍為：
1. 《漫談人工智能》（已經讀完：入門級讀物，可以了解人工智能的發展歷史，以及一些當前的科研/科技理論，最終給了兩個小例子。第5、6、13章對我來說比較難懂，公式套用太多，我的理論基礎不夠讀不懂——但我對第5章與第6章是最感興趣的，只能去看其他書籍了。14個章節有10個作者分別寫的章節，連貫性不強且內容在不同章節中有一定重復。）
2. 《終極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界》
3. 《傳感器實戰全攻略》
“在轉型為人工智能產品經理的道路上，我已經開始了。后續，我會督促自己不斷將我認為有意義的書籍與相關資料整理好分享給大家。也希望有更多的伙伴加入我們一同學習、互相促進、相互研討。這樣才能進一步加快我們轉型的步伐！祝我們一切順利。”
文章結尾：再次申明所有轉載文章僅供學習，感謝Howie楊老師的分享，如果喜歡我們的文章點關注??吧！比心呦！
