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AI時代產品經理的榮耀法則要求產品經理掌握駕馭先進AI生產力，時刻記得產品經理是通過觀察、發問、聯系、實踐持續增強的過程！

在未來誰還會做一個非智能的產品呢?所以未來的產品只有人工智能產品，主要原因是能提供10倍效率的產品只有AI能實現。

例如：以前沒有智能翻譯需要人工翻譯，這個工作即累人又沒有新的創作，而有了語音識別可以時時的進行翻譯，效率指數級提升。

另外一個就是人工智能產品提升用戶的體驗，常言道懶是人類創新的一大動力，現在回到家有智能鎖開門，然后通過智能音響可以打開空調，關上窗簾，享受音樂的心靈按摩。這種體驗比到處找遙控器不知道要好出多少倍。例子不勝枚舉！

人工智能伴隨著大數據的累積已經從概念滲透到產品的需求定義、產品設計、產品運營的各個領域。

本文介紹入行人工智能產品經理的方法路線如下：

1. 觀察：從現象看本質發現事務發展的需求趨勢；
2. 發問：問題驅動學習；
3. 聯系：把不同階段的事務聯系起來思考發現切入點；
4. 實踐：知行合一。

一、觀察：從現象看本質發現事務發展的需求趨勢

從2009年到2017年淘寶雙11其產品從PC到ALL IN移動互聯網過渡，其并發呈現指數級的增長，其背后是其產品持續的增強，持續的滿足用戶的需求。這里的數據從一開始2009年5000萬，到2017年的1682億，是淘寶產品經理及淘寶團隊持續的挖掘流量，從一二線城市到三四五六線城鎮，是淘寶產品經理持續的奔跑持續的迭代滿足用戶的需求。從移動互聯網到AI時代同理產品是個持續滿足用戶的過程，產品經理在AI時代需要做的是用AI技術領先競品10倍以上的效率啟動AI產品。

二、發問：問題驅動學習

1、傳統PC互聯網時代的BAT和移動互聯網時代的TMD都強調快速迭代，迅速試錯，AI時代還有效嗎？

2、AI產品經理不懂高等算法，不會寫代碼可以做AI產品嗎？

3、AI產品與傳統產品的區別是什么？

4、為什么企業的創始人是公司的第一位產品經理？

5、AI人工智能已經是炙手可熱的詞匯，目前應該從哪些機會切入？

這些問題再下面聯系和實踐章節會一一回復

三、聯系：把不同階段的事務聯系起來思考發現切入點

公司的創始人往往是發現了一個需求、一個想法然后就這個想法進行提取凝練然后打造一款產品，然后推向市場，創業之旅也就啟動了。

浩如煙海的AI世界里機器學習里有一種方法叫自適應增強算法，實際上產品經理的經歷時光也是一個自適應不斷增強的過程。這樣的過程被成功的產品經理證明是正確的。

通過上面觀察和發問，一方面我們發現AI時代確實已經到來，那么我們來看一個創始人就是公司的第一任產品經理且是個持續增強過程的例子：

滴滴投資人王剛是這樣評價程維的

下面聯系自己作為產品經理經歷需求和不停增強的幾個階段：

一般工作10年以上的產品經理大多數經歷過：分別是PC、移動互聯網、和近兩年的人工智能產品，這三個階段不是替代關系是，是一種更加深度多元化的趨勢。

PC互聯網產品是產品經理的基本功課，在這里首先提出相對于制造業產品經理區別開來的互聯網產品經理，有了PC互聯網產品經理，CRM/ERP/WMS等軟件開始講求用戶使用的體驗，而不僅僅是一個錄入信息流的軟件。

移動互聯網是信息產生效率上非常不同于PC互聯網的，例如：以前訂票、訂酒店都是提早在PC上定好，從移動互聯網后開始隨時需隨時定。還譬如：以前YY主要是主播在家用PC直播，現在很作主播都是走到哪播放到哪。這種信息產生的效率是指數級的增加。

那么AI時代呢？個人的AI產品打磨經歷是錯過PC你可以花一年來補，錯過移動互聯網你可以花3年來補，而錯過AI可能一生都補不起來。

原因看如下三個階段的特點分析：

第一個階段：PC時代

例如：記得筆者LineLia《AI+時代產品經理的思維方法》一書作者剛離開阿里巴巴時，有朋友邀請幫其商城做咨詢，遇到做LED照明燈的工廠老板，要做一個燈的商城。遇到經濟型酒店老板要做酒店垂直類生活用品商城。如果一個沒有產品經驗的產品經理，可能花上一年時間就能打磨一款不錯的PC商城產品。

第二個階段：移動互聯網時代

在移動互聯網時代又有三撥組織：

（1）傳統PC互聯網轉型的

典型代表是：QQ到微信，PONY馬2013年在GMIC上說微信獲得了一張移動互聯網的站票、2014年Jack 馬宣布阿里ALLIN 移動互聯網，隨之手機淘寶流量也超過PC淘寶，還有四大門戶之一的PC網易新聞到其手機APP網易新聞。

（2）移動互聯網新貴

典型代表：今日頭條、滴滴、今夜酒店特價等

（3）移動互聯網深耕者/回滾者

典型代表：抖音、探探、王者榮耀、吃雞類游戲，這一波廠商主要是抓住90后95后較年輕用戶的碎片化獲取信息和社交的特點。且這一波產品里面機器學習的身影已經深深的印在其中，例如：抖音的視頻推薦系統就是用機器學習里面的推薦算法。

第三個階段：AI時代

1. 基礎

有了PC互聯網、移動互聯網的發展的基礎，有了各種功能的產品，同時有了多渠道的營銷互聯網手法。

AI起源源于科技網絡發展的必然自然結果。

（1）數據

大量的數據積攢的越來越多的時候，會促使AI自身變被動為主動去表達自己、發展自己，開始對事物有主動認知，有AI的概念。例如：Siri會開玩笑的方式回答用戶的刁難問題。

例子：淘寶每日數據量在2015年就到達7個T的量，2016年12月微信全球MAU用戶數就已經到達8.89億。淘寶的數據量已經使得阿里小蜜非常智能，這里有個對比如下圖。

這里的對比并不是說愛奇藝不好，只是為了向大家說明即使的優秀如愛奇藝的人工智能團隊做的人工智能產品也沒有阿里這么大數據量的基礎上做的人工智能產品阿里小蜜有優勢。

（2）算力

計算能力、量子計算

算力架構是按馮諾依曼體系來做的，這還是基于現有的架構，未來我們可以看到非馮諾依曼體系架構，現在發了TrueNorth，隨著量子計算的出現，個人覺得人工智能會出現更加新的變化。

阿爾法狗其實需要1920個CPU+280個GPU，才能完成它的計算，在以前這是不可想象的，人工智能的深度崛起確實是它的原始的動力，但是真正的能夠讓它穩固地往前走，必須是算力的演進。而算力已經能實現阿爾法狗的運算需求。阿里的算力也能抗住雙十一的峰值25.6萬筆/秒。

（3）算法

數學的發展尤其是在深度學習上的突破，使得阿爾法狗戰勝大師李世石，算法的突破相比較算力和數據也是一個更加緩慢的科學進程，就像我們研究生時代的實驗室，算法的進展往往以10年為一個小的周期。但是一旦算法出現系統級的突破往往會產生工業革命級的變革。例如：牛頓三大定律，愛因斯坦相對論均是算法級別的突破。

2. 區別

AI產品與傳統產品的區別：

（1）市場環境

AI產品誕生的市場背景是甚至一個垂直的細分領域均有一個APP產品的市場環境，這個時候需要AI產品做到比原來的產品好上10倍的體驗或者比原來的產品快10倍以上才能贏得市場的環境。

（2）供應鏈產業

在做純APP的時候是不需要考慮供應鏈的，但是由于廣義范疇上的AI產品是從數據獲取到數據分析再到數據應用上，少不了硬件等外設的采用，例如：用深度攝像頭采集更多的數據，采用NB-IoT采集人和物體的行為數據，均需要硬件的融合。AI產品是更加考驗產品經理綜合素質的，除了設計管理好傳統的軟件上下游之外，還融入了供應鏈產業的深挖，例如：當你的攝像頭與AI主體硬件產品出現BUG的時候，你需要聯系的事攝像頭生產廠商，而不像APP時代僅僅需要再成熟的手機上研發即可，這個時候需要產品調動的是攝像頭整個研發甚至一個工廠來配合你。

（3）需求

這里需求的變化有：

• 例如：新零售，用戶需要貨來匹配人，這里需要LBS和更多智能傳感器的數據來服務人。
• 例如：線下商鋪原來是不知道哪個用戶來逛街，哪個潛在消費者在哪個商品前停留的更久，節假日購買熱銷商鋪結賬需要排隊等等需求正好使得AI產品得以展身手的時刻。

四、實踐：知行合一

聯想到LineLian自己做產品多年來的經歷感覺產品經理是每年一個市場環境、每月一個不同的迭代周期，這種迭代即是迭代自己的產品，更是我們產品經理對自己的思維方法數據的迭代！食物過期很容易辨識，但是思維過期了有時候不好辨識，且影響更大！

不同的思維方式，對事物會產生不同的理解和認知，不同的理解和認知就會產生不同的概念。例如：當移動互聯網到來的時候還是一味的在PC上生產內容，還不停的勸用戶在PC上閱讀內容，這樣的話會導致錯過移動互聯網的時代，實際上這樣的例子不勝枚舉，天涯也算是沒有抓住移動互聯網的例子之一。

大廠成功的產品經理之所以離開大廠后沒有產生杰出的戰果，往往是用大廠原有成功的方式繼續往前多走了一步，所以導致還沒有結果，當我離開大廠后踩了許多坑，經過不斷總結才形成自己的方法論，例如：在大廠里面大多數產品經理都是只需要做好功能，分析好既有的每日產生的大量的數據，試問哪個新產品有大量的數據呢？不過正是因為新的產品沒有大量可供參考的數據，沒有一個確定的商業模式供產品去添加功能，才更能磨煉產品經理的綜合產品思考能力，從0開始思考產品每一層的增長點，而不是僅僅添加功能。

另外實踐證明AI+時代有沒有算法功底、有沒有Coding功底不是最重要的，相反這個方向出身的產品經理記得幫技術身份放下來，需要秀技術、不要用技術的身份思考，出發，要從用戶出發，因為用戶體驗你的產品時，不會研究你背后用什么技術實現的，你的算法有多高效，你的參數服務器有多智能、你的底層服務器有多么支持數據借調。但是用戶更關注的是AI產品究竟給他提供了什么用處，這種用處市場上有無其他產品，比其他競品領先多少倍，AI時代只有用戶的用戶好過10倍以上產品才能活下來！

例如：Google 的NLP 對英文文本的處理可能已經是世界最好的NLP技術，但是Google給用戶使用的是說自己的NLP算法是哪些？自己的參數服務器怎么搭建的、自己的搜索引擎里有哪些框架和構造？自己的算力服務器怎么云怎么霧嗎？NO，Google給用戶呈現的僅僅是一條搜索框！

此文對產品經理增強的建議不是說藐視技術，是技術應該在臺下用功給用戶的技術應該由技術人員來實現，產品經理對技術只是知道有搜索引擎、有算法、有算力且知曉其成熟度然后應該做的事是思考把如此龐大的技術簡約的高于原來10倍體驗以上呈現給用戶。

綜上所述：AI時代學習做AI產品經理的方法是觀察、發問、聯系、實踐。

產品經理只有先除掉PC時代的上億PV，移動互聯網時代的數億DAU，在產品經理眼中的障礙，才能看得清AI時代并解決PC和移動互聯網時解決不了的痛點。

最后小結一下

LineLian覺得做產品經理的歷程是一個不停的增強的過程，所有的坑都是在踩過以后，屢敗屢戰、越戰越勇！產品經理要持續的鍛煉自己的的觀察、發問、聯系能力，然后在實踐中進步。

AI是時下和未來一段時間最先進的生產力

作為產品經理要觀察和掌握最先進的生產力，并把最先進的生產力落地在手頭的產品里。過去成功的經驗不斷來套是很難的，例如：齊家網在PC時代，設計師通過PC上傳作品，裝修公司通過PC生產宣傳內容，在移動互聯網時代產品經理如果還用那套模式就會覺得被移動互聯網所落下因為不能隨時隨地生產內容的平臺將會錯過無限精彩。

AI時代也是一樣的，只有提早準備好AI時代的思維方法才不會被時代所錯過。再以家居為例：AI時代的家居是人工智能的家居，生活模式接觸的配件外設變了，合作伙伴也變了，以前裝修平臺只需要跟建材生產企業合作，AI時代裝修平臺必須跟數據公司，和人工能能賦能的供應鏈企業合作，同時需要跟人工智能算法公司合作。

AI時代產品經理的榮耀法則要求產品經理掌握駕馭先進AI生產力，時刻記得產品經理是通過觀察、發問、聯系、實踐持續增強的過程！

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#專欄作家#

連詩路，公眾號：LineLian。人人都是產品經理專欄作家，《產品進化論：AI+時代產品經理的思維方法》一書作者，前阿里產品專家，希望與創業者多多交流。

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題圖來自 Pixabay，基于 CC0 協議