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知乎上有不少相關(guān)問題，我最近突發(fā)奇想，匯總公司多位PM的智慧，整理出我們對這個(gè)職位的理解，希望能幫助到想進(jìn)入AI/機(jī)器人領(lǐng)域的PM們。

具體拆解為以下4個(gè)問題：

1、AI/機(jī)器人PM在做的事情，和常規(guī)互聯(lián)網(wǎng)PM有何不同？面臨的問題和困難，有哪些不同？

答：做事流程，基本上是一致的，但不同之處在于：

1. 需求把握。AI/機(jī)器人領(lǐng)域還處于探索期（找剛需），產(chǎn)品形態(tài)甚至典型用戶群體（畫像）都還不明確，所以信息收集（行業(yè)/競品/用戶等）、創(chuàng)意思考、產(chǎn)品驗(yàn)證的工作會更被突出。
2. 閉環(huán)驗(yàn)證。產(chǎn)品核心價(jià)值的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證工作，很難以數(shù)據(jù)分析為主驅(qū)動(dòng)，而需要PM有大膽的思路和敏銳的洞見。因?yàn)锳）從手機(jī)場景，升級到機(jī)器人場景，天翻地覆的變化。B）用戶門檻遠(yuǎn)高于互聯(lián)網(wǎng)，用戶量和用戶數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的量級；C）產(chǎn)品很可能和硬件相關(guān)，導(dǎo)致迭代周期更長，收集有效數(shù)據(jù)更難。
3. 交互設(shè)計(jì)。場景巨變，使得交互方式從純軟件（界面、觸屏）/純硬件，升級到多模態(tài)交互等更復(fù)雜的人機(jī)交互形式，還沒有形成清晰的交互體系標(biāo)準(zhǔn)。很多人沒意識到的是，新時(shí)代，不僅是新技術(shù)驅(qū)動(dòng)，更關(guān)鍵的標(biāo)志是新交互（還可能有新硬件）。
4. 功能設(shè)計(jì)。比如做搜索，和做AI問答或?qū)υ挘€是很不同的東西。并且，一旦和硬件相關(guān)，難度就會陡增。
5. 數(shù)據(jù)分析。語音交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析難度遠(yuǎn)高于觸屏交互。因?yàn)橛|屏交互有效表達(dá)用戶意圖的概率非常高，而語音交互識別出的數(shù)據(jù)往往和用戶意圖有很大偏差。

2、AI/機(jī)器人PM需要具備的能力和素質(zhì)，和常規(guī)互聯(lián)網(wǎng)PM有何不同？

答：各方面的能力和素質(zhì)都需要跨越式升級。由淺入深的說——

1. 更廣更深的知識（經(jīng)驗(yàn)）積。：不僅是常規(guī)的app、網(wǎng)站等，還可能包括硬件、OS、量產(chǎn)、甚至新的用戶群體認(rèn)知（小孩、老人、外國人……）
2. 更強(qiáng)的技術(shù)理解能力。對這點(diǎn)，見仁見智，有2種觀點(diǎn)：A，必須有技術(shù)背景，真的懂軟硬件開發(fā)到底是怎么回事；B，本質(zhì)上需要能清楚“什么能做什么不能做”，所以有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)也行?；蛘?，如果整個(gè)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)有其他人能做到這點(diǎn)也行，互補(bǔ)配合。不論如何，至少是比常規(guī)PM的要求要高的。如果本碩博就在接觸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)化等方面，會有點(diǎn)優(yōu)勢。
3. 更高效的學(xué)習(xí)能力/悟性。不僅需要學(xué)習(xí)以上內(nèi)容，更可能隨時(shí)需要去學(xué)習(xí)新的領(lǐng)域（甚至是技術(shù)領(lǐng)域）。
4. 重新認(rèn)識人的感知和交互方式。參見第一個(gè)回答的第3小點(diǎn)。
5. 更強(qiáng)的洞察力和創(chuàng)造力。參見第一個(gè)回答的第2小點(diǎn)。另外，還包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)的想象力——大腦模擬體驗(yàn)過程（手機(jī)app可以弄原型，但機(jī)器人體驗(yàn)怎么辦。。。）
6. 行業(yè)認(rèn)知/趨勢判斷。行業(yè)周期性如何？AI/機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展方向如何？前沿的這些新技術(shù)/新產(chǎn)品形態(tài)，哪個(gè)能最終勝出？如何組織這些新技術(shù)/新產(chǎn)品形態(tài)？時(shí)間窗（時(shí)機(jī)）如何？政府/大學(xué)對行業(yè)的影響，如何理解、應(yīng)對和借勢？還有國際化思考……
7. 更深入的人文素養(yǎng)和靈魂境界。個(gè)人理解，真正的AI/機(jī)器人產(chǎn)品，需要超越純邏輯性的思維和內(nèi)涵。比如，有人認(rèn)為，對于機(jī)器人產(chǎn)品，把功能價(jià)值做好（有用）就可以了，但我個(gè)人認(rèn)為，機(jī)器人和人交互時(shí)，一定會伴隨著情感等非理性影響，這不是設(shè)計(jì)者想規(guī)避就能去除的。當(dāng)我第一次近距離看到超大的工業(yè)機(jī)器人時(shí)，被震驚了，因?yàn)槟欠N協(xié)調(diào)的動(dòng)作和節(jié)奏，本能的會讓觀察者覺得“像人一樣”（不是個(gè)機(jī)器。）；另外一個(gè)例子，在表演/戲劇領(lǐng)域，表演者是可以完全通過動(dòng)作的方向、幅度、節(jié)奏等來表達(dá)情感的！可參看Pixar 1986年的動(dòng)畫短片《小臺燈》（Luxo Jr）。

更深入的說，一個(gè)產(chǎn)品，本質(zhì)是其公司、設(shè)計(jì)者靈魂能量層次的外化，一個(gè)精神層次不高的團(tuán)隊(duì)，不可能做出一個(gè)跨時(shí)代的AI/機(jī)器人產(chǎn)品。

3、如何判斷我是否真的對AI/機(jī)器人領(lǐng)域感興趣？如何判斷我是否適合AI/機(jī)器人領(lǐng)域？

答：“感興趣”不是一個(gè)形容詞，而是一個(gè)動(dòng)詞——關(guān)鍵不是你多么興奮，而是興奮過后，你具體做了什么。

如果做到了后面第四點(diǎn)的過程（至少一部分），才是真正的證明了“感興趣”。也只有基于此，并且真的去做了1、2個(gè)產(chǎn)品feature設(shè)計(jì)（可以給自己出需求或研究課題），才可以判斷你是否合適。

另外，如果理解/討論停留在下列問題層面（無營養(yǎng)、無邏輯、無邊界、無方案），就還不適合：

對于“強(qiáng)人工智能”的好奇心與普通群眾或科幻小說家別無二致。

人工智能再牛逼也擺脫不了“吹燈拔蠟（斷電）”的尷尬，根本不智能。

我想和人工智能談戀愛。

大自然到處存在著人類無法理解的算法， 人工智能再牛，也是大自然的一部分。

智能家居隨時(shí)監(jiān)控你的生活狀態(tài)，這種可能產(chǎn)生危險(xiǎn)的東西，除非能夠證明可靠性，否則不會使用。

補(bǔ)充一個(gè)同事的觀點(diǎn)：是不是想重新認(rèn)識自我、認(rèn)識人類。

4、如何（轉(zhuǎn)行）成為一個(gè)合格的AI/機(jī)器人PM，需要做什么準(zhǔn)備？

答：個(gè)人建議

1. 看知乎上“所有”和人工智能/機(jī)器人相關(guān)的問題、看相關(guān)書籍或課程（后面有附錄詳細(xì)列出）。
2. 體驗(yàn)各種AI/機(jī)器人產(chǎn)品、了解必要的產(chǎn)品/技術(shù)現(xiàn)狀（比如語音交互相關(guān)、各種傳感器及其作用），收集行業(yè)公司/團(tuán)隊(duì)/機(jī)構(gòu)信息。
3. 整理出自己的獨(dú)到見解。認(rèn)真思考人類行為、研究自我。
4. 篩選幾個(gè)你真正認(rèn)可的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，想盡辦法結(jié)識其中的牛人（帶上你的獨(dú)到見解），去交流（先想想，為什么你值得ta花時(shí)間），甚至申請一份實(shí)習(xí)或兼職工作。

附1：書籍或課程推薦

1. 《科學(xué)的極致——漫談人工智能》by 集智俱樂部?http://product.dangdang.com/23740304.html
2. 《哥德爾、艾舍爾、巴赫：集異璧之大成》 by 侯世達(dá)（美國人）http://product.dangdang.com/23511719.html
3. 《人工智能：一種現(xiàn)代方法》by 羅素?http://product.dangdang.com/23360496.html
4. 《人工智能 智能系統(tǒng)指南》by 尼格尼維斯基?http://product.dangdang.com/22859824.html
5. 《圖解機(jī)器學(xué)習(xí)》by?杉山將（日本人）?http://product.dangdang.com/23684277.html
6. 《與機(jī)器人共舞》by約翰.馬爾科夫 +《情感機(jī)器》 by 馬文明斯基?http://product.dangdang.com/1392763561.html
7. 斯坦福公開課《機(jī)器學(xué)習(xí)課程》 by 吳恩達(dá)?http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

附2：侯世達(dá)(Douglas Hofstader)的觀點(diǎn)

（來自：果殼-侯世達(dá)的的個(gè)人主頁，http://www.guokr.com/i/1498906920/?，以及《科學(xué)的極致——漫談人工智能》）

【現(xiàn)在主流的研究雖然很厲害，但卻與真正的人工智能沒有半點(diǎn)關(guān)系。

微領(lǐng)域下的類比就是我過去30年一直在研究的東西……我自己也不確定我最喜歡的，但我可以肯定我最終的選擇——無論是哪一個(gè)——一定會是在我腦中舉行的“審美比賽”的贏家。這個(gè)問題無關(guān)邏輯抑或真理，而是關(guān)乎美，也因此歸結(jié)為品味。這種方式看待思考與大多數(shù)人工智能研究者在過去五六十年里所想的相去甚遠(yuǎn)。他們之所以不待見這個(gè)觀點(diǎn)，是因?yàn)閺挠?jì)算上去給審美品味建模實(shí)在太過模糊，而試圖用邏輯或數(shù)學(xué)去模仿思考看起來又是那么的直截。然而，這些形式化的研究方法帶來的是極其生硬的“智能”，毫無洞見可言。在我看來，他們“沖著錯(cuò)誤的樹在吠”（譯注：英諺，本意是獵狗以為把獵物追上了樹、沖著樹吠叫，但其實(shí)獵物已經(jīng)逃到了另一棵樹上。比喻弄錯(cuò)了對象）

而要是我們的任何系統(tǒng)真的在其微領(lǐng)域中獲得了與人類相頡頏的智力，我們將痛心至極，因?yàn)槟菍⑹呛芸膳碌模哼@意味著人的智力并非如我們所想的那樣復(fù)雜或深?yuàn)W。這意味著短短幾十年的研究就足夠人類解開人類思維的奧秘，那，在我看來，將是一個(gè)悲劇。……在FARG我們沒有致力于開發(fā)實(shí)際的應(yīng)用，諸如翻譯引擎、答問機(jī)器、網(wǎng)絡(luò)搜索軟件此類的東西。我們只是在努力地理解人類概念的本質(zhì)和人類思考的根本機(jī)制。我們更像是哲學(xué)家或試圖探究人類心智奧秘的心理學(xué)家，而非旨在制造聰明的計(jì)算機(jī)或機(jī)靈程序的工程師。我們是一群老派的純粹主義者，我們的動(dòng)力源于內(nèi)心深處的哲學(xué)好奇心，而不是制造實(shí)用設(shè)備的欲望）?！?/p>

#專欄作家#

hanniman，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，前騰訊、現(xiàn)創(chuàng)業(yè)公司PM；專注于人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)品化研究，關(guān)注人機(jī)交互（特別是語音交互）在手機(jī)、機(jī)器人、智能汽車、智能家居、AR/VR等前沿場景的可行性和產(chǎn)品體驗(yàn)；擅長對創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)管理、個(gè)人成長提出實(shí)戰(zhàn)型的建議方案；知乎/簡書/微博帳號，均為hanniman。

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