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AI產品經理，可能才是真正的“需求產品經理”。

這兩天，被俞軍老師講產品經理的文章刷屏了 ，推薦大家先看完《深度對話俞軍：關于產品經理的價值、天賦、能力、成長及未來，最系統的分享》，再看下文。

俞軍老師確實是大神級人物，關于互聯網產品經理的認知，我們都需要向其學習；本文，我主要針對“AI產品經理”，分享交流3個方面：

1. 互聯網產品經理，更多是“體驗產品經理”；AI產品經理，可能才是真正的“需求產品經理”。
2. AI時代，可能會有更多的2C新需求要素產生，只不過，目前時機未到。
3. AI產品經理的行業認知度、分類、能力模型等等。

一、AI產品經理，可能才是真正的“需求產品經理”

俞軍老師關于“互聯網產品經理演進史”的定義，確實非常清晰簡明：

1. 消費品時代，產品經理（Product Manager）的本質是“營銷產品經理”。因為需求相對明確、產品同質化、生產標準化。
2. 軟件時代，PM本質是“項目產品經理”。因為需求相對容易明確，用戶對產品體驗要求不高（選擇少，必須用）——PM“在管理生產上更能創造價值，溝通協調，版本控制，按時交付?！?/li>
3. 互聯網時代，PM本質是“需求產品經理”。因為需求+體驗，能產生更大價值。

關于第3點，有朋友和我交流疑問：互聯網產品經理，確實都會“涉及”需求和體驗，但其擁有的決策權（同時也有“做不好被追責”的壓力），好像更多的還是在體驗上，而不是需求上（沒有產品決策權）。那么多互聯網產品，可能最后拍板的，還是老板或者部門總經理。

對這個疑問，我個人觀點是，AI產品經理，可能才是真正的“需求產品經理”。為什么呢？——

AI領域需求特點是，機會多、難度大、變化又快又大，導致老板無法兼顧，必須讓AI產品經理成為細分領域的小CEO。

1、機會多

先說我經常舉的這2個例子——

自動駕駛，長期價值毋庸置疑，但民用車的自動駕駛，中短期內難以落地；反而是“卡車自動駕駛”能在短期可行，因為能減小卡車車隊在城市之間運輸行駛的成本。

人臉識別，也是非常熱的領域，但整體落地進展相對比較慢；而某家創業公司選擇“嫌犯識別”切入，直接從公安系統合作中獲得了不菲的收入。

以上2個例子，只是個案，如何證明這種機會是非常多的呢？

上圖，是Andrei Cheremskoy提出的“組合矩陣”方法，能系統性研究深度學習的應用機會。

他在聽覺、視覺、運動和符號等模態下，分出“生成器”和“識別器”兩種子維度，然后做排列組合?！渲校恳粋€矩陣格，就是一個可能的機會，再結合特定領域，就能產生非常多的靈感。

比如，將Image recognizer（圖像識別）和Natural language generator（自然語言生成）組合在一起之后，就可以得到看圖說話的應用；而將Motion recognizer（運動識別）和Speech generator（語音生成）組合在一起之后，就可以得到給無聲電影配音這樣的深度學習應用。更多詳情，可見文章《透視深度學習，暢想未來應用——AI視野（二）| 張江》

而且，我們知道，AI技術本身，就有非常多的細分領域，比如自然語言處理、計算機視覺、機器學習等等

而自然語言處理下面，又可以細分出這么多

來自《百度副總裁王海峰：百度在NLP領域都做了什么？》

這每一個模塊，里面還有很多層級內涵，暫不贅述了。

而且，不僅有以上理論分析，現實已經有不少公司在同時嘗試多個產品方向了，比如，我曾在一個活動現場，親耳聽見某知名自動駕駛領域創業公司創始人說，他們同時在做“高速無人駕駛&低速輔助駕駛”，還有一家公司同時做了手表、車載、家居、開放平臺等各種業務線。

也許有人會問，在這些細分場景和交叉領域，市場空間會不會太??？個人認為不會的，因為雖然看起來群體（流量）被細分了，但是，AI會重構這個細分場景的價值鏈，將單位流量價值放大10倍以上。——這可能是目前整個行業都沒意識或做到的。

多引申一句，很多企業想和AI結合，但不知道如何結合，這是為什么？一個很重要的原因，就是他們還站在“通用需求”角度去想——這是很難看到結合點的，可能必須去找細分場景和交叉領域。

2、難度大

分3方面：選方向、找痛點、做設計。

這里，從我之前分享的《【重磅福利】人工智能產品經理的新起點（200頁PPT下載）》里，摘取7張圖：

3、變化又快又大

這是因為我分享過的“AI時代兩大重要特質”——高維+突變。

高維，意思是說，我們1年的工作產出，可能在瞬間被“高維”的人或產品所吞噬……。比如，有的人工智能產品經理最近告訴我，針對一個AI產品形態，他曾研究了1年，然后突然發現，自己做的這個事情是沒有意義的（因為使用場景等各種問題，導致做不成；其實整個行業都是這樣，并不是他個人的能力問題。）

不僅是產品設計，在技術方面也一樣，下面是翻譯和TTS方面的截圖例證，大家可以感受下：

（來自傅盛文章）

?（來自知乎）

突變，意思是說，類比基因突變，AI行業（產品/市場）變化太快，而且是大調整。最多6個月，如果不去接觸一線的情況，就會突然發現自己不熟悉市場了。

總之，機會多、難度大、變化又快又大，導致老板得承認自己的知識背景和精力有限，可能無法兼顧所有可能方向，必須讓AI產品經理成為細分領域的小CEO，來做決策和承擔更大壓力。

這也是為什么一開始我認為，AI產品經理，可能才是真正的“需求產品經理”。

二、AI時代，可能會有更多的2C新需求要素產生

最開始文章里說，“下一波 AI 很可能不是一個能創造很多 to C 新產品的新要素，可能跟二三十年前的軟件計算機類似，主要價值在于跟原有產品結合，提升企業效率。”

有朋友問我，提升效率，確實是AI的一個重要價值。不過，歷史不是螺旋式上升的嗎？為何會回到2、30年前？是簡單重復嗎？

我個人觀點是：現階段2C的新產品需求，確實不多見，但可能并不是“未來”沒有，而是“目前”還沒做出爆款，讓大家看到。

• 理論上，是存在很多可能性的。這點，在前文已敘述。
• 現實中，2C爆款產品的機會需求點在哪里呢？

目前我能看到相對可能性比較大的，有3個點，但是，其中1個，還沒人能做到足夠好（兒童機器人）；第2個，可能做出海量用戶，但行業內還沒人真正深入去做；第3個，和知識內容相關，但行業內還沒有人去做，技術上可能也有難度。

其他的，確實沒有太多好的機會和產品出現。

• 為何沒有爆款，有個重要原因是產業鏈的積累并不扎實。一般行業也會說，只有當交互、硬件、OS三大標準都成型時，才可能迎來真正的爆款產品。

比如，未來的交互標準，會是語音或者CUI嗎？這里有潛在問題的，不一定。

總之，個人判斷，AI時代的2C新需求要素，可能會更多，而不是更少。只不過，目前時機未到。

三、AI產品經理的行業認知度、分類、能力模型等等

這里，結合之前的3篇分享文章，概述下重點：

1、AI產品經理的行業認知度：

《“人工智能產品經理”正開始被行業接受！》

到今年第二季度，不論是從業者、媒體甚至投資人，都在更多的提及AI產品經理；可以說，從現在起，AI產品經理算是開始被AI行業接受（正視）了。

2、AI產品經理的分類等：

《福利 | 《從互聯網產品經理到AI產品經理》PPT下載及講解（58P）》

1. AI PM分類：3大類-10小類
2. AI PM的真正價值是什么
3. AI PM和互聯網PM，可能就不是同一群人
4. 為何體系化的文科知識背景很重要？比如倫理學、心理學
5. 為何說文科生、女生，做AI PM更有優勢
6. AI PM和程序員協作關系的變化
7. 好的AI PM，利益回報是否比程序員更大
8. AI PM和CEO的區別在哪里
9. AI PM稀缺到什么程度
10. AI PM的人才真空期還有多久

……

3、AI產品經理的能力模型等：

《【重磅福利】人工智能產品經理的新起點（200頁PPT下載）》

目錄大綱：

（一）AI PM在做什么、如何做

1. AI的時代背景及真正瓶頸
2. 如何選行業方向 in AI
3. 如何找場景痛點 in AI應用層(2B/2C）
4. 如何做體驗設計 in 對話聊天產品

（二）如何從互聯網PM轉型成AI PM

1. AI PM能力模型
2. AI技術概念厘清
3. 如何轉型

（三）人工智能的本質及腦洞

1. AI的過去和現在
2. AI的未來和突破口
3. AI的本質、效用和終局

總之，AI產品經理人才非常稀缺，相關的認知也在探索中，感興趣的朋友，歡迎一起交流探討。

#專欄作家#

hanniman，微信公眾號/知乎/在行/飯團“hanniman”，人人都是產品經理專欄作家，前騰訊產品經理。5年人工智能實戰經驗，8年互聯網行業背景?！叭斯ぶ悄墚a品經理”概念的推動者，被AI同行廣泛傳播的200頁PPT《人工智能產品經理的新起點》的作者。關注人機交互（特別是語音交互）在手機、機器人、智能汽車、智能家居、AR/VR等前沿場景的可行性和產品體驗。

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