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不記得是誰開玩笑說過“產品是有生命周期的，產品人也是這樣”。這句話看似平常無奇，卻是千萬產品人不得不面臨的問題。

在IT行業圈，無論你是什么工種，35歲通常被認為是牛馬生涯衰落期的開始。被裁、轉行大多都從這個年齡開始。雖然每一位產品牛馬還深愛著這個崗位，但現實總是那么的殘酷。畢竟，這個社會的法則就是這樣：有人來就會有人走。

既然遲早要面對，如何讓自己的路更寬一些，選擇更多一些呢？

30歲的選擇！30歲，一個三十而立的年紀，產品圈也將這個年紀形容為產品人最后一次“鯉魚跳龍門”的機會。如果在這個年紀，能夠選擇一個不錯的賽道，一個不錯的企業，踏實穩定的沉淀幾年，必然會增加更多的機會。

基于當前的趨勢，筆者整理了以下幾個的賽道，對與不對的供大家參考：

一、AI產品經理賽道

這個賽道這兩年火的要命。AI方向不得不說是一個當下和未來都不錯的方向。但是，AI產品經理不是說轉就可以轉的。因為，AI產品經理不僅對學歷、專業、技術要求都比較高，而且人多坑少。并且，AI產品經理一般不是從技術崗轉過來，就是企業開拓了AI相關業務，而你恰巧走了“狗屎運”被分配到AI項目中，給了學習和試錯的機會，逐步在AI方向一步步成長。如果說愣轉，我們不妨先看看它的門檻有多高。

為什么說產品經理門檻比較高？因為，相比之前傳統的產品設計理念，AI產品經理除了核心職責和底層能力之外，還需要注重人工智能行業、算法場景以及驗收評估標準等方面的知識，比如：

1.1 數學統計學相關知識

因AI技術建立在數學模型基礎之上，必備的數學統計學知識是理解人工智能的基礎，所以數學相關的基礎知識是產品經理必須要了解的。

AI產品經理雖然不需要具體了解每一個數學公式以及公式背后的邏輯，但需要知道數據統計學的基本概念以及概念的落地應用。比如了解線性代數中標量、向量、矩陣、張量概念以及概率統計中的常見分布，如：伯努利分布、正態分布等。（掌握邊界：知道、了解）

1.2 熟悉模型的構建的每個流程

模型構建的過程實際上就是應用某個算法技術來實現一個模型的過程，AI產品經理需要知道模型的建模流程都有哪些節點，這些節點都牽扯了哪些角色，每個角色又承擔了什么工作，每個節點的產出物是什么，以及每個節點合理的工作周期又應該是多長時間。

一般來講，模型構建大致包括4個階段，分別是模型設計和選擇階段、特征工程階段、模型訓練與驗證階段和模型部署階段。針對每個階段，筆者在《AI時代，產品經理不得不掌握的AI知識》一文有過詳細的描述，感興趣的可以去了解一下。

1.3 知曉常見的算法知識

在算法這個領域，作為AI產品經理雖不需要深入，但需要知道常用算法的實現邏輯和應用場景，以便更好的與算法工程師進行溝通，減少溝通成本，并且當產品與算法工程師之間因結果產生爭執時，也有一定理論做支撐。

1.4 學歷

院校、學歷、專業也是AI產品經理必須要面臨的問題，這個話題比較敏感，這里不做過多的延展。

看到這里，可能有同學就已經打了“退堂鼓”了，覺得自己沒有辦法轉崗這個領域。雖不能勝任AI產品經理，并不代表無緣AI賽道，AI解決方案經理也是不錯的選擇。下面我們一起看一下AI方案經理。

二、AI方案產品經理賽道

AI方案產品經理可以理解為售前產品經理。這個崗位不需要AI產品經理哪些專業的技能，懂需求、懂溝通、了解AI產品，能挖掘應用場景，基于AI，能制定出合理的解決方案即可。這個賽道也是筆者非常喜歡的一個賽道，可謂是一個承上啟下方向。這么說吧，也許到了35歲，之前作為產品經理的你已經不做了，但AI方案產品經理通過這幾年沉淀下來的資源，可能正混的風生水起。

可就這樣的一個賽道，大多被產品經理忽視掉，覺得由產品經理轉成產品方案：一是掉面；二是認為掙得沒有產品經理多，卻忽略了它的長期價值。

三、垂直行業軟件產品經理賽道

“術業有專攻”放在這個賽道再合適不過了。比如CRM產品經理、ERP產品經理、OA產品經理等等。這是一個不錯的賽道，當把一個垂直領域做做精，前半程做產品設計，后半程做實施方案也是不錯的選擇。但這里有個必要的前提條件：在這個賽道里，要有機會進入垂直行業的頭部企業是非常關鍵的。好比你在中小型做了五年的ERP產品經理，也不及你在用友、金蝶公司等企業做了兩年。（ps:只是舉例，不是吹捧）

四、硬件產品經理賽道

硬件產品經理是個好賽道。尤其近兩年AI的加持，猶如虎添翼。但硬件這個方向專業性太強。如果你不是這個專業的，建議盡量不要在30歲的年紀變換這個賽道。這個賽道不是靠產品能力就能力就可以的，它需要一定的硬件知識做支撐。并且筆者斷定隨著米國川普的上臺，國內這個賽道的產品人將迎來美好的春天。

時間有限，筆者僅舉例了這些，當然不只有這些。不管如何，30歲是一個非常關鍵的轉折，2025年,30歲的你，準備好了嗎？