大家好点把，我是方舟橘荠，距離上次在“方舟談AI“專欄發(fā)表原創(chuàng)文章已經1年多了，這期間其實我自己歸納整理了很多思考和知識碎片郎逃，為了便于編輯和存儲都放在我的印象筆記和有道云筆記中哥童，最近和同行們日常交流中都鼓勵我把這些所思所想系統(tǒng)性的梳理出來，我想了想也覺得系統(tǒng)性的總結是產品經理的好習慣褒翰，有必要將這些東西整理后陸續(xù)發(fā)出來贮懈。
今天想講的內容是《淺談AI產品經理的能力矩陣》，與其說是AI產品的能力標準优训，不如說朵你，這是我自己學習、擇業(yè)揣非、確定項目方向時的一個重要參考指南抡医，同時也在基于這個能力矩陣去完善能力圈層。
文章最后早敬，我提煉了一套我自己的AI產品方法論忌傻，即，AI產品經理能力矩陣=道+術+器+核心價值觀搁嗓。
01 傳統(tǒng)產品經理的能力矩陣
這里的傳統(tǒng)產品經理泛指傳統(tǒng)互聯(lián)網產品經理芯勘，區(qū)別于寶潔（產品經理這個職能的開創(chuàng)者）時期的實體工業(yè)產品經理，互聯(lián)網產品經理標準化是在移動互聯(lián)網的商業(yè)模式成型過程中腺逛，也就是2010s這個時期，在這個時期隨著移動互聯(lián)網的發(fā)展衡怀，各個公司特別是BAT為代表的巨頭公司細化了產品經理所需要具備的能力模型棍矛，并且基于這個能力模型去對產品人員進行量化考核，首先抛杨，我們看看幾個有代表性的大公司內部對產品經理的考核矩陣：
這是三個典型的大廠產品能力模型够委，對產品經理的能力的定義已經非常明晰了，基本分為了專業(yè)硬能力和通用軟能力兩大類怖现。軟能力包括了最常提到的學習能力茁帽、執(zhí)行能力玉罐、溝通能力、責任感潘拨、溝通表達能力吊输、市場洞察能力、創(chuàng)新能力铁追、影響力等等季蚂，這些能力是比較難以量化，需要通過具體項目推進去觀察琅束，帶有一定的主觀性扭屁。硬能力包括了產品規(guī)劃、需求調研涩禀、需求擬定（原型料滥、需求文檔等）項目管理、商務溝通艾船、運營數(shù)據分析幔欧、市場營銷等，主線是圍繞產品從0-1-N全周期的具體推進丽声，每一個環(huán)節(jié)會有具體的工具和方法礁蔗，如產品規(guī)劃階段就需要用到PEST分析法、SPAN競爭與策略雁社、波特五力模型、波士頓矩陣等霉撵，有的公司還會形成一套標準MRD（市場需求文檔）磺浙；再比如需求擬定環(huán)節(jié)能力細化為產品原型刻诊、交互說明则涯、業(yè)務流复局、數(shù)據流冲簿、資金流等。再分享一個我目前看到過最完善的產品能力框架圖亿昏，這張圖把產品的能力分為了產品設計能力（市場階段峦剔、規(guī)劃階段）、專業(yè)技能管理（產品設計階段）龙优、產品管理（產品開發(fā)階段）羊异、自我管理能力（軟技能）、團隊管理能力（管理能力）等五大模塊彤断，邏輯清晰野舶，建議可以收藏。
02?AI產品經理的加成能力
簡單來說宰衙，AI產品經理是傳統(tǒng)產品經理與AI產業(yè)的交融產物平道，且目前AI產品經理也細分了多個垂直領域，包括視覺類供炼、語義類一屋、語音類、機器學習類等袋哼。一個合格的AI產品經理在具備上述傳統(tǒng)產品經理能力模型的基礎上冀墨，應該熟悉AI技術的效能與邊界，對AI產業(yè)的三駕馬車算法涛贯、算力诽嘉、數(shù)據有一定的理解（對PM來說不要求上手coding，但是要對實現(xiàn)原理要理解）弟翘，并且對部分垂直場景業(yè)務邏輯深耕虫腋，甚至達到跨領域協(xié)作的產品境界。展開來談稀余，這部分悦冀，我圍繞算法、算力睛琳、數(shù)據盒蟆、硬件、業(yè)務五個維度來解釋AI產品經理所需要的能力加成掸掏。
1茁影、算法
中世紀拉丁語“algorismus”指的是用印度數(shù)字進行四個基本數(shù)學運算——加法，減法丧凤，乘法和除法的程序和捷徑。后來步脓，術語“算法”被人們用作表示任何逐步的邏輯過程愿待，并成為計算邏輯的核心浩螺。
算法的歷史可以分為三個階段：
在古代，算法可以認為是程序化仍侥、規(guī)則化儀式的過程要出，通過該過程實現(xiàn)特定的目標和傳遞規(guī)則；
在中世紀农渊，算法是輔助數(shù)學運算的過程患蹂；
在現(xiàn)代，算法是邏輯過程砸紊，由機器和數(shù)字計算機完全機械化和自動化传于。
算法就是計算或者解決問題的步驟。想用計算機解決特定的問題醉顽，就要遵循相應的算法沼溜。這里所說的特定問題多種多樣，比如：“將隨意排列的數(shù)字按從小到大的順序重新排列”游添、“尋找出發(fā)點到目的地的最短路徑”等等系草。
現(xiàn)在算法已經廣泛應用到了我們生活當中，在瀏覽淘寶的時候唆涝，推薦的商品找都，就應用到了協(xié)同推薦算法，我和老王都買了a, b這兩個商品廊酣，并且老王還買了c能耻。那么，有比較大的概率我也會喜歡c商品啰扛。推薦算法認為嚎京，當你喜歡一個物品時，你會傾向于也喜歡同類型的其他物品隐解。于是鞍帝，當用戶翻牌了其中一首歌，與它相似的那一堆歌曲很快就會亮起來然后被放進推薦中煞茫。
那么AI產品經理掌握算法需要到什么程度呢帕涌，私以為按照算法-工程化-功能模塊-應用系統(tǒng)的這個鏈條關系，產品經理更應該注重從算法到用戶使用這個落地過程的寬度而非算法本身的深度续徽，對主流的算法原理需要了解但絕對不是像算法工程師一樣“鉆”進去蚓曼，以大多數(shù)AI產品經理的產品設計和規(guī)劃能力，還遠沒有到拼技術的時候钦扭。如下圖所示是常用算法分類纫版，同時對于AI產品經理來說最重要的分支是機器學習類算法。（后續(xù)我會寫專門寫文章客情，更細致的圖解每一類功能的常用算法其弊，歡迎關注癞己。）
常用算法分類
2、算力
如果是AI產品是一臺高速飛馳的高性能跑車梭伐，那么算力就是強勁的發(fā)動機痹雅。算力簡單來說就是實現(xiàn)算法功能的資源要求，可以按照云糊识、邊绩社、端來分類，云即云計算赂苗、邊即嵌入式愉耙、端泛指服務器類資源，而這三者的背后核心都是集成電路哑梳，也就是芯片劲阎。服務器和云計算的知識，很多產品經理其實都有所了解鸠真，知識獲取渠道很多悯仙，但是邊緣計算或者嵌入式是大多數(shù)產品經理并不常接觸的領域，這里我以嵌入式算力為例著重談一下吠卷。
首先來看一下嵌入式系統(tǒng)的定義：以計算機技術為基礎锡垄，軟硬件可裁剪，適應應用系統(tǒng)對功能祭隔、可靠性货岭、成本、體積疾渴、功耗等嚴格要求的專用計算機系統(tǒng)千贯。
從應用對象上加以定義來說，嵌入式系統(tǒng)是軟件和硬件的綜合體搞坝，還可以涵蓋機械等附屬裝置搔谴。接下來淺談一下做嵌入式相關的AI產品經理需要了解到什么程度。
嵌入式硬件：包含嵌入式微處理器桩撮、存儲器（SDRAM敦第、ROM、Flash等）店量、通用設備接口和I/O接口（A/D芜果、D/A、I/O等）融师。實現(xiàn)一款產品往往還包含了外圍元器件右钾，比如 GPS、氣壓計、超聲波霹粥、PIR 等等灭将。
這與我們AI產品需要了解嵌入式技術有什么關系呢疼鸟？舉個例子：您拿到了一個終端設備人臉識別（人臉門禁）的需求后控。假設，給你提需求的人比較了解這個需求空镜，關于識別速度浩淘、人臉庫、售價要求都給你了吴攒。這時候张抄，作為PM的你就開始想了，需要多大的算力洼怔、運行內存預計需要多少署惯、人臉庫以及視頻/照片存儲需要多大的空間。是手動喚醒設備還是無感的呢镣隶？分別用什么元器件可滿足需求呢极谊？滿足需求的情況下，預計硬件成本是多少安岂？性能是否足夠轻猖？
您也許會說，這些直接找技術就好了域那。那好咙边，確實省時省力！但是這些都是非常表層的需求次员，你是否還需要拆解需求模塊败许？如果您不了解，拿到需求后淑蔚，可能覺得這我們可以做市殷，那我們也可以做，但實際情況是我們可能啥也做不了束倍，這樣你就不能基于底層技術知識給予初步的可行性判斷被丧，這會產生大量的與技術來回溝通（sibi）過程。還有性能指標/功能邊界绪妹，產品需求輸出的時候甥桂，怎么定義這個性能指標，不太可能讓開發(fā)小伙伴們自己隨便找個元器件做成樣品之后測試邮旷，看效果之后再改黄选。產品經理應該有心理預判，我們是需求的推動者，而非二傳手办陷。以上貌夕，是以嵌入式為例解釋了算力知識對AI產品經理的重要性。
回到算力的核心民镜，剛才說了是芯片啡专，常用的集成電路分類包括了CPU/GPU/FPGA/ASIC，隨著AI行業(yè)的發(fā)展也延伸出了AI芯片（各種XPU制圈，取名五花八門）们童，本質上都是基于特定類別算法的定制集成電路，這些芯片按照算法類別及算法場景（云端/終端/訓練/推理）進行了針對性設計鲸鹦。這里我埋一個問題慧库，現(xiàn)在國內外做AI芯片的廠家這么多，到底真的因為業(yè)務需要研制芯片還是其他商業(yè)目的馋嗜？關于這一塊齐板，我后續(xù)也會專門總結一篇長文詳解AI芯片的科技發(fā)展史。
AI芯片市場劃分
3葛菇、數(shù)據
都說現(xiàn)在是AI時代甘磨，也是大數(shù)據時代。我認為對于AI產品經理來說熟呛，數(shù)據包括這兩層理解宽档。第一層意思通用數(shù)據分析能力，這里不僅包括針對PV/UV/訪問時長/新用戶人數(shù)等運營指標的數(shù)據分析庵朝，更深一點的還會包括以分布式數(shù)據處理為核心的大數(shù)據技術（hadoop/spark/Hbase/Kafka等等）吗冤，當然產品經理去了解大數(shù)據知識不是為了開發(fā)，而是為了在產品設計之初就協(xié)同研發(fā)一起評估中長期的技術需求和能力邊界九府。
第二層意思是這里要談論的重點椎瘟，針對AI算法所需要的配套數(shù)據知識。很多人都知道侄旬，目前第三波人工智能浪潮中最炙手可熱的算法類別就是深度學習肺蔚，他與傳統(tǒng)算法最大的區(qū)別是，訓練完成后的算法功能邏輯不是人為推理的儡羔，而是通過大量數(shù)據去訓練的宣羊。
關于數(shù)據其實可分為兩種類型：被標記過的數(shù)據和未被標記過的數(shù)據。什么是標記呢汰蜘？意同“貼標簽”仇冯，當你看到一個西瓜，你知道它是屬于水果族操。那么你就可以為它貼上一個水果的標簽苛坚。算法同事用“有標簽的數(shù)據”去訓練模型，這里就有了“監(jiān)督學習”。只要是跟“監(jiān)督學習”沾邊的產品/技術泼舱，比如圖像識別等缀、人臉識別、自然語言理解等等娇昙，他們都有一個必走的流程尺迂。不斷地用標注后的數(shù)據去訓練模型，不斷調整模型參數(shù)涯贞，得到指標數(shù)值更高的模型枪狂。
當然，算法訓練中的數(shù)據要求是AI產品經理所需要了解的必修課之一宋渔，除此之外延伸的數(shù)據清晰、數(shù)據入庫辜限、數(shù)據驗證皇拣、數(shù)據可視化等工作也是需要一步一個腳印去攻克的難題。
4薄嫡、硬件
關于這一塊氧急，一部分知識與前面所提到的算力息息相關。另外毫深，特別是對于AI硬件產品經理來說吩坝，還需要關注攝像頭、門禁設備哑蔫、傳感器等硬件知識钉寝。對于部分AI產品來說，如車聯(lián)網領域闸迷，硬件嵌纲、軟件、結構腥沽、算法等要素是相互牽制的逮走，多方協(xié)調才能做出一款產品出來。我以無人機產品為例今阳，簡單來說师溅，這個產品的硬件就需要結合算法和數(shù)據層面統(tǒng)籌去考慮：????
硬件方面：
處理器：計算平臺，需要滿足飛控盾舌、視覺算法（目標跟蹤墓臭、Vslam等）算力要求。
傳感器：GPS矿筝、激光雷達起便、視覺傳感器、陀螺儀等數(shù)據采集器件，需要滿足功能效果榆综。
算法方面：
飛控算法：飛控的性能要求妙痹，PID 控制、目標跟蹤鼻疮、手勢識別等
定位導航：因為飛機不是在單一環(huán)境下運行怯伊，有可能GPS信號沒有/不佳，光線環(huán)境不佳等判沟。需要多傳感器融合耿芹，比如視覺+氣壓計+超聲波+GPS 。
雖然算法產品經理有深度挪哄，但需要更高的廣度去完成一個產品設計吧秕。
數(shù)據方面：
各傳感器的效果決定了數(shù)據的質量。
5迹炼、業(yè)務
業(yè)務理解是產品經理的能力核心砸彬，因為產品經理要做的事情就是圍繞特定業(yè)務形成商業(yè)閉環(huán)的，不了解業(yè)務斯入，就不理解需求砂碉，就無法進行有效的產品設計。對于AI產品經理來說刻两，思考的核心可以有兩個走向（開源節(jié)流）增蹭，第一個走向是傳統(tǒng)問題能否利用AI技術更低成本的解決（節(jié)流），第二個走向是是否能利用AI技術創(chuàng)造需求并創(chuàng)造付費模式（開源）磅摹。
同時滋迈，我認為術業(yè)有專攻，優(yōu)秀的產品一定是在特定垂直領域反復打磨的偏瓤，因此一個合格的AI產品經理對某個業(yè)務領域一定要有深耕的杀怠，才會厚積薄發(fā)創(chuàng)造出更有沉淀的產品，AI產品經理本質上還是一個產品經理厅克，一定是以業(yè)務為導向的赔退。
03 AI產品經理的完整能力矩陣
好了，說了那么多证舟，最終就是要基于傳統(tǒng)產品經理與AI時代的能力加成要求形成一套AI產品經理方法論硕旗。我以道+術+器+核心價值觀來總結，“道“就是通用軟技能女责，“術”就是具體的實現(xiàn)方法漆枚，“器”就是高效的實現(xiàn)工具，而核心價值觀是作為AI產品經理的自我修養(yǎng)抵知，是內功墙基！
1软族、道
用戶/客戶敏感
自我驅動/學習能力
溝通表達能力
市場洞察能力
高效執(zhí)行能力
創(chuàng)新能力
情緒控制能力
時間管理能力
多觀點整合能力
資源協(xié)同能力
影響他人能力
團隊建設能力
外語能力
2、術
產品戰(zhàn)略與產品創(chuàng)新階段
市場分析：PEST分析残制、APPEALS方法立砸、戰(zhàn)略定位分析（SPAN）、麥肯錫市場細分八法初茶；
競爭力分析：波士頓矩陣（BCG矩陣）颗祝、GE分析、麥肯錫三層面理論等恼布；
機會判斷螺戳；競品分析畫布、MRD撰寫折汞；
用戶研究：A/B test倔幼、問卷調研、可用性測試字支、干系人地圖凤藏、用戶洋蔥模型等
產品規(guī)劃與商業(yè)模式階段
需求分析：馬斯諾需求層次理論、3W2H方法堕伪、5WHY分析法、PSPS模型等
商業(yè)分析：SWOT分析栗菜、波特五力分析欠雌、精益商業(yè)畫布尤揣、BRD文檔港粱；
優(yōu)先級評估：火車模型、Kano模型截歉、COD評分表方法而咆、四象限方法霍比、MoSCoW方法等；
產品規(guī)劃：產品架構圖暴备、產品路線圖悠瞬、計劃撲克工作量評估法、六西格瑪涯捻、TRIZ浅妆、盈利模式設計、MVP定義障癌；
產品設計與用戶體驗階段
用戶體驗設計：期望值管理凌外、峰終效應、消費者行為學涛浙、同理心三角理論康辑、用戶訪談設計摄欲、用戶畫像設計、場景分析等疮薇；
產品設計：業(yè)務流程圖胸墙、功能/頁面流程圖、數(shù)據流程圖惦辛、資金流程圖劳秋、用戶故事、產品原型胖齐、PRD文檔玻淑、需求宣講能力等；
項目管理：瀑布模型呀伙、門徑管理流程补履、PACE方法、精益產品開發(fā)剿另、敏捷開發(fā)箫锤、產品價值管理；
產品運營與營銷階段
產品運營：AARRR產品運營模型雨女、OGSM工具谚攒、運營數(shù)據分析、灰度測試氛堕、同期群分析馏臭、網絡推廣優(yōu)化、市場維護等讼稚；
產品營銷：FABE法則括儒、電梯演講、產品路演等锐想；
產品生命周期管理
產品方法框架：IPD帮寻、門徑管理流程、抄超鈔等赠摇；
產品宏觀思維：波士頓矩陣固逗、多產品組合戰(zhàn)略等；
團隊建設：團隊文化定義蝉稳、組織架構建設等抒蚜；
AI產品方法
算法
算力
數(shù)據
硬件
業(yè)務
3、器
通用辦公工具：office三件套耘戚、Xmin類思維導圖等嗡髓；
產品流程設計：Visio、Processon收津、億圖等饿这；
產品原型設計：Axure浊伙、Sketch、墨刀等长捧；
數(shù)據分析工具：SQL嚣鄙、python、powerBI等串结；
項目管理工具：Teambition哑子、Trello、石墨文檔等肌割；
AI工具：Python卧蜓、Tensorflow；
主要文檔：MRD把敞、BRD弥奸、PRD；
4奋早、核心價值觀
這里我要援引經典的產品設計五要素圖來解釋AI產品經理的核心價值觀盛霎。
產品設計五要素
作為AI產品經理要時刻記住自己做產品的初心，也就是最底層的戰(zhàn)略層耽装，一方面是這個產品的初衷是什么愤炸，想清楚了它才能走的長遠，如果只是未來表層和框架的淺顯需求而做設計掉奄，那這個產品設計是站不住腳的摇幻，只有從戰(zhàn)略層進行思考，產品整體設計才經得起推敲挥萌，那時即使在部分表層有缺陷，也瑕不掩瑜枉侧，這就好像哲學終的“本我”引瀑。
另外一方面，AI產品經理的自我定位也非常重要榨馁，在我的工作經歷中憨栽，看過很多產品經理，因為主觀或客觀的產品立場不堅定翼虫，有時候把自己做成了商務屑柔、解決方案，有時候在一些技術架構方面與研發(fā)團隊鉆牛角尖珍剑，但往往丟失了一個產品經理的初心掸宛，最終產品走向也不是很理想。作為產品經理招拙，我們需要把握的是整個產品的生命線唧瘾，而很多細枝末節(jié)的事情措译，有細分領域更專業(yè)的人去做。
AI產品經理能力矩陣
End.....
