人工智能行業(yè)解析及AI產(chǎn)品經(jīng)理工作特點

人工智能(AI)已經(jīng)成為目前最炙手可熱的科技行業(yè)，據(jù)統(tǒng)計2016-2019三年中，AI占了中國科技類投資超過50%的份額。這里簡單介紹一下人工智能的發(fā)展、行業(yè)應(yīng)用以及人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作特點。

人工智能發(fā)展概況：

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。它的目標是希望計算機擁有像人一樣的智力能力，可以替代人類實現(xiàn)識別、認知、分類和決策等多種功能。

很多人認為人工智能是近5年來才崛起的新科技門類，而實際上人工智能理論已經(jīng)經(jīng)歷了超過60年的實踐歷程。

從20世紀50年代開始，許多科學家，程序員，邏輯學家和理論家?guī)椭挽柟塘水敶藢θ斯ぶ悄芩枷氲恼w理解。隨著每一個新的十年，創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)改變了人們對人工智能領(lǐng)域的基本知識，以及不斷的歷史進步推動著人工智能從一個無法實現(xiàn)的幻想到當代和后代切實可以實現(xiàn)的現(xiàn)實。

人工智能發(fā)展歷程：

人工智能發(fā)展經(jīng)歷了符號學派、控制學派、連接學派等不同階段，早期的人工智能采用機器翻譯模式，試圖讓機器仿照人類行為進行思考，最終證明失敗。之后隨著專家系統(tǒng)應(yīng)用，伴隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，人工智能取得了進步，機器人開始有了一定智能，但因為應(yīng)用效果不佳，人工智能在80年代進入寒冬。

進入世紀交替，以1997年的“深藍”及2015年“AlphaGO”為標志，人工智能迎來了爆發(fā)，并初步實現(xiàn)行業(yè)應(yīng)用。

人工智能爆發(fā)的原因主要有以下三方面：

1、資源突破

隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展，不同場景及行業(yè)數(shù)據(jù)的累積為技術(shù)發(fā)展提供基礎(chǔ)訓練數(shù)據(jù).

2、算法突破

2006年后深度學習技術(shù)被提出，為人工智能發(fā)展奠定技術(shù)方向，2016年Alphago的勝利標準著深度學習基礎(chǔ)的爆發(fā)

3、算力突破

GPU芯片的發(fā)展為深度學習有效的提升了訓練的銷量的效率

人工智能應(yīng)用場景：

目前人工智能主要應(yīng)用場景在圖像識別、語音識別、自然語言處理、文字、識別、數(shù)據(jù)挖掘、機器人等方面。

面向B端市場及C端市場都有廣泛引用。

主要應(yīng)用領(lǐng)域為：安防、金融、零售、醫(yī)療健康、教育、自動駕駛、個人助理等行業(yè)。

AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作特點及發(fā)展方向

隨著AI行業(yè)的爆發(fā)，越來越多的產(chǎn)品經(jīng)理進入到AI應(yīng)用企業(yè)甚至是底層算法企業(yè)工作，這AI產(chǎn)品經(jīng)理主要強調(diào)以下幾方面能力：

1、 技術(shù)能力

AI產(chǎn)品常常要深入算法邏輯，產(chǎn)品經(jīng)理不要求具備編碼能力，但需要理解各團隊的工作流程及模式特點，尤其是基礎(chǔ)算法的業(yè)務(wù)模式。

2、 分析及溝通能力

因為AI常常會涉及底層AI算法、工程化SDK開發(fā)、業(yè)務(wù)PASS中臺開發(fā)、前端業(yè)務(wù)開發(fā)、智能硬件等多個團隊，因此產(chǎn)品經(jīng)理需要具備整體思維，對端到端的整體架構(gòu)及相互模式有總分認知，能清晰定位問題點，具備與業(yè)務(wù)端及技術(shù)端的翻譯能力，這樣才能有效定位問題點，將各團隊業(yè)務(wù)有效協(xié)同。

3、業(yè)務(wù)能力

隨著AI技術(shù)的日益成熟，AI的行業(yè)落地正成為重點關(guān)注的方向，因此產(chǎn)品經(jīng)理需要有行業(yè)知識及業(yè)務(wù)落地分析能力，不用了解細化業(yè)務(wù)流程，但需要清晰典型業(yè)務(wù)場景。

AI產(chǎn)品經(jīng)理的主要方向：

1、算法產(chǎn)品經(jīng)理

主要面向基礎(chǔ)算法的更新迭代，強調(diào)對底層算法的邏輯理解、項目協(xié)調(diào)能力、競品收集分析能力。

2、 交付產(chǎn)品經(jīng)理

主要面向時間業(yè)務(wù)場景的AI落地，強調(diào)對行業(yè)的業(yè)務(wù)理解，典型場景分析，制定產(chǎn)品落地方案。

3、 行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理

具備深刻行業(yè)理解力，分析AI行業(yè)落地方向，制定產(chǎn)品整體規(guī)劃方向，面向算法需求提出。

小結(jié)

1、人工智能概念已提出60多年，80年代人工智能曾進入寒冬，進入新世紀后人工智能爆發(fā)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。

2、人工智能爆發(fā)的基礎(chǔ)在于資源突破、算法突破、算力突破三個方面。

3、人工智能主要應(yīng)用場景在圖像識別、語音識別、自然語言處理、文字、識別、數(shù)據(jù)挖掘、機器人等方面。

4、主要應(yīng)用領(lǐng)域為：安防、金融、零售、醫(yī)療健康、教育、自動駕駛、個人助理等行業(yè)。

5、人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)能力、分析及溝通能力、業(yè)務(wù)能力幾方面有特別要求。

6、人工智能產(chǎn)品經(jīng)理主要方向為：算法產(chǎn)品經(jīng)理、交付產(chǎn)品盡力、行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理。

本文來自：黑馬程序員 產(chǎn)品經(jīng)理學院  pm.itheima.com