美國的麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）專門負責科技成果轉化商用的部門研究表明：

每一塊錢的科研投入，需要100塊錢與之配套的投資（人、財、物），才能把思想轉化為產品，這樣的情況還是在不考慮產品是否被市場認可的前提下。

1:100，就是科學家的專利到產品落地的距離，在人工智能時代下的產品，恐怕會比1:100有更懸殊的比例，主要因為當前人工智能領域的一些技術瓶頸，例如：

1. 近些年發(fā)展迅速的深度學習（deep learning）在應用的時候對于技術人員的經(jīng)驗依賴性依然很強，調參、收集數(shù)據(jù)、架構設計等沒有通識的普遍規(guī)律，黑盒下的操作還是占很大比例。

2. 對于人工智能的認知障礙，盡管我們當前已經(jīng)在圖像識別、人臉識別、語音識別，自然語言處理、翻譯及自動駕駛方面都有巨大的技術飛躍，并不乏商用化非常成功的案例，但是對于每個技術背后的原理，知識體系往往存在著斷層，很多過程我們是無法用語言或圖像描述出來的。

算法可視化就是當前很多人工智能領域的公司很苦惱的問題，例如當一個新的應用到機器學習技術的產品問世時，用戶如果抱著懷疑的態(tài)度糾結這其中的原理，可能連設計者都無法用任何方式將內在的原理可視化給用戶看。往往人工智能甚至都不需要設計者充分了解內部的機理就能產生意想不到的效果。

基于以上的技術瓶頸，AI產品經(jīng)理的水平?jīng)Q定了技術到產品化的距離，對于AI技術商用化難度、資金投入、時間周期的判斷往往需要大量的實踐經(jīng)驗。

人人都是產品經(jīng)理的時代已經(jīng)過去了，對技術一竅不通的產品經(jīng)理即將在3-5年內被淘汰，如果公司有外行指導內行干活的情況，在人工智能領域一樣會被淘汰。

就連美國職業(yè)籃球聯(lián)賽（NBA）達拉斯小牛隊的擁有者Mark Cuban都說：

Artificial Intelligence, deep learning, machine learning?—?whatever you’re doing if you don’t understand it?—?learn it. Because otherwise you’re going to be a dinosaur within 3 years.

譯文：

人工智能，深度學習，機器學習-不管你做什么，如果你對這些都不懂，那就趕緊去學。因為如果你不學你一定會落伍。

學習AI知識前的熱身

學習AI知識前，首先要了解當今世界上的幾種人工智能商業(yè)派系，看看你屬于或想進入哪個陣營中，因為不同的商業(yè)公司中，對于AI產品經(jīng)理的要求不同。

當前在世界范圍內，人工智能公司（主要針對創(chuàng)業(yè)公司）主要分為三個陣營：

研究核心技術的AI公司（Core AI Companies）核心人工智能，主要針對人工智能基礎設施的搭建：

核心人工智能公司應用人工智能公司（Application AI Companies）：通常的表現(xiàn)形式是提供一種基礎功能，客戶可以通過調用封裝好的API進行對自身產品的武裝或填充，而無需自己研究基礎功能。

因為往往對于一些中小公司而言，擁有的數(shù)據(jù)量有限，無法通過機器學習技術完成對每一個基礎功能的建模和應用部署，因此需要借助這樣公司提供的開放API能力，然后自身做垂直應用。

以上就是三個主流陣營的介紹，其中：核心人工智能公司往往對產品經(jīng)理在技術層面要求最高，應用人工智能其次，行業(yè)垂直應用人工智能公司是對產品經(jīng)理的業(yè)務深度或行業(yè)理解深度要求最高。

通過以上分析，你應該找到自己當前的定位了。

怎么衡量“懂技術” ？

無論你是三個陣營中的哪個，你的技術知識，應該幫助你回答下面幾個問題：

人工智能技術可能會給你的產品帶來多大價值？因為產品永遠是需求驅動，而非技術驅動。別忘了，再前沿的技術，從理論到產品落地是有巨大投入的。

從技術角度，將人工智能技術應用到你的產品中需要哪些資源或準備？例如需要更多的數(shù)據(jù)，更完善的算法模型？盡管很難量化這樣的需求，你還是要盡可能的掌握更多信息去做判斷。

從技術角度識別人工智能領域中的哪些理論已經(jīng)有了最佳實踐，即需要判斷技術的成熟度。

當你在將AI技術應用到產品中時，你應該能夠給出答案：

識別人工智能帶來的價值是否真的被客戶認可？這樣的技術真的比傳統(tǒng)技術更好嗎？你需要多長時間或多少樣例數(shù)據(jù)來驗證你的人工智能產品已經(jīng)站住腳了？

一旦產品上線后的效果沒有預期好，你是否有備用計劃？

任何一個機器學習功能的上線都需要占用研發(fā)80%或更多的時間來完成對數(shù)據(jù)的準備（機器學習對數(shù)據(jù)的準備更占用時間），你是否已經(jīng)和研發(fā)部門充分溝通并達成一致？

寫在最后

當下，人工智能AI產品經(jīng)理這一塊不失為一個好的發(fā)展方向嗎，如果你想要快速入局卻又找不到方法，那么在這里我為大家總結了一套系統(tǒng)的學習方法，方便大家成型的學習，有需要的朋友可以掃描下方二維碼，免費獲取更多相關學習資料。

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二、640套AI大模型報告合集

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三、AI大模型經(jīng)典PDF籍

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四、AI大模型商業(yè)化落地方案

階段1：AI大模型時代的基礎理解

• 目標：了解AI大模型的基本概念、發(fā)展歷程和核心原理。
• 內容：
  • L1.1 人工智能簡述與大模型起源
  • L1.2 大模型與通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的發(fā)展歷程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知識大模型
  • L1.4.2 生產大模型
  • L1.4.3 模型工程方法論
  • L1.4.4 模型工程實踐
  • L1.5 GPT應用案例

階段2：AI大模型API應用開發(fā)工程

• 目標：掌握AI大模型API的使用和開發(fā)，以及相關的編程技能。
• 內容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具類框架
  • L2.1.4 代碼示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架應用現(xiàn)狀
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架與Thought
  • L2.2.5 Prompt框架與提示詞
  • L2.3 流水線工程
  • L2.3.1 流水線工程的概念
  • L2.3.2 流水線工程的優(yōu)點
  • L2.3.3 流水線工程的應用
  • L2.4 總結與展望

階段3：AI大模型應用架構實踐

• 目標：深入理解AI大模型的應用架構，并能夠進行私有化部署。
• 內容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的設計理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心組件
  • L3.1.3 Agent模型框架的實現(xiàn)細節(jié)
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的應用場景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特點
  • L3.3.2 ChatGLM的開發(fā)環(huán)境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特點
  • L3.4.2 LLAMA的開發(fā)環(huán)境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介紹

階段4：AI大模型私有化部署

• 目標：掌握多種AI大模型的私有化部署，包括多模態(tài)和特定領域模型。
• 內容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的關鍵技術
  • L4.3 模型私有化部署的實施步驟
  • L4.4 模型私有化部署的應用場景

學習計劃：

• 階段1：1-2個月，建立AI大模型的基礎知識體系。
• 階段2：2-3個月，專注于API應用開發(fā)能力的提升。
• 階段3：3-4個月，深入實踐AI大模型的應用架構和私有化部署。
• 階段4：4-5個月，專注于高級模型的應用和部署。

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