在人工智能技术加速渗透千行百业、大模型等前沿技术推动产业智能化升级的当下，AI产品经理作为衔接技术研发、业务需求与用户体验的核心纽带，其职能边界正随着技术迭代不断拓宽。

相较于传统互联网产品经理更侧重用户体验与功能落地，AI产品经理需要在技术可行性与商业价值之间找到精准平衡点。由于技术路径、应用场景及业务发展阶段的差异，这一岗位已逐渐分化出多个细分方向，不少从业者对自身定位也常感模糊。

接下来，我们将从多个维度拆解AI产品经理的细分类型及对应的核心职责，助力从业者更清晰地认知岗位价值。

1 、按技术方向划分：技术深耕型AI产品经理

这类产品经理聚焦特定AI技术领域，需要深度理解技术原理、落地瓶颈及迭代路径，核心目标是将技术能力转化为可复用的产品模块或解决方案。根据主流AI技术分支，可细分为以下三类：

自然语言处理（NLP）产品经理

专注于文本、语音、多模态语言交互类AI产品的设计与落地，覆盖智能对话、内容理解、跨语言交互等场景，在大模型时代其应用边界进一步扩展至复杂任务处理（如智能文档分析、多轮逻辑推理）。

岗位职责：

• 牵头智能对话产品（如企业级智能客服、多模态语音助手）的全流程设计，定义意图识别精度、多轮对话上下文连贯性、实体信息抽取规则等核心指标；
• 设计文本智能处理工具（如行业合规审查系统、情感倾向分析平台），制定模型评估标准（如准确率、召回率、F1值），在技术效果与算力成本间找到平衡（例如通过模型蒸馏降低小场景部署成本）；
• 协同算法团队优化模型适配性，如在金融领域为“智能投研”产品微调大模型时，需明确训练数据的行业标签体系（如政策文件、公司财报的结构化规则）；
• 将抽象业务需求拆解为技术可执行方案，例如将法律领域“合同智能审查”需求转化为条款抽取、风险关键词识别、语义冲突检测等技术模块。

能力要求：
需掌握NLP基础技术（分词、命名实体识别、文本分类等），理解Transformer架构及大模型微调原理，具备语言类产品的用户体验设计能力，同时需敏锐捕捉多模态交互（文本+语音+图像）的融合趋势。

计算机视觉（CV）产品经理

聚焦图像、视频等视觉信息的识别、分析与生成类产品，解决“机器看懂世界”的核心问题，在安防、医疗、工业等领域落地场景尤为丰富。

岗位职责：

• 负责视觉智能产品（如工业质检的缺陷识别系统、零售的商品陈列分析工具、医疗的影像辅助诊断平台）的功能规划，定义核心参数（如识别响应速度、误识率、帧率）；
• 设计端到端业务流程，例如在智慧交通场景中，规划“摄像头实时采集-图像预处理（去雾、降噪）-模型推理（车辆识别、违章判定）-联动执法系统”的完整链路；
• 主导训练数据的采集与标注方案，明确数据质量标准（如光照条件、拍摄角度、遮挡比例的覆盖范围），针对性解决小样本场景（如罕见病影像）的数据增强问题；
• 推动技术与行业场景深度融合，例如在农业场景中，需联合农科院专家定义“作物病虫害识别”的临床标准，确保模型识别结果符合田间实际判断逻辑。

能力要求：
需了解CV技术栈（卷积神经网络、目标检测算法、生成式视觉模型等），熟悉图像质量评估指标，具备将视觉技术与行业Know-How结合的落地能力，关注边缘计算在低算力场景的应用潜力。

推荐/搜索与数据科学产品经理

基于机器学习算法优化信息分发效率，覆盖智能推荐、个性化搜索、用户增长等场景，核心是通过数据驱动提升用户决策效率与商业转化。

岗位职责：

• 设计推荐系统架构，明确召回层（如基于用户行为的协同过滤、基于内容的标签匹配）与排序层（如深度学习排序模型）的算法策略，搭建动态用户画像标签体系（如实时兴趣、长期偏好）；
• 优化搜索产品的相关性与体验，规划Query理解（如同义词识别、意图分类）、结果排序、个性化推荐等功能，通过A/B测试对比不同策略对点击率、转化率的影响（例如在内容平台测试“热门推荐”与“长尾兴趣推荐”的用户停留时长差异）；
• 搭建数据反馈闭环，例如在本地生活平台中，通过用户点击、收藏、核销等行为数据迭代推荐策略，解决“信息茧房”问题；
• 协调数据团队解决冷启动难题，设计新用户（如基于设备属性的初始推荐）、新商品（如基于相似品类的关联推荐）的过渡策略，平衡探索性推荐（拓展用户兴趣）与精准性推荐（提升转化）的比例。

能力要求：
需掌握机器学习基础算法，熟悉推荐系统评估指标（点击率、转化率、用户留存率等），具备数据敏感度与数据驱动的产品优化能力，关注大模型在推荐召回阶段的语义理解升级。

2 、按业务场景划分：垂直领域型AI产品经理

这类产品经理深耕特定行业，核心价值是将AI技术与行业痛点深度绑定，需同时具备扎实的行业知识与AI落地经验。主流垂直领域可分为两类：

行业解决方案型AI产品经理（金融/医疗/制造/农业等）

聚焦单一行业的智能化转型，设计端到端的AI解决方案，需深度理解行业规则、业务流程与合规要求。

岗位职责：

• 深度调研行业痛点，例如金融领域的“智能反欺诈”（通过行为序列分析识别异常交易）、医疗领域的“临床辅助诊断”（通过影像+文本分析辅助医生决策）、制造领域的“设备预测性维护”（通过传感器数据预测故障）；
• 结合行业规则设计AI产品方案，例如在保险行业的“智能核保”场景中，规划“用户信息OCR识别-健康数据校验-风险模型评估-自动核保结论”的全流程方案，确保符合银保监会的监管要求；
• 担任“业务-技术”翻译官，将行业术语转化为技术语言，例如将农业领域“作物生长监测”需求拆解为“卫星遥感图像采集-植被指数计算-生长状态分类模型”等技术模块；
• 推动方案落地与迭代，例如在教育场景中，根据教师反馈优化“作业智能批改”系统的错题识别规则（如数学公式手写体的容错率调整）。

能力要求：
需具备行业资深知识（如金融合规流程、医疗临床路径），了解行业数据特点（如制造业的设备数据格式、农业的物候期数据规律），擅长跨领域沟通协调，平衡技术创新与行业可行性。

通用型AI工具产品经理

设计面向C端或B端的通用AI工具，降低AI技术的使用门槛，让非技术用户也能高效利用AI能力，典型场景包括AI创作、智能办公、多模态交互等。

岗位职责：

• 规划通用AI工具的核心功能，例如AI绘画工具的“风格迁移”“素材生成”模块，智能文档工具的“内容摘要”“多语言翻译”“图表生成”功能，定义用户交互流程（如prompt模板设计、结果实时修改）；
• 平衡技术性能与用户体验，例如在AI写作工具中，通过“快速生成+精准改写”双模式优化生成速度与内容质量的矛盾，设计“一键调整风格”（如正式/口语化）的轻量化操作；
• 基于用户行为数据迭代功能，例如通过分析AI代码助手的用户反馈，增加“代码注释自动生成”“跨语言转换”等高频需求功能；
• 推动模型效果与场景适配，例如在多模态协作工具中，优化“文本-图像-表格”的联动生成逻辑，提升内容连贯性。

能力要求：
需具备C端/B端产品设计经验，敏锐捕捉用户对AI工具的核心诉求（效率、易用性、个性化），了解大模型、多模态技术的融合趋势，具备快速迭代能力。

3、 按业务阶段划分：全生命周期型AI产品经理

AI产品从概念到规模化落地的全生命周期中，不同阶段对产品经理的能力要求差异显著，由此分化出两类核心角色：

0-1型AI产品经理（创新孵化型）

负责AI新产品从概念到落地的冷启动阶段，核心目标是验证技术可行性与商业价值，推动产品从0到1的突破。

岗位职责：

• 开展市场调研与技术预研，评估AI技术的商业化潜力，输出可行性报告（包括技术成熟度、数据可得性、成本测算，例如选择开源模型微调还是自研模型）；
• 定义产品核心价值与MVP（最小可行产品）范围，例如在AI质检产品中，优先落地“核心缺陷识别”功能，暂不纳入“缺陷原因分析”等复杂模块；
• 协调算法、数据、工程团队完成技术验证，解决冷启动阶段的关键问题（如数据不足时的迁移学习方案、模型效果不稳定时的人工辅助校准机制）；
• 设计早期用户测试方案，通过小范围试点收集反馈（如制造业工厂对质检精度的实际诉求），快速迭代产品方向。

能力要求：
需具备敏锐的技术洞察力与商业嗅觉，擅长资源整合与风险控制，能在不确定性中快速推进项目，平衡创新与落地可行性。

增长型AI产品经理（规模化落地型）

负责已验证价值的AI产品的规模化推广与效果优化，核心目标是放大商业价值，提升用户覆盖与盈利水平。

岗位职责：

• 制定产品规模化策略，例如将单点验证的AI推荐模型推广至全平台，覆盖更多用户群体与商品品类，设计分阶段推广路径（如先试点高流量场景，再拓展长尾场景）；
• 优化产品性能与成本，例如通过模型压缩、量化推理、边缘部署等方式降低算力成本，提升响应速度（如将推荐模型的响应时间从500ms压缩至200ms）；
• 搭建全链路数据指标体系，通过精细化运营提升核心指标，例如在AI教育产品中，通过优化“知识点推荐算法”提升用户付费转化率与续课率；
• 推动跨团队协作，搭建模型监控体系（如实时监测推荐准确率波动），与销售团队联动设计商业化套餐（如按调用次数计费/按效果分成），建立快速反馈机制。

能力要求：
需具备数据驱动的增长思维，熟悉规模化落地的技术方案（如云原生部署、API网关设计），擅长跨部门协同与资源协调，关注成本与效率的平衡。

4 、平台型AI产品经理（基础设施型）

负责AI基础设施平台的建设，为内部业务团队提供标准化的AI能力支持，降低技术复用门槛，提升研发效率，是AI规模化落地的“幕后支撑者”。

岗位职责：

• 设计AI平台核心功能模块，包括模型训练平台（支持分布式训练、自动调参）、推理服务平台（支持模型部署、弹性扩缩容）、数据标注工具（支持多类型数据标注与质量校验）等；
• 制定平台技术标准与接口规范，确保不同业务线的模型与数据可复用，例如统一用户画像数据格式与调用接口，支持电商、内容等多业务共享；
• 优化平台性能与稳定性，例如基于K8s设计模型自动扩缩容机制，应对流量波动（如电商大促期间的推荐模型调用峰值）；
• 对接内部业务需求迭代平台功能，例如根据算法团队反馈增加模型仓库管理（版本控制、A/B测试支持）、模型解释性工具（提升业务信任度）等高级功能。

能力要求：
需具备系统架构设计能力，了解云原生、容器化等技术，熟悉AI工程化全流程（训练-部署-监控），擅长平衡平台通用性与业务个性化需求。

最后

AI产品经理的类型划分并非绝对割裂，实际工作中往往呈现“交叉融合”的特点。例如教育领域的AI产品经理，可能既需要掌握CV技术（作业图像识别），又要负责0-1阶段的产品孵化，同时对接学校等垂直场景的需求。

但无论细分方向如何，其核心能力共性始终围绕三点：技术理解能力（懂AI技术但不局限于技术细节）、业务转化能力（将模糊需求拆解为可落地的技术方案）、跨团队协作能力（协调算法、数据、业务等多方资源）。此外，由于AI技术迭代速度极快，持续学习能力也成为核心竞争力之一。

随着AI技术从“单点应用”走向“全链路渗透”，AI产品经理的细分边界将进一步清晰，但作为“技术与价值的连接者”，其推动AI商业化落地的核心定位始终不会改变。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
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• 求解器 & 损失函数简介
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• Transformer结构简介
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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