具体描述
随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。
《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的最佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。
《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习，也适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》，以了解企业的技术人才需求。
作者简介
张竞宇（特里）
墨尔本大学信息系统硕士、全球金融工程委员会委员、“Back & Forth”思维模式发明者，现任世界500强公司人工智能产品总监。
曾作为年轻学者被邀请到第十五届全球金融年会做英文演讲。
擅长机器学习产品设计、大数据分析以及人工智能技术商用化。曾主导上线多款人工智能产品，其中一款教育行业的产品，用户覆盖全国四百多万名在校大学生。
在人工智能（尤其在NLP自然语言处理、CV计算机视觉）领域有多项发明专利，其中专利“基于网络日志的用户负面情绪预测方法和系统”早于Facebook社交网络自杀倾向预测功能问世。
特里老师还是人人都是产品经理社区和PMCAFF社区的专栏作家，其写作的“人工智能产品经理”系列文章广受读者好评。
目录信息
1.1 人工智能时代产品的特殊性 / 3
1.1.1 人工智能是工具，也是新的产品设计思维逻辑 / 3
1.1.2 人工智能技术给传统的服务和产品赋能 / 6
1.1.3 构成人工智能产品的三要素 / 9
1.1.4 人工智能产品成功的必要条件 / 11
1.2 人工智能产品经理的价值定位 / 14
1.3 人工智能产品经理需要兼具“软硬”实力 / 17
1.3.1 人工智能产品经理需要懂技术 / 17
1.3.2 会用数字表达和评判 / 19
1.3.3 懂得沟通和协作的艺术 / 20
1.4 人工智能产品经理入门 / 23
1.4.1 修炼思维模式：资源、解决方案、目标导向 / 23
1.4.2 构建知识体系：六大模块 / 26
1.4.3 参与工程实践 / 28
第2章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰 / 29
2.1 人工智能时代将公司重新分类 / 31
2.1.1 人工智能时代公司的分类方式 / 31
2.1.2 三类公司对产品经理能力的要求 / 33
2.2 什么叫作“懂行业” / 35
2.2.1 六种行业分析维度 / 36
2.2.2 行业分析案例 / 38
2.3 如何修炼成为行业产品专家 / 42
2.3.1 以“点”切入行业 / 43
2.3.2 深挖“点”，变成“线” / 44
2.3.3 横向拓展“线”，变成“面” / 46
2.4 本章小结 / 47
第3章 定义人工智能产品需求 / 48
3.1 重新定义需求分析 / 50
3.1.1 从微观、宏观两个角度定义功能性需求 / 55
3.1.2 越重要，越容易被忽视：定义非功能性需求 / 56
3.2 量化需求分析 / 67
3.2.1 为什么要量化需求分析 / 67
3.2.2 怎么量化需求 / 70
第4章 人工智能产品体系 / 76
4.1 人工智能产品实现逻辑 / 77
4.2 基础设施 / 81
4.2.1 传感器 / 81
4.2.2 芯片 / 85
4.2.3 基础平台 / 88
4.3 数据采集 / 90
4.3.1 数据来源 / 90
4.3.2 数据质量 / 95
4.4 数据处理 / 97
4.5 机器“大脑”处理过程：理解、推理和决策 / 99
4.6 资源配置统筹的关键环节：系统协调 / 102
4.7 不可逾越的红线：安全、隐私、伦理和道德 / 104
4.7.1 安全 / 104
4.7.2 隐私 / 106
4.7.3 伦理和道德 / 110
4.8 运维管理 / 114
第5章 机器学习 / 118
5.1 什么是机器学习 / 120
5.1.1 机器学习与几种常见概念的关系 / 120
5.1.2 机器学习的本质 / 123
5.2 机器学习流程拆解 / 128
5.3 人工智能产品经理必备的算法常识 / 133
5.3.1 算法分类 / 135
5.3.2 算法的适用场景 / 143
5.4 机器学习的常见开发平台 / 148
第6章 人工智能产品经理工作流程 / 152
6.1 设定清晰的目标 / 153
6.2 技术预研 / 155
6.2.1 领域技术基本现状和趋势 / 156
6.2.2 领域前沿技术 / 159
6.2.3 常见技术逻辑 / 162
6.2.4 判断技术切入点 / 166
6.2.5 总结 / 167
6.3 需求分析和产品设计 / 167
6.3.1 造成人工智能产品设计失败常见原因 / 167
6.3.2 人工智能产品常见设计原则 / 170
6.3.3 合理制定产品需求优先级 / 174
6.4 充分参与研发过程 / 178
6.5 持续的产品运营 / 181
第7章 方法论、沟通和CEO视角 / 182
7.1 蜕变的必经之路：端到端产品管理 / 184
7.1.1 把握流程中的关键节点 / 184
7.1.2 评审阶段成果 / 188
7.1.3 复盘 / 190
7.2 跨部门沟通 / 192
7.2.1 什么是跨部门沟通 / 193
7.2.2 跨部门沟通的技巧 / 194
7.3 用CEO的视角进行产品管理 / 196
写在后面的话 / 200
· · · · · · (收起)
读后感
互联网及移动互联网时代，技术更多的是重新定义了生产关系，比如共享经济、社群经济等，有许多商业模式的创新。但人工智能时代，技术增强的则是更基础的生产要素，是机器的计算、感知甚至推理能力。 本书在“用户洞察”方面的描述常常是粗略带过，跟技术相关的内容则描述得更加...
评分互联网及移动互联网时代，技术更多的是重新定义了生产关系，比如共享经济、社群经济等，有许多商业模式的创新。但人工智能时代，技术增强的则是更基础的生产要素，是机器的计算、感知甚至推理能力。 本书在“用户洞察”方面的描述常常是粗略带过，跟技术相关的内容则描述得更加...
评分 评分作为一名从事机器学习的工程师，看的大多数的书籍都是偏技术的书籍，大多是怎么敲代码的工具和方法，自以为都深知代码中的那些事儿，却不知代码那些事儿相关的更高尺度的也非常重要的事儿，比如如何同产品经理高效的协作，沟通，AI产品经理的工作方法论等，看完该书，从更高尺...
评分作为一名从事机器学习的工程师，看的大多数的书籍都是偏技术的书籍，大多是怎么敲代码的工具和方法，自以为都深知代码中的那些事儿，却不知代码那些事儿相关的更高尺度的也非常重要的事儿，比如如何同产品经理高效的协作，沟通，AI产品经理的工作方法论等，看完该书，从更高尺...
用户评价
这本《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》绝对是为我们这些在技术浪潮中摸索的PM们准备的“救命稻草”。我记得我刚接触AI项目时，面对那些复杂的算法名词和快速迭代的技术，简直是手足无措。市面上大部分书籍要么过于理论化，把人绕晕在数学公式里，要么就是泛泛而谈，讲不出点落地执行的干货。这本书的厉害之处在于，它真正做到了“桥梁”的角色。它没有把我们当成纯粹的工程师，也没有把我们当成只会画原型图的产品小白。它用一种非常实用的视角，把AI技术的特性、商业价值、以及如何将其转化为用户可感的产品功能，掰开了揉碎了讲。尤其是关于“如何定义AI产品的成功指标”那部分，我深有感触，之前我们常常陷入指标的泥潭，但这本书提供了一套清晰的框架，让我一下子明白了，技术指标和用户价值之间到底该如何权衡。读完后，我感觉自己手里握着了一套系统的“兵器谱”，不再是单打独斗，而是有了应对复杂AI产品生命周期的完整策略。对于任何想在AI领域站稳脚跟的PM来说，这本书的实战性远超预期。
评分当我翻开这本书的时候，我最惊喜的是它对“AI伦理和合规性”的探讨。坦白说，很多技术书籍为了追求速度和效率，往往会忽略掉这些“软”但至关重要的问题。但在当下的市场环境下，一个产品如果不能兼顾用户隐私和算法公平性，它离“失败”也就不远了。这本书并没有把伦理问题变成一句空洞的口号，而是深入到了产品设计和数据处理的每一个环节。它提供了一套非常具体的流程，教你如何在需求评审阶段就识别潜在的偏见风险，以及如何在产品上线后建立有效的反馈和修正机制。这对我设计那些涉及用户敏感信息的推荐系统非常有指导意义。它让我意识到，优秀的产品经理不光要懂“如何做成功”，更要懂“如何负责任地做”。这种前瞻性的视角，让这本书的价值超越了单纯的技术工具书，更像是一本关于未来产品哲学的指南。这本书对那些关注品牌长期声誉和用户信任的决策者，价值尤其巨大。
评分说实话，市面上很多关于“转型AI”的书籍，给人的感觉总是滞后于最新的技术突破。但《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》在对前沿技术的追踪上做得非常出色，尤其是在大模型（LLMs）兴起之后，它迅速地更新和扩展了相关章节。它没有停留在“介绍Transformer架构”这种科普层面，而是直接切入到如何利用这些强大的基础模型，去构建全新的、差异化的产品体验。比如，它探讨了如何设计高效的Prompt工程流程来管理产品需求，以及如何评估和控制生成式AI带来的不可预测性风险。这种紧跟时代脉搏的能力，使得这本书的“保质期”更长。对于我这种需要不断学习新工具来保持竞争力的专业人士来说，它提供了一个稳固的理论基础，让我能够快速消化吸收最新的技术突破，并将它们转化为可落地的产品特性，而不是被新技术的浪潮拍在沙滩上。
评分这本书的叙事风格非常“接地气”，完全不像那些晦涩难懂的技术手册。作者的笔触中透露出一种过来人的经验和坦诚，读起来完全没有压力，反而像是在听一位资深的行业前辈分享他的心路历程。比如，它详细拆解了几个不同行业的AI落地案例，从金融风控到智能客服，每一步的决策逻辑都交代得清清楚楚，让你能够清晰地看到一个想法是如何一步步被验证、被修改，最终推向市场的。我特别欣赏它对“人机协作”界面的描绘。在很多AI产品中，用户体验差往往是因为人与机器之间的交接点设计得太突兀。这本书给出了一些非常巧妙的设计原则，教你如何让用户自然地信任和依赖AI的建议，而不是感到被冰冷的技术所取代。这种对用户心智的深刻洞察，是单纯依靠技术文档无法获得的宝贵财富。它不仅教你如何驾驭AI，更教你如何让人类更好地与AI共处。
评分这本书的结构设计也非常科学，它不是简单地堆砌知识点，而是构建了一个清晰的“能力进阶路径”。从最基础的AI术语理解、数据资产管理，到复杂的产品路线图规划和跨部门协作，层层递进，环环相扣。特别是关于“AI产品组织架构”和“PM与数据科学家协作的最佳实践”那几章，简直是解救了我与技术团队之间长期存在的沟通壁垒。它提供了一套通用的语言和一套明确的权责划分，让原本常常互相“看不懂”的两个团队，能够高效地协同工作。读完之后，我不再觉得AI产品经理是一个需要两头兼顾、里外不是人的“夹心饼干”，而是有能力主导整个价值链的核心驱动者。这本书不仅是提升个人技能的指南，更是优化整个产品开发流程的系统方案，非常值得所有想在AI时代领导团队的人认真研读。
评分适合外行无压力泛阅读
评分一言难尽的观感
评分整理的还行
评分这本书有点浅，仅提升认知和了解基本面。
评分内容较虚，浏览一遍即可，讲了很多概念，举了很多例子，但是欠缺一个完整的案例说明。产品经理这事，有机会实践才是王道，书上讲的主要都是装逼用的。
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