Ai产品经理
从通用类产品经理转行到智能硬件产品经理，虽然都是产品经理，但是即跨越行业也跨越了职业类别。通用类的产品经理工作一般都会完整的经历市场调研、用户研究、产品策略、商业模式、营销、运营以及其他一系列相关的产品管理。转型到智能硬件行业，则需要涉及无人机、智能门锁、家用机器人等关于目标跟踪、即时定位与地图构建、人脸识别相关的落地应用，岗位职责偏重研发端的产品；两者之间的侧重点不一样，也可以说AI智能硬件产品经理是在通用类产品经理的基础上升级。
一、产品经理的起源与发展
1927 年，美国宝洁（P&G）公司出现了第一个产品经理。以“一人负责一个品牌”的理念设置一个产品经理，宝洁曾经推出了6个洗发水品牌、11个洗衣粉品牌、9个清洁剂品牌、4个咖啡品牌、2个除臭剂品牌等等（飘柔、海飞丝、汰渍等耳熟能详的品牌）。毫无疑问，宝洁是产品经理门派的 祖师爷。宝洁虽然创立了产品经理 这一门派，但是发扬光大，变得人尽皆知还是我们的互联网。互联网行业高速发展激发了产品经理的需求。因此，我们从互联网产品说起，互联网产品除了下面的2C/2B还有2G等等，就不完全展开讲了。
二、 互联网产品经理
下面根据个人面试、个人理解、朋友的讲解对互联网行业产品进行分类：
1.to C 产品经理
to C 产品经理一般负责 App 的业务流程、功能流程设计。更加注重产品美观、交互等体验，涉及到一定的业务逻辑。更高级一些的产品经理会参与商业模式、产品策略等相关过程。一般这些都是产品总结拍板，决定产品的方向，作为产品经理更多的职责是产品的某个模块。因此，C 端产品经理的入门门槛较低，从各平台很多关于产品经理使用工具、怎么写 PRD、怎么做业务流程、怎么画功能流程的提问就可以看出，这些都是基础的技能。
现状，C 端产品的需求正在快速的降低。国内互联网高速发展，这个行业已经由运营主导；另一方面，经过前几年发展，已经储备相当多的人才。可以看到，同领域的 App 长得都差不多，正所谓天下文章一大抄。
2.to B 产品经理
B 端产品经理，顾名思义是指针对 B 端用户的产品。例如：商家、企业等组织机构。他们往往对炫酷的交互、轻量化的体验没有很高的要求，更加看中的是解决问题的能力。
B 端产品经理，相对于 C 端有更高的要求。B 端产品需要非常了解该领域的业务流程，着重着眼于严密的逻辑、清晰的条理。目前，互联网行业不景气，所以各平台上出现了大量的关于转行 B 端产品的提问/文章。另外一个重要的原因是 B 端产品有一定的进入门槛。比如从社交产品转入金融行业就很困难，因为咱们不懂金融行业的业务逻辑，缺乏金融行业相关的知识。虽然都是产品岗，但知识点完全大不一样。另外还有数据产品经理、技术产品经理等等，我们在招聘软件上见的就相对较少，就不一一介绍了。人工智能（AI），在技术上取得突破性进展，逐步有了落地性的应用，因此人工智能产品经理（AIPM）也跟着火热起来。
三、 AI 产品经理
人工智能 由三大部分构成：算力、算法、数据
基础支撑：计算能力和数据为人工智能的技术和产业提供支撑，是人工智能的基础设施
核心技术：机器学习（深度学习）、计算机视觉、语音及自然语言处理是人工智能的关键技术，以此构建商业化。一项技术需要商业化就必须需要落地的产品，自然产生了相关的产品管理者。基于以上人工智能组成，自然可以就有相关领域的产品经理需求。根据行业经验，AI 产品经理可以分为如下几个方向：
1.算法产品经理
这类产品经理的要求非常高，主要是算法方向技术性的要求。他们与算法工程师紧密合作，梳理逻辑，提高性能。他们需要对某个或某几个领域具备相当深度的背景知识，特别是自然语言处理领域对该类产品有强烈的需求。而计算机视觉（CV）领域主要集中在调参、模型构建上。
2.智能硬件产品经理
该类产品经理对于算法技术上的要求没有特别深度的需求。个人经验来讲，主要了解主流算法以及算法的边界即可，以便识别机会、应用进入可能性、与技术沟通等。AI 智能硬件产品经理对知识广度、复合能力要求相对互联网产品经理要求高很多。属于入行门槛很高的一类职业，个人认为也是发展潜力巨大的一类产品。从名称上我们能看出来，这是一个软硬结合的行业。
拆开来看：
算力：即计算能力，应用在终端产品上的处理器（CPU、GPU）等跑得动，我们既要满足算力也要满足成本的要求，这是一个权衡的过程。算力相当于汽车发动机
算法：考量我们岁技术前沿的认知能力，是否能够落地执行。算法相当于发动机动力输出比例
数据：终端设备采集数据，需要我们对硬件器件了解，没有数据就没有算法。数据相当于燃油所以，AI 智能硬件产品经理需要了解一个产品从概念到批量生产的全流程，了解团队成员的角色和工作内容。能够很好的与硬件、软件、算法团队打交道，协调研。与互联网产品不同，每个人负责一个模块或几个模块，共同完成一款产品。而 AI 智能硬件就不能这么拆分，往往一款产品各项要求高度相关。甚至兼任项目管理。
以无人机行业做简单介绍：
硬件方面
处理器：计算平台，需要满足飞控、视觉算法（目标跟踪、Vslam等）算力要求。
传感器：GPS、激光雷达、视觉传感器、陀螺仪等数据采集器件，需要满足功能效果。
算法方面
飞控算法：飞控的性能要求，PID 控制、目标跟踪、手势识别等
定位导航：因为飞机不是在单一环境下运行，有可能GPS信号没有/不佳，光线环境不佳等。需要多传感器融合，比如视觉+气压计+超声波+GPS 。
虽然算法产品经理有深度，但需要更高的广度。
数据方面
各传感器的效果决定了数据的质量。
以上是关于嵌入式系统的软硬件，现在已经是 AIOT 时代了，除了上述的嵌入式软硬件还需要关于 App、运营管理后台、云平台相关知识。综合以上，要求产品满足解决问题的需求，也需要考虑成本的限制。理论上，我们可以研发/生产出高质量的产品，但是无法满足成本的要求。我们在产品管理过程中需要平衡需求、物料成本、研发周期、企业本身技术实力之间的关系。