问题1AI产业链的结构是什么AI产品经理该重点关注产业链的哪个环节无技术背景能做AI产品经理吗同学们接下来到最核心、跟你们就业最相关的部分了这张图我跟你们说简直就是神图我从没见过比这张更清楚、更牛逼的图。先教大家怎么看下面是上游上面是下游这是一整条AI产业链。最上游是什么数据、算法、算力还有通用大模型。说实话这一块跟今天在场绝大多数同学没关系甚至跟我都没关系。我们是用大模型的人不是去造大模型的人。下面这些底层的东西咱们不用管。我们真正要关注的就是我标黄的这两大块——应用层要么是纯软件要么是软硬件结合。软件是干嘛的就是现在各种AI场景应用AI生成、AI问答、AI搜索、AI面试官、AI招聘、电商机器人、客服机器人……这些全是我们AI产品经理做的事。再往上就是软硬件结合。之前不是讲过物理产品吗智能手表、智能眼镜、智能穿衣镜、扫地机器人、智能耳机……这些都有硬件形态但大脑还是AI软件。做这块的就叫AI软硬件产品经理核心还是软件。所以大家记住你们找工作只看上面这一层就够了下面底层算力、算法、大模型研发跟咱们没关系。我们是做场景、做应用的人不是去搞底层算法、搞研究的人。这就直接打消大家一个最大疑虑我没有技术背景不会代码不懂算法能不能做AI产品经理当然能我也没有技术背景现在不也做得好好的不用读论文不用死磕技术原理不用写代码。就这么简单。问题2AI产品经理主要分为哪三大类每类的核心工作和求职价值是什么对应到这条产业链咱们AI产品经理的岗位其实就分三类大家记清楚跟你们求职直接相关第一种最上游——数据、算力、算法这块。这部分基本都是算法工程师自己兼任跟咱们普通求职关系不大大家了解一下就行不用重点关注。第二种中游——模型层。这块大家可以适当关注。主要工作就是评估大模型在各种场景下的效果好不好岗位一般叫大模型评估师、大模型测评师。这个方向可以作为求职备选后面我会给你们看具体的JD例子。第三种最上层——AI应用产品经理。记住90%的岗位都在这一层这是咱们重点要盯的方向。这里面又分两种一种叫“行业AI”。就是你本来就有行业经验比如做过金融、电商、教育、UI、项目管理……你不用转行直接在你熟悉的领域里把AI当成工具加进去解决原有问题。这是现在最多、最容易上岸的岗位没有之一。另一种叫“AI新产品”。就是完全基于大模型能力从头做一款全新的原生产品比如新一代AI搜索、AI助手这类。它和传统产品逻辑完全不一样是颠覆性的。这种岗位听起来很厉害但数量并不多不建议大家作为首选。所以大家记牢绝大多数岗位都在“行业AI”这一类里想快速上岸就重点盯这个方向。问题3AI产品设计中的发散式交互和约束式交互是什么两者的区别和适用场景有哪些发散式交互 vs 约束式交互 — 需要理解 发散式交互让用户像 “自由对话” 一样和 AI 交流输入不受限 约束式交互在设计好的 “按钮 / 模板 / 菜单” 中让用户选择或填空引导 AI 生成更稳定答案。大家再想咱们AI应用产品经理锚定的是产业链最上层的用户层核心就是面向用户设计产品。那设计产品的时候就会涉及两种交互方式——啥叫发散式交互啥叫约束式交互很简单我给大家举两个例子一听就懂。第一种发散式交互。就是你可以自由自在地跟AI对话没有任何限制。不管你用什么格式、什么语气、说什么内容都能跟它聊。没人管你也没有固定要求怎么舒服怎么来。第二种约束式交互。就是你提前设计好特定的按钮、模板或者菜单用户不能随便说只能按照你给的选项去选、去填空。这么做的目的是什么就是为了引导AI生成更稳定、更精准的答案。相当于你给AI和用户都定了一些规矩、加了一些限制不让它乱发挥。案例两种交互方式的具体区别发散式交互 用户输入“帮我写一段有逻辑的简历介绍我是学 AI 的本科来自复旦擅长产品经理方向。” 约束式交互 用户看到如下字段并填写 姓名[填写] 学历[选择本科 / 硕士 / 博士] 专业[填写]发散式交互就是你直接跟AI说“帮我写一段简历自我介绍”“帮我写个项目经历”。这种就是开放式问题很自由。你们平时用豆包、用ChatGPT基本都是这种发散式交互。那什么是约束式交互同样是写简历你给它加限制“你帮我写一段简历开头必须包含这几项姓名、学历、专业、个人亮点、相关经历。”你看你是不是给它定死了框架、定死了内容这就叫约束式交互。这两种方式没有对错、没有好坏在产品里通常是同时存在的只是场景不一样。尤其是在企业里做AI产品落地大家一定要记准● 像审合同、财务问答、发票信息提取这种对准确率要求极高的场景一定要优先用约束式交互。因为自由发散不可控一发散就容易出错出了错可能要承担责任。● 但像写文案、写小红书、写创意、写小作文这种需要个性化、创意的就适合用发散式交互你只需要给一点点简单限制就行太约束反而没了创意。所以总结一句话两种交互方式都对关键看场景。该严谨的时候约束该自由的时候发散。问题4什么是MaaSModel as a ServiceMaaS平台产品经理适合普通求职者吗好我们再回到就业这块。刚才说了AI产业链最上游是数据、算法、算力。这里给大家普及一个概念叫MaaS——Model as a Service模型即服务。这个英文简写是对的大家记一下以后看JD可能会遇到。它其实就是大模型底层的基础设施管什么呢管数据、管模型训练、管模型评估与优化、管推理、管提示词工程等等。所有做大型模型的公司、头部云厂商都有这种MaaS平台。所以也有一类产品经理叫MaaS平台产品经理。但我直接跟大家说实话咱们绝大多数人现阶段是做不了这个的。因为做这一块需要非常强的技术背景很多都要求懂算法、懂底层训练门槛极高。所以这一块大家了解一下就行不用把它当成主要求职方向我们重点还是放在应用层别瞎卷底层浪费时间。问题5AI产业链上游的技术玩家有哪些这类玩家相关的岗位适合普通求职者吗如何判断JD是否适合自己只看应用层那咱们再看国内做AI的这些典型公司。最上游是什么就是算力嘛。算力说白了不就是芯片、GPU卡这些东西吗芯片这一块跟咱们求职有关系吗基本没关系。我们又不是去造芯片的。包括刚才说的云计算这种基础设施也跟咱们大多数普通人没什么关系。这些全都属于上游。大家心里有个概念、知道就行真不用往这方面去卷跟咱们求职关系不大。上游的这些技术玩家就是我们刚才说的做芯片的、做MaaS平台的、做数据服务的等等。这些都是硬核技术型公司咱们了解概念就够了。数据产品然后我们再来看最底层的这类AI产品经理。他们做的就是刚才说的数据、算力、算法这一块。我们前面也说了这部分咱们不用重点关注。这部分的工作很多时候直接由算法工程师兼任了跟我们绝大多数人求职基本没关系。案例底层AI岗位JD避坑**最底层 AI产品经理算力、算法**不是我们的求职方向关键词模型部署、调优经验、技术 / 算法背景、云计算、技术架构、AI 算力等我给大家看几个JD你们一看就懂。大家以后去看JD岗位描述一定要学会抓关键词。你们看这里面写的模型部署、调优经验、技术算法背景、云计算、技术架构、AI算力……你看它名字也叫AI产品经理对吧我跟你们说现在市面上AI产品经理这个头衔真的是鱼龙混杂什么都敢叫。你不能只看标题一定要点开看里面的岗位描述、要求判断自己能不能做。像这种岗位我直接跟你们说看到直接划走这不是咱们能投的也不是我能做的跟咱们没关系。今天就帮大家避个大坑找工作的时候这种偏底层、偏技术架构的一律跳过问题6模型层的AI产品经理分为哪两类核心工作是什么岗位要求和求职价值有哪些第二个就是我们刚才说的模型层。这一层大家确实可以重点关注它是中游承上启下岗位薪资也不低。它里面又分两种一种是通用大模型另一种是行业大模型也就是我们常说的垂类大模型。这两个概念大家千万别搞混了我后面会给你们讲清楚区别。没错模型层里有一类岗位我们确实可以适当关注——就是模型层的AI产品经理。他们主要干什么负责模型策略的评估和设计。说白了就是去测这个模型上限在哪、下限在哪。什么叫上限就是它最好能好到什么程度准确率最高多少哪些问题能答得很漂亮什么叫下限就是它最差会差到哪准确率最低多少哪些问题它答不了什么时候会翻车答不好了该怎么优化、怎么迭代这一类产品经理位置很关键——下面挨着底层技术上面接着业务应用。因为要对最终模型效果负责所以跟算法科学家合作非常紧密。这类岗位要求也比较清晰一方面要比较懂技术能跟算法对齐另一方面还要有业务经验。不然你想一下让你去评估一个金融垂类大模型结果你连金融的基本术语、业务逻辑都不懂你怎么判断它回答得对不对、好不好你根本评估不了。所以模型层这两类岗位大家可以适当关注、重点了解。比如说你看这类岗位产品经理大模型评测、大模型评测、文档评测工程师……这些全都属于模型层的AI产品相关岗位。虽然名字不叫AI产品经理但干的就是这个活。模型层 AI 产品经理主要负责模型评测可以关注关键词大模型评测、数据集建设、数据质量评估、评测标准等你们抓关键词就行大模型评测、数据集建设、数据质量评估、评测标准。只要看到这些词就是模型层的岗。而且这部分岗位的薪资普遍很高所以我非常建议大家重点关注投简历的时候可以单独搜一搜、看一看。这类岗咱们是能做、能投、能上岸的。问题7应用层AI产品经理分为哪两类“行业AI”和“AI新产品”的区别是什么ToB和ToC的AI产品有什么不同好我们继续。应用层的AI产品经理是90%的同学求职的方向也是市面上岗位最多的地方。刚才也说了分两种咱们再详细拆解一下一种是AI也就是AI原生产品。比如AI搜索、AI问答、AI陪伴、AI聊天这类。但说实话这一类大部分都是ToC的直接面向普通用户。用户需求基本都在吃喝玩乐、娱乐、效率这块。这类岗位并没有那么多而且商业化不好做。市面上最多、最容易上岸的其实是行业AI。更标准的叫法是大模型应用产品经理或AI行业应用产品经理。就是把大模型能力放进你现有的业务场景里实现降本增效。案例“行业AI”的实际应用举个大家最熟悉的例子剪映里的AI剪辑。它本来就是剪辑工具加了AI功能只是让你剪辑更快、更省事。还有飞书里的智能助手飞书本来就是办公协同软件加个AI让文档、总结、协作更高效。这些都是典型的AI。加了AI不改变原来的用户和核心价值只是更强、更快、更智能。再说说ToB。ToB就是做给企业用的产品老板买单员工使用。比如给国企、央企做的智能客服系统是公司采购给内部客服人员用。这就是典型ToB。所以ToB的应用层AI产品经理核心看什么就看你懂不懂行业、懂不懂业务。你能不能把业务吃透再把AI用进去真正帮企业降本、增效、商业化。这就是ToB AI产品经理最核心的能力。案例各行业AI产品经理JD示例应用 / 用户层 AI****产品经理重点关注90% 的岗位都在这**关键词**xx 行业、场景、应用、产品规划、需求洞察、产品设计、产品优化、用户体验……暂时无法在飞书文档外展示此内容我给大家每个行业都找了真实的例子你们一看就懂。你看钉钉AI产品经理、教育AI产品经理明确写了K12、金融AI产品经理、健康医疗AI产品经理、政务AI产品经理、CRM场景的AI产品经理。还有电商AI产品经理。所以你们发现没应用层AI产品经理的关键词都是这些行业、场景、规划、需求、产品设计、优化、用户体验。是不是跟传统产品经理的词几乎一模一样这就是它和底层岗位最大的区别有没有AI它的业务本身是稳定存在的。它只是把AI当成一个工具拿来用在自己的业务里实现降本增效。所以大家以后搜岗位、看JD就抓两个东西行业场景。抓住这两个你就知道这岗是不是你能投的。问题8什么是AI交互产品经理这类岗位的特点和求职要求是什么比如 AI 语音AI 视频AI 多模态…… 这个方向可以适当关注最好你本身过往在语音、视频多模态场景下有经验。除了普通的AI应用产品经理还有一个比较特殊的分支叫做AI交互产品经理。什么叫AI交互其实就是跟多模态相关语音、视频、图像这些。你看岗位名称就很典型AI语音产品经理、音视频AI产品经理、C端多模态AI产品经理。这个方向大家也可以适当关注。但最好有个前提你过去本来就做过语音、视频、多模态相关的产品这样会更匹配。它为什么不叫AI应用产品经理而叫AI交互产品经理因为语音、视频、多模态是AI的一种能力。这种能力可以插到任何行业里用不像前面那种有很强的行业属性——教育就是教育金融就是金融。它是按AI能力来划分的不是按行业。所以这类岗位大家也可以搜一搜也是能投的。但最好你有对应的背景不然命中率会比较低别盲目投。问题9非常规分类的平台型产品经理是什么普通求职者能关注的平台型岗位有哪些第四种就是非常规分类里的平台型产品经理。但我要先强调一下这里说的平台不是那种底层技术平台。像刚才说的机器学习平台、MaaS开放平台那些偏技术的咱们不用看。我们真正能关注的是这一类做企业知识库、做Agent智能体平台的。比如基于扣子、Coze、Dify这类低代码/智能体平台做面向用户的应用平台。我这边这张图好像贴错了这几张都是偏技术类的PM没关系下课我把正确的JD发给你们。重点是这种平台虽然叫“平台层”但它不是纯底层技术而是偏业务、偏应用落地的对业务理解要求很高本质还是面向用户、面向场景。所以这类岗位我们也是可以看、可以投的。后面我把真实JD发给大家你们一看就明白不用怕它没有那么高的技术门槛。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​