1、人工智能时代的公司分类

按照技术的发展，未来的公司都或多或少的与人工智能有关。
大体上我们把这些公司可以分为三类：
1）行业+人工智能公司：传统行业的公司就传统业务用人工智能进行产业升级。
2）应用人工智能公司：做一些人工智能的API，例如科大讯飞之类。
3）研发核心技术/基础平台的人工智能公司：例如AWS之类。

在不同的类型公司中，对产品经理的要求也不相同。
行业+人工智能公司：行业的理解力和对行业趋势的洞察力。了解传统行业的基础上结合人工智能应用。
应用人工智能公司：这类做API的公司客户主要是企业，产品经理需要具备项目回款的商务技能和项目管理经验。同时企业客户都是需要定制需求，产品经理也需要有需求管理的能力。CAC（Customer Acquisition Cost，用户获取成本）、LTV（Life Time Value，用户的终身价值）、PBP（Payback Period，获取用户付出成本的回收周期）是需要监控的重要指标。
研发核心技术/基础平台公司：侧重于对技术和底层框架的理解，需要从事过相关产品的研发工作。

2、懂行业的人工智能产品经理

首先，以一个例子来说明懂行业的重要性。

说一下我们都熟悉的NLP（Natural Language Processing，自然语言分析），其中的意见挖掘和主观分析是两个重要的研究方向。用这个技术就可以实时挖掘网络中的用户意见，对每个品牌从不同的维度分析优缺点，从而制定准确的商业策略。
产品经理需要配合自己的行业知识帮助研发人员调试模型。

2.1、六种行业分析维度

1）行业特点：行业的历史背景、当下的增长动力、与宏观周期的关系、固有风险、其他国家的发展规律。
2）行业运行趋势：主动了解国内外的行业发展趋势和方向，具有一定的遇见性。
3）竞争力因素分析：了解行业的价格趋势和公司的数据积累、算法积累、计算能力积累，能够管理和规划。
4）行业整合：了解行业集中度、外资进入、收购兼并等。
5）政府管制：了解行业准入门槛、国家法规、价格、税收、进出口等。
6）商业模式：产品经理是商业模式落地的执行者和探索者。

2.2、行业案例分析

对于成为懂行业的产品经理，我们还是来举一个例子来说明如何快速学习行业知识并获取行业趋势。
假如你是一个智能机器人产品经理：
  首先，通过专业化程度和需求量对机器人进行分类。
  其次，通过研报分析历史销量和预测未来销量。
  再次，了解行业驱动的关键点。从产业链的上游的智能芯片、传感器、激光雷达等，中游的操作系统、AI引擎、云服务，下游的应用集成了解供应链的厂家，了解优劣势及市场布局，构建合理的产品集成方案。
通过对人工智能机器人的进一步了解，我们可以发现最重要的就是核心零部件、AI引擎、操作系统三部分。
1、核心零部件：CPU、GPU等决定机器学习性能的关键硬件、硬件架构量产后难以替换。寻找合适的硬件厂家需要产品经理有灵敏的嗅觉。如苹果公司收购的3D传感公司Prime Sense，很好的应用在了iPhone X的AR等技术上。
2、AI引擎：数据和算法的集成。需要公司有相应的算法人才储备来解决业务场景中的实际问题。
3、操作系统：智能操作系统如安卓、IOS等，门槛高。

接下来，产品经理需要了解行业的标准，避免产品不符合行业的标准或规则带来的风险。如《机器人性能规范》、《机器人安全要求》、《机器人系统与集成标准》、《服务机器人模块化设计总则》等。

2.3、如何成为行业产品专家

1）以“场景”切入行业：平衡场景对应的市场价值和解决场景问题的能力和投入。
场景和公司的技术、数据积累、营销策略相匹配。
1、人工智能产品经理需要有很强的场景的理解和判断能力，确保产品在当下场景和阶段是最合适的。
首先：人工智能产品经理需要确定行业中的几个主要“价值场景”。
然后：手机场景中的基本信息：人物、时间、地点、做什么、目的、已有方案、客户期望的方案、
场景都不是独立存在的，需要挖掘与场景有关系的人或者其他相关场景。
2、人工智能产品经理需要对行业内的技术发展和趋势有准确的判断。
精准的找到场景并且用有竞争力的技术手段研发出产品，是踏入行业的第一步。

2）单个“场景”延伸到更丰富的产品和服务。
1、深挖用户需求。例如，某里巴巴，有自己的快递服务平台和金融服务。
2、深挖用户数据的价值。

3）引入外部资源，构建更宽广的产品覆盖度。整合公司内部资源，构建公司内部生态。

总结

首先，我们需要了解在人工智能时代公司都有哪些类型。
其次，人工智能产品经理需要对行业有至少六方面的理解和认识。
最后，从产品的“场景”，“场景”延伸的产品，“生态”，三种层次，改变思维模式。

当然，最重要的是，要如一行，要从了解行业开始。

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