本文深入探讨了AI产品经理需要掌握的四大核心方向：业务型AI产品、数据策略型AI产品、模型工具AI产品和AIOT。文章详细介绍了每个方向的特点、应用场景和所需技能，为AI产品经理的学习和发展提供了全面的指导。对于初学者，建议从业务型AI产品入手，了解AI原理和agent搭建流程；数据策略方向适合算法/数据策略产品背景的人才；模型工具方向需要算法、产品和代码的全面能力；AIOT方向则要求对传感器感知、AI和硬件嵌入式有深入理解。

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很多同学来咨询怎么学习AI产品经理的时候都会问，具体做什么类型的项目

因为业务类型，产品形态的不同，一直都被分成了很多种类型

下面从浅到深的聊聊

一.业务型AI产品

首先，任何形态的产品都是根据业务需求来的，这个业务本身就是存在的，只是出现了一些新的技术，从而诞生了新的解决方案，用来降低这个业务的成本或者提高效率

比如淘宝的客服，本身就存在用户需要经常找客服咨询各种类型的问题，传统的模式是用户可能会给客服打电话

只是AI提供了新的方案，可以通过训练AI，如客服的日常工作

回答用户的各种问题—训练客服知识库

客服态度很好—模仿客服说话语气

需要去操作额外系统查看数据—接入其他系统API

利用AI来解决客服在真实工作中所需要做的所有事情，并让agent来替代客服，完成他的所有工作

深入到不同的行业中，提供不同的解决方案，像一些C端场景，比较常见如

自动化营销agent：AI自动生出小红书，抖音文案，发布到对应平台上，再次利用agent与用户沟通，获取用户的手机号等信息，销售agent对用户进行产品销售

AIGC短剧：通过预训练大量的视频样本，根据用户要求，生成短剧

AI检索：比较常见的豆包和deepseek，通过学习大量的知识，回答用户各种问题

AI陪伴：识别人们的各类情感需求，利用长记忆，情感分级策略，满足人们的情绪价值

AI医疗：帮助人们进行问诊，用药，医保使用等

B端场景，比较常见如

AI-HR：利用多agent解决简历筛选，岗位匹配，面试，整体提高企业面试效率

AI-销售：收集高质量的销售话术，对线索进行打分后分配优质的销售话术，预测客户意向，并实现促成

AI-协同办公：机器人知识库问答，AI整理会议纪要等

二.数据策略型AI产品

数据策略中分成了两类人群，一部分是专职进行数据处理，另一部分人是通过制定数据策略来提升业务指标

AI的底层是由大量的数据构成的，数据的质量越好，不考虑其他因素的情况下，模型的效果也会越好

自然会有一部分的AI数据产品经理需要来制定数据采集标准，对数据进行清洗，标准规范，模型数据的配比等等

还有一部分人则是长期在和数据策略打交道

比较常见的有广告，搜索，推荐，内容，流量池，风控等等

我们用推荐来举个具体的例子

假设，你今天在某书搜索了一次AI短剧这个关键词，某书开始你推荐了大量的AI培训营相关的广告和帖子，让你觉得非常的讨厌，你一直不停的在点击不感兴趣

这个就是一个比较经典的badcase案例，产品同学能看到后台大量的这种case数据，需要做的第一件事情就是分析为什么，

是不是因为用户点击了一次AI短剧，这个用户被打上了想学习AI的用户标签，实际上用户并不很想学AI，那在标签里是不是应该引入更细的标签

还是因为给用户打上想学习AI的标签规则出了问题，点击一次就会被打标，要不要将打标规则改成连续点击3次后才被打标

也有可能是因为标签模型召回时的算法规则与我们现在的业务不匹配了，那我们是否需要改算法模型中的公式

我们通过大量的这样的案例或者后台的数据，进行归因分析，并设计具体的策略规则，制定最优解的数据规则

后续在进行ABtest,改变规则后是否解决了我们以前的问题

同样这个过程中的很多业务，我们同样也可以用AI来实现

三.模型工具AI产品（工具和原生模型）

工具的产生都是为了偷懒，在给同学面试的过程中，经常能看到越来越多的公司为了懒，做出了各种类型的工具，

甚至用一个完整的skiils，利用多agent + gui + vibe coding ，直接做出一个AI工具，把做工具的人都替代了

约等于用AI做出一个AI

还是回归正题，说说我们常做用的一些平台工具

数据平台：帮助大量的数据自动进行标注，数据治理，管理数据版本等功能

模型平台：比较典型的就是maas平台，各家公司对模型的需求不同，有的还需要多模型一起使用，有时还需要加入自己的数据，有时是需要加入外部的数据

maas平台提供了多种类型的模型，可对微调模型，补充外部数据库，多模型之间混合使用，快速配置出符合公司要求的模型API

agent平台:比较常见的是coze，dify , 通过配置快速的搭建agent，并直接使用，节约了我们直接手搓agent的过程

vibe coding工具:利用AI生产代码，可直接部署到服务器后，直接使用，使用比较多的如cusor ,claude code，trea，通过对话就可生成一个具体的应用，大大的降低了前后端敲码时间

开源AI工具：之前比较火的openclaw，利用了agent+gui，利用对话模式便可控制各类应用程序，opencode则是可以接入各种模型，生成代码

四.AIOT（AI+硬件）

传统iot传感器通过采集一些数据，分析数据，对设备发送指令，让设备能动起来，可以理解为人们的手和脚，

加上AI后，AI可以对数据进行个性化的分析，下达更像真实人类可能会做出的指令，让手和脚动起来。

我们现在看到的机器人，智能车，工业机器人，具身智能机器人都大量的利用了AIOT

也有趣的有AI+AR眼镜，智能玩具，无人驾驶，AI宠物

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 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
• 向量模型本地部署
• …

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
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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