前几天突然间想起一个程序员和产品经理之间经常会遇到的问题，我问程序员，你们怎么样怼产品经理提出的需求，他们回答我如下图：

可见日常工作中AI产品经理提需求给研发工程师时，貌似产生了产品经理“求”研发帮开发的现象。那么产品经理怎么才能做到在给研发提需求的同时，能够做到研发乐意接受你的需求呢。建议产品运营理清一下几点。

一、认知产品需求背后的流程

冰山上的需求流转路线

在做运营、产品、设计、技术、商务、市场等等事务的时候，一般流程是市场或者运营或者业务会提出客户的需求，然后请产品配合（市场给产品提需求），然后产品请设计配合（产品给设计提需求），然后产品设计请上技术实现（产品设计给技术提需求）。

冰山下的鄙视链

在冰山下往往是积极主动的一方串兑起整个信息业务流，所以你会看到有的公司是CTO带产品总监，有的公司是运营带领整个项目等等，实际上冰山下存在如下图鄙视链：

从上图可见，产品经理首先需认清产品在公司实际的地位和是请别人还是被别人清，##注意上图的虚线箭头和实线箭头。如果产品经理不懂如下两点，那么就是实线箭头，需要请两头，如果产品经理懂如下两点，那么产品经理就是虚线箭头，至少会被上游需求方请客。

二、懂数据产品

有人说2019年无所热，前几年我们还能听到：共享单车、到家洗车、上门按摩、办公室货架、无人零售、AR/VR等等各种风口，时至今日今年貌似没有啥风口，市场风平浪静，实则不然。例如：数据治理、数字化转型、数据有关的一切都在暗流涌动。

那么产品经理该如何懂数据呢？

1、懂数据处理流程

怎么叫懂数据流程，数据流程包括数据的采集、数据存储、数据处理、 数据分析、大数据架构等常用的技术和方法以及数据的结构、数据处理过程中遇到的问题。

2、懂一切业务的表现形式都是数据

例如你公司有APP、你公司有小程序、你公司有实体门店，那么当客户从你门店能够触达的范围开始，客户的数据即产生了，例如，FaceID数据、手机MAC地址数据、是否新客户数据、性别数据、年龄数据、身高数据甚至行为步态数据均在发生，一切业务的表现形式都是数据。

3、懂实操掌控数据处理方法

数据处理方法有很多中，常用的有如下一些种类

第一种：传统互联网企业漏斗模型处理方法

漏斗模型是互联网产品一方面追求用户流量，另外一方面追求业绩绩效，两者协同统一的表现，最上面追求更多的更广泛的用户来源，下面看用户转化。

产品经理要做的是：产品如何引流，产品如和实现转化，产品如何留住客户产生更高的复购率。需要产品经理的技能有用户需求洞察、用户行为分析、用户潜在需求挖掘、用户偏好一类的能力。

第二种：新数据企业产品经理对数据处理的方法

1、如果公司需要构建数据治理平台那么产品经理需要懂以下数据治理产品架构中的的许多技术，至少能够跟对应的技术沟通。

2、如果公司需要构建大数据机器学习平台，呢么产品经理需要懂以下知识点

常用的机器学习平台Tensorflow/Pytorch/PAI等等，常用的机器学习平台架构、常用的机器学习数学知识等等

3、下一篇撰写产品经理应该懂数据挖掘方法之《Python实现数据挖掘》

三、懂AI产品

当大牛技术高度集中在创造自己的机器学习平台，集中在研究t分布、z分布、卡方分布和各种算法理论的时候，貌似产品只能求着技术才能把业务需求实现掉，那么真的是这样吗？

AI产品经理实际不是这样的，因为真正的AI产品经理是懂模型、懂算法更懂模型算法适用的场景，以及模型算法的应用界限的人。

所以AI产品经理不是普通的产品经理，AI产品经理是至少懂如下内容的产品经理中的KOL。

AI产品经理懂什么是AI算法

1、AI算法的定义

2、算法与模型的关系

3、AI算法的分类及概述场景

（1）：机器学习背景下按算法的学习方式分：监督、半监督、无监督（也有称呼为：监督、非监督、强化学习）

机器视觉CV、机器听觉CH 、NLP、知识图谱等

（3）、按照算法类似性非严谨分

回归算法；基于实例的算法；正则化方法；决策树学习；贝叶斯方法；基于核的算法；聚类算法；关联规则学习；人工神经网络；深度学习；降低维度算法；集成算法。

（4）、按常用分

机器学习、深度学习、强化学习

（5）、其他分法

AI产品经理懂AI算法具体使用场景

（1）、数据治理分析中的场景

数采-数据存储-数据治理（数据治理分析含：ETL-数挖-数据应用）-数据展示-数据价值输出

案例：平安智能教育

（2） 、端应用的场景

（一）、算法研究端

（二）、SaaS（含：AaaS/PaaS）端

(三) 、 B/C端（含：移动、IoT等）

AI产品经理懂AI产品&AI算法关系

1、学习AI相关算法

（1）、方法

（2）、举例 损失函数、滤波、统计、高等微积分、…等等

（3）、单算法类内容

（一）、线性代数（向量、矩阵、函数）；

（二）、概率基础（期望、方差、信息论…）；

（三）、数值计算基础 （数值稳定性、梯度、约束、…）；

（四）、蒙特卡洛与MCMC采样

（五）、统计学习：机器学习；广义线性模型、感知机；支持向量机；朴素贝叶斯；决策树；KNN；集成学习；特征工程；模型评估；降维；聚类；半监督；EM算法；熵；隐马尔科夫模型；

（六）、深度学习：前馈神经网络；反向传播；正则化；最优化；卷积神经网络；CNN之图片分类；循环神经网络；

（七）、NLP：NER/ER/CR/RE…

（八）、…

AI产品经理懂AI算法在产品及行业中的应用

1、AI赋能

2、AI产品思维

3、AI算法应用于行业的能力

高阶的AI产品经理还懂具体算法

1、需掌握的几种机器学习具体算法

决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫。

2、算法建议、AI算法建议、AI产品算法建议

所以懂数据、懂AI才不会被吃

AI产品经理不是靠颜值也未必是靠口才，而是靠自己对下个市场需求的判断，靠自己就是领域里的知识领袖，靠自己懂得比技术多只是不一定自己设计算法调解参数，那么产品经理就能成为被请客的人。

如何转行/入门AI产品经理？

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，转行/入门AI产品经理，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI产品经理入门手册、AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI产品经理入门手册

三、AI大模型视频教程

四、AI大模型各大学习书籍

五、AI大模型各大场景实战案例

六、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。