AI說 | 如何入門AI行業，成為人工智慧產品經理？（上）
01
AI行業有哪些方向 ？
當我們說到AI行業的公司時，一般會按照其使用的AI技術或運用AI技術的領域，劃分為以下幾個大的方向
1）自然語言方向
主要涉及技術：
· 自然語言處理 NLP-nature language processing
即通過 AI技術 讓機器實現對自然語言的理解 ，例如當你使用蘋果手機和「Siri」對話時，「Siri」如何理解你說的話，其中就用到了NLP的技術
再比如你在使用支付寶遇到問題時，向支付寶的機器人諮詢問題， 機器人就是使用了NPL相關的能力理解了你的問題。
國內在NLP領域比較知名的廠商
· BAT
· 搜狗
· 網易
· 竹間智慧
· 追一科技
· 三角獸
2）語音方向
主要涉及技術：
· 自動語音識別 ASR（automatic speech recognition）
· 語音合成 TTS（text to speech）
最常見的例子莫過於「訊飛語音輸入法」 ，說話的語音內容通過ASR直接轉為文字
而TTS運用也十分廣泛，在大量的「閱讀類」APP中， 將文字轉為語音，讓讀者能方便的聽書 ，這裡面就運用到了TTS技術
國內在ASR/TTS領域比較知名的廠商
· 訊飛
· BAT
· 搜狗
· 雲知聲
· 聲智科技
3）視覺方向
主要涉及技術：
· 計算機視覺 CV（computer vision）
大家在手機APP銀行卡開卡過程中使用的「刷臉驗證身份」的功能，以及在各種修圖軟體中看到的各種可愛的裝飾（自動識別人臉後貼上裝飾），運用到的就是CV技術。
除了上述提到的使用場景外， 目前大量的監控識別，也廣泛運用了CV技術。
例如去年歌神開演唱會的時候，各種逃犯被抓…
國內在CV領域比較知名的廠商
· 商湯科技
· 曠視科技
· BAT
· 依圖科技
· 雲從科技
· 速感科技
· 匯醫慧影
4）自動駕駛方向
主要設計技術：
· 及時定位地圖構建 SLAM（simultaneous localization and mapping）
SLAM能使機器人在未知的環境中， 通過對環境的觀測確定自身的運動軌跡，同時構建出環境的地圖 ，例如家中使用的掃地機器人，自動駕駛等，都會使用到該技術。
國內在自動駕駛領域比較知名的廠商
· 百度
· 圖森未來
· 駕馭科技
· 文遠知行
· 小馬智行
· 禾多科技
· 小鵬汽車
· 滴滴出行
其餘的方向還有「AI晶片」「AI智慧推薦」「AI遊戲」等，不一一列舉
可以根據自己「感興趣」的方向，再「針對性」的去學習相應的技術知識。
02
AI行業產品經理有哪些 ？
在AI行業，個人按照「實際工作」時對「AI技術」需要了解的程度，分為以下三類產品經理（並沒有優劣之分，只是工作內容不同）
1）不需要了解AI技術的產品經理
AI小白跨行成為此類產品經理，難度係數：★☆☆☆☆
很多AI公司的產品經理崗位，實際和懂不懂AI技術關係不大。
例如做「內部的資料管理平臺」、「BI分析」、「資訊推薦」其實都和AI關係不大
再比如有些公司使用了AI能力做出了硬體產品（機器人，智慧音箱），需要通過電商來銷售商品，那麼自然需要有電商管理平臺，電商那一套的玩法和在AI公司沒有兩樣。
所以有意向要去AI公司的童鞋，剛好有意向公司坑位所需的技能，跨行來AI公司真的是分分鐘的事情。
特別是日後想從事和AI技術相關的產品工作，但一時半會轉不過來的童鞋， 可以通過這種方式曲線救國，先進AI公司，再自主學習後，爭取轉崗機會
2）需簡要了解AI技術的產品經理
AI小白跨行成為此類產品經理，難度係數：★★★☆☆
這類產品經理主要是「應用層」的產品經理 ，開展工作時， 僅需簡單的瞭解AI能做什麼和不能做什麼，存粹將AI技術當做一個API（介面，或理解成黑盒）運用即可
例如基於已有的AI技術做出電銷機器人，關於AI的內容，產品經理僅需要了解
· NLP / ASR / TTS 基本原理和技術邊界
· 一個好的模型所需的資料是怎樣的
· 任務型的任務圖如何繪製
· 遇到Badcase的分析思路和解決方法
而模型為什麼能理解使用者的話語，底層的運轉機制是如何，訓練的時候是採用了什麼演算法，這些你即使不知道，對你你開展工作影響不大
這類的產品經理，更重要是策劃相應的行業解決方案，思考如何將已有的AI技術（你知道了AI技術的能力邊界）落地到某一傳統行業的某一細分流程中，提升效能
而需要了解這些AI概念， 花上1-3個月的下班後時間學習相應知識即可 。
3）需深度瞭解AI技術的產品經理
AI小白跨行成為此類產品經理，難度係數：★★★★★
這類產品經理主要是偏「演算法層」的產品經理 ，需要進行和演算法同事打交道，將AI能力做成簡單，高效，可複用的產品，封裝好後提供給「應用層」呼叫，最終工作產物甚至可能是一系列沒有任何圖形介面的API
因為工作中必須要和演算法同事頻繁溝通， 所需小白跨行直接負責此類產品經理的工作，難度較大。
非科班出身，至少需要花上半年的時間在學習AI技術上 ，「機器學習」和「深度學習」的原理要略懂，最好擼過Python，用過TensorFlow，Train過模型…
03
重點總結
1.AI行業，按照其使用的AI技術或運用AI技術的領域，可以分為以下 幾個方向
① 自然語言方向 ，主要涉及NLP（自然語音處理）技術
②語音方向 ，主要涉及ASR（自動語音識別）和TTS（語音轉文字）技術
③視覺方向 ，主要涉及CV（計算機視覺）技術
④自動駕駛方向 ，主要涉及SLAM（及時定位地圖構建）技術
知道以上方向，能對AI行業有個籠統的認識
後續文章有機會的話，講講整個AI行業的產業鏈上下游（硬體層->演算法層->通用技術層->應用層）
2. AI行業的產品經理 ，按照其「實際工作」時對「AI技術」需要了解的程度，可以分內以下三類
①不需要了解AI技術的產品經理 ，只要此前的專業知識過硬，有坑位就上，轉行AI行業是分分鐘的事情
②需簡要了解AI技術的產品經理 ，需花時間瞭解一些AI概念，否則後續工作不好開展，花上1-3個月的下班後時間學習相應知識即可
③需深度瞭解AI技術的產品經理 ，需花大量的時間在學習AI技術上，「機器學習」和「深度學習」的原理要略懂，最好擼過Python，用過TensorFlow，Train過模型，非科班出身，需要花上半年-1年