从传统行业产品经理到 AI 智能硬件产品经理

作何丨Arvinzhou

公众号面壁求知

在我以前的“心路”系列文章中提到我是从市场端产品经理转行到 AI 智能硬件产品经理,虽然都是产品经理,但是即跨越行业也跨越了职业类别。

自从产品经理暴热后,问我关于产品经理的人不算少。所以,一直想根据我自己的经验总结,写写产品经理。但是一直忙(实则懒癌)未能成行。
从产品专员算起,12 年到现在,也有 7 年。

我最早是在小家电行业做产品,完整的运作过几条产品线,其中也不乏成功的产品。完整的经历市场调研、用户研究、产品策略、商业模式、营销、运营以及其他一系列相关的产品管理。这其中并我们有参与研发协调,我了解到的这类企业基本都是从市场端入手,然后将需求交给研发。因此,我将这类产品人称之为市场端产品经理

然后才转型到 AI 智能硬件行业,涉及无人机、智能门锁、家用机器人等关于目标跟踪、Vslam(即时定位与地图构建)、人脸识别相关的落地应用。这时,岗位职责偏重研发端的产品。因此,我将这类产品人称之为研发端产品经理
当然并不是说市场端产品经理的工作职责完全丢弃了,在这个基础上需要增加技术方面的知识。
故此,我认为产品经理是发现问题,将问题描述清楚,进而转化为具体的任务,然后组织资源实现这个任务,并持续的全生命周期的跟踪维护的过程。
我最喜欢的工作方式是,总 - 分 - 总,因此这篇关于产品经理的介绍也将从起源、发展、细分,最后以我的理解结束。

产品经理的起源与发展

1927 年,美国宝洁(P&G)公司出现了第一个产品经理。以“一人负责一个品牌”的理念设置一个产品经理,宝洁曾经推出了6个洗发水品牌、11个洗衣粉品牌、9个清洁剂品牌、4个咖啡品牌、2个除臭剂品牌等等(飘柔、海飞丝、汰渍等耳熟能详的品牌)。
毫无疑问,宝洁是产品经理门派的祖师爷

宝洁虽然创立了产品经理 这一门派,但是发扬光大,变得人尽皆知还是我们的互联网。互联网行业高速发展激发了产品经理的需求。

因此,我们从互联网产品说起。我在转行的时候,面试过不下 10 家互联网公司的产品岗位,并且当时做过不少面试笔记。因此对互联网产品经理有一些认知,只是根据个人偏好以及认知未选择互联网行业。

互联网产品经理

下面根据个人面试、个人理解、朋友的讲解对互联网行业产品进行分类:

1. to C 产品经理

to C 产品经理一般负责 App 的业务流程、功能流程设计。更加注重产品美观、交互等体验,涉及到一定的业务逻辑。

更高级一些的产品经理会参与商业模式、产品策略等相关过程。一般这些都是产品总结拍板,决定产品的方向,作为产品经理更多的职责是产品的某个模块。

因此,C 端产品经理的入门门槛较低,从各平台很多关于产品经理使用工具、怎么写 PRD、怎么做业务流程、怎么画功能流程的提问就可以看出,这些都是基础的技能。
现状,C 端产品的需求正在快速的降低。国内互联网高速发展,这个行业已经由运营主导;另一方面,经过前几年发展,已经储备相当多的人才。可以看到,同领域的 App 长得都差不多,正所谓天下文章一大抄。

2. to B 产品经理

B 端产品经理,顾名思义是指针对 B 端用户的产品。例如:商家、企业等组织机构。他们往往对炫酷的交互、轻量化的体验没有很高的要求,更加看中的是解决问题的能力。
B 端产品经理,相对于 C 端有更高的要求。B 端产品需要非常了解该领域的业务流程,着重着眼于严密的逻辑、清晰的条理
目前,互联网行业不景气,所以各平台上出现了大量的关于转行 B 端产品的提问/文章。另外一个重要的原因是 B 端产品有一定的进入门槛。比如从社交产品转入金融行业就很困难,因为咱们不懂金融行业的业务逻辑,缺乏金融行业相关的知识。虽然都是产品岗,但知识点完全大不一样。
另外还有数据产品经理、技术产品经理等等,我们在招聘软件上见的就相对较少,就不一一介绍了。
人工智能(AI),在技术上取得突破性进展,逐步有了落地性的应用,因此人工智能产品经理(AIPM)也跟着火热起来。
关于人工智能的发展以及相关知识我们在以后的系列文章逐步进行介绍,这里我们先进行产品经理的介绍。

AI 产品经理

人工智能(AI)由三大部分构成:算力、算法、数据
基础支撑:计算能力和数据为人工智能的技术和产业提供支撑,是人工智能的基础设施
核心技术:机器学习(深度学习)、计算机视觉、语音及自然语言处理是人工智能的关键技术,以此构建商业化。
一项技术需要商业化就需要落地的产品,自然产生了相关的产品管理者。基于以上人工智能组成,基本可以大致了解需要什么类别的产品经理。
根据我从事的行业经验,AI 产品经理可以分为如下几个方向:

1. 算法产品经理

这类产品经理的要求非常高,主要是算法方向技术性的要求。他们与算法工程师紧密合作,梳理逻辑,提高性能。
他们需要对某个或某几个领域具备相当深度的背景知识,特别是自然语言处理领域对该类产品有强烈的需求。而计算机视觉(CV)领域主要集中在调参、模型构建上。

2. AI 智能硬件产品经理

该类产品经理对于算法技术上的要求没有特别深度的需求。个人经验来讲,主要了解主流算法以及算法的边界即可,以便识别机会、应用进入可能性、与技术沟通等。
AI 智能硬件产品经理 对知识广度、复合能力要求相对互联网产品经理要求高很多。入行门槛很高的一类职业。个人认为也是发展潜力巨大的一类产品。
从名称上我们能看出来,这是一个软硬结合的行业。
拆开来看:
1)算力:即计算能力,应用在终端产品上的处理器(CPU、GPU)等跑得动,我们既要满足算力也要满足成本的要求,这是一个权衡的过程。算力相当于汽车发动机
2)算法:考量我们对技术前沿的认知能力,是否能够落地执行。算法相当于发动机动力输出比例
3)数据:终端设备采集数据,需要我们对硬件器件相当了解以控制数据质量,没有数据就没有算法。数据相当于燃油
所以,AI 智能硬件产品经理需要了解一个产品从概念到批量生产的全流程,了解团队成员的角色和工作内容。能够很好的与硬件、软件、算法团队打交道,协调研。
与互联网产品不同,每个人负责一个模块或几个模块,共同完成一款产品。而 AI 智能硬件就不能这么拆分,往往一款产品各项要求高度相关。甚至兼任项目管理。
受于篇幅及阅读体验限制,关于 AI 智能硬件产品需要的技能及素养要求将单独一篇文字介绍。
以我曾经的无人机行业做简单介绍:
  • 硬件方面:
    处理器:计算平台,需要满足飞控、视觉算法(目标跟踪、Vslam等)算力要求。
    传感器:GPS、激光雷达、视觉传感器、陀螺仪等数据采集器件,需要满足功能效果。
  • 算法方面:
    飞控算法:飞控的性能要求,PID 控制、目标跟踪、手势识别等
    定位导航:因为飞机不是在单一环境下运行,有可能GPS信号没有/不佳,光线环境不佳等。需要多传感器融合,比如视觉+气压计+超声波+GPS 。
    虽然如果算法产品经理有深度,但需要更高的广度。
  • 数据方面:
    各传感器的效果决定了数据的质量。

以上是关于嵌入式系统的软硬件,现在已经是 AIOT 时代了,除了上述的嵌入式软硬件还需要关于 App、运营管理后台、云平台相关知识。

综合以上,要求产品满足解决问题的需求,也需要考虑成本的限制。理论上,我们可以研发/生产出高质量的产品,但是无法满足成本的要求。我们在产品管理过程中需要平衡需求、物料成本、研发周期、企业本身技术实力之间的关系。

最后,以上是关于产品经理的分类,和重点介绍 AI 智能硬件产品经理。成为优秀的 AI智能硬件产品经理 道阻且艰,期待与您交流,共同成长。

原创文章,作者:面壁求知,如若转载,请注明出处:http://www.aihpm.com/?p=468

(0)
上一篇 2020年8月30日 下午5:15
下一篇 2020年8月30日 下午5:39

相关推荐

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。