AI說 | 如何入門AI（電話電銷機器人）行業(yè)，成為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理？（上）

　　
AI說 | 如何入門AI行業(yè)，成為人工智能' target='_blank'>人工智能產(chǎn)品經(jīng)理？（上）
　　
　　01
　　
　　AI行業(yè)有哪些方向？
　　
　　當(dāng)我們說到AI行業(yè)的公司時，一般會按照其使用的AI技術(shù)或運用AI技術(shù)的領(lǐng)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(shù)：
　　
　　· 自然語言處理 NLP-nature language processing
　　
　　即通過 AI技術(shù) 讓機器實現(xiàn)對自然語言的理解，例如當(dāng)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(shù)
　　
　　再比如你在使用支付寶遇到問題時，向支付寶的機器人咨詢問題，機器人就是使用了NPL相關(guān)的能力理解了你的問題。
　　
　　國內(nèi)在NLP領(lǐng)域比較知名的廠商
　　
　　BAT
　　
　　搜狗
　　
　　網(wǎng)易
　　
　　竹間智能
　　
　　追一科技
　　
　　三角獸
　　
　　2）語音方向
　　
　　主要涉及技術(shù)：
　　
　　· 自動語音識別 ASR（automatic speech recognition）
　　
　　· 語音合成 TTS（text to speech）
　　
　　最常見的例子莫過于「訊飛語音輸入法」，說話的語音內(nèi)容通過ASR直接轉(zhuǎn)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(zhuǎn)為語音，讓讀者能方便的聽書，這里面就運用到了TTS技術(shù)
　　
　　國內(nèi)在ASR/TTS領(lǐng)域比較知名的廠商
　　
　　訊飛
　　
　　BAT
　　
　　搜狗
　　
　　云知聲
　　
　　聲智科技
　　
　　3）視覺方向
　　
　　主要涉及技術(shù)：
　　
　　· 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，以及在各種修圖軟件中看到的各種可愛的裝飾（自動識別人臉后貼上裝飾），運用到的就是CV技術(shù)。
　　
　　除了上述提到的使用場景外，目前大量的監(jiān)控識別，也廣泛運用了CV技術(shù)。
　　
　　例如去年歌神開演唱會的時候，各種逃犯被抓…
　　
　　國內(nèi)在CV領(lǐng)域比較知名的廠商
　　
　　商湯科技
　　
　　曠視科技
　　
　　BAT
　　
　　依圖科技
　　
　　云從科技
　　
　　速感科技
　　
　　匯醫(yī)慧影
　　
　　4）自動駕駛方向
　　
　　主要設(shè)計技術(shù)：
　　
　　· 及時定位地圖構(gòu)建 SLAM（simultaneous localization and mapping）
　　
　　SLAM能使機器人在未知的環(huán)境中，通過對環(huán)境的觀測確定自身的運動軌跡，同時構(gòu)建出環(huán)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(shù)。
　　
　　國內(nèi)在自動駕駛領(lǐng)域比較知名的廠商
　　
　　百度
　　
　　圖森未來
　　
　　駕馭科技
　　
　　文遠(yuǎn)知行
　　
　　小馬智行
　　
　　禾多科技
　　
　　小鵬汽車
　　
　　滴滴出行
　　
　　其余的方向還有「AI芯片」「AI智能推薦」「AI游戲」等，不一一枚舉
　　
　　可以根據(jù)自己「感興趣」的方向，再「針對性」的去學(xué)習(xí)相應(yīng)的技術(shù)知識。
　　
　　02
　　
　　AI行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理有哪些？
　　
　　在AI行業(yè)，個人按照「實際工作」時對「AI技術(shù)」需要了解的程度，分為以下三類產(chǎn)品經(jīng)理（并沒有優(yōu)劣之分，只是工作內(nèi)容不同）
　　
　　1）不需要了解AI技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理
　　
　　AI小白跨行成為此類產(chǎn)品經(jīng)理，難度系數(shù)：★☆☆☆☆
　　
　　很多AI公司的產(chǎn)品經(jīng)理崗位，實際和懂不懂AI技術(shù)關(guān)系不大。
　　
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　　例如做「內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理平臺」、「BI分析」、「信息推薦」其實都和AI關(guān)系不大
　　
　　再比如有些公司使用了AI能力做出了硬件產(chǎn)品（機器人，智能音箱），需要通過電商來銷售商品，那么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。
　　
　　特別是日后想從事和AI技術(shù)相關(guān)的產(chǎn)品工作，但一時半會轉(zhuǎn)不過來的童鞋，可以通過這種方式曲線救國，先進(jìn)AI公司，再自主學(xué)習(xí)后，爭取轉(zhuǎn)崗機會
　　
　　2）需簡要了解AI技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理
　　
　　AI小白跨行成為此類產(chǎn)品經(jīng)理，難度系數(shù)：★★★☆☆
　　
　　這類產(chǎn)品經(jīng)理主要是「應(yīng)用層」的產(chǎn)品經(jīng)理，開展工作時，僅需簡單的了解AI能做什么和不能做什么，存粹將AI技術(shù)當(dāng)做一個API（接口，或理解成黑盒）運用即可
　　
　　例如基于已有的AI技術(shù)做出電銷機器人，關(guān)于AI的內(nèi)容，產(chǎn)品經(jīng)理僅需要了解
　　
　　· NLP / ASR / TTS 基本原理和技術(shù)邊界
　　
　　· 一個好的模型所需的數(shù)據(jù)是怎樣的
　　
　　· 任務(wù)型的任務(wù)圖如何繪制
　　
　　· 遇到Badcase的分析思路和解決方法
　　
　　而模型為什么能理解用戶的話語，底層的運轉(zhuǎn)機制是如何，訓(xùn)練的時候是采用了什么算法，這些你即使不知道，對你你開展工作影響不大
　　
　　這類的產(chǎn)品經(jīng)理，更重要是策劃相應(yīng)的行業(yè)解決方案，思考如何將已有的AI技術(shù)（你知道了AI技術(shù)的能力邊界）落地到某一傳統(tǒng)行業(yè)的某一細(xì)分流程中，提升效能
　　
　　而需要了解這些AI概念，花上1-3個月的下班后時間學(xué)習(xí)相應(yīng)知識即可。
　　
　　3）需深度了解AI技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理
　　
　　AI小白跨行成為此類產(chǎn)品經(jīng)理，難度系數(shù)：★★★★★
　　
　　這類產(chǎn)品經(jīng)理主要是偏「算法層」的產(chǎn)品經(jīng)理，需要進(jìn)行和算法同事打交道，將AI能力做成簡單，高效，可復(fù)用的產(chǎn)品，封裝好后提供給「應(yīng)用層」調(diào)用，最終工作產(chǎn)物甚至可能是一系列沒有任何圖形界面的API
　　
　　因為工作中必須要和算法同事頻繁溝通，所需小白跨行直接負(fù)責(zé)此類產(chǎn)品經(jīng)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(xué)習(xí)AI技術(shù)上，「機器學(xué)習(xí)」和「深度學(xué)習(xí)」的原理要略懂，最好擼過Python，用過TensorFlow，Train過模型…
　　
　　03
　　
　　重點總結(jié)
　　
　　1.AI行業(yè)，按照其使用的AI技術(shù)或運用AI技術(shù)的領(lǐng)域，可以分為以下幾個方向
　　
　?、僮匀徽Z言方向，主要涉及NLP（自然語音處理）技術(shù)
　　
　　②語音方向，主要涉及ASR（自動語音識別）和TTS（語音轉(zhuǎn)文本）技術(shù)
　　
　　③視覺方向，主要涉及CV（計算機視覺）技術(shù)
　　
　?、茏詣玉{駛方向，主要涉及SLAM（及時定位地圖構(gòu)建）技術(shù)
　　
　　知道以上方向，能對AI行業(yè)有個籠統(tǒng)的認(rèn)識
　　
　　后續(xù)文章有機會的話，講講整個AI行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上下游（硬件層->算法層->通用技術(shù)層->應(yīng)用層）
　　
　　2.AI行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理，按照其「實際工作」時對「AI技術(shù)」需要了解的程度，可以分內(nèi)以下三類
　　
　?、俨恍枰私釧I技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理，只要此前的專業(yè)知識過硬，有坑位就上，轉(zhuǎn)行AI行業(yè)是分分鐘的事情
　　
　?、谛韬喴私釧I技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理，需花時間了解一些AI概念，否則后續(xù)工作不好開展，花上1-3個月的下班后時間學(xué)習(xí)相應(yīng)知識即可
　　
　?、坌枭疃攘私釧I技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理，需花大量的時間在學(xué)習(xí)AI技術(shù)上，「機器學(xué)習(xí)」和「深度學(xué)習(xí)」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
　　
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