人工智能PM系列文章（一）AI产品经理，应掌握哪些技术？
AI产品经理应该懂技术吗？应该掌握哪些技术？
AI产品经理应该懂技术吗？
美国的麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）专门负责科技成果转化商用的部门研究表明：每一块钱的科研投入，需要100块钱与之配套的投资（人、财、物），才能把思想转化为产品，这样的情况还是在不考虑产品是否被市场认可的前提下。
1:100，就是科学家的专利到产品落地的距离，在人工智能时代下的产品，恐怕会比1:100有更悬殊的比例，主要因为当前人工智能领域的一些技术瓶颈，例如：
1、近些年发展迅速的深度学习（deep learning）在应用的时候对于技术人员的经验依赖性依然很强，调参、收集数据、架构设计等没有通识的普遍规律，黑盒下的操作还是占很大比例。
2、 对于人工智能的认知障碍，尽管我们当前已经在图像识别、人脸识别、语音识别，自然语言处理、翻译及自动驾驶方面都有巨大的技术飞跃，并不乏商用化非常成功的案例，但是对于每个技术背后的原理，知识体系往往存在着断层，很多过程我们是无法用语言或图像描述出来的。
算法可视化就是当前很多人工智能领域的公司很苦恼的问题，例如当一个新的应用到机器学习技术的产品问世时，用户如果抱着怀疑的态度纠结这其中的原理，可能连设计者都无法用任何方式将内在的原理可视化给用户看。往往人工智能甚至都不需要设计者充分了解内部的机理就能产生意想不到的效果。
基于以上的技术瓶颈，AI产品经理的水平决定了技术到产品化的距离，对于AI技术商用化难度、资金投入、时间周期的判断往往需要大量的实践经验。
产品经理的时代已经过去了，对技术一窍不通的产品经理即将在3-5年内被淘汰，如果公司有外行指导内行干活的情况，在人工智能领域一样会被淘汰。
就连美国职业篮球联赛（NBA）达拉斯小牛队的拥有者Mark Cuban都说：
“Artificial Intelligence, deep learning, machine learning — whatever you’re doing if you don’t understand it — learn it. Because otherwise you’re going to be a dinosaur within 3 years.”
译文：“人工智能，深度学习，机器学习-不管你做什么，如果你对这些都不懂，那就赶紧去学。因为如果你不学你一定会落伍。”
学习AI知识前的热身
学习AI知识前，首先要了解当今世界上的几种人工智能商业派系，看看你属于或想进入哪个阵营中，因为不同的商业公司中，对于AI产品经理的要求不同。当前在世界范围内，人工智能公司（主要针对创业公司）主要分为三个阵营：
研究核心技术的AI公司（Core AI Companies）核心人工智能，主要针对人工智能基础设施的搭建：
