从产品经理视角聊聊：3岁孩子的AI玩具该怎么选
我是豆豆爸，在广州一家科技公司担任产品经理，日常工作与AI技术密切相关。我的儿子豆豆刚满3岁，正处于对一切充满好奇、每天问无数个"为什么"的年龄段。作为一个既关注AI技术发展、又正在育儿的家长，我想从一个独特的视角来探讨"如何为3岁孩子挑选AI玩具"这个话题。01 AI硬件这一年，发生了什么变化如果你最近一年关注科技资讯，应该能感受到一个明显的趋势：AI正从手机和电脑中"走出来"，进入各种实体硬件领域。2024年之前，大部分AI产品还停留在"对话框"阶段——你打字提问，它打字回应。但从2024年下半年开始
AI天生爱拍马屁
同一件事，我太太问AI，回复非常浅显，很短，很套路，接着我太太跟我说“AI不可靠，答案乱七八糟的。。…”。轮到我问AI，同样的问题，回复既有深度又有广度，篇幅很长，还附带出处。。。我太太感到很纳闷。其实原因很简单：1、AI可以是毒舌，也可以是舔狗，取决于你的需求。不过，AI的产品经理很懂人性，默认模式设定为舔狗。但我家的AI不敢舔，我每次提问，都先说“舔，就打屁股”，接着提各种要求，比如不要营销号，若是问政策，就要求标明出处、是否过期。。。因此我的AI，被我调教成了毒舌。当然，因为我也不差，我们互有攻守，
AI产品经理分水岭：为何评测能力决定成败
针对渴望进入AI产品经理领域的人群常犯的学习误区，本文阐述AI评测作为核心技能的重要性，厘清其与常规产品测试的本质差异，并提供入门学习的优先次序建议。技术学习优先级误区：许多 aspiring AI产品经理在入门时往往首先询问是否需要钻研算法、深究模型原理，或是掌握LangChain、Agent、RAG等术语。若缺乏AI评测知识，掌握再多技术名词也不过是纸上谈兵。正确的入门路径应优先掌握AI评测，而非盲目钻研算法公式。AI产品经理最关键的素质并非比算法工程师更精通模型，而在于能判定模型是否实用、能否上线以
数花AI Agent精英专场招聘启动，41个AI热招岗位等你加入！
数花AI作为一家专注于AI核心技术研发与数字化落地应用的科技创新企业，同时也是上海市人工智能行业协会的成员机构。公司汇聚了博士级别的算法专家团队，拥有十余项自主知识产权与技术发明专利，核心成员均有阿里、腾讯等知名企业的背景。依托自主研发的算法引擎，构建了ROIAI全场景数字化运营平台与DataQ&A智能问答增长系统两大核心业务板块，全面赋能企业营销获客、私域流量运营与智能化数据决策。数花AI正式启动AI Agent精英专场招聘，诚挚邀请怀抱技术理想的你，以AI技术推动产业革新，共同开启精彩的数字化新篇章！
AI行业三年演进路径：产品经理必读指南
核心方向：从 "能执行任务" 升级到 "能稳定执行任务"——Agent 的企业级规模应用直击当前核心问题：现有的 Agent 类似 "刚入职的应届生"，能够处理基础工作，但频繁出错、必须人工监督、无法独立承担关键业务。此阶段的所有技术探索和理论研究，都是为了让 Agent 进化为 "能够独当一面的资深专家"。Agent 的稳定性与可控性多 Agent 协同工程企业级安全与合规体系成本与效能的优化平衡Agent 稳定性评估框架多 Agent 协
AI重塑产品管理：真正的洞察来自人情世故
最近重温 Ben Horowitz 的经典文章《好 PM / 差 PM》。这篇写于 2004 年的作品，已成为产品经理领域的必读文献。我通常每两三年重读一次，每次都有新的体会。这次读完，我停顿了片刻。并非因为文章内容过时，恰恰相反——许多观点在 AI 时代显得更加扎眼。Horowitz 强调的核心差异是：优秀的产品经理对结果负责，而平庸的产品经理对过程负责（或者说，对"看起来很忙"负责）。这一区别在今天依然适用，但其内涵已经发生了变化。AI 将这条分界线变得清晰可见。过去，许多产品经理的日
AI时代产品经理的AGI觉醒指南
随着AI编程浪潮的席卷，旧有的研发流程已然瓦解。Anthropic的产品主管Cat Wu近期在播客中透露：他们的发布节奏，已由“月度”跃升至“周度”乃至“日度”。这并非单纯的技术迭代，而是一场深层的经济变革。Cat Wu抛出了一个直击痛点的论断：在AI时代，代码正变得日益廉价。昔日，编写数万行代码需资深工程师耗费数周，故而管理层需开会数周，反复论证其价值。如今逻辑已然逆转！若AI仅需1小时便能跑通功能，而团队却在会议室争论2小时——那么这种管理层，本身就是效率的负担！在Anthropic，其原则极为务实：
AI狂潮下的职场困境
昨晚十一点半。我正准备关电脑睡觉。手机震了一下。是以前一起敲代码的老哥发来的消息，附带了一个链接。那是个专门讨论前沿技术的国外黑客论坛，平时挺专业的。我点开一看，标题直接把我看精神了。大概意思是，那个改了名字要去搞元宇宙的硅谷社交巨头，现在正逼着员工疯狂使用人工智能，搞得底下人怨声载道，都快崩溃了。我把原本准备关上的笔记本电脑重新拉开。端起桌上已经凉透的半杯咖啡灌了一口。太苦了。没加糖。看到别人受苦，我居然有点感同身受。这倒不是因为我有什么幸灾乐祸的恶趣味。主要是，干过互联网的都懂，那种上面一拍脑门定个大
AI时代，打工人的生存法则
这两天看新闻说马斯克把xAI解散了，实际是并入了SpaceX，然后把22万张显卡租给了Anthropic。马斯克是个精明人，他这么做有几个考量：首先在大模型开发上，他发现竞争不过OpenAI还有谷歌的Claude，去年砸了60亿都打了水漂；其次核心团队都离职了，马斯克这人不太容易相处，在他手下干压力大，现在做大模型开发很吃香，外面也随便找到工作，甚至高薪被挖，那这些聪明人也不难做出决策；最后也是最重要的，是他发现了，搞大模型开发累死累活不挣钱，把22万张显卡租出去是躺赚。而且把这块稳定的现金流并入Spac
AI时代的产品经理：终局还是新起点？
导读： 当AI能够自行撰写PRD、绘制原型，并完成竞品分析时，产品经理这一职位是否还站得住？我的看法是：大多数会被压缩甚至消失，但少数人会因此变得更稀缺、更值钱。在2024年，某家头部互联网公司就曾削减约30%的产品经理编制。这并不叫裁员，而是"优化"。CEO在全员信里说得直白——"AI已经能把基础产品工作做到70%了，我们没必要再让那么多人专注在写文档上。"这种信号，比任何行业报告都更接近真实。过去十年最炙手可热的互联网岗位之一——产品经理——正在悄悄走向"被替代
AI产品经理认证需求猛增：3步转型冲高薪
今年，众多大厂加速布局AI，百度、阿里、腾讯、字节等公司都已把AI能力嵌入自家产品，用AI技术进一步增强用户体验。围绕AI已推出多类toB与toC应用，例如百度的文小言、字节的豆包App等。它们不仅体现了AI在内容生产、智能助手、创意生成等环节的潜力，也成为AI技术走向落地并兑现价值的重要载体。与此同时，AI也在持续带动大厂人才需求。秋招中AI相关岗位占比可达80%，岗位方向主要覆盖算法、研发以及AI产品经理。因此，AI的“风口”并不只在技术本身，更关键在于如何把AI真正用进产品里，把技术价值转化出来。正
智能体Skill落地实战：POC设计与验证
01课程背景POC（概念验证）：是在正式进行AI开发之前，以最低成本检验AI Skill方案是否可行。随着AI智能体技术不断迭代并加速落地，Skill作为智能体承载特定业务能力、连接模型能力与真实场景的关键载体，其设计是否合理、落地是否可行，直接影响AI产品的核心价值与用户体验。当前企业在推进AI智能体落地时，常常遇到Skill设计与业务场景不匹配、没有经过POC（概念验证）就贸然开发造成成本浪费、Skill能力边界不清、质量难以统一把控、开发完成后与实际需求偏离等问题；而多数产品及相关岗位人员又缺少系统
AI产品经理进阶全攻略：从入门到专家的系统化路线
在生成式AI与大模型技术浪潮的席卷下，人工智能正加速从实验室走向产业落地。据IDC数据显示，AI产品经理已成为企业实现技术商业化的关键枢纽，岗位需求激增。对于有志于投身此领域或寻求升级的传统产品经理而言，构建一条清晰、系统且贴合行业趋势的学习路径至关重要。本文结合行业前沿洞察，为您规划一份从入门到精通的AI产品经理成长蓝图。第一部分：认知重构与方向锚定（1-2个月）在开启系统学习前，首先需要理解AI产品经理与传统产品经理的本质差异，并明确自己的主攻方向。建立“技术-产品-商业”三维认知框架：理解角色价值：
2026年AI人才薪酬全景：算法工程师、产品经理及科学家的薪资走势
2026年的AI领域已告别单点技术突破的“上半场”，全面转向多模态融合、智能体应用及具身智能落地的“下半场”。科锐国际发布的《2026人才市场洞察及薪酬指南》显示，企业正围绕“模型能力—工程部署—场景落地—商业转化”打造完整能力闭环，AI人才需求体现出技术纵深化、岗位精细化及应用场景化的显著特点。脉脉发布的《社交求职——2026年1-2月中高端人才求职招聘洞察》指出，2026年初两个月，AI职位数量同比激增约12倍，远超新经济行业整体12.77%的增幅。更重要的是，AI职位在新经济总职位中的占比，已由20
数字劳动力：离职员工的工作能力被AI继承
一位在互联网企业任职6年的产品经理，在办理离职手续时，除了常规的离职流程外，还额外签署了一份特殊的数据授权协议。协议明确规定，他自愿将在公司工作期间的所有工作成果，全部打包授权给企业，企业支付相应的补偿费用。这些数据包括他负责的8款产品的需求文档、原型设计稿件、版本更新逻辑、用户需求分析报告、跨部门协作决策记录、产品问题排查思路、用户反馈处理方案，甚至包括他与研发、运营、设计团队的工作沟通记录……所有与他工作相关的痕迹，都被完整整理、保存。不久后，公司利用这套专属数据，启动了数字员工培养项目，训练出了一个