关于产品经理是否应该懂技术，嗯在互联网时代一直是一个颇具争议的话题，来到人工智能时代的话，那么这个话题的答案恐怕就真正的水落石出了，人工智能产品是需要懂技术的，而且要在自己所在的领域中掌握前沿技术的实现原理，按数每种技术实现手段的优劣，是对技术的发展方向和技术如何融合，产品要有自己独到的认知。
那么在讨论这个产品经理需要懂技术的话题之前呢，我们首先要澄清一个概念，什么叫做懂技术，那这个概念可以从以下几个方面进行描述。
- 尽管产品经理不需要亲自参与到算法模型的选择，调参特征选取的过程中，但是需要对所在的领域的产品研发过程中，每一个技术动作的原理和最佳实践都有深刻的理解，并且可以对其进行熟练的解释说明，这有利于公司内部的协调沟通。
例如当老板问起产品某个功能实现的原理的时候，产品经理需要站出来，从产品工程化的角度解释其内在原理，而且如果能够将目前主流的技术手段竞争对手的技术手段拿出来，横向比较分析并量化以及方目前的优势与劣势的话，那么老板一定会刮目相看，另外当客户或者用户问起产品具备何种优势的时候，产品经理如果能够从技术角度的方面进行解释说明，对于增强用户的信心会有极大的帮助，例如产品模型的准确性计算能力，及对比其他几种实现技术实现手段的优劣等，都是产品经理需要理解的技术。
- 在利用人工智能技术进行产品研发时，需要产品经理能够融入研发过程，如果说输出交互设计文档是产品经理的重要工作之一，那么在来到人工智能时代之后，对于研发人员来说，尤其是对于算法团队来说，他们要的不再是交互设计。产品经理需要重新定位自己在团队中的角色，并且提供研发所需要的成果物。
例如假如你是负责肺癌识别引擎的产品经理，产品的目标非常明确，就是提升疾病预测。的准确率，交互设计显然不是产品建立门槛的关键，产品经理需要为算法团队创造更好的条件来完善模型，呃，产品经理首先应该了解精准医疗领域，尤其是肺癌识别的技术常识，包括技术的历史背景，技术现状。以及未来技术的演变趋势等等。
掌握了这些信息之后，你会发现影响模型准确度的关键因素，至少包括专家型医生标注的高质量数据集以及数据集的规模，医疗领域的数据不同于电商，如果你是做电商推荐引擎，用户的反馈周期较短，标记相对容易，而医疗领域不仅反馈周期长，而且准确的标记对医生的专业能力要求极高，在这种情况下产品经理需要做的就是想尽一切办法帮助团队提供高质量的学习数据集。
- 掌握前沿技术因此如果说互联网，在产品所在的领域的应用条件和最佳实践，本质上，人工智能是一种替代，因此如果说互联网产品的核心是流量，那么人工智能产品就是利用软硬件基础设施，数据算法等等，作为生产材料，完成生产力的升级，带来更好的用户体验，因此产品经理需要找到最佳生产材料的组合，并且完成前沿技术的产品化落地方案，不同的组合策略会得到完全不同的效果，产品竞争的维度也会变得更加的多元化。
比方说你是一个负责机器视觉产品设计的产品经理，要了解目前主流的产品价格有哪些，每种价格都适合什么样的用户使用场景，产品，如果包括硬件，那么传感器元件的精度，目前市面上处理芯片的运算效率和功耗，以及生物识别的原理，视觉识别的原理，采用3d还是2d视觉识别方案都需要了解，每种方案配套的硬件组合和算法都不同，还要考虑到每种方案的软件研发，硬件研发集成的成本和风险，最终综合所有的这些技术和调研之后，才能完整的输出产品优势，上线周期，投资回报率等成果物，然后综合考虑以上所有的指标才开始产品的设计工作，因此产品经理不仅要懂技术原理，还需要具备对技术发展趋势的洞见，才能最终设计出来，有竞争力，有前瞻性的人工智能产品。
这是我对人工智能产品经理这本书的读书笔记，后面会持续更新。后面的内容里，我们会详细的阐述产品经理应该懂哪些技术，以及如何通过技术支持建立产品核心竞争力等等。
