AIGC 产品经理基础篇
1.1 AIGC 行业视角
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AIGC 的行业发展演进：
- 传统模型：早期的AIGC技术主要依赖于规则和统计方法。
- 深度学习：随着神经网络的引入，AIGC技术开始处理和理解更复杂的数据。
- 大模型：如GPT系列的崛起，标志着AIGC技术进入新的发展阶段。
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AIGC 的产品设计演进：
- AI Embedded：AI技术嵌入到产品中，提供基础的智能功能。
- AI Copilot：AI作为辅助工具，与用户协同工作，提供更智能的体验。
- AI Agent：AI作为独立的智能体，能够自主执行任务和提供服务。
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AIGC 的行业产业全景图：
- 基础设施层：包括AI服务器、AI计算集群、AI芯片、MaaS平台、AI数据服务。
- 模型层：涵盖通用大模型和行业大模型。
- 场景应用层：涉及智能助手、金融、医疗、办公、教育等多个领域。
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AIGC 的产品应用全景图：
- AIGC技术在营销、传媒、金融、医疗、教育、娱乐、办公、制造、科学发现等多个领域带来变革。
- 例如，夸克以AI搜索为中心提供一站式服务；Microsoft 365 Copilot和WPS AI提升办公效率。
1.2 AIGC 职业视角
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AI 产品经理/ AIGC 产品经理的典型岗位分析：
- 负责AIGC相关产品的规划、方案撰写和落地。
- 需要理解和利用大模型技术，制定产品策略和规划。
- 进行产品设计与功能持续优化。
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AI 产品经理/ AIGC 产品经理的能力模型解析：
- 技术理解能力：对AI技术有深入的理解，包括但不限于NLP、CV、深度学习等。
- 市场分析能力：研究市场需求和竞争态势，评估市场潜力和商业模式。
- 用户需求洞察能力：深入理解用户需求和使用场景。
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AIGC 产品经理的能力图谱：
- 项目管理能力：高效的项目规划和执行，风险管理和问题解决能力。
- 跨部门沟通能力：与技术团队、设计团队、市场团队等紧密合作。
- 创新思维和市场敏锐度：持续的创新能力，敏锐的市场洞察力。
1.3 AIGC 项目视角
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AIGC 应用项目开发全流程：
- 包括环境搭建、项目规划、开发与测试、上线与维护等。
- 与传统AI应用相比，AIGC项目更依赖于大模型和多模态数据处理。
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通过一个案例拆解 AI 项目的完整流程：
- 以智能客服系统为例，包括需求分析、技术选型、数据准备、模型训练、系统开发、测试与优化等步骤。
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通过一个案例拆解 AIGC 项目的完整流程：
- 例如，自动化新闻生成平台，从需求分析到模型训练，再到系统集成和测试优化。
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产品经理在 AI 和 AIGC 项目中扮演的角色：
- 作为火车头、方向标、统筹规划者，思考会多于行动。
- 产品经理需要与AI工具协同工作，将重复性劳动交给AI处理。
- 负责需求洞察、战略规划、策略布局、产品决策等高级思考任务。
行业数据和趋势
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全球AIGC产业投融资情况：
- 2024年，全球AIGC产业投融资活跃，例如Mistral AI筹集了4.87亿美元。
- 国内大模型公司融资金额在亿元级别的超过20起。
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全球AIGC产业基础设施发展：
- AI服务器和计算集群得到进一步优化，专用AI芯片提高了计算速度，降低了能耗。
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全球AIGC产业场景应用：
- AIGC为多个领域带来变革，如营销、金融服务、医疗健康等。
- 搭载大模型的AI PC、AI手机和智能汽车相继推出。
未来展望
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技术发展：
- 基于Transformer算法和结构的优化将继续作为技术发展的主流方向。
- 长期可能迎来更为革命性的技术替代。
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社会影响：
- AIGC技术的推广预示着新一波自动化浪潮的到来。
- 需要通过反思和调整现有的分配方式，如通过税收和补贴等政策工具来驱动社会向更加平衡和可持续的方向发展。
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监管框架：
- 鼓励AIGC研究的同时，也需要对内容的容错率、AI生成内容的标识等进行规范。
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》的发布，展现了对AIGC发展的支持态度，也强调了规范的重要性。
结论
AIGC技术正在快速发展，为各行各业带来前所未有的变革。AIGC产品经理作为这一变革的推动者，需要具备深厚的技术理解能力、市场分析能力、用户需求洞察能力，以及项目管理和跨部门沟通能力。通过不断学习和实践，AIGC产品经理可以更好地把握市场需求和用户痛点，设计出创新的产品解决方案，推动AIGC技术在更多领域的应用。同时，随着技术的不断进步和应用场景的扩展，AIGC产品经理的角色将变得更加重要，需要不断适应新的挑战和机遇。
