人工智能产业具备着广阔的包容性，那么我们可以如何理解这一产业？产品经理又可以在其中发挥什么样的作用和潜力？这篇文章里，作者对人工智能行业的产业分层、商业模式、能力要求等方面做了探讨，一起来看看吧。
在人工智能这个庞大且复杂的行业中，我们可以将其比喻为一座三层楼房，每一层都有其独特的功能和价值。让我们一层层来看，理解人工智能的产业分层，分析每一层产品经理所需的能力，并探索其商业模式，更好助力我们在新时代的洪流中，乘风破浪。
一、人工智能的“三层楼”
第一层：基础层
这一层是人工智能的基石，主要包括数据、算法和算力。数据是 AI 的燃料，算法是 AI 的大脑，算力则是 AI 的肌肉。没有这些基础，人工智能无法运作。我们可以将这一层理解为“原材料供应商”，他们为上一层提供必要的“材料”。代表厂商：讯飞、阿里云、百度云等。
能力要求：
处于基础层的企业主要提供算力和数据服务，这些企业的特点是：偏硬件，偏底层技术，技术人员居多。
这就要求 AI 产品经理了解如云计算、芯片、CPU/GPU/FPGA/ASIC 等硬件技术，以及行业数据收集处理等底层技术和框架。所以，原来从事底层硬件、技术平台、基础框架的产品经理，就比较适合转型到基础层了。
第二层：技术层
这一层主要包括各种 AI 技术，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。这些技术就像是建筑中的框架和结构，支撑着整个 AI 建筑。在这一层，科技巨头通过开发和优化各种 AI 技术，为上一层提供“建筑材料”。
代表厂商：商汤、依图等。
能力要求：
处于技术层的企业，主要的业务是为自己的业务或者上游企业提供相应的技术接口。这些企业的特点是技术能力强，大部分业务都是 ToB 服务。这个时候，AI 产品经理就必须要具备企业所在领域的技术知识，最好还能了解 TensorFlow、Caffe、SciKit-learn 这样的机器学习框架。
第三层：应用层
这一层是人工智能的最终价值体现，也是我们普通人最直接接触到的部分。在这一层，AI 技术被应用到各个领域，如医疗、教育、金融、零售等，形成了各种实际的产品和服务。在这一层，我们可以看到许多成功的商业模式，如阿里巴巴的“新零售”、腾讯的“社交+AI”等，他们通过将 AI 技术应用到实际场景，创造出巨大的商业价值。
代表厂商：阿里巴巴、腾讯、抖音、快手、京东、海康威视等。
能力要求：
处于应用层的企业，大多数直接面向 C 端用户，所以它们关注的是如何结合市场特点，来利用 AI 技术创造性地设计出符合市场需求的产品。所以这类型的产品经理不仅要求对所在行业有深刻的认识，同时也要对 AI 技术有一定的了解。能够与算法和研发工程师顺畅沟通与配合，能够判断算法同学交付的产品是否满足业务需求。
以下是三层楼各企业和能力的分布情况，方便了解概貌。
（图片来源于网络）
二、AI&互联网大厂的商业模式
第一类：数据收集和治理（基础层）
这类公司大多拥有自己的数据流量入口，致力于对于数据的收集和加工。比如数据堂，它主要提供数据采集（包括从特定设备，地点采集，采集范围包括图片、文字、视频等）、数据标注（主要是对图像进行标注，如标注人脸、动作等）服务。
第二类：计算资源服务（基础层）
主要分为两类：
第一类：底层的芯片、传感器的研发服务。
比如寒武纪这样的企业，它们作为一个人工智能芯片公司，主要的收入来自云端智能芯片加速卡业务、智能计算集群系统业务、智能处理器 IP 业务。
第二类：AI云计算、云平台服务。
比如百度的 AI 开放平台，平台除了提供百度自有的 AI 能力之外，也为上下游合作伙伴提供了一个 AI 产品、技术展示与交易平台。
第三类：AI技术服务（技术层）
技术层的 AI 技术服务类公司，它们为自己产品或者上游企业提供底层的 AI 技术服务，服务模式更多的是技术接口对接，比如人脸识别服务的服务模式主要就是 API 接口或者 SDK 部署的方式。比如腾讯提供的人脸识别接口、OCR图片识别接口等等。
第四类：产品附加AI（应用层）
应用层的大部分产品，它们都是通过 AI 技术叠加产品，赋能某个产业的模式。比如滴滴通过 AI 技术应用于自有的打车业务线，包括营销环节的智能发券、发单环节的订单预测、行车中的实时安全检测等等。
三、最后的话
人工智能产业的分层和商业模式展示了该领域的广泛包容性和发展潜力。从基础的数据采集、存储和处理技术，到机器学习、深度学习和神经网络等算法技术，再到多元化的应用场景和商业模式，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，并为我们带来了前所未有的便利和惊喜。总的来说，这是一个相互依赖、相互促进的关系。只有理解了这个关系，我们才能真正理解人工智能的巨大价值和潜力。
希望带给你一点启发，加油。
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