本书围绕 AI 技术对互联网产品设计产生的影响和对产品经理提出的要求展开，首先对人工智能的基本概念和发展历程进行概述，对 AI 领域最为基础和重要的相关知识进行介绍，在此基础上，阐述了在 AI 飞速发展和日益普及应用的时代，产品经理应该具备什么能力以及成长为适应 AI 时代的产品经理的路径。然后，本书着重阐释了利用 AI 工具助力产品设计质效提升，以及 AI 原生产品设计与实现的方法与工具体系。本书适合作为高等院校计算机、人工智能、网络营销、多媒体技术、数字艺术设计、产品设计等专业或大学生创新创业教育的课程教材，也可作为希望快速转型升级为 AI 产品经理的传统产品经理人士的参考书。

前 言
    2022 年底，OpenAI 推出了能够流畅对话和问答的 ChatGPT，激发了人们对 AI的无限憧憬和热情。与以往不同的是，大众不仅可以从新闻或电视上观摩 AI，更可以和 AI 亲密接触，亲身体验 AI 的神奇能力。由此，也掀开了业界对 AI 大模型的巨量投入和研发，行业中上演了所谓的“千模大战”。短短不到两年的时间里，众多优秀的 AI 大模型被打造出来，并且越来越多的厂商开始基于这些大模型底座打造可用来解决具体问题的应用，比如让 AI 辅助写作、编程或是回答问题，效果十分喜人。更进一步，越来越多的企业和产品经理也开始考虑 AI 如何被应用于各自的行业和工作场景中，助力效能提升。这样一来，对产品经理提出了新的要求：第一，必须懂 AI 的基本原理和技术；第二，必须能够熟练应用 AI 技术和工具 ；第三，必须善于用 AI 创新自己所设计的产品。也就是说，在 AI 全面爆发的时代，产品经理既要能应用 AI 工具为自己的产品设计工作提质增效，又要能够应用新兴的 AI 技术和方法论打造 AI 化的新型产品。对于这种在传统产品经理知识结构和方法论基础上，具备敏锐的 AI 思维并能够适应 AI 技术条件的产品经理，我们称之为 AI 产品经理。此次 AI 浪潮来得如此猝不及防，众多产品经理亟待补足 AI 产品设计的经验，然而市面上却鲜有较为完整、体系化的学习教程和资源。这便成了编写本书的缘起，即为广大产品经理由传统 IT 产品设计者升级为 AI 产品经理打造一本有体系、有方法、有工具的进阶教程。
◎主要内容
    本书分四篇，分别是 ：AI 基础认知、AI 时代的产品经理、AI 赋能传统产品设计和 AI 产品的设计与实现。四篇又具体分为九章，首先对人工智能的基本概念和发展历程进行概述，在此基础上对 AI 领域最为基础和重要的机器学习、深度学习相关知识进行介绍。紧接着阐述了在 AI 飞速发展的时代，产品经理应该具备什么能力以及成长为适应 AI 时代的产品经理的路径。最后，着重阐释了利用 AI 工具助力产品设计提升质效，以及 AI 原生产品设计与实现的方法与工具体系。通过学习本书，学习者将能够对 AI 的基本原理和知识有基本的掌握，并且能够熟练掌握和应用 AI 工具，在此基础上，初步建立起设计和实现原生 AI 产品的方法论框架。
◎本书特色
总体而言，本书具有以下特色 ：
第一，谋篇布局上，力求知识框架体系完备。本书注重在夯实基础知识的基础上，贯通原理、思维、方法和工具，使其形成四位一体的架构。让学习者知其然，更知其所以然，能以具体的方法和工具为抓手，在实践中实操起来。
第二，逻辑结构上，力求深入学习者应用场景。本书在具体的知识阐述逻辑上，注重以产品设计的基本场景和过程为框架，深入阐释其工作流程中的各个具体环节该应用什么工具以及怎么用这些工具。这样，学习者就可以无缝应用到自己的工作
流程中。
第三，叙述方法上，力求理实一体。本书在总结提炼出方法的同时，尽量用图文并茂的方式辅以具体的操作实例，让学习者通过实例就能明白相关方法的应用过程。本书由苏博经过近两年的潜心研究和梳理，拟定大纲并负责最终的内容统筹和定稿。全书共分 9 章，其中第 1、2、3、8、9 章由苏博编著 ；第 4、5、6、7 章由苏博和刘雨霞共同编著。在本书即将付梓之际，对本书所有的参与者表示由衷感谢，同时对本书编著过程中所参考的一些文献资料的贡献者及其他给予编著者极大鼓励和帮助的家人和朋友表示由衷的感谢。由于编著者水平有限，时间仓促，本书的内容又是全新的主题，尚未形成稳定的共识，所以难免会出现一些不当或值得商榷的地方，恳请读者能够批评指正。为了能够更好地对 AI 产品设计的理论和方法进行系统地完善，读者朋友可以关注微信公众号（搜索 ID ：NBisNO1），与本书编著者互动，同时还可以获取本书配套资料及其他实时更新的有关 AI 产品设计的学习资源。另外，也可在中国铁道出版社有限公司教育资源数字化平台（https://www.tdpress.com/51eds）免费下载相关资源。
 编著者
2025 年 5 月

目 录

第一篇 AI基础认知
第1章 人工智能概述               2
1.1 AI的定义与发展历程           2
1.1.1 AI的定义                    2
1.1.2 AI的发展历程              3
1.2 AI的基本原理与核心技术      8
1.2.1 人工智能的基本原理      8
1.2.2 人工智能的核心技术      8
1.3 AI的应用领域                9
1.3.1 医疗健康领域              9
1.3.2 金融服务领域              10
1.3.3 智能制造领域              10
1.3.4 智慧交通领域              10
1.3.5 智能家居领域              10
1.3.6 教育领域                  11
1.4 AI的未来展望与挑战           12
1.4.1 AI发展趋势和前景        12
1.4.2 AI未来发展需要解决的挑战  12
第2章 机器学习基础            14
2.1 机器学习基本概念             14
2.1.1 数据：机器的“粮食”   14
2.1.2 算法：机器的“烹饪
方式”                     14
2.1.3 模型：机器的“大脑
结构”                     15
2.1.4 机器学习系统与传统
系统的区别               15
2.2 监督学习、无监督学习与强化学习16
2.2.1 监督学习                  16
2.2.2 无监督学习               17
2.2.3 强化学习                  18
2.3 常见的机器学习算法介绍       18
2.3.1 监督学习算法              18
2.3.2 无监督学习算法          22
2.3.3 半监督学习算法          25
2.3.4 强化学习算法              26
2.4 机器学习模型的开发与评估   27
2.4.1 机器学习模型的开发过程
                             28
2.4.2 机器学习模型的评估      28
第3章 深度学习概览            30
3.1 深度学习的兴起与特点         30
3.1.1 深度学习的兴起与发展    30
3.1.2 深度学习的特点          31
3.2 神经网络与深度学习模型       31
3.2.1 卷积神经网络              31
3.2.2 循环神经网络              33
3.2.3 生成对抗网络              34
3.3 深度学习与大模型             35
3.3.1 什么是大模型              35
3.3.2 主流大模型介绍          37
3.4 智能体：从概念到应用         42
3.4.1 什么是智能体              42
3.4.2 智能体的设计与开发      43
第二篇 AI时代的产品经理
第4章 AI对产品经理的影响      46
4.1 AI产品经理角色再定位         46
4.1.1 产品经理核心职责       46
4.1.2 对产品经理角色定位的新要求 47
4.2 AI时代对产品经理的新要求   50
4.2.1 AI产品经理需要掌握的AI思维 50
4.2.2 AI产品经理需要掌握的AI知识和技能 52
4.3 AI产品经理的成长进阶之路   53
4.3.1 什么是AI产品经理       53
4.3.2 AI产品经理的职业发展路径 53
4.3.3 AI产品经理的学习成长路径54
4.3.4 AI产品经理的学习研究方法 56
第三篇 AI赋能传统产品设计
第5章 AI辅助市场与用户研究      60
5.1 AI辅助市场分析               60
5.1.1 AI辅助市场调研规划的制定 60
5.1.2 AI辅助市场信息的
收集与整理              62
5.1.3 AI辅助数据分析与报告生成  64
5.2 AI辅助竞品分析               66
5.2.1 AI辅助竞品信息的收集与整理66
5.2.2 AI辅助竞品信息分析      67
5.3 AI辅助用户研究               71
5.3.1 AI辅助用户研究方案的设计71
5.3.2 AI辅助用户研究素材的准备 76
5.3.3 AI辅助用户研究的实施    80
第6章 AI在产品设计流程中的应用88
6.1 AI辅助产品宏观规划           88
6.1.1 辅助产品定位              88
6.1.2 辅助产品需求转化与愿景规划 90
6.2 AI辅助产品具体设计           95
6.2.1 辅助产品界面文案设计 95
6.2.2 辅助产品结构梳理        98
6.2.3 辅助产品交互设计      102
6.2.4 辅助产品需求文档输出107
6.3 AI辅助项目管理               111
6.3.1 辅助项目规划与进度跟踪 111
6.3.2 辅助项目沟通协调      116
6.3.3 辅助项目测试验收      120
6.4 AI辅助产品推广与迭代       122
6.4.1 辅助产品宣传材料的创作 122
6.4.2 辅助产品运营方案设计 126
6.4.3 辅助产品运营与迭代   128
第7章 AI辅助工具介绍          130
7.1 AI信息搜集与数据处理工具   130
7.1.1 AI信息搜索工具          130
7.1.2 AI长文阅读工具          136
7.1.3 AI音视频阅读工具     138
7.1.4 AI数据分析与可视化工具 141
7.2 AI思维构建与流程结构设计工具 144
7.2.1 亿图脑图                  145
7.2.2 博思白板                  147
7.2.3 ProcessOn               148
7.3 AI交互与体验设计工具       150
7.3.1 AI辅助原型设计工具   150
7.3.2 AI辅助UI设计工具      152
7.4 AI内容生成与创作工具       153
7.4.1 AI辅助文档创作工具    154
7.4.2 AI辅助PPT设计与制作工具  158
7.4.3 AI辅助问卷设计与制作工具 163
7.4.4 AI辅助产品宣传物料设计工具165
7.5 AI工具选择与应用             170
7.5.1 AI工具选择的原则   170
7.5.2 AI提示词设计与优化方法 171
第四篇 AI产品的设计与实现
第8章 AI产品的诞生与发展      178
8.1 AI产品的基本概念             178
8.1.1 AI产品的定义           178
8.1.2 AI产品与传统产品的区别与联系 179
8.1.3 AI产品的分类            180
8.2 AI产品的发展历程与趋势     182
8.2.1 AI产品发展历程          182
8.2.2 AI产品发展趋势          183
第9章 AI产品设计方法论        184
9.1 AI产品设计与实现的基本范式和过程 184
9.1.1 AI产品设计与实现范式的变迁 184
9.1.2 AI产品设计与实现的基本流程186
9.1.3 AI产品设计与实现的特别之处 188
9.2 AI产品设计与实现的基本方法与工具 189
9.2.1 AI产品设计的基本原则 189
9.2.2 AI产品数据获取与处理 192
9.2.3 AI产品模型训练与优化 194
9.3 Copilot类AI产品的设计       198
9.3.1 什么是Copilot类AI产品 199
9.3.2 如何设计Copilot类AI产品  204
9.4 智能体类AI产品的设计    209
9.4.1 什么是智能体类AI产品   209
9.4.2 如何设计智能体类AI产品 213
9.5 AI应用开发工具平台        216
9.5.1 扣子                     217
9.5.2 Dify                        221

苏博，男， 1985年生。毕业于北京师范大学教育技术学专业，硕士研究生学历。现担任传智播客教育集团院校产品设计及运营负责人，曾任天闻数媒科技有限公司数字教学产品经理。主要著作： 1.在教育核心期刊《中国远程教育》杂志发表论文2篇，分别为《主题学习网站应用于初中信息技术课程教学的探索与实践》（2009年2月）、《产出式精品课程建设与应用探索》（2009年4月，该文中首次在国内提出“产出式课程”的概念）2.参与编写3本信息化教育类教材：（1）《教育技术学导论》（北京大学出版社，入选第一批“十二五”国家级规划教材，被评为北京高等教育精品教材）（2）《现代教育技术在教学中的运用策略与实践》（天津教育出版社）（3）《教师十大素养——技术素养》（天津教育出版社） 刘雨霞，女，汉族，甘肃省金昌市人。南开大学环境科学专业博士毕业，现为中国石油大学(北京)环境科学系副教授，主要研究方向为地球环境化学，污染修复。近年来作为负责人和主要完成人参与国家自然基金3项；在国内外发表论文20余篇（其中SCI收录10余篇）。

通过学习本书，学习者将能够对 AI 的基本原理和知识有基本的掌握，并且能够熟练掌握和应用 AI 工具，在此基础上，初步建立起设计和实现原生 AI 产品的方法论框架。