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人人都是产品经理

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产品经理和程序员的觉醒时刻——2025年AI产品大会的第一天
Blues · 2025-12-21 · via 人人都是产品经理

AI浪潮正在重塑产品经理的职业边界,2025 AI产品大会揭示的残酷真相:不会用AI的产品经理将面临淘汰,传统岗位正被超级个体取代。从腾讯CodeBuddy到百度秒哒,从致景科技到腾讯音乐,一线大厂的真实案例证明——AI不是效率工具而是革命引擎,护城河已从UI设计转向行业数据和业务知识。本文将拆解12个关键洞察,带你看懂如何用AI思维重构职业竞争力。

有些真相,晚明白一年,就要多走一年弯路。

而在AI这个赛道,一年可能就是生死之别。

12月20-21日,深圳南山科兴科学园,人人都是产品经理社区、腾讯大讲堂、起点课堂主办的2025 AI产品大会开启,第一天时间,9位嘉宾,来自腾讯、阿里、百度、网易、致景科技、RWS等企业,他们用自己最真实的AI产品案例告诉你——

AI时代的产品经理,到底要怎么活下来,AI时代的企业,如何走进新时代。

听完这第一天的分享,我最大的感受不是“AI有多厉害”,而是:

“产品经理、程序员这些职业,已经跨入了新的时代,产品经理不存在了,程序员不存在了,设计师不存在了,测试不存在了……未来是属于全栈超级个体的新时代。”

那些你以为的核心能力,譬如画原型,正在快速贬值。

而那些你可能不太重视的东西,会成为真正的护城河。

现在回过头看,真正拉开差距的,从来不是你会用多少AI工具,而是你在关键时刻,想明白了几件事。

01 产品经理不会失业,但不会用AI的产品经理会

腾讯CodeBuddy的孔德远说了一句让所有人沉默的话:

“产品经理不会失业,但不会用AI的产品经理会失业。”

这不是恐吓,是正在发生的现实。

百度秒哒的朱广翔分享了一组数据,颠覆很多人的认知——

在他们的无代码开发平台秒哒上,只有19%的用户是程序员。剩下81%是谁?

产品经理,占18%,排名第一。

设计师、市场、运营、行政,甚至还有小学生。

想象一下这个场景:

一个从未写过一行代码的产品经理,用半天时间做了一个”羽绒服交换平台”。

冬天公司发羽绒服,有人大了,有人小了,想换。如果找IT部门,排期两周,开发成本3000块,等做好了,春天都来了。

但用AI工具,半天搞定,零成本,即刻上线。

这才是AI真正颠覆的地方——它不是提升10%的效率,而是让那些原本”不值得做”的需求,变得可以做了。

朱广翔说,过去二三十年的数字化建设,90%的需求都被浪费了。为什么?因为研发资源太贵,只能做高频场景。

但现在不一样了。

一个中石化的工程师,完全不懂编程,用AI做了300多个油井设计应用。要知道,他们公司之前花140万买的外包软件,用了没几年就不用了。

为什么?

因为外包团队根本不懂业务。那些参数、公式、逻辑,只有真正干活的人才知道。

而AI让”懂业务的人”可以直接变成”做产品的人”。

这个转变,比你想象的要快得多。

朱广翔说,秒哒上线8个月,累计服务1000万用户,产生8万笔订单,创造价值超过50亿。

而这一切的起点,是1.3万个非专业开发者。

产品经理的定位,正在从”需求传达者”变成”直接实现者”。

如果你还在等着研发排期,还在纠结PRD怎么写,可能已经晚了。

02 传统行业被AI重构,不是降本增效,是降维打击

致景科技的翟锦修,用服装行业的案例告诉我们——

AI对传统行业的改造,不是提升效率,而是彻底重构。

他拆解了传统服装开款的成本:

企划1500元,设计340元,打版816元,面料150元,印花440元,摄影100元。

一款衣服从想法到成品,成本4900元。

AI重构后呢?

企划成本接近于0(数据自动分析)。设计成本不到100元,而且日均产能从3款提升到7000款。打版、印花、摄影,全部AI化。

单款成本从4900元降到100元以内,降幅98%。

但翟锦修说了一句更关键的话:

“如果产品技术人员不深入业务,AI项目不会成功。大部分公司做AI起不到效果,就是因为按照传统’业务提需求-产研实现’的模式。”

“AI需要的是业务人员用AI思维重塑流程。”

什么意思?

他们不是简单地用AI替换某个环节,而是彻底取消了原有岗位。

企划部门没了,改成AI数据分析团队。

设计师不再画图,而是训练AI。

制版师学习对话式3D CAD,培训时间从几个月缩短到2-3天。

组织变革先于技术应用。

如果你还是按照”业务提需求,产品写PRD,研发实现”的老路子,AI只是一个工具。

但如果你重塑了流程,AI就是一场革命。

03 数据不找人,AI才是伪需求

友盟+的冯成蹊说了一个颠覆性观点:

“AI工具的价值不在于让人用得更快,而在于让人不用主动去用。”

什么意思?

传统的数据分析,每天登录看报表,发现异常,下载数据,分析原因,制作报告,汇报。耗时30分钟到1小时。

本质是”人找数据”。

友盟+做的事情,是让AI主动巡检、主动归因、主动洞察、主动决策、自动执行。

本质是”数据找人”。

你不需要每天盯着报表,AI发现异常会主动告诉你。

不仅告诉你哪里出问题了,还告诉你为什么,怎么办,甚至直接帮你执行。

冯成蹊说:

“数据+AI=智能决策。给AI的知识越垂直,洞察越犀利。行业数据才是护城河。”

这句话点破了一个关键:

AI时代,UI设计的重要性在下降,数据和知识的重要性在上升。

为什么?

因为AI让技术门槛消失了,人人都能做出好看的界面。

但你的行业数据、业务知识,是独一无二的。

这才是真正的护城河。

04 从工具到情感,AI产品的终极价值

腾讯音乐的李玲玲分享了一个洞察:

“AI产品不应该让用户感觉到’我在用AI’,而应该让用户感觉到’我的想法被实现了’。工具感越弱,产品价值越高。”

什么意思?

她们做AI音乐生成,经历了三个阶段:

第一阶段,模板化生成。一句话生成歌曲,很炫酷,但新鲜感过后复购率低。

第二阶段,对话式创作。AI引导你表达情感,过程可视化,参与感提升。

第三阶段,场景化拓展。父亲节给爸爸写首歌,母亲节给妈妈唱首歌,年度盘点变成歌。

AI不再是工具,而是情感表达的载体。

现在月活1200万+用户,日均生成3000万+作品,已经实现2亿营收。

李玲玲说,关键是要降低参与门槛,从写歌到唱歌,30秒录音就能复刻音色。

用户不是为了”做歌”,而是为了”表达”。

这个逻辑,适用于所有C端AI产品。

你做的不是工具,是场景。你卖的不是功能,是情感。

05 物流、编程、变现,三个场景的深度实践

跨越新科技的向强,分享了物流行业落地AI的三个案例,给出了一套完整的方法论。

案例一:数字孪生

物流中转场从3万平米扩大到20万平米,人工巡检根本覆盖不了。

他们的做法是,每5分钟从摄像头截图,AI识别货物饱和度、车位占用情况,实时预警+自动调度。

成本?每个场地每月数千元,远低于雇人。

案例二:AI客服

全网几十万司机、几万销售要查货物状态,传统客服成本高、响应慢。

他们用RAG(检索增强生成)+企业知识库,解决了一个关键难题:物流专业术语的语义理解。

“上门取货”有揽收、报单、提货等多种说法,需要建立术语映射表。

案例三:自动造测试数据

测试数据准备占研发时间15%,一个运单800+字段、1000+状态。

用AI自动生成符合业务逻辑的测试数据,用Langgraph实现流程编排。

向强总结了选场景的三个原则:

1.独立链路(失败了不影响核心业务)

2.容错性高(AI出错影响不大)

3.快速反馈(能马上看到效果)

他还强调了一个关键:先基建再应用,80%的精力在数据治理和知识库建设。

这不是虚的,是血泪教训。

如果数据是脏的,AI再聪明也没用。

06 不要把AI当助手,要把AI当员工

孔德远提出了一个颠覆性观点:

“不要把AI当助手,要把AI当员工。”

什么意思?

传统的AI工具,是Copilot(助手),你问它,它答。

但真正的AI产品形态,应该是Agent(员工),你给它任务,它自己规划、执行、反馈。

腾讯的Spark模式,4人小组,用AI完成了原本需要20人的工作。

他们怎么做的?

1.规范优先:项目宪法(最高约束)→ 流程规范 → 代码规范

2.技能包体系:把隐性知识显性化(写PPT、改代码、生成测试用例)

3.斜杠指令:常用操作封装为快捷命令

4.度量标准:从代码行数改为需求交付数

关键是什么?

不是技术,是勇气。

孔德远说:”晚上下任务,早上看结果。”

听起来很酷,但要真正做到,需要你对AI有足够的信任,对流程有足够的把控。

这考验的不是你会不会用工具,而是你敢不敢放手。

07 一人公司不是梦,月成本500块就能干

起点课堂的张佳,用自己的实践告诉我们——

个人可以完成一家小公司的所有职能,月成本不到500块。

她的一天是这样的:

早上8点,人还没起床,扣子定时任务已经自动抓取了前一天的热门信息,发送到3000+人的学习社群。

早上8点半,开机后,监控AI在GitHub上筛选AI项目,自动拆解(提示词+架构+数据流),保存到本地。

早上9点,AI抓取小红书热门关键词,生成当天的创作选题。

全天自动,MyContext每5秒截屏记录工作,晚上生成工作日报。直播视频自动切片发布。群聊信息自动汇总。

早上起来,问AI:”昨天几个群讨论了什么?”

AI告诉你。

他的工具矩阵,月成本不到500块:

MyContext 7元/天,Recast 140元/月,扣子/Coze免费,Cursor/Kimi按次收费,Cyberloop约100元/月,飞书免费。

但她的学员,已经有人用AI接单,首单8000元,后续加单13000元。

张佳说,关键是要学会把重复流程封装成MCP工具。

什么是MCP?Model Context Protocol,模型上下文协议。

简单说,就是把你常做的事情,变成AI可以直接调用的工具。

比如,查询群聊记录的MCP,输入”昨天AI产品群讨论了什么”,直接返回结果。

比如,生成封面图的MCP,输入文章标题,自动生成配图。

这才是真正的超级个体。

不是你一个人干所有的活,而是你用AI组成一个”虚拟团队”。

08 从六边形战士到两个原能力

张佳还提出了一个观点,彻底改变了我对”产品经理应该具备哪些能力”的理解。

传统的观点是,产品经理要成为”六边形战士”——懂技术、懂设计、懂运营、懂数据、懂用户、懂商业。

但张佳说,这是自我压榨。

AI时代,你只需要掌握两个核心能力:

原能力一:讲清楚起点(框架语义学)

问题是,我们以为自己表达清楚了,但AI经常答非所问。

方法是,用框架语义学让AI帮你梳理信息完整性。

告诉AI:”用框架语义学分析我的需求,指出缺失的关键信息。”

任何复杂需求,都能被拆解为:角色-元素-需求-指向。

原能力二:定义好终点(EARS语法)

问题是,需求描述模糊,AI输出不符合预期。

方法是,使用EARS语法(Easy Approach to Requirements Syntax)。

让AI用这个句式重构需求:在什么情况下,当什么时候,系统应该怎样,验收标准是什么。

效果:需求清晰度提升10倍,返工率降低90%。

第三个杠杆:”以夷制夷”

不会的事情问AI怎么做,AI给出方法论,让AI按方法论执行。

这三个能力,比你学10个工具都重要。

09 组织变革先于技术应用

所有嘉宾都强调了一个观点:

AI项目失败的根本原因不是技术,而是组织。

翟锦修说得最直接:

“如果产品技术人员不往前走(不深入业务),这个事情不会成功。大部分公司做AI都起不到效果,就是因为按照传统的’业务提需求-产研实现’的模式。”

“AI需要的是业务人员用AI思维重塑流程。”

什么意思?

致景科技不是简单地用AI替换某个岗位,而是取消了整个部门。

企划部门没了,改成AI数据分析团队。

设计师转型为AI调教师。

制版师学习对话式CAD。

买手选款数据反哺AI训练。

这是一场组织革命,不是技术升级。

如果你的公司还是”业务提需求,产研实现”,AI只是一个工具。

但如果你重塑了组织,AI就是一场革命。

10 真正的护城河是数据和知识

所有嘉宾的共识:

在AI时代,UI设计的重要性在下降,数据和知识的重要性在上升。

为什么?

因为AI让技术门槛消失了。人人都能做出好看的界面,人人都能写出能用的代码。

但你的行业数据、业务知识,是独一无二的。

这才是真正的护城河。

冯成蹊说:”给AI的知识越垂直,洞察越犀利。行业数据才是护城河。”

向强说:”80%的精力在数据治理和知识库建设。”

张佳说:”知识库是你最重要的资产。”

如何构建知识库?

三个层次:

1.工具层:常用提示词、工作流模板、技能包

2.经验层:项目复盘、案例分析、方法论总结

3.行业层:行业数据、竞品分析、趋势研判

具体怎么做?

选择工具:飞书文档+飞书问答,或Notion+Notion AI。

建立习惯:每个项目结束后,让AI帮你提炼3-5条方法论。

定期回顾:每月让AI分析你的知识库,提出优化建议。

这不是虚的,是真正的护城河。

11 大学生两周赚一万,不是神话

朱广翔分享了一个案例,让我印象深刻。

一个大学生,用AI无代码工具做了一个心理测评小程序。

各种星座、MBTI类测评,每次1元。

开发时间:1-2天。

分发渠道:小红书。

运营策略:测完后用户在评论区交流,形成自传播。

收入数据:两周1万元。

这是他职业生涯的第一桶金。

后续发展:小红书账号成为应用分发入口,持续产出新测评。

这个案例揭示了什么?

用AI赋能的垂直场景小工具,找到高频+低门槛+愿意付费的小众场景。

不是做大而全的平台,而是做小而美的工具。

不是服务所有人,而是服务特定人群。

不是追求完美,而是快速验证。

这才是AI时代的创业逻辑。

12 三个避坑指南

听完两天的分享,我总结了三个最容易踩的坑:

坑一:追求大而全的系统

错误做法:一上来就想做一个完整的CRM/ERP系统。

正确做法:从一个具体场景入手,比如”销售线索自动分配”,做好一个点再扩展。

坑二:只学工具不懂业务

错误做法:花大量时间学习AI技术和工具,但不深入理解业务需求。

正确做法:80%时间理解业务和数据,20%时间学习工具。

坑三:忽视数据质量

错误做法:直接用脏数据训练AI,结果AI输出的质量很差。

正确做法:先做数据清洗和标准化,宁可数据少但质量高。

这三个坑,每一个都能让你的AI项目失败。

写在最后

第一天的大会,9位嘉宾,让我感触颇深的不是某个具体的工具或技术,而是一个共识:

AI时代的产品经理和程序员等诸多角色,都在经历一场职业重构。

从需求传达者到直接实现者。

从功能设计到场景编排。

从六边形战士到两个原能力。

从依赖团队到超级个体。

这个转变,比你想象的要快。

孔德远说:”产品经理不会失业,但不会用AI的产品经理会失业。”

冯成蹊说:”未来属于会用AI、理解行业、有数据资产的超级个体。”

张佳说:”AI时代最大的机会,不是等待完美的时机,而是立刻开始,持续迭代。”

如果你还在等着”学好了再做”,可能已经晚了。

如果你还在纠结”工具选哪个”,可能已经跑偏了。

真正重要的是:

1.深度理解业务(这是你的护城河)

2.构建知识库(这是你的资产)

3.立刻开始做(这是你的机会)

最后,给你一个行动清单:

本周:

搭建个人知识库(iMA、飞书或Notion)

注册一个AI工具(秒哒/Cursor/Coze任选其一)

用AI完成一个工作中的小任务

本月:

熟练掌握至少一个AI工具

做出一个可以给同事用的小工具

建立至少3个自动化工作流

三个月:

在公司落地一个AI项目

做出一个对外的知识产品

实现第一笔知识变现(哪怕只有100元)

记住:

AI时代最大的机会,不是等待完美的时机,而是立刻开始,持续迭代。

这不是未来,这是当下。

整理自2025年12月20-21日深圳AI产品大会第一天

参与嘉宾:老曹,人人都是产品经理社区、起点课堂 创始人;朱广翔(百度秒哒)、翟锦修(致景科技)、李玲玲(腾讯音乐)、向强(跨越新科技)、孔德远(腾讯CodeBuddy)、冯成蹊(友盟+)、张佳(起点课堂)、阙杭宁(网易云信)。

2025AI产品大会直播链接:https://qdkt.cn/76Rx0

本文由人人都是产品经理作者【Blues】,微信公众号:【BLUES】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。