想做AI产品经理？这篇文章告诉你要掌握啥能力、用啥工具
立志成为人工智能产品负责人，却对应当学习哪些知识、从事何种工作感到迷茫？本文以极为明了的阐述，说明当前人工智能产品负责人必须具备哪些素养，需要运用哪些软件，应该熟悉哪些合作环节。阅读完此文，你将明了“如何起步”。
难以置信的是，去年岁末，我还在网上与人争论“AI产品经理是否属于虚假概念”的问题，双方你来我往，互不相让。
人工智能产品负责人，究竟是一种借新名行旧实的“假需求”，抑或是一项名副其实的新职位？为何市场对此类职位的需要量在2024至2025年期间急剧增长？它与传统产品负责人的差异，仅仅是掌握更多人工智能应用技巧那么简单吗？这些疑问一直萦绕在我心头。直到我查阅了近一年来的招聘信息，才察觉到一个现象。
对比一下就非常明显了。
从含糊不清变得清晰，从抽象想法变为实际应用，二十五年间所有产品管理职位都增加了人工智能相关的内容。二零二四上头，多数企业的职位描述还停留在“对人工智能有兴趣”、“愿意尝试新领域”这种空泛的要求。不过到了二零二五，条件立刻变得明确且严格：
拥有实际项目经验、掌握大型模型技术、主导人工智能产品市场推广、制定评估标准……这些条件的变化，反映出一个严酷的现实：领域已经结束虚张声势、夸大前景的时期，迈入实战真干、注重实效的阶段。
我又爬了800+的岗位信息：
这背后的驱动力，是实打实的市场增长和企业投入啊…
依据 Precedence Research的判断，仅“人工智能在项目管理领域应用”这一细分市场，会从2024年的30.3亿美元提升至2034年的144.5亿美元，其年均复合增长幅度极大，达到了16.91%。整个人工智能领域的发展情况来看，根据Fortune Business Insights的研究报告显示，市场规模预计在2025年达到2941.6亿美元，并且预计到2032年将扩大到17716.2亿美元。
正所谓钱在哪儿，机会就在哪儿。
因此，无需再争论AI产品经理是否属于虚假需求了。时机已经成熟，关键在于：我们怎样才能把握住这个机遇？单是掌握运用Deepseek撰写一份产品需求文档，以及使用墨刀设计一个模型草图，就足够了吗？
这个回应远远不够充分。工具仅是外在形式，核心的竞争壁垒，在于那些AI难以模仿、在极不确定的AI产品研发过程中起决定性作用的非技术能力。现在，就深入剖析，立志成为出色的AI产品负责人，你究竟需要磨砺的深层素养究竟为何……
风口在哪？AI产品经理都在卷哪些赛道？
在探讨如何提升专业能力之前，我们首先要明确实践的方向。人工智能产品经理并非一个独立存在的职位，它更像是促进变革的关键因素，只有充分融入特定的行业和业务环境中，才能展现其真正作用。我认为，个人在特定行业的积累加上人工智能的思维方式，能够产生巨大的协同效应。因此，不要轻易放弃之前在金融、电商、教育、制造等行业所获得的知识，这些恰恰是你最宝贵的资源。
依据我研读的众多文献和归纳的要点，现阶段人工智能同产业融合的路径，大致可以划分为三个重要领域，这三个领域，也基本上界定了人工智能产品经理的主要职业路径。
赛道一：优化效率（降本增效）—— AI最硬核的价值主张
这是目前最成熟、应用最广泛，也是最容易让老板掏钱的方向。
它的运作方式十分直接，就是运用人工智能去改进或取代那些工作内容频繁、遵循固定模式、耗费大量人力投入的工业活动环节。在这一领域，产品主管的主要职责就是充当一名“效能专家”，始终关注投资回报率。你无需编造太多华丽的说辞，只要能够用事实说明你的智能方案能为企业节省多少成本、提升多少效率，项目就会顺利开展。或者讲整个环节是否能让AI自主运作，无需人工干预，那无疑是最完美的情形。
例如物流方面，快递人员每日配送的路径，其背后往往涉及人工智能路径规划技术进行即时运算，寻求最佳方案。电商仓库管理，诸如亚马逊和沃尔玛等企业，早已运用人工智能技术预测各类商品的交易量，进而实施智能化的库存调控与补货操作，有效防止了商品断货或囤积现象。
在这个领域，项目经理的关键职责在于步骤剖析和效益衡量。要像一名探员，潜入实际工作层面，发掘那些适合人工智能优化的部分。
赛道二：提升体验（个性化与人性化）—— 让产品“更懂你”
赛道一体现的是针对企业的刚性模式，赛道二则是互联网领域专精的面向大众的运营方式。其中心不再是节省成本，而是以投入换取更佳体验。借助人工智能解析用户的个人倾向、具体要求乃至内心感受，能够提供个性化化的产品或服务，从而构建出与众不同的价值感与情感纽带。
先前曾提及瑞幸实质上是伪装成咖啡店的智能系统，就算该企业所有行政人员同时休假，其整体运作依然顺畅，毫无阻碍。缘何如此？由于瑞幸，从“商品更新换代-物资调配-店铺分布-团队效能把控-客户精准推广-大众市场宣传”均配备完整的智能解决方案。在整个方案执行期间，全程均有智能技术提供支持。
小张周五在公司楼下买了一份橙C饮品，一周后的同一天，他的手机收到了两张优惠券，一张是橙C饮品八折的优惠，另一张是柚C拿铁9.9元的特价券。小张高兴地同时领取了这两张券，并且送了一杯橙C给同事。
在商业上这叫做个性化营销或者叫精准营销。
从人工智能角度来衡量它，这是借助用户活动追踪（涉及场所与时段）、偏好研究（比如常喝橙C则不易抵触柚C）来完成的。它的依托是小程序或应用软件，而这类定制化推送的智能系统是完全自主运作的（对标准化资料进行推算，对非标准化资料进行情绪解读）。这既促进了交易的成功，又提升了顾客对品牌的稳固认同。
接到了 小张订单的店员立刻动手准备，动作十分专注，不敢有丝毫松懈。由于有监控程序在密切关注，它会依据店铺当天的客流量和订单信息，推测这两杯咖啡最晚需要在什么时间完成打包。然而店员们完全沉浸在这种工作模式中，意识不到自己正被系统规则所支配，外卖配送员也与此无关。加上小张那两杯咖啡之后，销量预测的智能系统便启动了，它依据销售记录，也参考气候状况，来估算每日的销量，并且同步调整库存，再自动完成配送，它还能预判各个地点不同时段的咖啡销售情况，到了那个时刻，它那套专门打造的智能运算体系就全部运转起来了。
在这个领域，产品经理的关键素养在于对顾客的深刻认知和情境规划。必须透彻掌握人的本性，探究在哪个步骤，人工智能的贴心服务能够令人耳目一新，进而增强顾客的持续参与度和消费倾向。
赛道三：创造新产品（无中生有）—— AIGC的颠覆性力量
当前领先的发展路径在于此，以AIGC为代表的新技术，已不再局限于改进既有工作方式或用户体验，而是着手生成完全不同的内容、产品种类和商业运作方式，在此情形下，人工智能已非配角，而是关键的生产要素。
在这个领域，产品经理的关键素养是创新思维和产业蓝图设计。要突破既有模式，探究人工智能能开拓哪些全新用途，并为此规划出可落地的商业流程。譬如“妙鸭相机”，只需支付9.9元就能获取堪比专业摄影棚效果的照片，这便是一个典型的AI技术催生全新市场模式的范例。
小结
这三个赛道并非各自孤立，很多卓越的产品会横跨好几个范畴。不过不论你偏向哪个路径，一个显著的现象是：面向企业和特定行业的To B服务，将构成AI时代的核心增长点。之所以如此，缘由十分明了，B端和G端客户并不在意你的模型多么出色，他们真正在乎的是明确的回报率，即能否协助他们减少成本，提升效率，又或者帮助他们防范潜在风险。他们的付费倾向和支付实力，比那些适应了免费方式的客户要强得多。因此，若想在人工智能商品方面持续发展，不妨着重考察一下特定行业的运用前景。
揭秘AI团队：AI产品经理跟谁对接
明确了目的地之后，接下来要考虑的是同行人员，还有旅途中可能遭遇的未知状况。开发人工智能产品，其团队组建方式与工作模式，同一般网络产品的制作存在显著差异。这种特殊性，使得对产品负责人的综合能力有了更高的标准。
AI团队构成
在常规的软件开发部门中，项目负责人通常只与前端开发人员、后端程序员、界面美化师以及质量检测员进行沟通。然而，在人工智能研发小组里，你会接触到一些新的同事，他们各自负责不同的领域。弄清楚他们的职责和思考方式，是顺利协作的基础。
依据Gartner的见解，“人工智能是一项协作事业”，一个标准的智能团队一般涵盖以下关键职位：
使用不同的沟通方式，重视不同的衡量标准，乃至对“成功”的阐释都不一致。这就好比一个文学领域的人，需要同时和物理研究者、化学专家以及生物学者进行讨论，还要保证他们能够协作完成一项创新研究。挑战非常明显。而核心在于，人工智能产品管理者必须持续与这些人交流碰撞，这是至关重要的。
开发流程的重构
组织架构调整后，工作方式必须随之更新。若继续套用常规软件工程“明确任务-规划蓝图-动手实现-质量检验-部署上线”的固定步骤来主导人工智能项目，极有可能遭遇失败。AI项目的实际推进过程，更像是于充满变数的复杂环境中摸索前行。
审视一下其中归纳的步骤不同，便会察觉到人工智能产品负责人又增添了好几项核心的新职责：
概念验证阶段，在正式项目启动之前，不能仅凭直觉和用户反馈就着手实施。必须与算法团队成员协作，以最低成本迅速开展技术验证，判断人工智能在该任务上的可行性。或许只需编写一个基础脚本，运行基准模型，以此评估效果的最佳与最差情况。模型选择方面，项目启动初期就必须确定核心技术的供应商。选择调用OpenAI的接口，还是采用开源的Llama模型，抑或是运用企业自主开发的模型，这需要全面权衡费用、成效、安全以及后续的适应性。针对提示词的构思与智能体运作的蓝图设计，这或许是人工智能产品主管最具特色的一项任务。你应当扮演一个“导演”的角色，精心构思与模型沟通的“脚本”（Prompt），并且预先安排好一个智能体（Agent）执行复杂工作的流程。你的产品需求文档中，除了功能规划，还必须包含具体的Prompt范例和明确的验收条件。针对专业领域效果欠佳的通用模型，可考虑与算法团队协作，运用该领域的高精度数据实施针对性强化训练，此过程即为微调。实施前须明确强化方向及预期成效。AI产品检验过程较传统软件更为繁复，尤其需重视不良案例剖析环节。需要另外排查测试环节的缺陷，同时要和同事们一起搭建一个考核系统，不断检验人工智能生成信息的水平。一旦出现“凭空捏造”（幻觉）的负面案例，必须负责展开研究，找出症结所在。另外还要注意风险控制：人工智能产品发布之后，必须持续警惕可能出现的潜在问题。例如可能存在偏见问题，比如模型是否发表了有偏见的言论，还可能涉及政治隐患，比如内容是否触及了敏感话题，另外也可能存在合法性问题，比如是否侵犯了用户的隐私权或者数据的使用权。
由此可见，人工智能产品经理的角色已经超越了单纯的“需求传达者”，转变为能够同时理解和转化“模型性能与用户期望”的“双向沟通者”。他必须分别应对数据、模型、评估及功能这四种截然不同的需求，同时也要随时准备处理各种突发状况。正是这种特殊的团队组合和作业方式，对人工智能产品经理的综合素质提出了非常高的标准。
AI产品经理不可或缺的三大软实力
已经准备了很充分，现在终于要谈到文章的关键所在——核心能力。面对全新的集体和困难，仅有专业技能和行业阅历是不够的。能够助你在人工智能发展中有稳固立足点，并且持续进步的，是以下这三大非技术能力。它们类似于武侠故事中的内力，虽然看不见也摸不着，却决定了你的技能能发挥多大作用。
极致的适应力
这种应变能力，并非仅指被动承受转变，而是体现为一种更深层才干：在界限不清、结果难料且需要不断试错的智能领域里，能够把握关键、迅速掌握知识、灵活调整进程，并对最终未定成果承担责任的才干。
人工智能的根本特性在于其不可预测性。常规软件，当给定一个条件，必定产生一个结果，其运作方式是明确的。然而，对于人工智能系统，即便输入同样的条件，其回应或许是一个选项，又或许是完全不同的另一个选项，其成效具有或然性。传统项目管理关注的是已知的操作模块，而人工智能项目管理则必须应对未知的成果变化。这要求你，要摒弃那种期望立刻获得终极成果的想法，转而采取一种不断改进、逐步接近理想状态的探索方式。
现阶段人工智能领域的更新换代极其迅猛，你方才还在钻研的GPT-4o版本，转瞬之间或许就会被更新的架构所超越，务必时刻维持高度的知识更新意识，持续优化你的产品规划与技术开发方向。
适应性和持续学习在AI产品管理中至关重要
情景：当你的智能客服开始“发疯”
譬如你志向远大地负责了一个智能客服机器人计划。在初步验证环节，你们借助周密设计的测试资料开展检测，模型成效显著，回复既准确又得体。
老板见此大悦，立刻拍板：即刻启用！然而产品刚发布，面对形形色色的真实用户——部分用户一上来就出言不逊，部分提问毫无逻辑，部分故意制造麻烦——你的机器人便开始答非所问了。
它不仅没有正面回应，还出现了严重的认知偏差，甚至开始与用户发生争执。顷刻间，用户的不满情绪高涨，运营人员的电话几乎被呼死。
老派项目经理的第一反应：哎呀，这肯定是程序错误！马上召集技术团队商议，责令他们必须在后续版本中解决。将问题归结为“系统故障”，接着静候技术人员提出处理办法。
拥有超凡应变能力的AI项目经理：首要行动不是追究责任，不是确定归属，而是思考能够收获什么。
召集运营和测试人员，快速汇集各类常见问题实例，将其进行归类，明确哪些属于认知短板，哪些源于解读偏差，哪些涉及心态波动。
紧急会诊：必须召集算法和数据团队，共同研究这些棘手的案例。需要弄清症结所在，究竟是因为预训练数据存在瑕疵？还是Prompt构建不够稳固？抑或是模型的基础性能已经达到极限？
依据会诊反馈，迅速拟定应对措施，这并非单纯的“纠正缺陷”，而是需要综合考量的改进计划，包含多个层面的调整。
交互界面：建议在产品操作中补充提示，帮助使用者更准确地进行询问，同时构思一个“反对”按键，方便使用者标记不合适的回应。
应用层面：是否要采用检索式生成方法，为模型配备一个时效性强且信息精准的外部知识库，以此弥补知识覆盖不足的缺陷？
模型层面，这些问题是否重大到必须调整模型参数？若需调整，我们该准备何种类型的数据作为训练素材？
不应去寻找一个可以一劳永逸的所谓最佳办法，需要引导团队参与一个“找出症结所在-剖析症结原因-迅速尝试-检验成效”的循环往复过程。要视每一个用户的出人意料提问，为一次难得的、无偿的信息收集，一个可以透彻认识模型性能极限的契机。
超强的同理心
这里的同理心，并非指体察用户。它是一种立体化的感同身受技巧：你既要能代入用户立场体会他们的悲欢离合，又要能深入算法工程师内心明白他们的技术追求，还须转换到业务部门视角核算他们的投资回报。你是各类人群想法的"桥梁"。
首要目的在于填补庞大的理解差距，AI团队内部各岗位诉求本就存在矛盾，算法专家注重指标评估，业务人员重视用户增长，而消费者只在乎产品实用与否，能否满足需求。
AI产品负责人，是仅有的那个可以把各种不同层面的目标，整合到一个统一方向上的人选。同理心使产品经理能够体会客户的失望情绪、工程师面临的难题以及用户的具体期望。
其次，主要目的是应对困难的AI伦理和信任挑战。AI的运作机制常常如同一个不透明的容器，其选择可能暗含数据偏差，从而引发公平性差、存在歧视等严峻的社会难题。富有同理心的产品负责人，会下意识地察觉到这些潜在危机，并致力于在产品构思中排除它们，以此增强用户对产品的信赖。这不仅是合乎道义的必要条件，也是产品持续发展的根本保障。
情景：当你的风控模型“歧视”了特定人群
再举一个事例，你所在的金融机构研发了一款人工智能信用评估系统，用于审核个人信贷申请。该系统经过检测，在判断违约风险方面的正确性达到了99%，算法开发人员因此感到十分骄傲。不过，在审视检测数据时，你精准地察觉到，该系统对于来自某个特定区域，或者从事某种自由职业的申请者，其拒绝比例异常地高，显著高于通常水准。你怀疑，模型在训练过程中“学会”了某种数据偏见。
这个项目经理太不体谅人了，简直惊呆了，高达百分之九十九的精确度，真是了不起，这能替公司节省多少不良贷款，那少数被“错误判定”的人，或许是数据误差，先推出应用再说，业务成果才是关键，他或许会直接使用这个模型，只图短期投资回报，结果产品会被扣上“区别对待”的帽子，从而招致公关风波和客户离去。
具备超强同理心的AIPM：他会踩下刹车，同时开启多线沟通：
借助换位思考，能够将一个有潜力引发团队矛盾与产品问题的隐患，转化为促进产品进步、增强团队理解力深度的契机。这便是人工智能产品管理者应当追求的目标。
翻译官式的沟通力
能够跨不同领域灵活转换沟通方式。要能将深奥的AI理论，转化为普通同事也能明白的日常表达，确保信息无障碍传递；还要能将含糊的业务诉求，转化为算法团队可操作的具体指令。
首先，为了统一方向，防止出现理解偏差。AI项目的主要开销之一，就是交流不充分造成的资源损耗。假如市场部门认为你要开发的是功能全面的超级英雄，而算法小组实际上在制作的是清洁设备，那么这个项目从一开始就难以成功。顺畅的交流，是让所有人朝着共同目标努力的关键途径。
此外，为了设定合理预期，防止产生不切实际的幻想。人工智能并非神奇手段，它有着清晰的能力范围和固有不足。
AI产品负责人必须清楚AI技术的约束条件，诸如数据偏差及不可解释性难题。卓越的AI项目经理，需具备周密的规划能力，可引导高层与业务团队设定恰当的预期，认识其存在的不确定性。防止他们提出“一月内研发出通用人工智能”这类绝无可能的目标，犹如让水族小兵去为取经四人捕捉妖魔般离谱！！！
实际情景回忆！
我的上司最近出席了某个专业会议，了解到AI Agent（智能体）的相关信息，回去之后非常激动。他把你叫进他的工作间，用力敲着桌面说：“小普，这个智能体真是太厉害了！我们也要开发一个！我的要求很简单，一个月之内，做一个能自动处理设计师百分之八十常规事务的AI Agent，以此来降低成本提高效率！”
这个项目经理沟通方面存在不足的人，可能会表现出两种态度。第一种是直接反驳：“领导，这个根本办不到，技术层面无法达成。”这样的回应往往导致负面效果。第二种是勉强应承下来，然后拖着这个看似无法完成的任务去寻求算法部门的支持，结果算法团队同样表示难以实现，最终导致他在上级和下属之间周旋，项目因此停滞不前，自己也有可能因此失去工作。
而我是如何处理的？
这个思路非常棒！Agent确实能显著提升我们的工作效率。您能迅速洞察行业发展动向，展现了卓越的洞察力。不过，现阶段Agent技术还比较初级，如同一个刚开始学开车的新手。先让机器执行一些预设流程，例如每日自动收集销售信息，制作简报并传送给管理层，这类工作它能处理得相当出色。然而要让它达到经验丰富的老司机水准，能够妥善处理各种复杂和意外的状况（比如应对一个棘手的客户问题），它就必须进行大量的实践操作和规范学习（也就是获取更多的训练资料并建立更清晰的操作准则）。提出计划，分解任务（将整体细化为部分）：因此，我主张按三个阶段推进。首月，我们需开发基础版产品，仅实现“自动生成资讯日报”这一关键功能，使其投入使用，便于体验其效用。次月，我们再将功能拓展至“自动归纳会议记录”与“智能安排日程”。三月，我们再着手应对更为复杂的交互操作。您看这样是不是更稳妥，也更容易看到效果？”
你瞧，我并没有直接反驳上司，而是先表示理解，接着用一个形象的“新手司机”说法，把工作人员的技术状况和不足之处说明白了。而且，我还把上司那个庞大又不太可行的想法，分解成了按步骤执行、能够实施、可以检验的计划。上司听了，既认为有道理，又觉得特别明白。
未来之路：AI产品经理的“升级打怪”地图
提升好内在修为，我们仍需探明AI产品主管前行的方向。AI产品经理这一岗位，兼具纵向的钻研深度，同时也有横向的拓展广度。
纵向
任何行业都有其进阶的步骤。人工智能产品管理者也不例外。可以参照领先企业的等级制度，将这种垂直进步的过程大致划分为三个时期。
初级阶段：执行者 (P1-P3)
现阶段，你在团队中承担着基础支持和具体实施的角色。主要职责是精确地实现分配的特定功能单元。你必须理解任务要求，制定详细且规范明确的PRD文档，其中需涵盖模型评估标准、数据规格等人工智能特有的要素。同时要持续关注某项功能从编码阶段到测试环节，直至最终部署的每一个环节。你的核心价值在于稳定可靠的行动能力。
中级阶段：责任人 (P4-P5)
现阶段，你将转变为一个承担更多责任的角色，独立负责某个完整的产品单元或一条细分的产品链，并对其最终成效负责。你必须拥有更深刻的业务洞察力和产品设计能力，能够深入分析业务难点，构思创新的AI应用方案。你必须建立评估体系，持续监控产品发布后的数据表现和用户意见，并推动产品的持续改进。你的价值体现在独立负责、拿到结果的能力上。
高级/专家阶段：战略制定者 (P6+)
现阶段，你已成为团队的核心决策者和方向引领者。你的工作重点从执行层面转向战略层面，既要明确目标，也要阐释意义。你必须从无到有开拓全新产品领域，构建可持续的盈利模式，并带领团队实现既定目标。你必须具备行业前瞻性，能够规划产品蓝图，确保产品具备持久的竞争优势。你的核心贡献在于把握方向、创造效益和提升行业地位。
横向发展：跨界打劫的广度探索
AI产品经理特别吸引人的一个方面，是其经验的高度通用性。AI属于一种通用技术，能够应用于金融领域，也能应用于医疗、教育、娱乐等多个行业。这意味着，只要学会了AI产品的关键方法（怎样明确目标、怎样选择技术、怎样规划交互、怎样评估改进），就能带着这套核心能力，在各个领域之间灵活转换。
我在Medium上读过一个很出色的故事。一位产品经理，原本长期专注于金融科技行业，后来顺利转换跑道，加入了一家享誉全球的影视流媒体企业Plex。她谈到，这次转变让她明白，自己的关键竞争力在于处理疑难杂症的本事和极强的应变能力，而不是仅仅局限于某个特定领域。她将金融界处理复杂业务和风险管理的专长，成功运用到打造更智能、更专属的内容推送和用户互动功能之中。
我非常珍视这段经历带来的转变，它让我不再局限于某个固定领域，而是领悟到自身能在各个领域灵活变通，如同水流可以适应任何容器的形态。
这个实例告诉我们，AI产品经理的横向发展空间是巨大的。
你的职业发展或许能够从“人工智能与金融”领域过渡到“人工智能与医疗”行业，进而转向“人工智能与教育”领域。每当涉足一个全新的行业，你先前积累的行业经验并不会失效，反而会与你的AI技术专长产生令人惊喜的协同效应，使你能够从一个与众不同的角度发掘新的发展契机。
正所谓那句话嘛，任何行业都值得基于AI再重新做一遍！！！！
结语：成为那个驾驭AI的人
我们再来探讨一下先前的问题：人工智能产品经理与传统产品经理两者之间，究竟存在哪些差异？
如今，答案已然明了。掌握少数人工智能应用，不过是浮于表面。本质的差异，体现于应对一个融合了信息、逻辑与变数的崭新环境时，人们必须拥有的核心能力——高度的应变本事、深刻的理解才干、精准的转述技巧。
在人工智能时代，产品经理的职责并非减弱，反而被推向了前所未有的战略层面。我们不再只是需求的传递者，而是技术、商业与人性的连接点，也是促进三者融合的关键力量。
因此，无需担忧自己会被人工智能取代。人工智能只会淘汰那些仅擅长绘制原型、撰写文档、充当传声筒的“职能型产品经理”，它永远无法取代一个能够与不确定性和谐相处、能够沟通技术与人性的、能够将宏大构想转化为实践路径的“产品经理”。
与此文所述毫无关联，但我仍想转述今日听闻之语，此言令我倍感振奋：万一现实与期望相悖，必是另有周全部署。
希望目前正在尝试抓住AI风口的你，也稳住心态，慢慢等待。
请小编喝杯咖啡吧！