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