不记得是谁开玩笑说过“产品是有生命周期的，产品人也是这样”。这句话看似平常无奇，却是千万产品人不得不面临的问题。

在IT行业圈，无论你是什么工种，35岁通常被认为是牛马生涯衰落期的开始。被裁、转行大多都从这个年龄开始。虽然每一位产品牛马还深爱着这个岗位，但现实总是那么的残酷。毕竟，这个社会的法则就是这样：有人来就会有人走。

既然迟早要面对，如何让自己的路更宽一些，选择更多一些呢？

30岁的选择！30岁，一个三十而立的年纪，产品圈也将这个年纪形容为产品人最后一次“鲤鱼跳龙门”的机会。如果在这个年纪，能够选择一个不错的赛道，一个不错的企业，踏实稳定的沉淀几年，必然会增加更多的机会。

基于当前的趋势，笔者整理了以下几个的赛道，对与不对的供大家参考：

一、AI产品经理赛道

这个赛道这两年火的要命。AI方向不得不说是一个当下和未来都不错的方向。但是，AI产品经理不是说转就可以转的。因为，AI产品经理不仅对学历、专业、技术要求都比较高，而且人多坑少。并且，AI产品经理一般不是从技术岗转过来，就是企业开拓了AI相关业务，而你恰巧走了“狗屎运”被分配到AI项目中，给了学习和试错的机会，逐步在AI方向一步步成长。如果说愣转，我们不妨先看看它的门槛有多高。

为什么说产品经理门槛比较高？因为，相比之前传统的产品设计理念，AI产品经理除了核心职责和底层能力之外，还需要注重人工智能行业、算法场景以及验收评估标准等方面的知识，比如：

1.1 数学统计学相关知识

因AI技术建立在数学模型基础之上，必备的数学统计学知识是理解人工智能的基础，所以数学相关的基础知识是产品经理必须要了解的。

AI产品经理虽然不需要具体了解每一个数学公式以及公式背后的逻辑，但需要知道数据统计学的基本概念以及概念的落地应用。比如了解线性代数中标量、向量、矩阵、张量概念以及概率统计中的常见分布，如：伯努利分布、正态分布等。（掌握边界：知道、了解）

1.2 熟悉模型的构建的每个流程

模型构建的过程实际上就是应用某个算法技术来实现一个模型的过程，AI产品经理需要知道模型的建模流程都有哪些节点，这些节点都牵扯了哪些角色，每个角色又承担了什么工作，每个节点的产出物是什么，以及每个节点合理的工作周期又应该是多长时间。

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一般来讲，模型构建大致包括4个阶段，分别是模型设计和选择阶段、特征工程阶段、模型训练与验证阶段和模型部署阶段。针对每个阶段，笔者在《AI时代，产品经理不得不掌握的AI知识》一文有过详细的描述，感兴趣的可以去了解一下。

1.3 知晓常见的算法知识

在算法这个领域，作为AI产品经理虽不需要深入，但需要知道常用算法的实现逻辑和应用场景，以便更好的与算法工程师进行沟通，减少沟通成本，并且当产品与算法工程师之间因结果产生争执时，也有一定理论做支撑。

1.4 学历

院校、学历、专业也是AI产品经理必须要面临的问题，这个话题比较敏感，这里不做过多的延展。

看到这里，可能有同学就已经打了“退堂鼓”了，觉得自己没有办法转岗这个领域。虽不能胜任AI产品经理，并不代表无缘AI赛道，AI解决方案经理也是不错的选择。下面我们一起看一下AI方案经理。

二、AI方案产品经理赛道

AI方案产品经理可以理解为售前产品经理。这个岗位不需要AI产品经理哪些专业的技能，懂需求、懂沟通、了解AI产品，能挖掘应用场景，基于AI，能制定出合理的解决方案即可。这个赛道也是笔者非常喜欢的一个赛道，可谓是一个承上启下方向。这么说吧，也许到了35岁，之前作为产品经理的你已经不做了，但AI方案产品经理通过这几年沉淀下来的资源，可能正混的风生水起。

可就这样的一个赛道，大多被产品经理忽视掉，觉得由产品经理转成产品方案：一是掉面；二是认为挣得没有产品经理多，却忽略了它的长期价值。

三、垂直行业软件产品经理赛道

“术业有专攻”放在这个赛道再合适不过了。比如CRM产品经理、ERP产品经理、OA产品经理等等。这是一个不错的赛道，当把一个垂直领域做做精，前半程做产品设计，后半程做实施方案也是不错的选择。但这里有个必要的前提条件：在这个赛道里，要有机会进入垂直行业的头部企业是非常关键的。好比你在中小型做了五年的ERP产品经理，也不及你在用友、金蝶公司等企业做了两年。（ps:只是举例，不是吹捧）

四、硬件产品经理赛道

硬件产品经理是个好赛道。尤其近两年AI的加持，犹如虎添翼。但硬件这个方向专业性太强。如果你不是这个专业的，建议尽量不要在30岁的年纪变换这个赛道。这个赛道不是靠产品能力就能力就可以的，它需要一定的硬件知识做支撑。并且笔者断定随着米国川普的上台，国内这个赛道的产品人将迎来美好的春天。

时间有限，笔者仅举例了这些，当然不只有这些。不管如何，30岁是一个非常关键的转折，2025年,30岁的你，准备好了吗？