课程安排
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课程费 ¥6,000 / 人 为全包价：含 2 天 14 小时集训、课程实践工具包、课程材料终身访问，以及 1 枚 AIPM-1 考试码（价值 $150）。培训费、考试费与认证费一次性收取，报名后无需再单独购买考试码。证书 2 年有效，续期费另计。
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AI 原生产品管理的专业实践级定位
AIPM-1 课程严格依据官方 AI 原生产品经理能力模型 和 AIPM-1 考试大纲 研发，定位于专业实践层级。课程聚焦培养学员独立负责C1级智能产品全流程管理的能力，同时可依托组织支持，承接C2级产品核心模块的落地工作。
据中国日报网发布的《2025年度人才报告》显示，2025年1-10月AI产品经理岗位需求量同比激增369.36%，增幅居所有岗位之首，反映出企业AI落地应用正在全面提速。
课程特色
不止讲解理论知识，更致力于搭建一套完整可落地的 AI 产品工作框架。
01· 单一实战项目，贯穿全课程流程
02· 高占比实操落地，重实战轻理论
03· 数据驱动评审，标准化上线决策
04· 输出完整成果，固化专业能力
课程收获
不止讲解理论知识，更致力于搭建一套完整可落地的 AI 产品工作框架。
01· 具备独立操盘产品能力
02· 建立专业成本与ROI思维
03· 搭建数据驱动的上线标准
04· 具备跨团队技术协作能力
课程讲师
廖靖斌（Eric）
APD Institute 专家组成员、APD.CN 创始人
APD Institute 专家组成员、APD.CN 创始人，中国首位 APD Institute 官方授权 AIPM（AI 原生产品经理）& AINP（AI 原生从业者）双认证培训师，国内 AI 原生人才标准化培养体系先行者，资深产品创新与数字化转型专家、敏捷专家。
拥有 20 余年产品全生命周期管理、大型研发体系搭建与企业数字化转型实战经验，深耕产品战略规划、产品体系重构与研发效能升级，主导过多个百人级规模的核心产品研发与组织升级项目。长期服务西门子、ABB、汇川技术、奔驰汽车、上汽集团、中国银行、招商银行、兴业银行、阿里巴巴、携程、联合丽华、欧莱雅等上百家头部企业，覆盖高端制造、金融科技、互联网、消费零售等多元行业，沉淀了丰富的跨行业产品落地与组织能力升级实战经验。
近三年全面聚焦 AI 原生组织建设与企业 AI 落地实践，深度服务多家头部制造业、互联网及电商标杆企业，核心覆盖 AI 原生产品战略规划、AI 产品研发流程重构、AI 人才能力体系搭建、业务场景 AI 化落地四大模块。帮助企业完成从传统产品模式向 AI 原生模式的体系化跃迁，推动 AI 技术与业务场景深度融合，实现产品创新效率与业务价值的双重提升，沉淀了大量可复用的企业 AI 转型落地方法论。
作为 APD Institute 专家组成员，深度参与 AI 原生人才能力模型、AI 原生产品开发框架的本土化落地与实践优化；创立APD.CN，致力于将国际标准化的 AI 原生人才认证体系引入国内，打造适配本土企业的 AI 人才培养与组织升级解决方案。作为国内首位官方双认证培训师，主导完成认证课程的本土化适配，授课兼具国际权威框架与一线实战沉淀，助力企业与从业者系统化构建 AI 原生核心能力。
方犇（Ben Fang）
APD官方双认证核心讲师，前科大讯飞、旷视科技AI产品总监，拥有近20年实战经验的百亿级AI产品操盘专家
方老师是APD Institute官方授权AINP和AIPM双认证核心讲师，拥有近20年AI与智能产品全链路操盘实战经验，深耕头部AI科技企业产品赛道，历任科大讯飞、旷视科技、锐捷网络等知名企业的AI产品线负责人、AI产品总监、埃森哲高级商业分析与产品顾问，是行业稀缺的百亿级AI产品操盘专家。
方老师是香港大学产品创新与服务设计硕士，精通IPD和敏捷产品研发体系、软硬件一体化规划与AI商业化全流程落地，领导过多条爆款AI产品线从0到1搭建、规模化增长完整历程。从零搭建AI教学产品体系，覆盖全国300余所高校，相关方案入选教育部人工智能标杆案例，核心产品线年销突破3亿元，同时领导大模型团队，从0构建超过20个垂类专业大模型发布上线，连续两年行业市占第一；牵头职教AI教学方案上线5个月签约额破5000万。曾参与打造国内市占第一的AI人脸核身方案，活体核验技术行业首家落地，接口调用超40亿次，服务千余家政企客户；运营AI开放平台触达全球220国50万开发者，深度吃透计算机视觉、大模型类AI产品落地逻辑。他主导的两款智慧教育核心产品一度登顶IDC国内榜首，累计营收超40亿元，服务600余所院校。累计操盘AI软硬件、SaaS产品销售额超百亿元，主导5款以上产品登顶国内市场第一。
方老师除了是实战派AI专家，也是经验丰富的AI专业导师，是国内首批AINP和AIPM双认证核心讲师。他依托APD官方认证能力模型，结合自己多年的AI实战经验，一站式帮助学员夯实AI专业能力、考取权威认证、实现职场快速进阶。
适合人群
本课程适合希望进入、转型或支持 AI 产品工作的专业人士。
课程大纲
告别「套壳做功能」的旧思路。从 AI 时代的价值创造方式讲起，分清 AI 工具、功能增强与真正 AI 原生产品的差异，明确这个角色能定什么、不能定什么，以及何时必须拉入技术、安全或法务专家协同把关。
- AI 时代的变革、挑战与机遇，以及价值创造方式的变化
- AI 原生产品的概念、特点与典型形态
- AI 原生产品开发的主要工作领域
- AI 产品经理的角色、职责、能力与职业发展方向
- 产品、工程、数据、安全、法律和业务之间的角色边界
- AI 产品形态与复杂度判断画布
- AI 产品角色责任矩阵
- 价值、工作流、评估与治理影响检查表
不用亲自写代码，但要听得懂、问得准。把机器学习、大模型、检索与工具调用讲到能支撑决策的粒度——知道各自能干什么、会在哪里失真、代价有多大，并能判断企业数据和知识该怎么接进来。
- 机器学习与深度学习的基本思想、工作流程和常用术语
- 大语言模型的工作原理、能力与局限
- 训练、推理、检索与工具调用的区别及其应用
- 智能体的概念和工作原理；企业数据和知识的作用
- 幻觉、上下文限制、延迟、成本与可靠性等约束
- 企业知识库、上下文工程与权限感知检索
- AI 解决方案选择树
- Prompt、RAG、Rules 与 Agent 对比表
- 智能体权限与行动边界矩阵
- 企业知识来源地图与准备度检查表
- AI 技术产品权衡表（效果 / 成本 / 风险）
不是所有痛点都适合大模型。拿真实业务基线作对比，判断规则、传统自动化与 AI 究竟谁更具性价比；再把结论收束成产品愿景与价值主张，形成清晰、可讨论的产品方向。
- 理解用户任务、业务环境与当前工作方式
- 识别价值机会，判断 AI 适用性并比较机会优先级
- 明确产品愿景与价值主张，建立清晰的产品方向
- 价值假设、成功指标与验证方式
- 技术优先和 Demo 驱动的常见失败模式
- AI 产品机会简报
- AI 适用性判断矩阵
- 价值假设画布
- Proceed、Pause、Redesign、Stop 决策框架
先把方案选对，再把它写成能验收的东西。从愿景出发探索、比较并选择方案，明确关键产品能力与使用方式；把人机分工与权限边界写进设计，界定 MVP 与原型的目的、范围和主要内容。
- 基于产品愿景与价值主张，探索、比较并选择方案
- 开展初步方案设计，明确关键产品能力与使用方式
- 人机协同工作流设计，划分人与 AI 的任务与责任
- 界定建议、直接执行、人工审批与绝对禁止四类权限
- 定义 MVP 与原型的目的、范围和主要内容
- 形成《AI 产品方案说明》，包括 MVP 与原型定义
- 人机协同工作流画布
- 人—AI 任务分配矩阵
- 人工监督与升级设计表
- 可信 AI 体验检查表
- 方案选择对比矩阵
把方案拆成可交付的节奏。用滚动式规划代替一次写死的长计划，让路线图、里程碑、需求条目与迭代节奏互相咬合，每一步都清楚这一轮交付什么、按什么标准验收。
- 滚动式产品规划
- 产品路线图和里程碑
- 需求条目化和价值排序
- 迭代规划
- 需求验收和发布
- 产品路线图与里程碑模板
- 需求条目化与价值排序表
- 迭代计划与验收标准对照表
- 发布前检查清单
Demo 跑通不等于能上线。建立评测标准与评测数据集，覆盖正常、冲突、越权与攻击等场景，选择人工、程序及 AI 辅助评分方法，穿透到执行过程而不只看最终答案，用可复现的证据支撑发布决策与持续改进。
- AI 产品评测的目的和原则
- 评测对象和范围；传统指标与 AI 指标的差异
- 如何制定评测标准，构建评测数据集和用例
- 人工、程序及 AI 辅助评分方法的选择
- 评测的过程：执行与评分、结果分析与报告
- 通过复评与案例积累支持持续改进
- AI 产品评估计划模板
- 基础 Golden Dataset 模板
- 人工评审 Rubric
- 质量门槛与产品就绪度检查表
- AI 变更回归检查表
把安全做进系统逻辑，而不是写在免责声明里。直面提示注入、数据泄露、越权操作这些现实威胁，分清「提示词口头约束」与「系统底层硬性拦截」的差距，落实权限控制与人工确认，界定产品经理的责任边界。
- 负责任 AI 与 AI 安全的概念、原则及产品管理责任
- 隐私、公平、透明、可靠性与人的监督
- 常见风险与行业实践：提示注入、数据泄露、越权操作、过度自动化
- 权限控制、人工确认、日志与审计的落地方式
- 常见误区、风险应对和责任边界
- 何时需要安全、隐私、法律、合规或治理团队介入
- AI 产品风险识别清单
- 基础风险分级表
- 人类监督设计表
- 智能体安全检查表
- 产品治理与跨职能评审检查表
上线是起点，不是终点。持续收集市场与用户反馈，观察用户采用、产品体验、业务结果与运行成本，把真实使用中的问题和新机会反哺回路线图与待办列表，形成运营、优化、迭代的闭环。
- 持续收集市场和用户反馈，理解真实使用行为与需求变化
- 观察用户采用、产品体验、业务结果及运行成本
- 识别产品问题与新机会，确定优化优先级
- 根据市场和用户反馈调整路线图与待办列表
- 持续运营、优化和迭代产品
- 运营指标看板（采用率、任务成功率、单任务成本）
- 用户反馈收集与归类表
- 问题—机会—优先级评估表
- 迭代复盘模板
两天内容收束成一条完整的产品管理链路：从机会判断到方案、规划、评测与运营。最后对齐 AIPM-1 认证考试的考查范围，说明备考重点与报名路径。
- 课程总结与问答
- AIPM-1 认证考试与备考说明
- 英文核心术语梳理与备考建议
- AI 产品机会简报与价值假设
- 人机协同工作流与权限设计
- AI 解决方案概念与 MVP 定义
- 基础评估计划与风险检查表
- 产品试点或就绪度建议
课程实践工具包
参加课程的学员将获得以下画布、矩阵、检查表与复习指南，课后可持续使用。
AIPM-1 认证考试
完成培训结业并不等同于获得认证。学员须通过 APD Institute 官方统一考试，方可取得 AIPM-1 认证证书。
课程费用已含 1 枚 AIPM-1 考试码（价值 $150），报名后无需另行购买；含一次 90 分钟在线测评，未通过重考 $150。仅需参加考试、不参加公开课的同学，可直接购买考试码参加官方统考。详见 认证费用明细 →
考试形式
在线考试
考试语言
英文/中文
题目数量
60 题
考试时间
90 分钟
通过标准
75%
题型
单选、多选
前置条件
无
证书形式
可验真伪的数字证书
有效期
2 年
认证机构
APD Institute
AIPM-1考核摒弃机械的术语记忆，更侧重考察学员的综合实操认知能力，核心围绕概念理解、基础场景判断、角色职责边界、产品就绪度，以及负责任 AI 理念等维度展开。
常见问题
AI产品经理认证（AIPM-1）与其他初级课程有什么本质区别？
AIPM-1 定位为专业实践级（Professional Practice），并非概念扫盲。考核全程采用闭卷客观题：60 题、90 分钟，其中包含五组由 APD 提供的联动题组，检验学员是否具备独立负责 C1 级 AI 原生产品需求、原型、评测集与上线准出决策的专业判断力。不设个人案例提交、成果集或现场答辩。
报考此 AI产品经理认证 是否需要有代码或算法基础？
通过 AI产品经理认证 考试后，证书的有效期是多久？
课程费用包含考试码吗？
包含。¥6,000 / 人 为全包价：含 2 天 14 小时集训、课程实践工具包、课程材料终身访问，以及 1 枚 AIPM-1 考试码（价值 $150）。培训费、考试费与认证费一次性收取，可开具发票。证书有效期 2 年，AIPM-1 到期续期费 $150 另计（其他级别按级别收取）。不参加集训、仅需参加考试的同学，可单独购买考试码（AIPM-1 $150 / AIPM-2 $200 / AIPM-3 $300 / AINP $150），详见 认证费用明细。