AIPM-1 AI产品经理认证公开课
AIPM-1: AI Product Manager Foundation
两天建立 AI 原生产品管理的系统认知、基础方法与产品判断力
AI 产品管理，绝非在传统产品之上简单叠加 AI 功能，也不止于拼凑提示词或套用模型术语。
本公开课旨在帮学习者建立系统认知与产品判断力。通过2天的高强度面授，学会科学评估 AI 技术，并在专业指引下落地真正的 AI 原生产品项目。结业后即可参加线上统考，高效斩获 AIPM-1 权威证书！
课程安排
计划排课中，欢迎联系我们
AI 原生产品管理的基础能力阶段
AI 产品经理需要能够从用户问题和业务价值出发，理解 AI 能力与限制，设计合理的人机协同工作流，识别数据、知识与上下文要求，建立产品评估机制，并将安全、信任和治理融入产品全过程。
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 · 完整的学习路径
每个模块除讲解核心概念 “是什么” 与底层逻辑 “为什么”，还会进一步拆解思考方式、落地方法、执行流程、配套工具，演示分析判断思路，指导产出可落地的实践成果。
- AI 产品经理应该如何思考
- 面对真实产品问题时采用什么方法
- 产品工作按照什么流程推进
- 可以使用哪些画布、矩阵和检查表
- 如何分析案例并作出产品判断
- 如何形成可继续应用的实践成果
02 · 不绑定单一 AI 工具
课程不以某个大模型、软件平台或提示词技巧为中心，而是培养可迁移的 AI 产品管理能力。
APD 能力模型强调，AI 原生产品经理需要连接客户问题、业务成果、AI 能力、知识与上下文、人机协同工作流、产品体验、产品评估、负责任 AI 治理和价值实现，而不仅仅是定义 AI 功能。
03 · 不要求成为 AI 工程师
帮助学习者理解 LLM、RAG、Embedding、工具调用和 AI 智能体的产品意义，但不教授模型训练、底层算法、基础设施部署或工程实现。
- 能够与技术团队有效沟通
- 能够提出正确的产品问题
- 能够理解关键技术权衡
- 能够识别何时需要工程、数据、安全、法律或治理专家参与
04 · 一个案例贯穿两天
课程以企业知识助手、AI Copilot 或 AI 智能体产品为贯穿案例。学习者将围绕同一个场景，逐步完成从机会识别、工作流设计、技术方案判断，到知识准备、产品评估、风险治理和产品就绪度判断的完整学习过程。
课程收获
识别 AI 在产品价值、用户体验和工作流中的真实作用
区分 AI 辅助功能、AI 增强型产品和 AI 原生产品，并判断相应的产品管理复杂度
从用户问题和业务成果出发识别 AI 产品机会
判断 AI、传统自动化、规则系统、流程优化或人工服务哪一种更适合
设计基础人机协同工作流，明确 AI 与人的任务、责任和决策边界
理解 LLM、Prompt、RAG、Embedding、Tool Calling 和 AI Agent 的产品意义
识别企业知识质量、上下文、来源新鲜度、权限和可追溯性问题
区分成功 Demo、测试通过、试点准备和生产就绪
为简单 AI 产品设计基础评估指标、人工评审标准和质量门槛
识别隐私、安全、过度自动化、不安全工具调用和过度自主权等风险
理解如何通过反馈、评估和监控持续改进 AI 产品
完成一套基础 AI 产品迷你作品集，并为 AIPM-1 认证考试做好准备
AIPM-1 的正式能力要求包括：AI 产品机会判断、人机协同工作流、基础 AI 技术、企业知识与检索、产品评估、产品就绪度、学习循环以及负责任 AI 意识。
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。
·传统产品经理、产品负责人和产品助理
·准备进入 AI 产品岗位的学生和职场新人
·产品分析师、业务分析师和项目经理
·软件工程师及其他希望转向产品岗位的技术人员
·UX 设计师和产品设计师
·敏捷及产品交付专业人士
·AI 产品与 AI 转型咨询顾问
·创业者及正在探索 AI 产品机会的业务负责人
·负责 AI 产品人才发展与岗位设计的 HR 和 L&D 人员
·准备继续学习 AIPM-2 的专业人士
课程没有正式前置条件，不要求编程、机器学习工程经验或敏捷认证。
课程大纲
课程设置八大模块，从挖掘 AI 产品机会，到实现负责任上线，全程依托同一个案例串联教学。
从 AI 产品机会到人机协同方案
核心内容
- • AI 原生产品与 AI 增强型产品
- • AI 产品经理的核心责任
- • 产品、工程、数据、安全、法律和业务角色边界
- • 价值优先、产品问责与持续验证
- • AI 产品形态与产品管理复杂度判断
方法与工具
- • 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
核心内容
- • 从用户问题和业务问题出发
- • 判断是否真正需要 AI
- • 价值假设与成功指标
- • AI、规则、自动化、流程优化和人工服务的选择
- • 技术优先和 Demo 驱动的常见失败模式
方法与工具
- • 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
核心内容
- • 用户流程与人机协同工作流的区别
- • 人与 AI 之间的任务和责任分配
- • Human-in-the-loop、Human-on-the-loop 和 Human-over-the-loop
- • 人工审核、批准、回退、纠正和升级
- • 透明度、用户控制与过度自动化风险
方法与工具
- • 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
核心内容
- • LLM、Prompt、RAG、Embedding 和向量检索
- • Tool Calling、Connectors 和 AI Agent
- • 生成、检索、工具调用和智能体行动的区别
- • 幻觉、Grounding、上下文限制、延迟、成本和可靠性
- • 智能体权限、行动边界、人工批准和审计
- • Prompt、RAG、规则和智能体方案的适用场景
方法与工具
- • 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
- • AI 技术产品权衡表
从知识基础到产品评估与负责任上线
核心内容
- • 企业数据、知识与上下文
- • Context Engineering 和知识库
- • RAG 与企业知识检索
- • 来源可靠性、新鲜度、完整性和可追溯性
- • 敏感信息、访问控制和权限感知检索
- • 知识更新与反馈循环
方法与工具
- • 企业知识来源地图
- • 知识准备度检查表
- • 来源质量评估表
- • 权限与可追溯性检查表
核心内容
- • 为什么 AI 评估是产品管理能力
- • 传统产品指标与 AI 产品指标
- • Demo、原型、MVP、试点和生产就绪
- • 准确性、相关性、Groundedness、幻觉率和任务成功率
- • 测试集、Golden Dataset、人工评审标准和质量门槛
- • 模型、提示词、知识、工具变化后的回归风险
- • Evaluation-to-Roadmap 学习循环
方法与工具
- • AI 产品评估计划
- • 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
核心内容
- • 负责任 AI 的产品责任
- • 隐私、安全、公平、透明度与问责
- • Prompt Injection 和敏感信息泄露
- • 不安全工具调用、过度自动化和 Excessive Agency
- • 人类监督、行动限制、日志与审计
- • 何时需要安全、隐私、法律、合规或治理团队介入
- • 将治理嵌入发现、设计、评估和发布过程
方法与工具
- • 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
综合运用
- • 学习者将综合运用两天所学内容，为贯穿案例形成一套基础 AI 产品方案
- • 案例展示与讲师点评
- • AIPM-1 考试说明与英文核心术语梳理
- • 备考建议
实践成果包括
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。
AI 产品形态与复杂度判断画布
AI 产品机会简报
AI 适用性判断矩阵
AI 价值假设画布
人机协同工作流画布
人—AI 任务分配矩阵
AI 解决方案选择树
智能体权限与行动边界表
企业知识准备度检查表
AI 产品评估计划
产品就绪度检查表
负责任 AI 风险检查表
AIPM-1 考前复习指南
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。
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
75 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。