21世纪是AI领域大发展的时代，而自然语言理解作为人工智能“掌上明珠”的存在，必定是其中最热门的领域

21世纪是AI领域大发展的时代，而自然语言理解作为人工智能“掌上明珠”的存在，必定是其中最热门的领域。

一般而言，技术引领行业发展，随着技术的突破，行业的发展会更加蓬勃生辉，但技术在用户的角度来说门槛较高，要想体会到技术突破后的好处，就必须有相关产品落地到用户场景，这样技术的兑现价值就出现了，而语音语义PM负责的就是产品方案落地的人群，而他们的定义可以分为狭义和广义。

狭义层面的定义：直接应用了语音语义的AI技术进行完成产品设计、研发、推广、产品生命周期等工作的人。

广义层面的定义：间接涉及语音语义的AI技术或进行对应的数据运营维护（如人工标注等），进而完成产品设计、研发、推广、产品生命周期等工作的人群。

也许有人会困惑，单纯的数据运营工作为什么能定义为PM？

一个好的产品设计即需考虑当前技术的瓶颈，又需考虑如何让技术更好的服务用户，增加产品价值和商业价值。

但“千里之行，始于足下”，刚出现的产品，就算是再专业的产品经理，也是无法完全覆盖到全场景用户的全部表述。而线上数据标注是最直接且最有效的方法。

目前在整个产品生命周期里面，按公司的人力成本来算，至少需要1人/天的单位来计算。

因此我们也将数据标注人工智能训练师等相关人群都划分为语音语义产品经理的领域，若没有这部分人的辛勤奉献，现在的语音产品是不可能落地的。

二、语音语义PM分类

有了定义之后，我们需要对产品经理的人群进行分类，目前大致可分为：

语义类AI PM：

• 对话PM（各大domain：音乐/天气/导航/客服/外呼…）；
• 知识图谱PM；
• 机器翻译PM；
• 搜索PM；

语音类AI PM：

• ASR PM（如语音识别SDK提供商）；
• TTS PM；

另外还有一类PM-智能对话平台，对应产品如百度UNIT/追一BOT/容联BOT/科大言知等，负责这类产品的PM是语音语义的高端玩家，一般是在这个领域中具备了丰富的知识储备和行业前瞻性眼界的人。

以上按分类应该是可以覆盖大部分语音语义领域的PM，未来随着技术和产品方案的迭代，会有更多细分的角度和类型。

三、语音语义PM要求

广义的产品经理能力分为专业技能和沟通交流两方面的能力：

1）专业技能用户研究

• 市场调研
• 产品落地形态
• 业务模式/商业模式

2）沟通交流

• 资源协调
• 需求描述
• 产品营销

在上面的能力范畴中，我们可以抽象一个产品的通用能力：求知的能力。

认知代表我们对这个世界的认识程度，思维确定了我们是如何将这个世界关联起来；而世界观则是前两者的产出，我们进军语音产品也是需要经历这个过程。