AI在工业场景的应用模式 - AI在工业场景的落地不是分行业的，而是分场景的，AI并非取代软件本身的功能，而是在重新定义人机关系，过去由人操作软件完成的任务未来将由AI自动完成，软件仍然是核心载体，只是交互和执行方式正在发生转变 [1] - AI的应用逻辑不是"按行业"而是"按场景"，不同行业可能涉及缺陷检测、任务排程等共性生产场景，AI具备跨场景泛化能力，从场景角度切入比行业划分更能体现AI价值 [2] - 传统计算机时代的排程系统需要针对每个行业的复杂规则进行定制，成本高、通用性差，而AI可以用同一个"智能体"解决多个行业的共性问题 [2] 工业AI的技术挑战与解决方案 - Transformer模型的幻觉问题与工业的精准性和确定性存在冲突，不能单纯依赖底层模型自身的改进，而应在产品和工程创新层面杜绝幻觉，应用层设计需要更可靠的控制策略与反馈机制 [1] - 公司设计了一套中间层架构，该架构可审计、可确定且非常灵活，避免了完全依赖人工配置逻辑的刚性问题，显著降低了复杂工厂环境中的部署与维护成本 [2] - 简单在原有软件或数据系统上叠加Agent模块没有价值，只是取代软件部分功能，属于局部增强，AI核心价值在于替代传统由人操作软件的模式，实现数据流、决策流的自动化和自适应 [3] 工业AI的发展趋势 - 公司从23年底开始使用包括华为等平台的AI大模型能力，取代原来一些海外大语言模型，这一趋势在过去三个月迅速发生并不断加速 [3] - 在大语言模型前的年代，公司通过与华为云等厂商合作云计算，利用这些企业的算力构建软件，使软件代码能被数万家用户使用并定制各自产品 [3] - AI与软件需要深度融合，通过智能体的引入改变人机协作模式，软件仍是底层载体，关键在于实现自动化和自适应 [3]

产品经理职业发展路径 - 产品经理岗位在职业生涯早期对专业背景包容性较强，设计类、经管类甚至土木与生物专业背景均可进入该领域 [2] - 25-30岁是产品经理职业黄金期，此阶段主要依靠项目经验和学校背景获得晋升机会 [2] - 30岁后产品经理面临职业转型压力，需考虑专业匹配度对职业发展的影响 [4] 学历与专业要求 - 一二线城市体制内单位对计算机类专业研究生学历要求已成为标配 [1] - 产品经理工作5年以上者实际接触的多为计算机知识，但非计算机专业背景会限制其向体制内计算机岗位转型 [3] - 30岁产品经理需关注学历学位专业转型，建议转向计算机科学与技术或软件工程等专业 [7] 职称体系与晋升 - 计算机类专业在国企/央企职称体系中对应工程技术人员序列，包含正高级工程师到技术员的完整晋升路径 [5] - 职称评定与工资收入、晋升直接相关，且影响单位年度考核与项目申报 [6] - 非计算机专业背景的产品经理在体制内晋升时会面临职称评定障碍 [4] 行业发展趋势 - 2019年后APP红利期结束，科技软件公司上市机会大幅减少 [2] - 产品经理未来主要依靠高薪资收入而非股权收益 [2] - 大厂更倾向招聘应届管培生或同行业经验产品经理，而非跨专业转型人员 [8] 职业转型建议 - 建议从业者平衡能力提升与专业背景建设，避免仅专注新技术学习而忽视专业匹配度 [7] - 产品经理本质上属于技术研发岗位而非视觉设计，需建立对应的专业基础 [7] - 跨专业从业者需提前规划学历转型，以应对30岁后的职业瓶颈 [8]