构建AI行业认知框架：在面试中脱颖而出的系统性思维

人工智能（AI）行业正以前所未有的速度重塑全球经济结构，而AI产品经理作为技术与商业的桥梁，需具备对行业的深度洞察。本文基于行业分析框架，从术语、规模、生命周期到产业链等维度，拆解如何系统化理解AI行业，并指导面试中结构化表达观点，提升竞争力。

一、行业基础：专有名词与基本术语

核心价值：准确使用术语是专业性的体现，避免“外行表述”。
关键概念：

• 机器学习（ML）：算法通过数据自动优化模型参数，无需显式编程。

• 深度学习（DL）：基于神经网络的复杂模型，擅长处理图像、语音等高维数据。

• 自然语言处理（NLP）：如ChatGPT的底层技术，实现文本生成、情感分析等任务。

• 计算机视觉（CV）：人脸识别、自动驾驶的核心技术。

面试应用：

• 当被问及“你如何设计一款智能客服产品？”时，可回应：“结合NLP意图识别和强化学习对话管理，通过BERT模型优化语义理解准确率。”

二、行业规模与未来空间：数据驱动的全局视角

当前规模