央企AI专班机制下，AI产品经理如何打造高价值场景闭环？

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央企AI转型浪潮中，AI产品经理如何抓住机遇，实现价值飞跃？

核心内容：
1. 国资委推进央企AI转型战略，建立专班机制
2. 技术层面的"开源筑基+闭域深耕"双轨模式
3. AI产品经理角色转变，聚焦高价值场景攻坚

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

国资委系统推进央企人工智能转型战略，通过"三步走"路径构建发展格局：自2024年确立"AI+"为核心转型战略后，2025年初专项部署三年行动计划，建立由央企主要负责人牵头的专班机制，要求把握2-3年战略窗口期。技术层面创新采用"开源筑基+闭域深耕"双轨模式，基于DeepSeek开源模型构建自主可控技术底座，其多模态处理与数学推理能力已在能源、建筑等领域复杂业务系统中突破应用瓶颈。场景应用从通用办公向核心生产系统深度延伸，重点打造电力设备智能巡检（故障识别准确率98.7%）、核电工程数字化管理（百万级构件追溯）等高价值场景，联合技术厂商共建118个算法实验室。截至2025年2月21日，98家央企中已有44家完成行业版模型部署，覆盖能源（32家）、通信（25家）等支柱产业，在设备预测性维护场景实现运维成本下降37%，工程图纸审查效率提升18倍，彰显AI技术与实体经济深度融合的规模化成效。

 （图片来源：爱分析）

那么，AI产品经理应该如何在这一波AI浪潮中成功转型，尤其是在与央企合作的大背景下，如何利用现有的政策和技术机遇，实现从产品经理到AI产品经理的飞跃呢？

一、场景深化：从通用工具到业务核心引擎

1. 聚焦高价值场景攻坚

对于AI产品经理而言，产品的核心价值在于解决实际业务问题。传统的AI应用往往停留在“辅助工具”层面，主要为企业提供基础的自动化与分析功能。然而，随着AI技术不断成熟，越来越多的企业要求AI不止于辅助，而是成为业务决策的核心引擎。因此，AI产品经理要通过深度挖掘行业场景，推动技术从“工具”升级为“引擎”。

例如，DeepSeek的行业知识迁移能力可以帮助企业开发专业的决策支持模块。以中国石化为例，基于其构建的石油化工数据集，DeepSeek可以为企业提供勘探数据分析、供应链优化等决策支持服务。这些服务不仅能够辅助企业进行决策，还能成为业务的核心驱动力。对于AI产品经理而言，关键是要关注如何从客户的需求出发，量身定制符合行业特点的产品方案。

2. 渗透端侧场景

边缘计算是未来AI应用的重要发展方向，尤其是在需要实时反馈和决策的场景下，端侧部署显得尤为重要。例如，借鉴南方电网的模型蒸馏技术，DeepSeek能够将AI能力从云端推向边缘设备。这样，电力巡检机器人就可以在现场实时诊断故障，油田作业设备也可以在现场自主做出决策，极大提高了工作效率和决策的精准度。

作为AI产品经理，面对这种场景渗透，产品设计不仅要满足高性能需求，还要兼顾低成本与高可用性。这里的挑战在于如何平衡云端与边缘计算的资源分配，以及如何保证边缘设备的计算能力不被过度消耗。

3. 构建行业专属解决方案

每个行业都有其特有的需求和挑战，这就需要AI产品经理根据行业的特殊性，开发定制化的解决方案。例如，通过RAG架构，结合企业私有的知识库（如核电操作规程、油气勘探报告等），DeepSeek能够为企业提供定制化的行业解决方案。以中国石化的实践为例，专业问题的准确率超过了80%。这种高准确率的专业回答能力，成为DeepSeek产品成功的核心。

作为AI产品经理，除了技术能力外，还要具备深刻的行业理解。产品经理不仅要能理解技术架构，还要能够在技术框架内进行创新和调整，以确保产品真正满足行业的需求。

二、技术优化：平衡性能、成本与安全

1. 强化国产化全栈适配

随着政策的推进，国产芯片与框架逐渐成为行业的主流选择。因此，AI产品经理需要推动产品在国产化环境中的适配。在这一过程中，DeepSeek与鲲鹏、飞腾等国产芯片，以及MindSpore等国产框架的深度适配，能够确保企业在国产化算力环境下顺利部署，且性能得到充分发挥。

例如，中国石化在国产化算力环境中的全尺寸部署，缩短了30%以上的部署周期，显著提升了企业的部署效率和成本效益。作为AI产品经理，除了对技术的深刻理解，还需加强与硬件厂商的合作，优化产品在不同硬件上的性能。

2. 突破工程化瓶颈

AI模型的推理效率和工程化问题，往往是制约AI产品在大规模应用中的瓶颈。中国电信通过推理加速技术，采用算子融合、显存复用等技术手段，将推理速度提升了1倍，降低了50%的算力成本。这些工程化技术的突破为AI产品的普及提供了关键保障。

作为AI产品经理，在产品的工程化阶段，需要重点关注如何提升模型推理的效率，并通过优化技术方案来降低硬件资源的消耗。此时，产品经理不仅需要具备技术视野，还需拥有系统化的解决方案能力，带领团队突破技术瓶颈。

三、生态共建：从单点突破到体系化协同

1. 构建行业知识共同体

AI技术的成功，不仅依赖单一企业的技术能力，更需要整个行业生态的支持。为了打破数据孤岛，AI产品经理可以通过联合央企、构建跨企业语料库来推动数据共享。例如，国家能源集团通过联邦学习技术实现了各企业间的数据共享而不迁移原始数据，从而解决了数据孤岛问题。这种行业知识共同体的建设，能够提升整个行业的AI应用水平。

作为AI产品经理，要理解到“共建生态”的重要性，积极推动与行业内各大企业的合作，推动联合研发、数据共享、标准化建设等一系列行业合作计划。

2. 打造全栈服务生态

为了更好地推动AI技术的普及，DeepSeek需要与硬件厂商、软件开发商等各方形成合力，打造全栈服务生态。例如，DeepSeek与华为昇腾等国产硬件厂商的联合实验室，将优化从芯片到应用的全链条性能调优，参考中国移动1000P国产算力资源池建设经验，推动产品在各行各业的普及。

AI产品经理在这里的核心任务是引导技术团队与合作伙伴共同优化产品，并确保每个环节的高效协作。通过生态共建，最终形成一个多方受益、技术共融的行业生态。

四、合规与安全：构建可信技术底座

1. 强化数据安全体系

随着AI技术的广泛应用，数据安全与隐私保护成为了产品经理必须面对的核心挑战。AI产品经理需要设计“数据不出域”的增强方案，确保企业核心数据的安全性。例如，中铁十局的本地服务器部署，通过动态脱敏、差分隐私等技术，保障了数据的安全流转与存储。

在产品设计中，AI产品经理要深刻理解各类数据安全技术的实现方式，确保产品能够在敏感数据处理和存储方面满足行业的合规要求。

2. 建立可信AI评估机制

为了增强AI模型的可信度，AI产品经理需要引入可解释性技术，如注意力可视化等，提升模型决策的透明度。尤其是在高风险场景中，如何确保AI模型决策的正确性至关重要。

例如，中广核的故障排查系统，通过引入可解释性技术，使得模型决策更加透明，并增强了行业用户对AI产品的信任。AI产品经理需要密切关注这类技术的发展，确保产品的可信度与透明度。

五、商业模式创新：从项目制到价值分成

1. 分层定价策略

AI产品经理在推动产品普及时，定价策略至关重要。DeepSeek将根据不同的市场需求，采用分层定价策略。例如，基础层产品采用按API调用量收费的方式，而在专业层产品中，则通过“许可费+效果分成”模式，依据预测准确率提升等指标收取费用。

作为AI产品经理，需要精准分析客户需求，设计灵活的定价方案，最大化地提升产品的市场竞争力。

2. 拓展增值服务

为了提升产品的附加值，AI产品经理还需要拓展增值服务，如提供行业知识蒸馏服务、模型托管平台等。这些服务不仅能为客户提供更多价值，还能帮助AI产品团队实现收入的多元化。

六、AI产品战略规划：技术锚点+场景穿透+生态绑定

在AI产品的战略规划中，技术锚点+场景穿透+生态绑定是核心策略。通过这一策略，AI产品经理可以确保在复杂的行业需求中找到突破口，并在技术创新、行业场景深度渗透和生态建设中形成强大优势。

1、短期（0-6个月）： 聚焦3-5个高价值场景，打造标杆案例，验证技术与业务的匹配度。

在短期内，AI产品经理需要优先选择几个具有高价值的行业场景，并通过精细化的技术应用与实践，打造标杆案例。这些案例不仅能验证产品的技术能力，还能为后续的业务拓展提供有力支撑。

2、中期（6-12个月）： 通过行业知识库共建和模型蒸馏技术，降低客户开发成本，提升生态粘性。

在中期阶段，AI产品经理应当推动行业知识库的共建，通过蒸馏技术降低客户开发成本，同时通过加强与生态合作伙伴的协作，提升产品的市场粘性。

3、长期（1-3年）： 推动DeepSeek成为行业基础设施，通过API经济与生态分成实现规模化变现。

长期来看，AI产品经理需要推动DeepSeek成为行业基础设施，通过API经济与生态分成的方式，逐步实现规模化变现。这一策略将确保DeepSeek不仅解决当前的业务痛点，还能在未来成为行业数字化转型的重要力量。

通过这些策略，DeepSeek不仅帮助央国企解决当前的业务痛点，还将在未来成为推动整个行业数字化转型的核心力量。

七、总结

随着AI技术不断发展，AI产品经理的角色也在不断演进。从业务需求到技术实现，再到生态建设，AI产品经理将成为行业数字化转型的核心推动者。无论是能源、电力还是通信行业，AI的深度应用都蕴藏着巨大的机遇。

作为AI产品经理，你将不仅仅是技术与产品的桥梁，更是推动变革的关键力量。未来，AI将彻底重塑各行各业，而你，正处于这场变革的风口浪尖，迎接前所未有的职业机遇。