广东
一个 AI 项目开始的时候，通常不会缺想法。
业务部门有需求，技术团队有能力，管理层也愿意看看效果。大家一起开几次会，很快就能列出一长串方向：智能客服、知识库问答、内容生成、销售辅助、AI Coding、数据分析。
真正困难的是，会议结束以后谁来推进。
谁来把“我们也应该做 AI”改成一个具体场景？
谁来判断这个场景是不是值得做？
谁来把用户需求、技术限制和业务指标放进同一张方案里？
谁来跟进上线后的使用、维护和效果？
如果这些问题没有答案，项目就会一直停留在讨论阶段。
很多团队会把这种停滞归因于模型不够好。模型确实重要，但它通常不是第一个问题。一个场景连用户是谁、流程怎么走、结果怎么判断都没说清楚，换更强的模型也只是把 Demo 做得更漂亮。
AI 项目的第一道门，往往不是技术门。
是产品判断。
比如做智能客服，先要明确的不是“接哪个模型”，而是哪些问题适合自动回复，哪些问题必须转人工，回复错了由谁处理，效果用什么指标衡量。
比如做企业知识库，也不是把所有文档上传就结束。资料谁维护，信息过期怎么办，答案能不能追溯，员工为什么愿意改变原来的搜索习惯，这些问题都需要有人负责。
再比如 AI Coding，真正的项目负责人要面对的也不是“工具能不能写代码”，而是团队的需求拆解、代码评审、测试和交付节奏是否要跟着改变。
这些事情没有一个纯技术角色可以单独解决。
它需要一个能在不同角色之间来回翻译的人。
他要能听懂业务部门说的“我们想提高效率”，也要继续追问效率到底发生在哪一段；要能理解技术团队说的“模型能做到”，也要判断这个能力放进真实流程后是不是稳定；还要能让管理层看到，项目为什么值得继续投入。
这也是 AI 时代产品经理的机会。
很多人以为，AI 项目的核心竞争力是懂模型、会写 Prompt、试过很多工具。它们当然有帮助，但真正能让项目往前走的，往往是另一种能力：把模糊问题变成具体场景，把具体场景变成可验证的项目。
公司不会因为你收藏了多少工具而给你一个项目。
但会因为你能说清楚问题、做出判断、协调资源、承担结果，而把项目交给你。
越接近大会开始，这个问题越现实。
如果你所在的团队已经在讨论 AI，最好不要只问“我们应该用哪个工具”。更应该问：这个项目现在卡在哪里？是问题没有定义，还是目标没有对齐？是技术无法实现，还是没有人负责推进？是用户不愿意用，还是团队没有维护能力？
问题问得越具体，能参与的空间就越大。
本周末 8-9 日，2026 AI 产品大会将在北京举行。
本周末到现场的人，不一定都是最懂技术的人，但可以是正在处理这些问题的人。大会提供的是一个集中观察真实项目的机会：看不同团队如何分工、如何做取舍，也看一个 AI 想法怎样从“可以试试”变成“真的有人负责”。
重点不是再听一遍“AI 很重要”，而是看一线团队怎么判断场景、怎么推进项目、怎么处理落地后的麻烦。
两天议程覆盖产品创新、企业 AI、AI Coding、增长与业务实践。
想找方向，看产品创新和主峰会；
想看企业内部怎么推进，看企业 AI；
想看研发变化，看 AI Coding；
想看业务结果，看增长和实战案例。
8月8日 周六 主峰会
8月9日 周日 6个特色分论坛
报名方式
目前大会已经进入开场倒计时，门票仍可通过专题页或活动行页面购买。个人可以按时间选择单日或两日票，正在一起推进 AI 项目的团队可以考虑多人同行。
AI 项目缺的，很多时候不是更强的模型。而是一个能把问题讲清楚、把人组织起来、把结果推进出来的人。
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