AI硬件产品经理需要具备跨学科的技术能力模型，以应对快速发展的AI硬件行业挑战。这一能力模型涵盖硬件架构、AI算法、芯片设计、系统集成等核心技术领域，同时需要理解行业应用场景和技术趋势。产品经理应熟悉主流AI加速器（如GPU、TPU、FPGA）的架构特点，掌握神经网络模型在硬件上的优化方法，并能评估算力、功耗和成本的平衡。此外，需了解芯片设计流程、半导体工艺演进，以及边缘计算、云计算等部署场景的硬件需求。除了技术深度，还需具备市场洞察力，能够识别AI硬件在自动驾驶、数据中心、IoT等领域的落地机会，并与工程团队高效协作，推动产品从定义到量产的全生命周期管理。这一能力模型帮助AI硬件产品经理在技术复杂性和商业可行性之间找到最优解。
