01.从“幻想泡沫”到认知迭代

1. 选择本专业的初衷是什么？

选择城市规划专业的原始驱动力为“幻想泡沫”，当时各类规划院还在扩张（2018年全国甲级规划院增至412家），长辈们都说“和政府挂钩的行业旱涝保收”。

选择五年制城市规划专业，比起普通四年制专业，多一年学习意味着更扎实的技术光环，在亲戚眼里相当于“半个建筑师”。专业前景如同凯文·林奇《城市意象》中描绘的璀璨路网，既承载着改造物理空间的雄心，又暗合技术官僚体系下的职业红利预期。并且坚信本专业是“文理兼收的保险箱”，既能保留高中对地理/美术的兴趣，又不用像纯艺术生那样担忧就业，对小镇做题家而言堪称完美折中选择。

回望，当年的选择本质上是空间认知启蒙与时代机遇下的选择，当时在政策推出后，规划院项目承接量处于炙手可热阶段（中国城市规划设计研究院年度合同额超15亿元），当年还处在对'用图纸重塑山河'的浪漫化职业憧憬。

2. 你是如何看待本专业的？

“现在的城市规划，像台系统版本老旧的手机”。

首先，硬件配置落后，本科课程还在教我们用CAD画总平面图，但现实中的国土空间规划改革早已要求“三区三线”数字管控。课堂上练的退线间距计算，在实际项目里可能还不如ArcGIS里点几下缓冲分析。

其次，软件生态脱节，设计课90%时间在打磨图纸颜值：纠结分析图是用扁平风还是孟菲斯风格，熬夜渲染只为让商业街玻璃幕墙反光更“高级”，但真实工作场景里，甲方更关心停车位配比够不够过审，菜鸟根本没机会谈“空间叙事”。

并且，用户需求错位，教授们还在推崇马丘比丘宪章的“人性化设计”，可到了真实项目现场，开发商一句“容积率给我卡到上限”就能让所有空间美学让路。就像你精心设计的花园步道，最后可能变成停车场。

但是，城市规划作为一门综合性极强的交叉学科，在培养复合型人才方面具有独特优势。其知识体系深度融合了社会学、地理信息科学、经济学、生态学等多学科精髓，构建出独特的"三维认知框架"：通过地理测绘技术塑造空间感知力，依托社会学方法培育人文洞察力，借助系统思维整合复杂要素，最终形成对城市发展规律的宏观把握。

城市规划的多学科交叉背景（社会学、地理学、生态学等）与AI产品经理所需的复合型知识结构高度契合。城市规划师的核心技能在AI产品经理岗位中可转化为差异化优势，例如：用户需求洞察，城市规划的社区调研方法（如行为地图、利益相关者分析）可直接用于AI产品的用户画像构建；可视化与叙事能力，规划方案的可视化呈现技巧（如GIS制图、3D建模）可升级为AI产品设计或技术方案展示。

所以，总的来说，城市规划相关专业背景的从业者转行AI产品经理，本质是将“物理空间优化能力”升级为“数字生态构建能力”，可充分放大其原有优势，并充分拥抱技术变革。

3. 如果再来一次，还会选城规吗？

“可能还是选规划，但玩法需要升级”。

首先，在战略层面，把专业当跳板，双非一战上岸985，考研上岸证明了这个专业“好学校镀金”的红利（城乡规划学硕士点中985占比37%），这在双非本科逆袭战中略占优势。

其次，在战术层面，早做跨界准备，课程设计时就该活用AI技术，用好的prompt词，5min内生成你所需要的效果图，而不是死磕手绘效果图，把城市交通流模拟经验包装成“复杂系统分析能力”，转行互联网策略岗时这就是杀手锏，规划汇报训练的PPT美学+讲故事能力，放在哪个行业都是王炸。

并且，在认知层面，拒绝沉浸式入戏，明白课堂评图拿高分≠社会价值，混进城市数据论坛偷学Python爬虫，用空间句法分析站点布局，比设计虚构的CBD实在得多，把各类竞赛课题成果做成小红书知识IP，提前验证市场需求。

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02.勇闯AI产品岗

1. 转行原因和开始转行的时间

转行原因：规划行业的结构性困境。

2024年地产行业负债率突破90%警戒线的房企达37家（如福建福晟集团负债706亿陷入破产危机8），直接导致设计院项目锐减。据自然资源部统计，2024年甲级规划院裁员比例达28%，基础岗位月薪降至6000元以下成为常态。

24年我们班去设计院的同学，一半在画图，另一半在画饼（领导说“等项目款下来就发奖金”）。有个师兄吐槽：“以前熬夜改总平图是为拿奖金，现在改图是为了证明自己还没被裁”。同时业没逃过互联网的真香定律，实习打开新世界，晚上下班是可以准点打卡走的，周末原来是可以不用加班的，实习工资原来可以翻倍到点发的，互联网大厂还有很多大佬直播，各种各样的论坛还是非常多，实习生也可以去预约参与，拓宽眼界。

开始转行的时间：2024年研一下学期。

暑假2个月时间收集各行转行信息，选择进入最容易转的互联网运营赛道，在2024年9月成功拿到大厂offer实习，在大厂实习的3个月时间内，开始思考未来的职业发展路径，实习结束后1个月内开始重新规划职业方向，最终决定进入AI产品赛道。

2. 行动时间线规划

2024年9-12月：新手村练级

从PS战士转职运营法师：进入美团本地生活事业部实习，主任务内容运营，副线摸鱼（疯狂学习知识文档，学习sql、ai知识，与前辈积极沟通行业发展及未来规划。）

偷师互联网黑话：学会把“在小区放长椅”说成“打造线下社交触点”，把“垃圾分类宣传”包装成“用户心智渗透战役”（ps：大厂真的很多直播课，可以选择自己喜欢的方向，对于打开新视野也很有帮助，沉淀的知识文档可以帮助你快速了解这个行业。）

美团实习生活

2025年1-2月：选择困难症发作

在BOSS直聘反复仰卧起坐：今天想冲产品经理（因为起步工资更高、门槛更高，但自己没有相关经历，简历投出去根本无人搭理），明天又想苟着做运营（因为要求低，还有一段对应经验，投递大厂实习更容易拿到面试机会和实习Offer）

暂停求职，自我解剖：我到底想做什么？我未来几年的职业规划发展是什么？（未来5年的生活愿景倒推现在需要做的努力和方向。）

转行产品岗到底需要具备哪些技能，我是否具备（原型设计能力or大模型技术原理，转行产品经理对我来说需要投入多大的成本，我是否能够接受失败的后果？）

求新实习offer的精神状态

2025.3-4月：闭关修炼の野性冲刺

确定报班系统学习：公众号搜集上岸经验帖，找机构，咨询下单（决定了之后一定要立马付出行动！不要犹豫，不要怕沉没成本）

冲刺学习：白天肝毕业论文（主打一个Ctrl C/V），晚上追直播录播课，睡前反复品味，周末咖啡肝实战项目

2025年5月：求职落地

4月底完成训练营结业，找老师修改简历，梳理项目，准备面试题目，梳理项目准备面试题目，花的时间会比较久一些（最好不要什么都没准备，改完简历就直接投，这样就算收到面试也很可能会挂掉，一定要准备自己的面试题库，从自己的简历去思考，面试官可能会提出哪些问题，提前做好准备。）

4月28日启动求职：

  - 投递方向：AI产品岗

  - 投递渠道：BOSS直聘、官网、熟人内推

  - 面试进展：中小厂6+，大厂2+（一天2-3场面试）

3. 转行的困难与卡点

1.跨专业知识

具体表现：不懂技术术语（如RAG、LoRA等专业底层技术），AI更新迭代极快，目前在一个喷涌爆发状态，AI圈一天不学变原始人！

解决方案：建立学习方案（技术系统学习：根据课程安排进行学习；前沿热点：定时听博客、看公众号；术语：知识库反复细品）

2.时间冲突（金三银四玩心跳）

具体表现：白天导师催论文（“你这方案不行哦！”），晚上作业ddl（“今晚大家完成项目，上线会议哦！”），半夜还要抢门票（别问，问就是usj救我狗命）

解决方案：严格时间表与规划（精确到1h）

3.项目经验空白

具体表现：缺乏AI产品落地案例

解决方案：根据训练营的代练项目适当包装在过往的实习经历中形成一些落地性项目，以及将运营实习遇到的商业项目，重新梳理，结合训练营课程，重新复盘。

03.在建弦的收获

1. 报了什么课程

①职业规划1v1（zed老师简历讲解）只需9.9，看清迷茫

②AI产品训练营（2个月）包含三个实战项目，非常有用

2. 和导师沟通过程的领悟

简历修改：导师能快速看出简历漏洞，一定先请老师看，然后去进行补齐修改，再进行投递，成功率高200%。

面试：面试收到offer，及时找导师跟进，导师能给出比较好的建议。

3. 自己的思考和方法论沉淀

信息破冰：打破认知天花板

列出几个最想问的问题（比如“AI产品岗日常真正在做什么？”“我目前职业选择有两个方向，其中一个方向xxx，另一个方向xxx，（讲明优缺点），您觉得我选择这两条路有什么建议吗？”）。例如找3个前辈+2个老师+5个同行朋友聊透，但是最终选择一定要结合自身的条件进行考虑，不能听信片面建议，听取他人建议是为了避免自己陷入自己的造梦幻境，认清现实，及时行动！

把招聘软件上的意向岗位要求扒下来，可以把JD和自己的简历丢给AI上，向AI询问自己简历还有哪些地方可以进行优化修改！

注意避坑。 别人建议“快去学Python”时，先看目标岗位JD里是否真需要，确立学习该技能的深度，不要抓住一个点就进行深入学习，要确立一个大的学习框架，保证自己是有效学习。

不要闭门造车，不管是对于职业选择转行选择，还是说转行后决定学习，都要时刻与小伙伴保持交流与联系，会有更多新的思考！

面试刷经验：把考官当免费教练

提前做好准备，不打无准备的仗，如果没有提前做好充分准备的话，那面试属于无效面试。

面试前：①提前把需要面试的岗位JD和自己的简历给AI，让它出一些模拟问题（实测覆盖率50%左右）。②提前准备好自我介绍以及一些基础的必问问题。③再次梳理项目经验，里面每一个点都需要能够说出理由。

抓住反问环节：

“如果我入职，您比较建议我先提升哪方面？”（如果本次面试双方都比较满意）

“您认为优秀的产品经理应该具备哪些点”（想争取一下机会，给面试官留一个好印象）

“针对我现在的面试表现，您认为我如果需要胜任这个岗位要进行哪些方面的提升呢？

（交流比较愉快，但是自己确定不会去该公司，也可以和面试官进行一定的互动交流，大部分面试官都非常的专业，也会直接指出你现在面试的问题，从面试中能看出你的一些技能缺口，进一步提升自己的面试技能）

错题本模板or面试复盘：

面试中问题（可参考）

心态维稳：把自己当游戏角色养

血条设定：每收到拒信：掉血10%（允许自己丧一会儿）；每完成学习任务：回血15%（奖励奶茶一杯）；面试进步：经验值+20%（比如上次说话结巴，这次和面试官聊得不错）

必杀技：每次焦虑时写“大不了清单”

大不了XX：大不了去小公司先干着；大不了降薪20%入行；大不了再学两个月

死磕执行：把大目标切成豆腐块

案例：

要三个月转行AI产品经理：①第1个月：每天2小时了解行业基础知识（具体到每晚8-10点） ② 第2个月：每周做1个真实项目分析（比如拆解健康码系统）③ 第3个月：每天投x份简历+复盘x次面试

防崩秘籍：当想放弃时，问自己：“今天不做这件事，三个月后会不会后悔？”

04.转行后

1. 对于想转行的小伙伴，有哪些建议和经验分享？

别心疼沉没成本。

五年规划不是白学，而是提前充值了“系统思维”DLC——现在写PRD文档时，发现和当年写规划文本套路一模一样：先吹行业趋势，再堆数据分析，最后画个饼。不要把时间浪费在纠结犹豫中，一定要付诸于行动，在行动中找到意义和方向！！

活用祖传技能。

GIS空间分析 → 现在做用户热力图

容积率测算 → 现在算功能模块耦合度

被甲方毒打的抗压能力 → 和程序员battle需求时心如止水

（ps：活用AI，当你有任何问题都可以和AI进行交流互动，特别是在转行中遇到问题的时候，杜绝闭门造车）

保持“海拉鲁老流氓”心态。

没有官方攻略又怎样？当年能徒手画出甲方要的“五彩斑斓的黑”，现在照样能满足各种各样的产品需求，世界就是一个巨大的草台班子！

记住：转行不是重练小号，而是给你的满级账号换个新副本！

2. 致谢

老师们扮演的分布式数据库：源源不断输送转行方法论与行业洞见，为你打好了最坚实的地基！推进行业认知升级迭代，帮助我快速掌握AI产品领域的动态，给予充分的转型方法论指导和职业认知调整。

我的「人类增强系统」：感谢我的男朋友，是我的情绪稳压器，也是我的抗压对象，承受了多版的情绪爆炸测试；还是我的强化学习奖励函数，在每个里程碑用火锅和串串完成正反馈。让我相信，在人与AI共生的时代，情感算力才是终极的竞争优势。

没放弃的自己：当HR的"不合适"通知与导师的"这个部分重做"批示接踵而至，是那个坚持的自己，在混沌中搭建起认知的诺亚方舟。这60天的极速转行里，让我明白，在AI赛道上，每个规划师DNA里自带的「空间韧性」，正在进化为「认知弹性」。

未来的生存算法：愿自己永远保持贝叶斯思维，在信息洪流中持续更新认知；拥有分布式韧性，不再寄托于单一技能树，而是构建能力联邦。

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
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