干晓磊翻译者跳出他互联网医疗的宽大区后，早已早已开始在结构上这款配偶智能化机器货品，在对两种货品进行极为后，推断出智能化驱动程式货品存精确性、关联性、未明性、未定性、可持续性这5个特点。干晓磊以两个智能化驱动程式货品的前辈评析，对这5个特点进行了分析，一起来看一下吧。

对对个人在货品经理那个岗位也大约有6年之久，其中前5年仍旧在互联网金融创新金融行业谋生活，而且仍旧在三个仍旧称之为的昌平金融创新金融行业——医疗保健金融创新金融行业，从起初的小功能的强化，到全权负责三个货品端，直到最后到整栋货品线的全权负责，甚至到对外（B端）整栋货品方案的输出和商品服务的货品宣讲和售后的货品专业培训，吃饭的混蛋也从写方法论图画的Axure、X-mind回到了轶事的PPT，可是等了很久，医疗还在昌平，午夜仍旧没有改投。

机缘巧合天前跳出了互联网医疗那个宽大区，早已早已开始在结构上这款配偶智能化机器货品，由于是子公司的三个Jaunpur建设项目，所以在Treignac的情况下，所有与货品在结构上相关的组织机构组织工作内容均有牵涉到，虽说基本功稳固，但是这近几年来也的确遇到了不少的挑战，可以说痛并emo着。

这里从三个智能化驱动程式货品的前辈评析，从智能化驱动程式货品在结构上的角度，结合对对个人对智能化驱动程式货品的理解，将其与对对个人在宽大区（互联网）的货品在结构上组织机构组织工作进行极为，推断出智能化驱动程式货品（主要还是与驱动程式基础建设的开发工具在结构上）结构测试阶段存有的5个特点或称之为现象，与大家截取：

精确性：货品组成的精确性，开发工具-驱动程式-算法。关联性：相对互联网货品，智能化驱动程式货品X310e的差异，和货品经理输出丰硕成果的差异。未明性：金融标准规范和金融创新金融行业做法对驱动程式货品的在结构上和算法消费需求的叙述提供参照。未定性：算法消费需求边界线的未定（的刚custom的货品来说）。可持续性：相对于互联网货品敏捷联合开发，智能化驱动程式货品的联合开发的长周期不可正视。

一、精确性

也许是本人首次接触智能化驱动程式货品，也许是那个建设项目是子公司的三个试著建设项目，只安排了我这么三个货品来全权负责整体的开发工具、驱动程式建模的在结构上让我才有如此的感觉（智能化驱动程式金融创新金融行业的货品元老龙显蕙）。

先来看看之前在宽大区做的这款互联网医疗货品：从0-1构筑的牵涉到患者、医生、药学、村医、药代、企业员工、医院职员、平台运营人员等8种角色的3条业务线11个用户端货品体系。现在回头看虽说也极为复杂，也许是在宽大区，Junagadh，唯手熟尔，当时的确没有觉得有多复杂。

经过对智能化驱动程式货品知识的不断了解，和最近一年建设项目的经验总结，当前市面上可移动的配偶机器大致会牵涉到到7个重要的组成模块：本体APP、手机APP、驱动程式本身、内容生态、运营管理后台、语音平台、算法平台。

这其中就有触碰到我的逆鳞的区域，让我踩进了盲区：驱动程式、语音、算法；其中驱动程式部分是完全不懂啊，不过庆幸的是驱动程式货品的定义在我介入那个建设项目前已由另三个驱动程式同事完成了，但是悲剧的是在我深入介入那个建设项目时，这位驱动程式同事早已离职，所以后期联合开发遇到了什么问题还得以质问的语气来找我做决策，只能提前去了解。

还有就是语音部分，语音可不是之前在互联网开发工具在结构上时接触过的语音通话、语音录入这类功能了，这里的语音牵涉到到语音脚本的撰写、语音指令的定义等等。

最盲的盲区就是算法了，算法可不是之前理解的推荐、查询方法论、规则或策略一类的定义，这其中主要指视觉识别相关的类似人脸识别、人体跟随和雷达相关的导航、路径规划一类的了，下文会进一步说明。

这里我们还是首先看看这7个模块的定位：

本体APP：结合算法、手机APP和内容生态和语音平台，调动机器按照设定的业务方法论执行相关任务。手机APP：全权负责远程遥控、管理和查看机器的授权、任务状态等信息，与本体APP、管理后台、三方内容库均有建模，建模类型主要以图形（GUI）为主。驱动程式：包含机器的货品定义、ID在结构上、结构堆叠和执行器、芯片、传感器、显示器等元器件的选型和规格定义。内容生态：根据货品的定位接入对应的第三方服务资源，例如：音乐、视频等。运营管理后台：对商品中牵涉到的用户、设备、内容、等其他数据和三方生态服务进行查看和管理。语音平台：牵涉到唤醒、指令、任务对话、畅聊对话等语音建模。算法平台：主要在结构上语音、视频、雷达等相关的算法。

常规情况下，就这么复杂的这款智能化驱动程式货品该配备几个货品经理呢？对对个人曾试著去咨询了下我身边认识的元老，得到的结果是5个：开发工具、驱动程式、导航、语音、算法各三个，虽说驱动程式结构工程师和算法组织机构组织工作师的可以协助进行驱动程式和算法、导航相关消费需求的定义，不然作为三个新手如何hold住这些陌生的领域。

二、关联性

1. 建模形式的多样性

智能化驱动程式货品的X310e呈现多样性，并不像纯互联网应用主要以图形建模（GUI）为主，其中智能化驱动程式货品所牵涉到的X310e包含但不限于以下几种：

基本建模：主要指直接的驱动程式实体键的接触建模，例如开关键（短按、长按、连续按…），身体表面触摸板的建模定义等。图形建模：主要指用户通过机器屏幕操作本体APP，或者通过手机APP进行远程遥控机器的建模。语音建模：主要指用户通过语音操控机器进行唤醒、聊天、执行任务的建模过程。体感建模：主要通过身体的动作和姿态与机器进行建模，例如：人体跟随、手势识别、表情识别等。灯光建模：驱动程式的组成中一般会包含一种或多种具有一定功能定义的指示灯或者氛围灯来表现当前驱动程式所处的状态，包括灯的颜色，明暗度，变化频率、时长、组合图形等形式。

智能化驱动程式（机器）对用户的每一次建模反馈通常不局限于一种X310e，一般是多种X310e组合的形式即多模态建模。

例如：早上用户给机器打招呼，机器则可能作出以下反应：

【图形建模】：屏幕切换出微笑表情。【语音建模】：机器移动至用户身边，说主人早上好吖，又是元气满满的一天呢！，然后播放了一首班得瑞的歌曲清晨。【灯光建模】：随着音乐的旋律，机器身体上的矩阵灯球早已早已开始跳动。【体感可视化】：机器跟随着主人来到门口，为用户送行。

2. 货品交付物的不同

同样作为货品经理，无论是互联网金融创新金融行业还是智能化驱动程式金融创新金融行业，需要产出的文档：BRD、MRD、PRD的确三个都不少，但是其中连接货品和联合开发最核心的货品在结构上文档PRD，的确不尽相同。

互联网金融创新金融行业的PRD核心侧重于呈现界面在结构上、业务方法论、建模方法论，即该怎么去实现某一项消费需求或功能，其中主要包含：业务背景说明、业务流程图表、货品架构图表、功能清单列表、业务状态说明、推送消息汇总、全局规则说明、主要页面跳转示意图、消费需求评审记录、消费需求修改记录、界面详细在结构上文档、版本上线说明等。

其中界面详细在结构上文档占据篇幅最大，决定着货品在结构上在联合开发侧的落地，也是花费时间最多的一项文档。

智能化驱动程式金融创新金融行业的PRD（0-1的货品）则完整地叙述了：为什么要做、如何去做、做成什么样、需要多少成本、存多少风险等内容，感觉是将PPT版本的BRD和MRD和重要内容进行了扩展然后和当前Word版本的PRD进行了三个组合。

其中主要包含有：文件属性、记录变更、背景分析、消费需求定义、外观在结构上、驱动程式方案、开发工具方案、演算法应用、结构在结构上、非功能在结构上、测试要求、成本控制、风险控制等13项。

三、未定性

之前有三个互联网货品经理提出了三个消费需求：需要APP主题色与手机壳保持一致，随着手机壳颜色的调整自动适应；然后，然后就没有了，听说被祭天了。

作为货品经理在在结构上货品时多少需要知道些当前技术的边界线，作为互联网货品经理最简单的办法就是去疯狂体验各种货品，看的多了，然后再结合自己对消费需求的分解，也就知道大概什么样消费需求是可以实现，什么样消费需求是无法实现。

回想之前全权负责互联网货品时，如果联合开发对你的消费需求提出质疑，多是质疑你消费需求的合理性，和联合开发问的最多的是现在市面是上有货品这么做的吗？当货品经理找出竞品给到联合开发时，联合开发又会拿当前子公司的人员和建设项目时间和各种投入和条件无法与竞品相比说事。

但是在智能化驱动程式货品在结构上评审过程中，除了以上这些，还会质疑或者说直接否决消费需求的可行性，特别是算法消费需求，导致这些质疑的原因就是货品经理对当前联合开发能力或者说金融创新金融行业技术能力边界线的认知，与算法相关消费需求可行性遭到质疑有以下几点原因：

1）算法本身限制

金融创新金融行业中的确没有可行或者较好的算法模型来满足提出的业务消费需求（一般小子公司利用的算法模型均是市面上开源的，然后进行算法的强化调试，愿意投入成本和时间去联合开发创新算法的的确很少，也许那些头部子公司才会有这些举措）。

2）子公司算法能力限制

金融创新金融行业中存相应的算法模型应用，但是子公司算法人员的认知局限或者能力不足，导致对算法相关消费需求可行性的否定。

3）驱动程式在结构上限制

可以找到相应的算法实现业务消费需求，但是驱动程式提供不了算法需要的数据，算法工程师也无法进行无米之炊。

例如：某三个视觉算法需要深度相机采集的数据，但是当前驱动程式在结构上只能提供普通相机采集的数据，导致业务无法实现。

4）算力限制

有可行的算法，但是选型的驱动程式芯片算力不够，无法满足算法的运行。

5）成本限制

有可行的算法，但是如果要进行成熟的应用，后期需要投入大量的人力和购买大量数据进行训练调优，但是建设项目时间却等不起，或者子公司不愿意花这么大的人力和时间成本去做这件事。

另外三个不可知，就是竞品分析的难度：

互联网货品相关的应用APP几乎都是开放注册（B端货品有部分是封闭的），进入即可以进行三个完整的货品体验和分析。

驱动程式货品则不同，即使下载并注册了驱动程式相关的应用，在没有绑定驱动程式的情况下，整栋应用APP的分析几乎是没有太大意义的，所以需要进行三个完整的货品分析，那得首先买不止一台竞品，然后全方位地对驱动程式和开发工具功能进行体验、拆解和分析。

例如前段时间中信证券拆解了一辆全新的特斯拉Model3，输出了一份长达94页的研究报告《从拆解Model3看智能化电动汽车发展趋势》，只能说中信有实力啊（哈哈），但是所在子公司是否会动辄大几千上万买一台竞品供工程师和货品在结构上者进行拆解和分析，这只能看子公司的格局和实力啦。

四、未明性

之前在做互联网货品在结构上时，同样也会考虑国家法规，平台标准之类的规则，根据相关文件在结构上或修改业务方法论。

例如：

互联网应用（AP。

同样智能化驱动程式货品中的驱动程式、开发工具和算法也可以找到一些相关的金融标准规范和规范，这对于刚接触驱动程式或算法相关消费需求在结构上的货品经理，在不知道算法边界线或者驱动程式的好坏要求时，在金融标准规范的基础上展开相关消费需求的叙述，是三个很不错的选择（但并不是所有的消费需求功能都能找到相应的标准和参照）。例如常见的人脸识别消费需求中牵涉到的消费需求叙述：

《GB/T 35678-2017 公共安全 人脸识别应用图像技术要求》

1 采集图像

1.1 表情

中性或微笑，眼睛自然睁开，嘴唇自然闭合。

1.2 眼镜

眼镜框应不遮挡眼睛，镜片应无色无反光。戴粗框眼镜注册时宜采集两张图像，一张戴粗框眼镜， —张不戴眼镜。

1.3 遮挡

遮挡物应不遮挡眉毛、眼睛、嘴巴、鼻子及脸部轮廓。

1.4 两眼间距

两眼间距应大于等于60像素，宜大于等于90像素。

1.5 姿态

人脸水平转动角应在±10°以内，俯仰角应在±10以内，倾斜角应在±10°以内。

1.6 亮度和对比度

图像亮度均匀，对比度适中，脸部无阴影、无过曝光和无欠曝光。图像灰度化后脸部区域动态范围在85～200 之间。

1.7 脸部区域

人脸完整，轮廓和五官清晰，无浓妆，图像脸部区域应无编辑修改性处理，几何失真应小于等于 5%，运动模糊应小于等于0.15，高斯模糊应小于等于0.24。

……

2 识别图像

2.1 遮挡

遮挡物应不遮挡眉毛、眼睛、嘴巴、鼻子及脸部轮廓等。

2.2 两眼间距

两眼间距应大于等于30像素，宜大于等于60像素。

2.3 姿态

人脸水平转动角应在±30°以内，俯仰角应在±20°以内，倾斜角应在±30°以内。

2.4 脸部区域

人脸完整，轮廓和五官清晰，无浓妆，图像脸部区域应无编辑修改性处理，几何失真应小于等于 10%，运动模糊应小于等于0.20，高斯模糊应小于等于0.25。

每三个算法模型关注的输出和输出的参数和前置条件都不尽相同，对于三个纯互联网货品经理，在未接触到算法前，可能不知道对三个算法消费需求的叙述需要对什么样些字段进行叙述。

五、可持续性

上文已提到过智能化驱动程式货品主要包含：开发工具、驱动程式、算法等部分组成；其中开发工具、算法全权负责智能化的部分，但是智能化部分的更新迭代，很大程度上都依赖驱动程式部分的迭代，相对于互联网货品的敏捷联合开发，两周迭代三个版本，智能化驱动程式货品的迭代周期就不可能这么快了，当然其中单纯的开发工具和部分算法是可以脱离驱动程式进行部分迭代的。

驱动程式部分迭代少则一年，多则两年或更久都是很有可能的。驱动程式的定义、在结构上、评审、打样、生产等部分，作为三个前辈，目前就不在这献丑了，后续有深入的理解后再给大家截取。

专栏作家

andy，微信公众号：PM大白，一名货品经理金融创新金融行业的小兽医经理金融创新金融行业的小兽医

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