AI 硬件產(chǎn)品經(jīng)理需要懂的技術有哪些？本文作者就這個問題進行了思考并總結，與大家分享。

目錄：

1. 計算機硬件（計算/輸入/輸出/交互）
2. 計算機軟件（系統(tǒng)/算法）
3. 懂技術的概念與構建技術知識體系

完整的計算機系統(tǒng)是由硬件（hardware）和軟件（software）兩大部分（即兩類資源）組成的。

計算機的硬件系統(tǒng)是計算機系統(tǒng)中看得見、摸得著的物理設備，是一種高度復雜的、由多種電子線路及精密機械裝置等構成的、能自動并且高速地完成數(shù)據(jù)計算與處理的裝置或者工具。

計算機的軟件系統(tǒng)是計算機系統(tǒng)中的程序和相關數(shù)據(jù)，包括完成計算機資源管理、方便用戶使用的系統(tǒng)軟件和完成用戶預期處理的應用軟件這樣兩大部分。

硬件與軟件二者相互依存，分工協(xié)作，缺一不可，硬件是計算機軟件運行的物質基礎，軟件則為硬件完成預期功能提供智力支持。

下面以我做過的無人機為例，分解一下需要哪些方面的技術能力，做一個簡單的認知。

01 計算機硬件

如上圖，大疆的無人機包含兩部分，飛機和遙控器。

遙控器對于飛機來講，屬于輸入設備。類似于我們電腦的鍵盤鼠標。

我們先不討論遙控器，只看飛機部分。（見下圖）

圖中 GPS、前視/下視/后視視覺系統(tǒng)、紅外感知系統(tǒng)，這些都是傳感器，屬于輸入裝置。

電機屬于輸出裝置，有的也叫做動作器，根據(jù)輸出命令做出相應的反應。

機頭 LED 指示燈、飛行器狀態(tài)指示燈、對頻狀態(tài)指示燈、對頻按鍵以及電池上的電源開關，電量指示燈。這些屬于人機交互部分。

還有一部分我們從外觀上看不見的。處于機體內部的處理器、儲存器、圖像 sensor 等。

所以，一個智能設備與我們的計算機組成一模一樣，輸入—>計算—>輸出。

計算機組成

以前推薦過一本書《計算機組成原理》。

以我們人類來舉例，耳鼻眼口（傳感器，獲取并輸入），眼觀四路，耳聽八方，獲取周邊環(huán)境信息；傳輸?shù)酱竽X（計算）；手腳（動作器，輸出）。

1.1 硬件的計算部分

了解這一部分有什么好處？

• 我們 PM 需要了解智能設備的工作原理，才知道怎么設計一款產(chǎn)品。
• 功能及流程的權衡取舍，比如我們同時需要做人臉識別和視頻數(shù)據(jù)傳輸，需要考慮硬件資源開銷的問題。產(chǎn)品規(guī)劃的權衡取舍，比如產(chǎn)品在軟件上的迭代考慮是否預留資源。
• 成本評估，我們自己根據(jù)需求設計的產(chǎn)品，更夠較為準確的做成本預估，選擇什么樣的處理器、多大的ROM/RAM 等。
• 開發(fā)周期的評估，換了一個硬件平臺，運行于其上的大部分軟件/算法基本不能復用，基本上算法重新開發(fā)。

更重要的是，我們明白這部分內容，跟軟件、算法、硬件團隊溝通的時候會快速簡單很多，別人不需要跟你解釋太多。比如硬件團隊在做原理圖設計的時候需要芯片的數(shù)據(jù)手冊、設計指南等，需要傳感器的規(guī)格、接口定義，芯片支持列表等等。

產(chǎn)品前期溝通的時候，能夠快速找到對應的相關人，發(fā)現(xiàn)問題，定位問題，拉取相關的人員進行簡短溝通以提高產(chǎn)品人自身的效率。

懂一些這部分內容的優(yōu)勢是當我們更加深入了解這一塊兒內容的時候，我們做的產(chǎn)品競爭力可能更加不一樣。

經(jīng)常關注新的硬件平臺，可以增加產(chǎn)品在性能、成本上的優(yōu)勢。

科技創(chuàng)新是需求創(chuàng)造的基礎。可能我們以前解決不了的問題，在新的硬件平臺可能輕松解決了。

產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常拓展這些資源，有利于賦能我們創(chuàng)造產(chǎn)品。

1.2 硬件的輸入部分

我們經(jīng)常講，AI 重要的三駕馬車，算法、算力、數(shù)據(jù)。

AI 硬件設備，一部分數(shù)據(jù)是事先準備好的用于訓練設備的智能。另一部分是從外部實時獲取的。這部分來源就是我們設備上的傳感器。

數(shù)據(jù)輸入的質量決定了我們設備輸出效果的好壞。類似于我們讀了很多的雞湯文章，但是沒辦法做好自己的工作，這部分雞湯文章屬于無效數(shù)據(jù)。

我們根據(jù)產(chǎn)品功能設計和場景選用不同的傳感器，甚至傳感器組合來實現(xiàn)一項功能。因為不同傳感器適用不同環(huán)境、具備不同功能和效果邊界。

上例中的無人機，一個定位功能，氣壓計可以提供高度信息，但是這個高度信息只是海拔高度，并且受溫度影響，俗稱“溫漂”。這就造成了使用場景和數(shù)據(jù)精度的局限。

• 爬坡地貌：隨著坡度上升，海拔高度變化極小，很容造成撞擊山坡。這時候你可以使用超聲波輔助定位。
• 室內環(huán)境：室內無 GPS，如果需要精確定位，使無人機不漂移，就需要配合下視視覺傳感器配合。

簡單列舉上面兩點環(huán)境說明傳感器的適用邊界。

再看一下傳感器的功能和效果邊界。

超聲波可以實現(xiàn)高度測量，但是有測量極限，并且某些材質對超聲波具有吸收特性。

視覺傳感器效果不錯，但是易受環(huán)境光影響，同時也對透明玻璃失效，也存在視覺盲區(qū)。視覺傳感器主要原理是抓取物體特征進行計算，環(huán)境光影響類似于拿手電筒照射我們的眼睛，使我們什么都看不到。

傳感器的類別特別多，有距離（激光雷達/超聲波雷達/深度攝像頭）、煙霧氣體、觸控、動作、光線、加速度和角度測量（IMU）、身份識別、聲音等等。

有無數(shù)的傳感器都能夠檢測你能得到的任何事物。因此沒辦法一一列舉，只能靠我們平常的積累和項目實戰(zhàn)。通過廣泛的涉獵獲知廣袤的傳感器功能與效果邊界；通過項目實戰(zhàn)明白其中的奧妙。

之前推薦過一本書《傳感器實戰(zhàn)全攻略》，有興趣，動手能力強可以親自實現(xiàn)一下，也可以作為一個傳感器入門教材。

AIOT 實現(xiàn)的前提就是我們能夠運用傳感器獲取到我們需要的數(shù)據(jù)，然后才能通過 AI 去處理，實現(xiàn)智能化。

1.3 硬件的輸出部分

其實這部分分為人機交互和動作執(zhí)行兩部分。為什么呢？

比如 LED 指示燈、顯示屏這些既有通過計算處理給出的狀態(tài)結果也有給人類的交互。

我自己是將執(zhí)行動作的部分定義為輸出，比如無人機的電機。將指示燈、顯示屏、蜂鳴器等定義為人機交互。主題思想是執(zhí)行動作的為輸出，給人類反饋的是交互。

這里主要講執(zhí)行動作。交互部分單獨作為一個小主題。

無人機執(zhí)行動作的有兩部分，一個是螺旋槳下面的電機，一個是云臺相機部分的電機。

螺旋槳部分的電機，控制各電機的轉速以產(chǎn)生不同升力，從而控制無人機的航向。電機有不同的類型，比如無刷電機，空心杯電機。玩具無人機以及一些兒童玩具汽車都用空心杯。消費級、工業(yè)用無人機多用無刷電機。

為什么要單獨講這個呢？

因為不同的智能設備其如果有動作器，其動作器的類型不一樣，比如優(yōu)必選機器人上的那些關節(jié)是舵機。

我們需要根據(jù)不同的應用環(huán)境和產(chǎn)品效用選擇最適合的動作輸出部件。擴大、提高產(chǎn)品的效用邊界。

1.4 硬件的交互部分

我自己將交互分為人機交互和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互兩部分。

人機交互：即人與設備的交互，使用人對設備的控制和設備給使用人的直觀狀態(tài)反饋。

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互：既然是 AI 硬件產(chǎn)品，必定有數(shù)據(jù)產(chǎn)生或者聯(lián)網(wǎng)等。將數(shù)據(jù)傳送到云端處理或者轉發(fā)到 App 端。

先看人機交互部分：

無人機例子中的交互包含了指示燈、按鍵這些。

產(chǎn)品經(jīng)理需要知道在何種場景下使用何種指示燈，做出那些指示反饋的交互，也就是我們常說的用戶體驗。

用不同的顏色、不同的閃爍等級表示飛機的狀態(tài)，比如紅色燈快速閃爍，表示飛機沒電了，給人一種強烈的刺激，告訴機主需要快速停止操作并返航。

我們需要知道 LED 有三色燈，也有單色燈，可以多種顏色組合使用。LED 還可以做成燈帶，燈帶能做成什么樣比較漂亮，進而提升產(chǎn)品的美觀度。

按鍵，可以復用以節(jié)省成本、使外觀更加美觀，比如 iPhone 就一個 home 鍵搞定一切，特別的簡單。按鍵還可以長按、短按、長按+短按組合使用，實現(xiàn)不同的功能，比如短按顯示電量，短按+長按開關機；也可以與其他按鍵組合實現(xiàn)另一項功能。

mic 陣列，在智能音箱上 mic 陣列的重要性比較高，什么樣的mic 收音效果怎么樣，最好是 360 度都能喚醒音箱對吧！了解各類 mic 的特性，大小、靈敏度、信噪比、最大輸入聲壓等。

數(shù)據(jù)交互部分：

目前無人機的數(shù)據(jù)是通過 App 傳到云端服務器，不太直觀。稍微提一下，一般無人機下發(fā)到 App 端的數(shù)據(jù)是通過 5.8G 信號，也有不少采用 WiFi 傳輸。然后 App 通過移動互聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)或者家里的路由器上傳到云端。

這里面還有一些設計機制會導致用戶體驗問題，比較復雜暫且不表。

我們用比較常見的產(chǎn)品來舉例，以求直觀的認知體驗。

我們的無線耳機采用藍牙與手機或者電腦進行數(shù)據(jù)交互；

我們的智能手機采用WiFi/4G模塊與對應的服務器進行數(shù)據(jù)交互。

沒錯！產(chǎn)品經(jīng)理需要了解的數(shù)據(jù)交互就是這部分。

產(chǎn)品經(jīng)理需要了解這些組網(wǎng)方式的優(yōu)缺點，適用環(huán)境。

以常見的 WiFi 為例：

智能手機，直接在屏幕上輸入密碼即可使手機入網(wǎng)。一是用戶習慣已經(jīng)形成，二是基本也算是傻瓜式。并且智能手機也在迭代，比如小米手機直接分享二維碼即可使另外一臺手機入網(wǎng)。

假設我們終端是 wifi 入網(wǎng)，那我們是 2.4G&5G 兩個頻段都是支持嗎？兩個頻段有不同的特性，成本也不一樣。假如不這支持 2.4G，其實很多用戶家里的路由器是不支持 5G 頻段的。

我們 AI 硬件產(chǎn)品可能沒有屏幕，需要考慮用戶如何傻瓜式的入網(wǎng)。在入網(wǎng)方式方面，我們提供 AP 模式讓用戶通過 App 告訴終端 WiFi 的名稱和密碼，還是通過藍牙的方式，或通過攝像頭掃碼的方式。

如果不了解 wifi，就不知道 WiFi 有 AP 模式和 station 模式，也不知道怎么設計入網(wǎng)方式是最符合用戶的認知及習慣。

所以，根據(jù)我們產(chǎn)品的適用環(huán)境，考慮功耗、速率、續(xù)航、傳輸距離、延時及聯(lián)網(wǎng)耗時、成本等，關注其用戶體驗。

產(chǎn)品經(jīng)理視角還是關注于用戶、場景，因此關于計算機硬件重點關注輸入與輸出部分，這兩部分與用戶強相關。

計算部分深度參與到軟硬件討論中即可，花大量時間將這個學會對于產(chǎn)品經(jīng)理來講有點兒浪費時間。

參與工程實踐過程中我認為是一個不錯的學習方式，重點關注技術動態(tài)，以幫助我們優(yōu)化產(chǎn)品的性能與成本，以及提供更好的解決方案。

02 計算機軟件

若進一步深入分析計算機系統(tǒng)，我們可以通過 6 個層次來認識計算機硬件和軟件系統(tǒng)的組成關系（如圖）。

最下面的兩層屬于硬件內容，最上面的3層屬于軟件內容，中間的指令系統(tǒng)層連接硬件和軟件兩部分，與兩部分都有密切關系。

2.1 操作系統(tǒng)

產(chǎn)品經(jīng)理不需要完整了解這里面的全部，關注一下操作系統(tǒng)這一層級即可。我們經(jīng)常接觸的就是「操作系統(tǒng)」，對這個相對比較清楚，有一點兒認知。例如手機的操作系統(tǒng) Android/iOS 等;電腦操作系統(tǒng) windows/Mac os 等。

我們設計的功能基本是在這一層之上實現(xiàn)的。我們不需要在這一層面有過多的了解，當然如果懂一些更好，方便與工程師之間順暢的溝通。

需要明確的是，最后聯(lián)調通過，找工程師拿到引導裝載程序（bootloader)以及固件（系統(tǒng)及應用軟件，通常是打包好的，但也有分層的）給到工廠 NPI 或者其他負責生產(chǎn)的人員進行成品軟件燒錄。

2.2 人工智能技術（算法）

這層叫做應用軟件也好，還是算法也好，我們不在這些專業(yè)名詞上做過多的糾結。

我們重點關注能夠實現(xiàn)我們既定的目標，以用戶需求側為導向引導技術研發(fā)；提高決策水平和溝通能力。

理解人工智能技術什么能做，什么不能做；什么容易做，什么不容易做；什么該做，什么不該做。確保需求的可行性，實現(xiàn)方案的模塊拆解，評估工作量，以產(chǎn)品/業(yè)務的角度協(xié)助研發(fā)人員以保證系統(tǒng)架構的合理性。

懂技術并不是說我們能夠實際的工程實踐，當然如果能夠做簡單的工程實踐更好，因為能夠幫助我們更好的理解人工智能技術。工程實踐是算法工程師的工作，并不是產(chǎn)品經(jīng)理的工作。

AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要在技術廣度上發(fā)揮力量；算法型產(chǎn)品經(jīng)理或者算法工程師在技術深度上發(fā)揮力量。

理解目前主要的人工智能技術，機器學習、深度學習；計算機視覺、語音交互（ASR/NLP/對話管理/自然語言生成/TTS）、Vslam、知識圖譜等。

03??技術的概念與知識體系構建

AI 硬件產(chǎn)品經(jīng)理懂技術的概念概括為：

• 技術賦能產(chǎn)品創(chuàng)新，掌握前沿技術在所處領域的應用和實踐；
• 融入到實際的研發(fā)過程中，設計交互體驗（或叫用戶的使用體驗），協(xié)調人工智能三要素“算法、算力、數(shù)據(jù)”；
• 從對手或者目前技術層面橫向比較產(chǎn)品優(yōu)劣勢，對內外宣傳價值。

構建技術知識體系：

• 人工智能三駕馬車“算法、算力、數(shù)據(jù)”；
• 硬件資源，傳感器和組網(wǎng)（其實也是傳感器）；
• 人機交互語言（燈帶、按鍵等）。

只有懂，才知道軟硬件效用與邊界，才能更好的運用。

最后，從技術、成本與性能上理解，軟件和硬件在邏輯上是等效的，即某些操作有軟件實現(xiàn)，反之亦然。按照摩爾定律來講，組成計算機的基本元器件的發(fā)展，其性能不斷提高，價格不斷下降。某些軟件操作由硬件去完成，即軟件硬化，同時也提高了實際的運行速度。所以這是一個動態(tài)平衡的過程，取決于我們產(chǎn)品經(jīng)理的決策。

作者：Arvinzhou，微信號：zf519678391；公眾號：AI 硬件產(chǎn)品官（ID：AIPM001）歡迎關注我，期待與您交流

本文由 @AI 產(chǎn)品觀 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協(xié)議