浅谈机器人产品从定位到落地全过程
本文最早的目的只是简单陈述机器人从定位到量产的一个过程。编辑说，没有深度。那么我会着重增加语音交互的模块。且直入主题吧。
[机器人] 我的理解之所以带有一个“
人 ”字。
因为是同有人的属性，本质是对人的意识与思维的信息过程进行模拟。 以下同人特征：
1、输 入：
听觉(麦克的阵列拾音得到音频数据，ADC）
- 语音识别： （将语音转换为文本技术）典型公司：Nuance、科大讯飞、云之声、思必驰、捷通华声。
- 语义识别： （解决听得懂，的问题）典型公司：微软小冰、度秘、trio.ai 三角兽、 出门问问Mobvoi、图灵机器人、DeepBrain出门智能360、蓦然认知等。
- 语料采集： （QA）典型公司：Speechocean海天瑞声 、中科信利。
视觉（摄像头、激光雷达、红外雷达、毫米波雷达；，将三维世界到二维世界的映射。提取图片特征，典型技术公司；SenseTime | 商汤科技、旷世科技FACE++ 、图普科技TUPU、依图科技、触景无限、格林深瞳、海康、大华、思岚等）
Sensor 嗅觉、触觉等、数据采集，典型公司：freescale nxp、futaba、ON Semiconductor安森美半导体、欧姆龙、Sony、松下、英飞凌…..
2、存 储：
记忆，情感（太复杂，笔者还没有想清楚放在哪个位置及如何描述）基于硬件CPU\GPU\NPU\TPU，云计算（CNN\RNN\GNN) 已有认知的知识图谱(RDF)，（我同事李瑶说，假设我去吃一个宫保鸡丁，这个时候我会输入味觉，视觉，嗅觉，等，我会判断，这个不错，以后还要来。但是十年后，我是不会记得这些细节的，但是我会想到宫保鸡丁会很好吃。流口水的表情。这是一个人类的特征。）
不过12年的Google X 实验室Jeff说：“我们在训练的时候从来不会告诉机器说：‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。” 不就的将来神经网络系统则是通过机器学习的方式，转换“宫保鸡丁，这个不错以后还要来，”转换成为，宫保鸡丁很好吃，流口水的表情。当然这只不过是设想，或许还有更好的答案。
3、思 考：
判断、决策等（这里与第2点是紧密关联的,主要还是算法与开源的平台）
一、定 位 （产品的源头，或者说一个智能硬件的源头）
理解完笔者所认为“机器人”，那么要做一款什么样的产品呢？
需求、痛点、频次，嗯，以目前市场来看，垂直类的场景显得至关重要。开始一个产品不能做太重，否则无法聚焦核心定位。 定位 真的不是一个容易的决策，因为这牵扯到创始人对产品的执着与狂热，也有产品的偏执，有一个美好的愿景，也抛不开市场的了解，人性的通透，因为这不仅仅是做一个好卖的商品，而是一个改变生活的产品。当然也会带来商业价值，不谈商业的产品都是耍流氓……
用 例： （我们一直想着突破2B市场，一直把机器人定位高端市场，假设一个酒店场景，我们会想着怎么送行李，怎么解决业务需求，NO；NO；NO；导航避障，激光雷达、深度视觉，建图，这些高成本的技术目前却没有办法给“高端”人群惊喜，因为这个产品并没有提高效率，也不一定有惊喜。因为你们都是准备卖给高端酒店的。最后服务的还是人，那么这些“高端人群”才是真正的用户。如果一旦不能让这些“高端用户爽”高端酒店是不会买单的。
换个思路；我把产品定位在2、3星级酒店，如：7天连锁、如家，这种快捷酒店，出一款低成本的机器人，为酒店用户做一些服务，住快捷酒店的 群体 是否会有 惊喜 呢？ 这个群体是否有装逼需求呢？ 他们是否会好奇呢？（好了，可以研究一下这个群体） ）
二、了解了机器人，有了定位，产品目标，后面主要是落地的一个过程了
1、需求
市场分析，用研，定性与定量，竞品分析，二手数据分析，头脑风暴，做 人物与场景建模 ，根据用户行为、痛点、需求，定义产品功能，理清业务逻辑，输出需求文档 。 （如何去理解需求这事就不细说了）
需求很重要，前期的传递一定要清晰，要让所有伙伴知道我们在做什么？为什么做？这么多需求，哪些做？哪些不做？为什么？是如何把用户需求转化为产品需求的？各个部门以及相关人员要统一传递，统一协作。以便更好的理解需求。get 到一个点，才能更好的协作，达到产品目标。
2、需求评审
理想与落地之间的撕逼（沟通之前，把PRD传递到相关伙伴，用人话描述清楚）
什么？谁谁谁，没看？评审时一脸懵逼？ 那就看完再开。当然产品经理前期也应该小范围做一些沟通的。撕逼的时候请产品经理自行把逻辑理清楚先。不然伙伴们发大招，暴击9999点伤害，回不了血，自己扛着吧。
评审后，该修订的修订，搞定后发给所有相关伙伴。签字画押！哈哈哈
3、产品硬件规格
硬件选型：方案选型；主控用谁家？ 全智？联盛德？山景？瑞星微？MTK？intel？用多大显示器？几瓦的喇叭？麦克风？LED ？电池？。。。。。。说白了就是看第一条需求来做选型硬件。当然，选好一个方案会决定您整个产品的生命周期。（一局可以玩更久）
4、硬件选型评审
理想与落地之间的撕逼 (硬件选型的大小，性能，参数，与结构设计等的，与需求都息息相关。所以ID ，结构，产品，硬件，会再次撕逼一次。这里产品就需要做好协调工作了，ID不管结构，结构推ID的事儿长有。混战，可以直接放一个大招。（开玩笑，没那么严重，不过确实需要良好的沟通与协作）
5、资源用谁家？哪里来？
又是 需求 来定义资源选型。流行音乐？儿童教育资源？视频通话方案商，其他开放平台等。商务谈判也是产品控制成本的重要环节。那么行业信息，资源渠道，都至关重要。笔者之前踩了个坑，一切都谈好了，配合也很不错，这公司倒闭了。具体笔者就不多说。找靠谱的。不然全队都game over.
6、交互设计 GUI + VUI(Voice User Interface)
信息架构、交互流程、交互规范、原型设计、交互文档DRD、语音交互规则
体验层面，一定是产品先落地，先解决需求问题，再谈体验。但是前期做好交互设计对未来产品迭代会有不少帮助，能少踩很多坑。 GUI+VUI 多模态的交互，是机器人必要的趋势。
机器人交互设计与传统的交互设计有什么不同？
GUI被动，VUI主动，如此分开就比较易懂了。被动的交互是一种引导，传递信息。而主动的交互不仅仅包含被动所能表现的，且能够主动感知或认知人来获取信息，而人还是原来的行为模式。VUI的实现基于NLP 的技术，市场需求，业务需求，产品形态的需求. 且人对语音的记忆时间非常短。
用例： 比如我们落地的机器人，简单的一个人脸识别，就能做到主动语音交互。
1、 主动交互 ，当我在机器人端录入了我的人脸。可以通过限定的场景，机器人识别到我的人脸的时候。进行主动的语音交互。如：问个早上好或者主动播报今天的天气情况。（这里就体现了一个非常简单的主动交互，涵盖了语音，表情，灯光的交互）
2、 上下文 也是一种交互的处理方式，用一个小冰最简单的会话表示；
3、 引导式对话 ；(您可以在siri 充电情况下体验） 嗨siri可以唤醒。
Q：我饿了
A：你想吃什么？
Q：我想吃面
A：附近离你最近的面点王评价还不错。这是你要找的吗？
Q：不是
A: 第二个是 品湘楼，离你500米，营业时间xxxx 这个行么？
Q: 可以
A：好的，现在帮您查询去品湘楼的路线。
A：您是步行还是开车呢？
Q: 步行
A：好的，为您规划步行导航。
以上是一些已经落地的产品，但是笔者认为，人还是对另外一个“人”正常说话表达，机器人要通过算法来理解人表达的信息，而不是引导人应该如何说话。 比如动作，人还是用它习惯的动作来表达，而机器人要能识别和认知人表达的意图。而不是机器人来引导人如何反馈。
引导式的体验相对要差很多。目前只能在界面，输出的语音，以及少量的分析数据来判断。在未来，机器人表达的方式是人类能接受和阅读的。表达可以是非人的，一条狗不会说人话，但是人类也能读懂它是否友好，是否能听我的。它有它完整的表达逻辑。相信机器人也能成为人类的一份子。不仅仅是工具，而是生活中的一员。
说白了，与机器人交互，终极目标，同人一样交互。（超级大boss一般最后一关）
7、视觉UI
视觉稿/一致性规范、切图标注/界面标注
这一块是比较成熟的了。但是，但是，请根据需求与产品目标来。不然看我青龙偃月刀, 暴击10000+伤害……
8、软件系统设计与架构（落地）
开发（这其中还有N次调整需求与撕逼过程，省略1万字）
说个大坑，大部分机器人是基于RTOS 、Linux、Android开发的OS ，前期的软件架构至关重要。后期迭代，或是OS 运用在其它智能设备。都是至关重要的。所以一个优秀的架构师，会让程序猿宝宝们工作更有效率，成果更自豪。:male_technologist:宝宝说，框架搭好，各个模块之间交叉就算有点问题也能快速解决。
9、测试
解BUG， 省略一万字…
10、上线
还有一大波的事情处理…
三、以下产品交叉 （其中道道与环节笔者描述不全，还请谅解）
1、ID设计
这是一个颜值的问题，它牵扯到生产技术难度，工艺会限制模具设计，外观造型与结构设计达成共识，成本考量、包括 是否能够向用户传递产品端想传递的信息 ，它不是一个玩具，是一个机器人?
ID也包含，配色及确认–包装设计–包装打样及确认。 在这个重颜值是时代，一见钟情还是很重要的。
2、结构设计
流程（2D，3D–做外观手板–确认外观。）结构设计的时候需求改来改去,也有很多坑，当然与工时，组装方式都有很大的关系， 所以前期结构与ID 和项目，产品沟通，至关重要。 另外， 做兼容的产品就是一个大坑。
3、3D设计 （ID进行3D绘图–结构进行建模–拆件–结构评审–3D修改–确认….)
渲染一个有质感的图形给大伙看看。百度搜了一张，大家理解干啥就行。
4、手板打样
- 目的 ： 验证结构，保证无功能性失误
- 坑：拆件方式，不同的拆件方式导致装配工艺不同。
- 避：沟通与经验（结构主导）
(外协，找一个优秀靠谱的手板厂不容易，我们项目经理跑得是上气不接下气。）下图是一张手板图。（验证一些基本功能以及ID，结构等）
5、结构物料 （根据图档出规格书与结构BOM）
下面放张（DuerOS开发套件个人版BOM）
6、PCBA设计 （器件选型–原理图–PCB layout–评审（硬件部门）–发行– 硬件BOM… ）
下面放张（DuerOS开发套件个人版电路原理图 ）根据结构提供的板宽尺寸来设计PCB，这里的坑是对需求的理解，或是新增需求，比如我需要增加一个USB接口，这可能导致我的整个PCB得重新layout。
7、电子料准备 （PCB 准备–其他电子料准备）
备料，协助部门：采购，PMC，项目跟进。这里公司的供应链至关重要。
8、贴板及测试 （SMT贴片 — PCBA 测试）
SMT贴片，按照工程输出的生产文件做SMT。PCBA测试，根据测试给出的测试用例进行PCBA测试。
下图是科大讯飞麦克风阵列模块 XFM10621 （可自行官网下载文档详细了解）
10、软件开发 （平台、驱动调试、应用层、算法层…)
儿童机器人牵扯算法比较少，(因为它并不是一个真正意义上的机器人）但是基于RTOS与Android还是有很大区别，因为Android满大街都是，所以有啥问题直接百度都能招到大神。嵌入式相对就要少了。所以选好方案后，软件架构至关重要。（当然在任何时候软件架构都很重要）
11、品质测试 （相关标准，可靠性等）
12、总结 （反思大会，各个部门人员总结，自我批评，看看前面踩了多少坑。）
13、塑胶模具
- 依据结构图档先做开模评审
- 根据现有工艺要求进行模具钢料的采购
- 模具的制作 （大约需要20天到30天左右，具体看产品的尺寸与分件）
14、PCB’A （电子元件的支撑体，是电子元器件线路连接的提供者，说白了就是PCB上贴了元器件。）
15、电子料准备
16、贴板及测试
17、结构 （再次评审、修改、确认）
18、软件 （再次评审、修改、确认）
19、TO准备 （可以备个几十或一百以内的套料了）
20、TO装机 （这个TO后，还会T1 ，重复以上进行调试，修整）
21、品质（ 我们金品质告诉我们，对待品质，没有特批。往往我们会由于交期或成本以及各种原因，而将就，（特批风险单）这种缺乏工匠精神，显然这不是一个优秀产品经理该有的。）
22、TO总结 （看看自己踩了多少坑，哪些坑是踩了两次的？ 为什么？ 是否可以做得更好？ ）
……后期的小PP、 封样、MP….
当然，这篇文章只是笔者个人依据半年来实际从事机器人产品经理工作，从而简单描述了做机器人的大致项目流程与产品所需做的工作，以及多维度的思考产品（偏需求与协作）
整篇文章，对大数据，云、算法模型，知识图谱，用户画像，没有做落地。大厂能做的事情，我们不是不做，而是协作。
未来已来，超越个体智能的机器正在疯狂的成长。你我共勉！
欢迎伙伴们吐槽，笔者当不断的学习。
文 @司马
关键字：机器人, 产品设计, 产品经理
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