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一名智能駕駛產品經理的自我修養(yǎng)

智能汽車
本文將和大家分享,作者多年來從事智駕產品經理工作的一些心得和經驗。

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隨著智能駕駛浪潮的興起,市場上產生了對相關人才的大量需求,也誕生了一些傳統(tǒng)汽車行業(yè)所沒有的新興崗位。其中,智駕產品經理,作為一個典型的、互聯(lián)網與汽車行業(yè)深度結合的新興角色,具有很強的代表意義。

那么,智能駕駛的產品經理,和其他領域的產品經理,有什么不一樣的地方?其工作的目標和具體內容是什么?對從業(yè)者有什么樣的要求?怎么樣才能做好智駕的產品經理?

帶著這些問題,本文將和大家分享,作者多年來從事智駕產品經理工作的一些心得和經驗。

Part 1:做什么——職責與內容  

在了解智駕產品經理的工作內容之前,我們需要先知道,目前智能駕駛功能開發(fā)的常規(guī)流程。需要說明的是,目前智能駕駛的產品經理,主要是對智能駕駛的功能和效果負責,因此本文所說的智駕產品,約等于智駕功能。

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△圖1 智能駕駛功能開發(fā)V型流程

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△圖2 智能駕駛開發(fā)團隊


目前智能駕駛的開發(fā),一般遵循V型開發(fā)流程,如圖1所示。從功能需求分析開始,逐步分解到軟件模塊代碼,再逐步集成測試,最終實現(xiàn)智能駕駛的各項功能。需要說明的是,圖中流程的每一步,不一定是嚴格的先后順序,比如零部件分析設計和軟件分析設計,往往就是同步進行的。

對應圖1中的開發(fā)流程,形成了圖2中的開發(fā)團隊和分工。其中,智駕的產品經理,所組成的產品團隊,負責的就是開發(fā)流程中的第一步:功能需求分析。

可見,智能駕駛的產品經理,最主要的工作目標,就是分析智駕的功能需求,并將明確的功能需求傳遞到下游,作為開發(fā)的目標。這里所說的功能需求,具體包括兩個方面:第一,智駕產品需要實現(xiàn)哪些功能,滿足哪些應用場景;第二,每項功能的具體表現(xiàn)和所能達成的效果如何。

可以說,智駕產品經理,是智能駕駛功能開發(fā)的領航員,負責明確開發(fā)的目標,指引開發(fā)的方向。

那么,為了實現(xiàn)工作目標,智駕產品經理具體需要做哪些工作內容呢?我們來看一下招聘網站對智駕產品經理的普遍要求——圖3是我們在某知名招聘網站上找到的3份對智駕產品經理的崗位描述。

不難發(fā)現(xiàn),智駕產品經理的工作內容主要是產品規(guī)劃和產品定義,這與前面提到的兩方面功能需求,是一致的:產品規(guī)劃,規(guī)劃的是要實現(xiàn)哪些功能,解決哪些場景的需要;產品定義,定義的是功能的具體表現(xiàn),以及性能和效果。此外,智駕產品經理需要時刻研究行業(yè)和市場的動態(tài),以便制定合適的產品路線Roadmap,做出合理的產品規(guī)劃和定義。

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 △圖3 智駕產品經理的招聘要求

下面我們具體地解讀一下,產品規(guī)劃、產品定義和市場研究等,具體包含哪些內容。

(1)智駕產品的規(guī)劃,主要是規(guī)劃:需要開發(fā)哪些功能,應用于哪些場景,解決什么樣的用戶痛點問題。產品規(guī)劃,輸出的是智駕產品的路線圖,即Roadmap,也就是對公司的智駕產品的短、中、長期規(guī)劃,例如,在具體的某個時間點,需要搭載哪些智能駕駛功能,能夠達到什么等級的智能駕駛(L2/L3/L4)。

下圖是一份特斯拉的智駕產品發(fā)展史,可以看作是簡化版的Roadmap。特斯拉的智能駕駛,包括了4代平臺,每一代平臺都搭載了新功能;從早期的簡單功能如前方碰撞預警等,通過不斷升級迭代,最終實現(xiàn)全自動駕駛。

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△圖4 特斯拉的智能駕駛發(fā)展史

(2)智駕產品的定義,輸出的是產品需求文檔,即Product Requirement Document(PRD),包括對某項功能的描述、產品設計的依據(jù)、硬件配置要求、功能適用的范圍、應用的場景、功能實現(xiàn)的流程、詳細的功能需求定義、人機交互的需求、體驗評價指標、數(shù)據(jù)需求、迭代計劃等等。PRD是產品經理最主要的工作輸出內容,是智駕產品開發(fā)的源頭和指導性文件,是下游部門做系統(tǒng)架構和算法開發(fā)的重要依據(jù)。

通常來說,某項智能駕駛的功能,就可以形成一份PRD,比如自適應巡航ACC功能的PRD、高速領航輔助NOA功能的PRD等。但有時,為了體現(xiàn)智駕產品的完整性和一致性,也會把所有的智能駕駛功能,匯總成一份PRD,其中再細分每項功能,以及功能間的關系等。

(3)市場研究,是為了了解產品與市場的情況,從而做出更合理、更有競爭力和創(chuàng)新力的產品規(guī)劃與產品定義。市場研究是對智能駕駛的市場現(xiàn)狀、發(fā)展、趨勢等,進行深入的調查和研究,包括同類產品、相關技術、政策、資本、用戶等內容。智駕市場研究典型的輸出物有競品對標報告、用戶調研問卷、新興技術解讀、政策分析、同類公司投融資情況等等。

九章智駕前期有一些對于主流智駕產品的測評文章,就是典型的競品分析研究,如《特斯拉、小鵬、蔚來的自動泊車產品測評》《特斯拉、蔚來、小鵬三款主流智能駕駛產品測評》等;此外,很多專業(yè)媒體如42號車庫、車云等,也有對智駕產品的測評和分析,其內容也可以作為競品分析的參考。

圖5是一些關于智能駕駛的用戶調研結果。此外,對技術趨勢、法規(guī)政策和資本動態(tài)的跟蹤調研,也是市場研究的重要內容。

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△圖5 智能駕駛的用戶調研

(數(shù)據(jù)來源:奧迪汽車、美國汽車協(xié)會、易車研究院)

俗話說“有頭有尾”,作為產品經理,自然也是一樣。產品經理作為產品的Owner,要對產品的最終狀態(tài)和效果進行驗收,確認產品的性能和效果,達到PRD所要求的狀態(tài)。這個驗收的過程,專業(yè)術語叫“走查”。

在理想狀態(tài)下,走查是整套開發(fā)流程的最后一步,即對產品開發(fā)和測試的結果做確認;但在實際的開發(fā)過程中,受限于技術水平、多部門溝通成本等客觀因素,下游部門很難百分百按照PRD開發(fā),因此產品經理通常需要提前介入走查,在軟件測試階段就開始逐步驗收,確保各項功能可以達到預期的效果。

以上這些,就是智能駕駛產品經理的工作內容,包含了對智能駕駛產品的規(guī)劃、管理、定義、設計、迭代等產品相關的方方面面,也包含了對市場、行業(yè)、用戶、政策、資本等方面的研究分析。要做好這些工作,對智駕產品經理的專業(yè)技能和知識儲備,必然有很高的要求。那么,如何做好智駕產品經理的工作呢?需要哪些知識和技能呢?什么樣的人適合并且能夠勝任呢?我們也做了總結和解讀。

Part 2:怎么做——知識與方法  

根據(jù)前面介紹的智駕產品經理工作內容,我們可以看出,這是一個對知識儲備和經驗方法都有很高要求的崗位。一名優(yōu)秀的智駕產品經理,需要全方位地掌握智能駕駛相關的知識,并且要具備一套適合智能駕駛開發(fā)的產品經理方法論。下面我們具體展開來說。

(1) 知識儲備

智能駕駛作為新興的領域和方向,是人工智能、互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)汽車工程等多學科的交叉和深度融合,因此對從業(yè)人員的知識儲備要求較高,尤其是作為領航員的產品經理,更是要熟悉智能駕駛涉及到的方方面面。

從字面意思分開來看:智能駕駛=智能+駕駛。所以,智駕的產品經理,需要對智能和駕駛(汽車工程)這兩個維度的知識,都有深刻的理解。

(1)智能化相關知識。提到智能化,首先想到的就是電子化、信息化、人工智能、算法、機器學習、芯片等。的確,智能駕駛也與這些緊密相關。對于智能駕駛的三大模塊:感知定位、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行來說,每個模塊都離不開智能化。

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△圖6 智能駕駛的三大模塊

感知定位模塊通過各種傳感器來識別周圍環(huán)境,并通過地圖、導航確定車輛的位置。其中,基于攝像頭的目標檢測與識別,需要神經網絡和機器學習算法的加持;激光雷達的點云數(shù)據(jù)處理,涉及到聚類算法,這些都屬于人工智能的范疇。另外,機器學習需要基于大量的數(shù)據(jù),不斷優(yōu)化提升,這又涉及到大數(shù)據(jù)的分析和處理。

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 △圖7 攝像頭的目標檢測與識別

(圖片來源:??http://www.cheyun.com/content/40243??

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△圖8 激光雷達的點云數(shù)據(jù)

(圖片來源:??https://www.sohu.com/a/208301629_11570??

決策規(guī)劃模塊通過感知定位模塊傳輸?shù)男畔?,分析計算,做出決策,然后規(guī)劃車輛應該行駛的軌跡。其中的任務決策和軌跡規(guī)劃兩大塊內容,自然也是要基于各類算法來實現(xiàn)。

控制執(zhí)行模塊雖然只是接收指令,執(zhí)行任務,但橫向控制和縱向控制并不是孤立的,他們之間也存在一定的耦合關系。如何協(xié)調車輛的橫向與縱向運動,做到安全舒適,也離不開各項動力學參數(shù)的智能化匹配。

此外,智能駕駛往往與網絡通信密不可分,尤其是對于車路協(xié)同方案來說,V2X更是離不開網絡通信技術。車-車、車-人、車-設備、車-云,信息間的連通,都屬于互聯(lián)網、物聯(lián)網,或者車聯(lián)網的范疇。

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△圖9 V2X的細分內容

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(2)汽車工程知識。智能駕駛可以看作是搭載在汽車上的人工智能,因此“駕駛”的部分,也就是汽車本身,也至關重要。自然,智駕產品經理,也要懂得汽車理論與構造相關的知識內容。

以量產的乘用車來說,主要由動力系統(tǒng)、底盤系統(tǒng)、車身、內飾、外飾和電子電器系統(tǒng)組成。其中,隨著近幾年汽車智能化的發(fā)展,內飾中的儀表、車機等電器設備逐漸占據(jù)了重要地位,與其他內飾部件一起,組成了座艙系統(tǒng)。

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△圖10 乘用車的系統(tǒng)構成

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智能駕駛涉及到的主要是電子電器、動力、底盤、座艙4個部分,其中電子電器系統(tǒng)作為智能駕駛的直接載體,需要重點關注:軟件方面,電子電器架構直接決定了汽車的智能化水平,從傳統(tǒng)的分布式,到特斯拉的域集中式,再到目前最先進的中央集中式架構;硬件方面,智能駕駛涉及到的各類傳感器、芯片、控制器,也需要產品經理有所了解,包括其工作原理、主要參數(shù)等等。

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 △圖11 車輛電子電器架構的演變

(圖片來源:??https://zhuanlan.zhihu.com/p/416435460??

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△表1 某款域控制器的參數(shù)

座艙是用戶與汽車直接交流的系統(tǒng),座艙中的儀表、車機、燈光、方向盤、座椅、安全帶等,都可以與用戶形成有效的人機交互。人機交互作為智能駕駛的一個重要環(huán)節(jié),直接影響用戶對智能駕駛功能的使用體驗,因此十分重要。然而,人機交互,Human–Machine Interaction,也是一門非常復雜和的工業(yè)設計專業(yè)學科,有一系列設計理論和方法,也是需要產品經理熟悉的內容。

再來說說汽車的理論。汽車專業(yè)背景的同行都知道,一款車的性能,通??梢詮膭恿W、經濟性、制動性能、穩(wěn)定性、平順性、通過性等6個方面來綜合評價。對于智能駕駛來說,其中的穩(wěn)定性和平順性尤為重要,這兩項性能,體現(xiàn)出智能駕駛帶給用戶的舒適程度。作為智駕的產品經理,需要熟知影響穩(wěn)定性和平順性的主要參數(shù)是什么,比如縱向加減速度、橫擺角速度、側向加速度等等,以及這些參數(shù)如何影響車輛的性能。

(2)方法論

作為智能駕駛的產品經理,需要有一套完善的、有效的方法論,才能設計和打磨出優(yōu)秀的智能駕駛產品。這一套方法論,涵蓋了做智駕產品的思維方式、流程規(guī)則和具體的方案等。

互聯(lián)網思維和工程化思維的融合。

產品經理是源自互聯(lián)網行業(yè)的崗位,智能駕駛又是人工智能與汽車工程深度結合的產物,因此作為智能駕駛產品經理,既要有互聯(lián)網的思維模式,又要有傳統(tǒng)汽車行業(yè)的工程化思維模式,并且能在實際的項目中,將兩種思維模式融合起來,才能做出能夠工程化落地的有競爭力的智駕產品。

互聯(lián)網產品突出的是迭代、極致與跨界。迭代,就是允許不足、不斷試錯,在持續(xù)的產品迭代升級中,逐漸完善產品,耳熟能詳?shù)摹懊艚蓍_發(fā)”就是基于迭代的一種典型的互聯(lián)網開發(fā)流程。極致,就是把產品和用戶體驗做到最好,不放過每一個細節(jié),提供超出用戶預期的產品,解決用戶的所有痛點??缃?,就是打破固有的邊界,萬物互聯(lián),建立生態(tài)體系。

傳統(tǒng)汽車行業(yè)重視的是工程化落地。作為高度精密的工業(yè)產品,最重要的是能夠工程化地生產,能夠保證高度安全可靠,因此不允許試錯,不允許為了某個細節(jié)而影響整體的平衡。傳統(tǒng)的汽車產品是穩(wěn)定的,不會有快速的迭代,也不會有過多與外界的聯(lián)通和交互。任何的創(chuàng)新與設計,都需要充分考慮到工程化和批量化的可行性。

智能駕駛的產品兼具互聯(lián)網產品和傳統(tǒng)汽車產品的雙重屬性。一方面,智能駕駛涉及到先進的算法、海量的數(shù)據(jù)、無窮無盡的場景,并且用戶的體驗直接影響產品的效果,因此需要采用互聯(lián)網的思維模式來做;另一方面,智能駕駛始終是汽車的一部分,需要保證安全性、可靠性,并且容易工程化落地,實現(xiàn)批量生產,因此需要采用工程化的思維模式來做。

看起來截然不同的兩種思維方式,我們該如何去融合呢?這是一個很復雜的問題,并且對不同的案例,會有不同的方案,不能一概而論??傮w來說,這是一個權衡利弊、動態(tài)博弈的過程,是敏捷開發(fā)流程和傳統(tǒng)瀑布式開發(fā)流程互相取長補短的過程,也考驗著產品經理對智能駕駛產品開發(fā)的理解。我們舉幾個例子:

對于直接搭載在車上,與整車的設計制造強相關的部分,例如各類傳感器和芯片等硬件,需要嚴格按工程化的方式來設計和開發(fā)。在設計初期就考慮到全生命周期的各種情況,形成可靠的平臺化方案。

電子電器架構和底層軟件部分,雖然不是直接裝配在車上的硬件,但是智能駕駛軟件開發(fā)的基礎和框架,應該在初期就全面考慮,盡量減少后期的變更;但為了保持一定的靈活性,我們可以在架構和底層軟件的某些小模塊中,預留一些接口,保留更多的可能性。

應用層的算法,是建立在底層軟件、中間件的基礎之上的,是一個個模塊,其單獨的變更,不影響整體的系統(tǒng)架構,也不會涉及其他模塊的變更,因此在滿足安全要求的前提下,可以快速迭代、不斷優(yōu)化,通過OTA的方式逐步升級,允許一定的試錯成本。

對出行場景的分析。

智能駕駛解決的是用戶對于出行場景的智能化需求,應用的場景就是各種各樣的車輛出行場景,因此作為智駕產品經理,對出行場景的分析十分重要??梢哉f,分析清楚了出行場景,就完成了一半的智能駕駛產品設計。

一套系統(tǒng)化、完整化的出行場景庫,是智能駕駛產品設計與定義的基礎。對于出行場景的分析,其實每家公司都有自己的一套方法,比如基于基本交通元素的泛化推演、基于用戶日常出行的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、基于經驗和想象得出的常規(guī)場景等等。不同方法得出的出行場景庫,是各不相同的,很難說孰優(yōu)孰劣。這里簡單介紹一套我們自己的場景分析方法,為讀者提供一定的思路。

首先,出行場景主要分為行車場景和泊車場景。行車場景就是在公共道路上行駛時,所遇到的各類場景;泊車場景就是在停車場內遇到的各類場景。

行車場景按照道路的開放與復雜程度,又分為高速公路、城市快速路、城區(qū)道路、城際道路、鄉(xiāng)村道路等,這些不同類型的公共道路,都有其各自的特點,需要充分考慮其特有的場景。

比如,高速公路和城市快速路是高度結構化的道路,有很強的規(guī)則特征;并且相對封閉,除了出口和入口外,基本沒有別的通道,路上沒有行人、兩輪車這些移動的障礙物,減小了不確定性,可以認為是一段理想的封閉環(huán)境。對于這兩種道路來說,匝道場景是其特有的場景,需要重點研究。

再比如,城區(qū)道路屬于開放的交通環(huán)境,交通元素復雜,不僅有各種車道線、交通標志,還有機動車、非機動車等交通參與者,不僅有規(guī)則的主干道路,也有非常不規(guī)則的各種輔路、窄路等,有著高度的不確定性。城區(qū)道路的典型場景是十字路口,環(huán)島,公交站臺,學校、小區(qū)、商場門口等各類場景。

此外,還有一些場景,是在任何類型的公共道路上,都存在的,例如車道內行駛、變道等。我們可以作為一類場景考慮。

泊車場景主要是各類的停車場和各種各樣的停車位。常見的停車場類型有地下停車庫、露天停車場、停車樓等;停車位則涉及各類車位線的樣式、車位附近的參照物、障礙物等等。對于泊車場景來說,主要是各種基本元素的排列組合,形成各種各樣的場景。

一名智能駕駛產品經理的自我修養(yǎng)-開源基礎軟件社區(qū)

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△表2 出行場景

對用戶體驗的分析

任何產品,面對的對象都是終端用戶,產品的好壞也是由用戶來評價,因此用戶體驗是產品設計和開發(fā)的第一目標。可見,能夠精準地分析用戶體驗,從用戶的角度來設計智能駕駛的產品方案,是非常重要的。

目前對于智能駕駛的評價,往往基于工程化的性能參數(shù)和工程師想象出來的各種場景,編制出測試用例,然后基于測試用例來測評智能駕駛的產品表現(xiàn)。在這一過程中,所有的測試評價內容,都是從工程師或者開發(fā)者的角度來考慮問題,往往會忽略一點:產品最終的使用對象是普通用戶。普通用戶的專業(yè)知識和思考方式,和智能駕駛從業(yè)者是不一樣的,如果沒有意識到這一點,那么所開發(fā)出來的智能駕駛很容易變成開發(fā)者自嗨的方案,用戶很可能不買單。

一些業(yè)內人士司空見慣的方案,可能用戶并不喜歡,這就是需要產品經理去優(yōu)化和改進的。想要做好用戶體驗,產品經理應該把自己真正當成用戶,以非智能駕駛從業(yè)者的身份,去琢磨智駕產品應該如何設計,從用戶使用智能駕駛的維度,來思考和定義,跳出既往的思維定勢和各種技術限制,用優(yōu)化和發(fā)展的眼光去設計智能駕駛的方案。

下面分享2個提升用戶對智能駕駛的體驗的經典案例。

a. 主動安全功能開關的優(yōu)化:

幾乎每家車企,都把傳統(tǒng)的主動安全功能,作為智能駕駛的一部分。主動安全功能多種多樣,比如前向碰撞預警FCW、自動緊急制動AEB、盲區(qū)檢測BSD、變道預警LCW等等。我們統(tǒng)計了市面上已有的主動安全功能,大約有15~20種,而每項功能往往都需要一個開關來控制。

這樣就導致一個問題:如果車上搭載了全方位的主動安全功能,那么就會有非常多的開關,占據(jù)大量的HMI顯示空間,并且使用頻率低,便捷性差;同時增加了用戶的學習成本,作為普通用戶,沒有必要去理解這些專業(yè)詞匯所代表的含義,去理解每個功能的詳細內容,他們所希望的,就是能簡單地使用而已。

針對這一問題,我們調研了一些車主的需求后,做出了一個大膽的創(chuàng)新設計:主動安全功能的開關設置,不再以單獨的功能來區(qū)分,而是根據(jù)所防護的區(qū)域和方位,來做開關設置。這樣,優(yōu)化后的開關設置就只有“前方安全守護”“后方安全守護”“側前方安全守護”“側后方安全守護”等,在簡化開關的同時,也省去了用戶對功能描述的學習成本,更加直接簡單地選擇所需要的功能,也更符合普通用戶的使用習慣。

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△圖11 主動安全的開關設置

b. 自適應巡航車速設置的優(yōu)化:

自適應巡航ACC(Adaptive Cruise Control),能夠控制車輛,按用戶設定的車速行駛;用戶可

以隨時設置車速,系統(tǒng)會按新的車速來控制車輛的加減速。

ACC功能是一項非常成熟的功能,很多車型都已經搭載。我們發(fā)現(xiàn)在目前任何一款車型中,用戶對車速的設置都基本是兩檔調節(jié):以10或5kph為步長,和以1kph為步長。從工程開發(fā)的思路來說,保留1kph為步長是有必要的,可以實現(xiàn)最大的車速設置精度。但在實際的用戶使用過程中,統(tǒng)計結果顯示幾乎沒有用戶使用過1kph來調節(jié),基本都是按10或5kph來調節(jié)車速,這也符合常理:在路上行駛時,用戶并不會在意1kph的車速變化,通常只有5或者10kph這樣的車速變化,才有意義。

基于上面的原因,我們打破了業(yè)內一貫的做法,分別設置了10kph和5kph為步長的兩檔車速設置方式,而取消了1kph為步長的方式;雖然精度變低,但實際的使用體驗和效率會得到提升,用戶會更“爽”。

Part 3:誰能做——個人特質  

前幾年有句話非常流行:“人人都是產品經理?!钡珜τ谥悄荞{駛來說,未必人人都可以做產品經理。智能駕駛作為一個多學科交叉融合的領域,要實現(xiàn)安全、體驗、技術等多個維度的均衡,與靈活多變的互聯(lián)網產品相比,更要滿足安全和技術要求,尤其是車規(guī)的要求;與傳統(tǒng)車輛開發(fā)相比,更要重視用戶體驗和創(chuàng)新,不能局限于工程化思維模式。因此,智能駕駛的產品經理需要具備一些個人特質,才能設計和主導出讓人滿意的智能駕駛產品。

(1)創(chuàng)新能力。智能駕駛發(fā)展的時間有限,尤其是量產智能駕駛產品,也就是最近十年才誕生的新物種,因此還有很強的技術局限性,存在很多不足。產品經理需要善于思考、大膽創(chuàng)新,跳出既有的技術限制和思維定勢,不斷改進,不斷優(yōu)化??梢哉f,創(chuàng)新,是智駕產品經理最核心和必備的品質。

(2)安全意識。智能駕駛既然落地在駕駛,那么安全必然是最重要的,所有的智能駕駛產品和功能,都必須把安全放在首位。對于智能駕駛來說,安全是一票否決項,是紅線,無論用戶體驗多么好,技術多么先進,只要安全性不夠,都需要修改和完善。作為智能駕駛的產品經理,必須要有強烈的安全意識,熟悉交通法規(guī),熟悉各類危險場景以及解決方案,最大程度地保障用戶安全。另外,車規(guī)級的標準,也是安全的一部分,只有符合車規(guī)要求的方案,才是安全的方案;所以智駕產品經理也要對車規(guī)有基本的概念。

(3)責任意識。產品經理是產品的Owner,要對產品最終的狀態(tài)和效果負責。雖然智能駕駛的開發(fā)流程涉及到眾多部門,但產品經理仍然需要對每一個環(huán)節(jié)把關,從系統(tǒng)架構,到軟、硬件模塊開發(fā),再到軟件測試、集成測試、實車測試等,確認產品正在按照自己的設計方案得到落實。要始終把自己當成產品的第一責任人和Owner,全程跟進。

4)腳踏實地。前面提到產品經理要有足夠的創(chuàng)新能力,要能仰望星空,但創(chuàng)新不等于天馬行空,而是提出能夠實現(xiàn)的方案,能夠腳踏實地。舉例來說,自動駕駛的終極形態(tài)是L5級全自動駕駛,但受限于現(xiàn)階段的技術、政策等限制,不可能在短期內達到L5級的水平;所以短期內,我們可以提出很多人機共駕的方案,但是不能在短期內就要求實現(xiàn)全場景的全自動駕駛。如果有人說要在3-5年內實現(xiàn)L5級自動駕駛,那么一定是不靠譜的。

以上,就是我們關于智能駕駛產品經理的一些經驗總結和心得體會。從我們的分享中不難發(fā)現(xiàn),智駕的產品經理,是一個對綜合素質和知識積累要求很高的崗位,既要有仰望星空、腳踏實地的個人特質,又要有足夠深厚的知識沉淀和經驗方法。但也正因如此,優(yōu)秀的智駕產品經理才尤為難得。希望行業(yè)內的產品經理們能夠多交流多分享,集思廣益,共同推動智能駕駛產品的進步,提升用戶的滿意度。

文章轉載自公眾號:九章智駕

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責任編輯:jianghua 來源: 51CTO 汽車開發(fā)者社區(qū)
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