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浅谈机器人产品落地全过程

最近这几个月,人工智能陷入了混战。大厂都在布局,或协作,或自建,或收购,各种招数应接不暇。市场也快速被开发,软硬企业都有自己的布局Apollo、DuerOS、AliGenie、deepbrain、AIUI、DUI、Trio……Lenovo+DuerOS、Skyworth+DuerOS、 N+AIUI、 Microsoft +Element AI+Hexadite 、 Apple+Laice Data 、 Velodyne 、NVIDIA、AMD 、INTEL GOOGLE TPU 、XILINX、Microsofl FPGA 、 Qualcomm 、Apple、ARM、IBM TrueNorth、 HiSilicon Cambricon 、Horizon Robotics ……

但是,目前落地的产品没有能够快速颠覆人们的习惯。或许正在进化吧?(技术/成本限制了场景?)我不知道。未来不要去控制,未来是“连接” ,去中心化,单向的,自上而下的思维不适用这个时代去做产品了。扯远了····说机器人

[机器人] 我的理解之所以带有一个“”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,司马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)

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) )

笔者还是先把行业锁定在“AI机器人” 笔者落地教育机器人,开干吧!

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)

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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.

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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.

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;

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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)

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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。👨‍💻‍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…

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。

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2、(跟老苏喝了几杯脑子有点···混沌….

3、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。

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4、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。

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5、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)

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6、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)

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7、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。

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8、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。

9、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)

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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

1、依据结构图档先做开模评审

2、根据现有工艺要求进行模具钢料的采购

3、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。

                                                                                               2017年8月17日,司马

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