ChatGPT阅读了最新的文章《AI 智能硬件产品经理核心知识体系》，摘要如下

本文系统解析AI智能硬件产品经理需掌握的技术、商业与风险控制三大能力模型，涵盖从AI能力定义到商业化落地的全链路知识体系，助力构建未来产品核心竞争力。

以下是将上述文章内容整理成的 10条关于产品经理的建议：

1. 构建系统化知识体系，覆盖技术、商业与风险控制三大核心维度

智能硬件产品经理需掌握“技术三角”（算力 × 传感器 × 算法）、“商业铁三角”（成本 × 供应链 × 用户预期）和“风险控制三原则”（降级 × 合规 × 追溯），以支撑从战略规划到执行落地的全链路思维。

2. 明确AI能力定义层，以用户体验为核心

AI能力是智能硬件的核心竞争力，需在感知层、认知层和交互层分别设定明确的性能指标和用户体验标准。例如：唤醒率需≥99%，视觉识别在逆光下准确率需≥95%。

3. 从硬件参数入手，理解TOPS/W等关键指标对用户价值的影响

TOPS/W（每瓦特算力）直接影响产品续航和性能，相同电池容量下，TOPS/W每提升0.5，续航可延长15%-20%。建议从硬件参数解读入手，逐步掌握硬件性能与用户体验的关系。

4. 掌握成本动态模型，平衡成本控制与产品竞争力

AI核心组件（芯片 + 传感器）占BOM成本应控制在30%以内，且需预留15%-20%的BOM弹性空间用于算法迭代。规模效应能显著降低单件成本，需提前规划量产节点。

5. 制定风险控制清单，确保产品合规与用户安全

建立包含10项核心风险点的检查清单，包括用户隐私数据存储位置、极端环境测试、断网功能留存率、算法公平性审查等，确保产品在技术、法律和用户层面的合规性与安全性。

6. 强化供应链韧性，实施双源备份策略

关键元器件（如主控芯片）需实现双源备份，确保备选供应商产能达到主供应商的50%以上，以应对地缘政治或自然灾害带来的供应中断风险。

7. 精准管理用户预期，避免技术语言与实际体验的偏差

避免使用“100%识别率”等绝对化宣传语，需明确告知用户使用场景下的限制，如“极端噪声环境下唤醒率可能会下降”，以减少用户认知落差，提升产品口碑。

8. 注重算法与硬件的协同设计，提升整体性能

技术三角中，算力、传感器精度和算法需匹配。例如，1TOPS算力搭配精度10cm的传感器可能造成资源浪费，而高精度传感器若缺乏足够算力则无法充分发挥作用。

9. 关注用户隐私与数据安全，确保合规与信任

生物数据（如人脸、心率）需明确采集授权方式，存储周期不得超过90天。隐私数据应默认本地存储，云端存储需用户主动授权，并保留随时删除权。

10. 持续迭代认知，打造可持续的智能产品

从硬件参数解读和BOM表分析入手，逐步拓展至AI能力边界定义和风险防控设计。持续学习与实践，构建面向未来的产品能力体系，实现技术可行性、商业合理性和风险可控性的动态平衡。
原文链接：https://www.woshipm.com/ai/6254457.html