学霸作业 | AI+辅助驾驶和智能座舱产品落地应用

班主任小艾:本篇是起点学院开设的专项技能班“15天AI产品经理入门集训营”的第8期的优秀学员@吕骁翼 的作业,他经过学习、思考和沉淀,完成了一份AI产品需求分析。>>戳此了解课程详情,抢占学习名额<<

一、产品需求点

序号

分类 需求描述 地点场景

优先级

1

地图导航 用户通过语音交互定位目的地、选定路线导航或查找沿途加油站 驾驶员正在开车无暇用中控触屏操作系统进行时,通过语音输入指令可以更便捷、更安全的完成导航

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2

地图导航 基于高精度地图导航下的实时路径规划 城市白领上下班高峰期通勤时各条线路拥堵情况随时在变化,车载系统基于V2X实时车流数据,智能调整到最优路线,使城市道路最优化利用。

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3

辅助驾驶 用户通过语音交互控制车载中控功能,例如空调、灯光、听音乐、订餐、点外卖等; 驾驶员正在开车时,希望通过语音进行座舱环境调整、简单的办公和消遣,在安全的前提下有效地利用驾驶时间做事。

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4

辅助驾驶 在车载辅助驾驶系统中导入大量的实际驾驶轨迹、道路信息以及交通知识图谱,通过深度学习制定当前路况的驾驶决策,辅助L3以上的驾驶模式 驾驶员启动辅助驾驶模式时,可以更安全更少人为干预的情况下完成行程。

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5

辅助驾驶 车舱内摄像头通过生物特征识别算法,自动识别驾驶员或乘客面部情态和手势状态,辅助调整座舱环境氛围,并起到提醒疲劳驾驶或自动报警等功能 驾驶员和乘客在长途旅行中,希望车舱能够通过主动监控自动匹配舒适的环境温度并进行疲劳驾驶警示。

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6

辅助驾驶 通过AR HUD技术将驾驶辅助信息投放到前档上,给驾驶员更好的驾驶体验和安全性; 驾驶员在路况复杂的驾驶情况下,通过抬头显示技术在前档上除了速度信息放入更多的诸如导航、路标判断等基于场景的辅助驾驶信息,提升驾驶体验,降低驾驶疲劳度。

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二、输出文档

1、确定数据源,结合用户调研和用户画像分析,进行市场分析、竞品分析和商业模式分析,输出MRD报告。

2、根据数据来源的调研结论,构建完整用户画像,定义清楚具体需求,输出需求清单。

3、根据需求清单定义软件功能列表及边界,输出feature list。

4、设计产品软硬件原型,输出PRD文档。

5、 产品下线试运行进行可行性测试,输出可行性测试报告。

三、预计团队配置

1、软件团队:数据库工程师、数据仓库、NLG/NLP算法工程师、语音识别算法工程师、虚拟现实算法工程师、生物特征识别技术算法工程师、机器深度学习算法工程师、测试工程师。

2、硬件团队:AI芯片工程师、后装电子模块硬件工程师/结构工程师、供应商质量管理工程师。

3、根据需求优先程度,可以先实现部分需求,团队配置相应先配置核心岗位人员,待业务拓展再拓展人员。

四、预计遇到的坑

1、一定要把握清楚算法的边界,以及数据源的有效性、实时性,避免在产品上线后没有达到预期解决的效果,算法工程师和数据工程师相互扯皮。

2、因为安全功能法规要求,车主和汽车驾驶数据一般都是在封闭系统下进行,数据掌握在各大主机厂手里,数据源如果使用一些后装软件或者非正常渠道获得的数据,一方面是不稳定不全面,一方面也有违反法律的风险,所以在项目开始前就要找好相应的主机厂洽谈合作,或者找寻其它一些有成熟路测数据的tier1供应商进行合作,不然等项目开始时才发现卡在数据获取这一块而无法进行。

3、寻找AI算法供应商时,注意要梳理清楚自己的核心需求和对应的核心服务能力,在商务谈判前一定要对接口、功能需求和关键指标进行确认,可以采用欺诈测试的方式进行,避免在签订商务合同后才发现供应商提供的功能服务与自己的需求不匹配。

4、寻找硬件供应商时,主要要梳理并清楚传达自己产品结构设计、硬件设计的要求给供应商,确保供应商硬件接口、驱动层符合要求,如果有区别,需要自己的硬件工程师具备逆向开发的能力;另外,对板卡、芯片的选择一定要慎重,尽量选择市面上已经量产并充分验证过的普适度强产品和版本,以便自己的产品以后有变更不至于被迫更换板卡。

5、 在硬件落地生产之前,一定要对生产制造工厂由专门的供应商质量管理工程师进行提前调研,保证目标工厂具备相应的资质(3C/IATF 16949/QA/QC等)。

6、 如果是前装产品,涉及到给主机厂供货,还要提前确认工厂满足不同的制造体系要求、项目管理要求和产能规划要求,组件专门的项目团队跟进。

五、预计产品周期

1、对于前装的辅助驾驶硬件,例如,一机五屏、HUD等,作为Tier1给主机厂供货开发周期预计24个月。

2、对于后装的软件和应用,最初版本上线预计6个月-1年。

六、运营产品需要的渠道和资源

1、通过整车实际路测结果进行反馈。

2、通过搭载车载系统进行,收集终端用户数据。

3、通过OTA技术进行产品的在线升级。

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