不难发现，智驾产品经理的工作内容主要是产品规划和产品定义，这与前面提到的两方面功能需求，是一致的：产品规划，规划的是要实现哪些功能，解决哪些场景的需要；产品定义，定义的是功能的具体表现，以及性能和效果。此外，智驾产品经理需要时刻研究行业和市场的动态，以便制定合适的产品路线Roadmap，做出合理的产品规划和定义。
下面我们具体地解读一下，产品规划、产品定义和市场研究等，具体包含哪些内容。
（1）智驾产品的规划，主要是规划：需要开发哪些功能，应用于哪些场景，解决什么样的用户痛点问题。产品规划，输出的是智驾产品的路线图，即Roadmap，也就是对公司的智驾产品的短、中、长期规划，例如，在具体的某个时间点，需要搭载哪些智能驾驶功能，能够达到什么等级的智能驾驶(L2/L3/L4)。
下图是一份特斯拉的智驾产品发展史，可以看作是简化版的Roadmap。特斯拉的智能驾驶，包括了4代平台，每一代平台都搭载了新功能；从早期的简单功能如前方碰撞预警等，通过不断升级迭代，最终实现全自动驾驶。
△图4 特斯拉的智能驾驶发展史
（2）智驾产品的定义，输出的是产品需求文档，即Product Requirement Document（PRD），包括对某项功能的描述、产品设计的依据、硬件配置要求、功能适用的范围、应用的场景、功能实现的流程、详细的功能需求定义、人机交互的需求、体验评价指标、数据需求、迭代计划等等。PRD是产品经理最主要的工作输出内容，是智驾产品开发的源头和指导性文件，是下游部门做系统架构和算法开发的重要依据。
通常来说，某项智能驾驶的功能，就可以形成一份PRD，比如自适应巡航ACC功能的PRD、高速领航辅助NOA功能的PRD等。但有时，为了体现智驾产品的完整性和一致性，也会把所有的智能驾驶功能，汇总成一份PRD，其中再细分每项功能，以及功能间的关系等。
（3）市场研究，是为了了解产品与市场的情况，从而做出更合理、更有竞争力和创新力的产品规划与产品定义。市场研究是对智能驾驶的市场现状、发展、趋势等，进行深入的调查和研究，包括同类产品、相关技术、政策、资本、用户等内容。智驾市场研究典型的输出物有竞品对标报告、用户调研问卷、新兴技术解读、政策分析、同类公司投融资情况等等。
九章智驾前期有一些对于主流智驾产品的测评文章，就是典型的竞品分析研究，如《特斯拉、小鹏、蔚来的自动泊车产品测评》《特斯拉、蔚来、小鹏三款主流智能驾驶产品测评》等；此外，很多专业媒体如42号车库、车云等，也有对智驾产品的测评和分析，其内容也可以作为竞品分析的参考。
图5是一些关于智能驾驶的用户调研结果。此外，对技术趋势、法规政策和资本动态的跟踪调研，也是市场研究的重要内容。
△图5 智能驾驶的用户调研
（数据来源：奥迪汽车、美国汽车协会、易车研究院）
俗话说“有头有尾”，作为产品经理，自然也是一样。产品经理作为产品的Owner，要对产品的最终状态和效果进行验收，确认产品的性能和效果，达到PRD所要求的状态。这个验收的过程，专业术语叫“走查”。
在理想状态下，走查是整套开发流程的最后一步，即对产品开发和测试的结果做确认；但在实际的开发过程中，受限于技术水平、多部门沟通成本等客观因素，下游部门很难百分百按照PRD开发，因此产品经理通常需要提前介入走查，在软件测试阶段就开始逐步验收，确保各项功能可以达到预期的效果。
以上这些，就是智能驾驶产品经理的工作内容，包含了对智能驾驶产品的规划、管理、定义、设计、迭代等产品相关的方方面面，也包含了对市场、行业、用户、政策、资本等方面的研究分析。要做好这些工作，对智驾产品经理的专业技能和知识储备，必然有很高的要求。那么，如何做好智驾产品经理的工作呢？需要哪些知识和技能呢？什么样的人适合并且能够胜任呢？我们也做了总结和解读。
02Part 2：怎么做——知识与方法
根据前面介绍的智驾产品经理工作内容，我们可以看出，这是一个对知识储备和经验方法都有很高要求的岗位。一名优秀的智驾产品经理，需要全方位地掌握智能驾驶相关的知识，并且要具备一套适合智能驾驶开发的产品经理方法论。下面我们具体展开来说。
智能驾驶作为新兴的领域和方向，是人工智能、互联网、大数据与传统汽车工程等多学科的交叉和深度融合，因此对从业人员的知识储备要求较高，尤其是作为领航员的产品经理，更是要熟悉智能驾驶涉及到的方方面面。
从字面意思分开来看：智能驾驶=智能+驾驶。所以，智驾的产品经理，需要对智能和驾驶（汽车工程）这两个维度的知识，都有深刻的理解。
**（1）智能化相关知识。**提到智能化，首先想到的就是电子化、信息化、人工智能、算法、机器学习、芯片等。的确，智能驾驶也与这些紧密相关。对于智能驾驶的三大模块：感知定位、决策规划、控制执行来说，每个模块都离不开智能化。
△图6 智能驾驶的三大模块
感知定位模块通过各种传感器来识别周围环境，并通过地图、导航确定车辆的位置。其中，基于摄像头的目标检测与识别，需要神经网络和机器学习算法的加持；激光雷达的点云数据处理，涉及到聚类算法，这些都属于人工智能的范畴。另外，机器学习需要基于大量的数据，不断优化提升，这又涉及到大数据的分析和处理。
（图片来源：http://www.cheyun.com/content/40243）
△图8 激光雷达的点云数据
（图片来源：https://www.sohu.com/a/208301629_11570）
决策规划模块通过感知定位模块传输的信息，分析计算，做出决策，然后规划车辆应该行驶的轨迹。其中的任务决策和轨迹规划两大块内容，自然也是要基于各类算法来实现。
控制执行模块虽然只是接收指令，执行任务，但横向控制和纵向控制并不是孤立的，他们之间也存在一定的耦合关系。如何协调车辆的横向与纵向运动，做到安全舒适，也离不开各项动力学参数的智能化匹配。
此外，智能驾驶往往与网络通信密不可分，尤其是对于车路协同方案来说，V2X更是离不开网络通信技术。车-车、车-人、车-设备、车-云，信息间的连通，都属于互联网、物联网，或者车联网的范畴。
△图9 V2X的细分内容
（图片来源：https://www.sohu.com/a/389494149_120658453）
**（2）汽车工程知识。**智能驾驶可以看作是搭载在汽车上的人工智能，因此“驾驶”的部分，也就是汽车本身，也至关重要。自然，智驾产品经理，也要懂得汽车理论与构造相关的知识内容。
以量产的乘用车来说，主要由动力系统、底盘系统、车身、内饰、外饰和电子电器系统组成。其中，随着近几年汽车智能化的发展，内饰中的仪表、车机等电器设备逐渐占据了重要地位，与其他内饰部件一起，组成了座舱系统。
（图片来源：https://www.sohu.com/a/326111904_157534）
智能驾驶涉及到的主要是电子电器、动力、底盘、座舱4个部分，其中电子电器系统作为智能驾驶的直接载体，需要重点关注：软件方面，电子电器架构直接决定了汽车的智能化水平，从传统的分布式，到特斯拉的域集中式，再到目前最先进的中央集中式架构；硬件方面，智能驾驶涉及到的各类传感器、芯片、控制器，也需要产品经理有所了解，包括其工作原理、主要参数等等。
（图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/416435460）
△表1 某款域控制器的参数
座舱是用户与汽车直接交流的系统，座舱中的仪表、车机、灯光、方向盘、座椅、安全带等，都可以与用户形成有效的人机交互。人机交互作为智能驾驶的一个重要环节，直接影响用户对智能驾驶功能的使用体验，因此十分重要。然而，人机交互，Human–Machine Interaction，也是一门非常复杂和的工业设计专业学科，有一系列设计理论和方法，也是需要产品经理熟悉的内容。
再来说说汽车的理论。汽车专业背景的同行都知道，一款车的性能，通常可以从动力学、经济性、制动性能、稳定性、平顺性、通过性等6个方面来综合评价。对于智能驾驶来说，其中的稳定性和平顺性尤为重要，这两项性能，体现出智能驾驶带给用户的舒适程度。作为智驾的产品经理，需要熟知影响稳定性和平顺性的主要参数是什么，比如纵向加减速度、横摆角速度、侧向加速度等等，以及这些参数如何影响车辆的性能。
作为智能驾驶的产品经理，需要有一套完善的、有效的方法论，才能设计和打磨出优秀的智能驾驶产品。这一套方法论，涵盖了做智驾产品的思维方式、流程规则和具体的方案等。
（1）互联网思维和工程化思维的融合。
产品经理是源自互联网行业的岗位，智能驾驶又是人工智能与汽车工程深度结合的产物，因此作为智能驾驶产品经理，既要有互联网的思维模式，又要有传统汽车行业的工程化思维模式，并且能在实际的项目中，将两种思维模式融合起来，才能做出能够工程化落地的有竞争力的智驾产品。
互联网产品突出的是迭代、极致与跨界。迭代，就是允许不足、不断试错，在持续的产品迭代升级中，逐渐完善产品，耳熟能详的“敏捷开发”就是基于迭代的一种典型的互联网开发流程。极致，就是把产品和用户体验做到最好，不放过每一个细节，提供超出用户预期的产品，解决用户的所有痛点。跨界，就是打破固有的边界，万物互联，建立生态体系。
传统汽车行业重视的是工程化落地。作为高度精密的工业产品，最重要的是能够工程化地生产，能够保证高度安全可靠，因此不允许试错，不允许为了某个细节而影响整体的平衡。传统的汽车产品是稳定的，不会有快速的迭代，也不会有过多与外界的联通和交互。任何的创新与设计，都需要充分考虑到工程化和批量化的可行性。
智能驾驶的产品兼具互联网产品和传统汽车产品的双重属性。一方面，智能驾驶涉及到先进的算法、海量的数据、无穷无尽的场景，并且用户的体验直接影响产品的效果，因此需要采用互联网的思维模式来做；另一方面，智能驾驶始终是汽车的一部分，需要保证安全性、可靠性，并且容易工程化落地，实现批量生产，因此需要采用工程化的思维模式来做。
看起来截然不同的两种思维方式，我们该如何去融合呢？这是一个很复杂的问题，并且对不同的案例，会有不同的方案，不能一概而论。总体来说，这是一个权衡利弊、动态博弈的过程，是敏捷开发流程和传统瀑布式开发流程互相取长补短的过程，也考验着产品经理对智能驾驶产品开发的理解。我们举几个例子：
对于直接搭载在车上，与整车的设计制造强相关的部分，例如各类传感器和芯片等硬件，需要严格按工程化的方式来设计和开发。在设计初期就考虑到全生命周期的各种情况，形成可靠的平台化方案。
电子电器架构和底层软件部分，虽然不是直接装配在车上的硬件，但是智能驾驶软件开发的基础和框架，应该在初期就全面考虑，尽量减少后期的变更；但为了保持一定的灵活性，我们可以在架构和底层软件的某些小模块中，预留一些接口，保留更多的可能性。
应用层的算法，是建立在底层软件、中间件的基础之上的，是一个个模块，其单独的变更，不影响整体的系统架构，也不会涉及其他模块的变更，因此在满足安全要求的前提下，可以快速迭代、不断优化，通过OTA的方式逐步升级，允许一定的试错成本。
（2）对出行场景的分析。
智能驾驶解决的是用户对于出行场景的智能化需求，应用的场景就是各种各样的车辆出行场景，因此作为智驾产品经理，对出行场景的分析十分重要。可以说，分析清楚了出行场景，就完成了一半的智能驾驶产品设计。
一套系统化、完整化的出行场景库，是智能驾驶产品设计与定义的基础。对于出行场景的分析，其实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、基于用户日常出行的数据统计、基于经验和想象得出的常规场景等等。不同方法得出的出行场景库，是各不相同的，很难说孰优孰劣。这里简单介绍一套我们自己的场景分析方法，为读者提供一定的思路。
首先，出行场景主要分为行车场景和泊车场景。行车场景就是在公共道路上行驶时，所遇到的各类场景；泊车场景就是在停车场内遇到的各类场景。
行车场景按照道路的开放与复杂程度，又分为高速公路、城市快速路、城区道路、城际道路、乡村道路等，这些不同类型的公共道路，都有其各自的特点，需要充分考虑其特有的场景。
比如，高速公路和城市快速路是高度结构化的道路，有很强的规则特征；并且相对封闭，除了出口和入口外，基本没有别的通道，路上没有行人、两轮车这些移动的障碍物，减小了不确定性，可以认为是一段理想的封闭环境。对于这两种道路来说，匝道场景是其特有的场景，需要重点研究。
再比如，城区道路属于开放的交通环境，交通元素复杂，不仅有各种车道线、交通标志，还有机动车、非机动车等交通参与者，不仅有规则的主干道路，也有非常不规则的各种辅路、窄路等，有着高度的不确定性。城区道路的典型场景是十字路口，环岛，公交站台，学校、小区、商场门口等各类场景。
此外，还有一些场景，是在任何类型的公共道路上，都存在的，例如车道内行驶、变道等。我们可以作为一类场景考虑。
泊车场景主要是各类的停车场和各种各样的停车位。常见的停车场类型有地下停车库、露天停车场、停车楼等；停车位则涉及各类车位线的样式、车位附近的参照物、障碍物等等。对于泊车场景来说，主要是各种基本元素的排列组合，形成各种各样的场景。
△表2 出行场景
（3）对用户体验的分析
任何产品，面对的对象都是终端用户，产品的好坏也是由用户来评价，因此用户体验是产品设计和开发的第一目标。可见，能够精准地分析用户体验，从用户的角度来设计智能驾驶的产品方案，是非常重要的。
目前对于智能驾驶的评价，往往基于工程化的性能参数和工程师想象出来的各种场景，编制出测试用例，然后基于测试用例来测评智能驾驶的产品表现。在这一过程中，所有的测试评价内容，都是从工程师或者开发者的角度来考虑问题，往往会忽略一点：产品最终的使用对象是普通用户。普通用户的专业知识和思考方式，和智能驾驶从业者是不一样的，如果没有意识到这一点，那么所开发出来的智能驾驶很容易变成开发者自嗨的方案，用户很可能不买单。
一些业内人士司空见惯的方案，可能用户并不喜欢，这就是需要产品经理去优化和改进的。想要做好用户体验，产品经理应该把自己真正当成用户，以非智能驾驶从业者的身份，去琢磨智驾产品应该如何设计，从用户使用智能驾驶的维度，来思考和定义，跳出既往的思维定势和各种技术限制，用优化和发展的眼光去设计智能驾驶的方案。
下面分享2个提升用户对智能驾驶的体验的经典案例。
a. 主动安全功能开关的优化：
几乎每家车企，都把传统的主动安全功能，作为智能驾驶的一部分。主动安全功能多种多样，比如前向碰撞预警FCW、自动紧急制动AEB、盲区检测BSD、变道预警LCW等等。我们统计了市面上已有的主动安全功能，大约有15～20种，而每项功能往往都需要一个开关来控制。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Go语言工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Golang知识点，真正体系化！
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