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，也誕生了一些傳統汽車行業所沒有的新興崗位。其中，智駕產品經理，作為一個典型的、互聯網與汽車行業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。

01Part 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的常規流程。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。

△圖1 智能駕駛功能開發V型流程

△圖2 智能駕駛開發團隊

目前智能駕駛的開發，一般遵循V型開發流程，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中的開發流程，形成了圖2中的開發團隊和分工。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，智駕產品需要實現哪些功能，滿足哪些應用場景；第二，每項功能的具體表現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的領航員，負責明確開發的目標，指引開發的方向。

那么，為了實現工作目標，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。

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

△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）智駕產品的規劃，主要是規劃：需要開發哪些功能，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，最終實現全自動駕駛。

△圖4特斯拉的智能駕駛發展史

（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、硬件配置要求、功能適用的范圍、應用的場景、功能實現的流程、詳細的功能需求定義、人機交互的需求、體驗評價指標、數據需求、迭代計劃等等。PRD是產品經理最主要的工作輸出內容，是智駕產品開發的源頭和指導性文件，是下游部門做系統架構和算法開發的重要依據。

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、更有競爭力和創新力的產品規劃與產品定義。市場研究是對智能駕駛的市場現狀、發展、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、法規政策和資本動態的跟蹤調研，也是市場研究的重要內容。

△圖5 智能駕駛的用戶調研

（數據來源：奧迪汽車、美國汽車協會、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。這個驗收的過程，專業術語叫“走查”。

在理想狀態下，走查是整套開發流程的最后一步，即對產品開發和測試的結果做確認；但在實際的開發過程中，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，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、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。

02Part 2：怎么做——知識與方法

根據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的產品經理方法論。下面我們具體展開來說。

2.1知識儲備

智能駕駛作為新興的領域和方向，是人工智能、互聯網、大數據與傳統汽車工程等多學科的交叉和深度融合，因此對從業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、決策規劃、控制執行來說，每個模塊都離不開智能化。

△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；激光雷達的點云數據處理，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據，不斷優化提升，這又涉及到大數據的分析和處理。

△圖7 攝像頭的目標檢測與識別

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

△圖8 激光雷達的點云數據

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

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

控制執行模塊雖然只是接收指令，執行任務，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，都屬于互聯網、物聯網，或者車聯網的范疇。

△圖9 V2X的細分內容

（圖片來源：https://www.sohu.com/a/389494149_120658453）

（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、底盤系統、車身、內飾、外飾和電子電器系統組成。其中，隨著近幾年汽車智能化的發展，內飾中的儀表、車機等電器設備逐漸占據了重要地位，與其他內飾部件一起，組成了座艙系統。

△圖10 乘用車的系統構成

（圖片來源：https://www.sohu.com/a/326111904_157534）

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、主要參數等等。

△圖11 車輛電子電器架構的演變

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

△表1某款域控制器的參數

座艙是用戶與汽車直接交流的系統，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節，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設計專業學科，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。汽車專業背景的同行都知道，一款車的性能，通常可以從動力學、經濟性、制動性能、穩定性、平順性、通過性等6個方面來綜合評價。對于智能駕駛來說，其中的穩定性和平順性尤為重要，這兩項性能，體現出智能駕駛帶給用戶的舒適程度。作為智駕的產品經理，需要熟知影響穩定性和平順性的主要參數是什么，比如縱向加減速度、橫擺角速度、側向加速度等等，以及這些參數如何影響車輛的性能。

2.2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、流程規則和具體的方案等。

（1）互聯網思維和工程化思維的融合。

產品經理是源自互聯網行業的崗位，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，既要有互聯網的思維模式，又要有傳統汽車行業的工程化思維模式，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，在持續的產品迭代升級中，逐漸完善產品，耳熟能詳的“敏捷開發”就是基于迭代的一種典型的互聯網開發流程。極致，就是把產品和用戶體驗做到最好，不放過每一個細節，提供超出用戶預期的產品，解決用戶的所有痛點。跨界，就是打破固有的邊界，萬物互聯，建立生態體系。

傳統汽車行業重視的是工程化落地。作為高度精密的工業產品，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而影響整體的平衡。傳統的汽車產品是穩定的，不會有快速的迭代，也不會有過多與外界的聯通和交互。任何的創新與設計，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網產品和傳統汽車產品的雙重屬性。一方面，智能駕駛涉及到先進的算法、海量的數據、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。總體來說，這是一個權衡利弊、動態博弈的過程，是敏捷開發流程和傳統瀑布式開發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。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、不斷優化，通過OTA的方式逐步升級，允許一定的試錯成本。

（2）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。可以說，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據統計、基于經驗和想象得出的常規場景等等。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、城區道路、城際道路、鄉村道路等，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，城區道路屬于開放的交通環境，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，不僅有規則的主干道路，也有非常不規則的各種輔路、窄路等，有著高度的不確定性。城區道路的典型場景是十字路口，環島，公交站臺，學校、小區、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。

△表2出行場景

（3）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。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。普通用戶的專業知識和思考方式，和智能駕駛從業者是不一樣的，如果沒有意識到這一點，那么所開發出來的智能駕駛很容易變成開發者自嗨的方案，用戶很可能不買單。

一些業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，用優化和發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化：

幾乎每家車企，都把傳統的主動安全功能，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、盲區檢測BSD、變道預警LCW等等。我們統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新設計：主動安全功能的開關設置，不再以單獨的功能來區分，而是根據所防護的區域和方位，來做開關設置。這樣，優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。

△圖11 主動安全的開關設置

b. 自適應巡航車速設置的優化：

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。我們發現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：以10或5kph為步長，和以1kph為步長。從工程開發的思路來說，保留1kph為步長是有必要的，可以實現最大的車速設置精度。但在實際的用戶使用過程中，統計結果顯示幾乎沒有用戶使用過1kph來調節，基本都是按10或5kph來調節車速，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”。

03Part 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。”但對于智能駕駛來說，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，要實現安全、體驗、技術等多個維度的均衡，與靈活多變的互聯網產品相比，更要滿足安全和技術要求，尤其是車規的要求；與傳統車輛開發相比，更要重視用戶體驗和創新，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）創新能力。智能駕駛發展的時間有限，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、大膽創新，跳出既有的技術限制和思維定勢，不斷改進，不斷優化。可以說，創新，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，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，車規級的標準，也是安全的一部分，只有符合車規要求的方案，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和效果負責。雖然智能駕駛的開發流程涉及到眾多部門，但產品經理仍然需要對每一個環節把關，從系統架構，到軟、硬件模塊開發，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新能力，要能仰望星空，但創新不等于天馬行空，而是提出能夠實現的方案，能夠腳踏實地。舉例來說，自動駕駛的終極形態是L5級全自動駕駛，但受限于現階段的技術、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全場景的全自動駕駛。如果有人說要在3-5年內實現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現，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，優秀的智駕產品經理才尤為難得。希望行業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。

審核編輯 ：李倩