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　　比算法更難得是算法的思想，比編程工具更難的是編程的思維，比做產(chǎn)品更難的是產(chǎn)品的夢想。本文主要從5個方面，詳細(xì)闡述AI產(chǎn)品運(yùn)營必知的軟硬件技術(shù)。

　　在AI產(chǎn)品里沒有純粹單獨(dú)的軟件和硬件，尤其是產(chǎn)品經(jīng)理更應(yīng)該系統(tǒng)來看，把軟件和硬件看成是AI賦能的智能軟硬件。

　　例如：單片機(jī)一般意義上被看做硬件，但是我們以一種單片機(jī)Arduino來看，Arduino板子上的微控制器可以通過Arduino的編程語言來編寫程序，編譯成二進(jìn)制文件，燒錄進(jìn)微控制器，而程序本身又是軟件部分。其他AI產(chǎn)品部件也類似像STM32，瑞芯微3288等等。

　　單片機(jī)只是舉例，現(xiàn)在這么大的數(shù)據(jù)量單片機(jī)是處理不了的，AI也不只是跑在單片機(jī)上，X86，服務(wù)端也有。

　　AI里軟件相當(dāng)于人的大腦，硬件相當(dāng)于人的身體！所以離開軟件硬件沒有靈魂，離開硬件軟件沒有肉身！當(dāng)下AI硬件主要被用來采集數(shù)據(jù)和作為算力！

　　有人說算法重要，因?yàn)樗w現(xiàn)了技術(shù)水平的高低，駕馭數(shù)學(xué)知識的能力；有人說數(shù)據(jù)重要沒有數(shù)據(jù)算法如何實(shí)現(xiàn)效果，實(shí)際上LineLian和工程院院士楊善林的學(xué)生討論后發(fā)現(xiàn)，算法和數(shù)據(jù)是魚和水的關(guān)系。AI時代里算法跟傳統(tǒng)算法的區(qū)別在于AI的算法是對人腦的模擬，是一種智能。

　　AI是在大量的樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立了輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，其最直接的應(yīng)用是在分類識別方面。例如：訓(xùn)練樣本的輸入是語音數(shù)據(jù)，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的功能就是語音識別，如果訓(xùn)練樣本輸入是人臉圖像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練后實(shí)現(xiàn)的功能就是人臉識別。

　　AI算法使得解決問題的步驟智能，數(shù)據(jù)使得算法得到訓(xùn)練從而實(shí)現(xiàn)算法所構(gòu)建的商業(yè)模式！

　　服務(wù)端和應(yīng)用端是相對的。

　　開發(fā)應(yīng)程序調(diào)操作系統(tǒng)的API， 操作系統(tǒng)的API有（創(chuàng)建線程、 讀寫文件【讀、寫、偏移到指定地址】、 網(wǎng)絡(luò)通信、 圖形渲染），那么操作系統(tǒng)就是應(yīng)用程序的服務(wù)端。

　　而寫一個常規(guī)的小程序或者APP，前端用戶界面上需要的數(shù)據(jù)就是分別通過WEB程序調(diào)用瀏覽器功能接口然后OS向后臺服務(wù)端發(fā)請求傳數(shù)據(jù)。

　　另外web程序員，和底層嵌入式程序員理解的服務(wù)端和應(yīng)用端還有差別，這里產(chǎn)品經(jīng)理明了這種關(guān)系即可。服務(wù)端即底層就是功能的實(shí)現(xiàn)者， 應(yīng)用端上層就是功能的使用者，這一關(guān)系利于產(chǎn)品開發(fā)過程中需求時間安排規(guī)劃。

　　AI產(chǎn)品經(jīng)理明了基礎(chǔ)關(guān)系，能更好的協(xié)調(diào)資源，補(bǔ)充Team短板，提升產(chǎn)品生命期效率！

　　智能軟硬件是指通過將硬件和軟件相結(jié)合，對設(shè)備進(jìn)行智能化創(chuàng)造或者改造。而智能軟硬件移動應(yīng)用端則是軟件，通過應(yīng)用連接智能硬件，操作簡單、開發(fā)簡便，各式應(yīng)用層出不窮，也是企業(yè)獲取用戶的重要入口。例如：新零售的店鋪，智能販賣機(jī)等！

　　創(chuàng)造和改造對象可能是電子設(shè)備，例如：手表、電視和其他電器；也可能是以前沒有電子化的設(shè)備，例如：門鎖、茶杯、汽車甚至房子。

　　智能軟硬件已經(jīng)從可穿戴設(shè)備延伸到智能電視、智能家居、智能汽車、醫(yī)療健康、智能玩具、機(jī)器人等領(lǐng)域。比較典型的智能軟硬件包括Google Glass、三星Gear、FitBit、麥開水杯、咕咚手環(huán)、Tesla、無屏電視等。

　　信息的獲取和交互智能軟硬結(jié)合

　?。?）傳感器

　　傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。

　　例如：檢測距離的聲波傳感器，尋找軌跡的紅外傳感器，通信的藍(lán)牙、NB-IoT傳感器等等！

　?。?）控制器

　　控制器是指按照預(yù)定順序改變主電路或控制電路的接線和改變電路中電阻值，來控制電動機(jī)的啟動、調(diào)速、制動和反向的主令裝置。

　　由程序計數(shù)器、指令寄存器、指令譯碼器、時序產(chǎn)生器和操作控制器組成，它是發(fā)布命令的“決策機(jī)構(gòu)”，即完成協(xié)調(diào)和指揮整個計算機(jī)系統(tǒng)的操作。例如：一般功能的叫MCU單片機(jī)，復(fù)合功能的叫操作系統(tǒng)OS！

　　首先，控制器在智能硬件中一般叫做芯片，AI與CPU比較在架構(gòu)和功能特點(diǎn)上有著非常大的區(qū)別。

　　傳統(tǒng)的CPU運(yùn)行的所有的軟件是由程序員編寫，完成的固化的功能操作，其計算過程主要體現(xiàn)在執(zhí)行指令這個環(huán)節(jié)。但與傳統(tǒng)的計算模式不同，人工智能要模仿的是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運(yùn)行機(jī)制。它不需要人為的提取所需解決問題的特征，或者總結(jié)規(guī)律來進(jìn)行編程。

　　AI一般包含機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，但不管是機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)都需要構(gòu)建算法和模式，以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)樣本的反復(fù)運(yùn)算和訓(xùn)練，降低對人工理解功能原理的要求。

　　因此，AI芯片需要具備高性能的并行計算能力，同時要能支持當(dāng)前的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。傳統(tǒng)CPU由于計算能力弱，支撐深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算，且串行的內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計架構(gòu)為的是以軟件編程的方式實(shí)現(xiàn)設(shè)定的功能，并不適合應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的自主迭代運(yùn)算。

　　傳統(tǒng)CPU架構(gòu)往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理，在AI芯片上可能只需要一條指令就能完成。

　　其次，解讀主流的人工智能芯片。

　　AI的高級階段是深度學(xué)習(xí)，而對于深度學(xué)習(xí)過程則可分為：訓(xùn)練和推斷兩個環(huán)節(jié)。

　　訓(xùn)練環(huán)節(jié)通常需要通過大量的數(shù)據(jù)輸入或采取增強(qiáng)學(xué)習(xí)等非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練出一個復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。訓(xùn)練過程由于涉及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要的計算規(guī)模非常龐大，通常需要GPU集群訓(xùn)練幾天甚至數(shù)周的時間，在訓(xùn)練環(huán)節(jié)GPU目前暫時扮演著難以輕易替代的角色。

　　推斷環(huán)節(jié)指利用訓(xùn)練好的模型，使用新的數(shù)據(jù)去“推斷”出各種結(jié)論，如視頻監(jiān)控設(shè)備通過后臺的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，判斷一張抓拍到的人臉是否屬于黑名單。雖然推斷環(huán)節(jié)的計算量相比訓(xùn)練環(huán)節(jié)少，但仍然涉及大量的矩陣運(yùn)算。

　　在推斷環(huán)節(jié)，除了使用CPU或GPU進(jìn)行運(yùn)算外，F(xiàn)PGA以及ASIC均能發(fā)揮重大作用。目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片為主。

　　FPGA：

　　即專用集成電路，一種集成大量基本門電路及存儲器的芯片，可通過燒入FPGA配置文件來來定義這些門電路及存儲器間的連線，從而實(shí)現(xiàn)特定的功能。而且燒入的內(nèi)容是可配置的，通過配置特定的文件可將FPGA轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌奶幚砥鳎腿缫粔K可重復(fù)刷寫的白板一樣。

　　FPGA有低延遲的特點(diǎn)，非常適合在推斷環(huán)節(jié)支撐海量的用戶實(shí)時計算請求，如語音識別如LineLian2017年打造的裸眼3D試衣鏡所采用的芯片。

　　由于FPGA適合用于低延遲的流式計算密集型任務(wù)處理，意味著FPGA芯片做面向與海量用戶高并發(fā)的云端推斷，相比GPU具備更低計算延遲的優(yōu)勢，能夠提供更佳的消費(fèi)者體驗(yàn)。在這個領(lǐng)域，主流的廠商包括Intel、亞馬遜、百度、微軟和阿里云。

　　ASIC：

　　即專用集成電路，不可配置的高度定制專用芯片。特點(diǎn)是需要大量的研發(fā)投入，如果不能保證出貨量其單顆成本難以下降，而且芯片的功能一旦流片后則無更改余地，若市場深度學(xué)習(xí)方向一旦改變，ASIC前期投入將無法回收，意味著ASIC具有較大的市場風(fēng)險。但ASIC作為專用芯片性能高于FPGA，如能實(shí)現(xiàn)高出貨量，其單顆成本可做到遠(yuǎn)低于FPGA。

　　谷歌推出的TPU就是一款針對深度學(xué)習(xí)加速的ASIC芯片，而且TPU被安裝到AlphaGo系統(tǒng)中。但谷歌推出的第一代TPU僅能用于推斷，不可用于訓(xùn)練模型，但隨著TPU2.0的發(fā)布，新一代TPU除了可以支持推斷以外，還能高效支持訓(xùn)練環(huán)節(jié)的深度網(wǎng)絡(luò)加速。

　　根據(jù)谷歌披露的測試數(shù)據(jù)，谷歌在自身的深度學(xué)習(xí)翻譯模型的實(shí)踐中，如果在32塊頂級GPU上并行訓(xùn)練，需要一整天的訓(xùn)練時間，而在TPU2.0上，八分之一個TPUPod(TPU集群，每64個TPU組成一個Pod)就能在6個小時內(nèi)完成同樣的訓(xùn)練任務(wù)。

　　GPU：

　　即圖形處理器。最初是用在個人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動設(shè)備上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器，可以快速地處理圖像上的每一個像素點(diǎn)。后來科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，其海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算的能力與深度學(xué)習(xí)需求不謀而合，因此，被最先引入深度學(xué)習(xí)。

　　GPU之所以會被選為超算的硬件，是因?yàn)槟壳耙笞罡叩挠嬎銌栴}正好非常適合并行執(zhí)行。一個主要的例子就是深度學(xué)習(xí)，這是人工智能（AI）最先進(jìn)的領(lǐng)域。

　　深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是巨大的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，其中的節(jié)點(diǎn)連接非常復(fù)雜。訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，很像我們大腦在學(xué)習(xí)時，建立和增強(qiáng)神經(jīng)元之間的聯(lián)系。

　　從計算的角度說，這個學(xué)習(xí)過程可以是并行的，因此它可以用GPU硬件來加速。這種機(jī)器學(xué)習(xí)需要的例子數(shù)量很多，同樣也可以用并行計算來加速，在GPU上進(jìn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練能比CPU系統(tǒng)快許多倍。

　　目前，全球70%的GPU芯片市場都被NVIDIA占據(jù)，包括谷歌、微軟、亞馬遜等巨頭也通過購買NVIDIA的GPU產(chǎn)品擴(kuò)大自己數(shù)據(jù)中心的AI計算能力。

　　智能軟硬件的開發(fā)流程介紹

　?。?）需求調(diào)研及分析

　　凡是開發(fā)產(chǎn)品類的，都需要進(jìn)行完成的市場調(diào)研，智能硬件也是一樣，通過面向群體來收集有用的價值，從而對產(chǎn)品開發(fā)的導(dǎo)向及功能要求有明確的方向。

　?。?）產(chǎn)品原型設(shè)計

　　對于該產(chǎn)品的硬件、原件、結(jié)構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，完成后進(jìn)行聯(lián)調(diào)測試，如果中途出現(xiàn)問題，需要重新設(shè)計，若通過進(jìn)行組裝及測試。

　　（3）試產(chǎn)階段

　　小批量的進(jìn)行產(chǎn)品試產(chǎn)，進(jìn)行產(chǎn)品認(rèn)證。

　?。?）產(chǎn)品運(yùn)營硬件市場化量產(chǎn)階段

　　一般情況下，需要等到一些認(rèn)證做完，接到正式訂單才會開始大規(guī)模生產(chǎn)。

　　上文第二節(jié)里講站在硬件的肩旁上賦能硬件里，硬件本身亦不是純硬件，其中有軟件部分且是必不可少的部分。

　　軟件包含系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件，系統(tǒng)軟件是軟件的軟件，是軟件運(yùn)行的平臺，應(yīng)用軟件是為了完成特定產(chǎn)品業(yè)務(wù)運(yùn)營而編寫的軟件。

　　常用的系統(tǒng)軟件有操作系統(tǒng)（DOS、WINDOWS、UNIX、OS/2）、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（FoxPro、DB-2、Access、SQL-server）、編譯軟件（VB、C++、JAVA）。應(yīng)用軟件有文字處理軟件（WORD、WPS）、信息管理軟件、輔助設(shè)計軟件（CAD）、實(shí)時控制軟件(CAM)。再例如：APP、小程序等屬于應(yīng)用軟件，Android/IOS等屬于系統(tǒng)軟件。

　　軟件流程一般如下圖：

　　AI需要的智能軟硬件流程：

　　本節(jié)以智能家居整體結(jié)構(gòu)設(shè)計、芯片選型、模塊設(shè)計實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為例講一遍智能軟硬件產(chǎn)品的打造流程。

　　先看下圖為筆者操盤的智能家居整體結(jié)構(gòu)圖：

　　以下為整體結(jié)構(gòu)圖解析：

　　Android手機(jī)終端在連接的4G或WIFI情況下通，過向服務(wù)器發(fā)出 HTTP 請求完成對信息的查詢和任務(wù)的設(shè)定。

　　云服務(wù)器根據(jù)用戶需求提供必要的數(shù)據(jù)，并將對應(yīng)的任務(wù)更新至數(shù)據(jù)庫。嵌入式智能設(shè)備通過WIFI模塊AT與服務(wù)器，進(jìn)行Socket通信，服務(wù)器端使用基于JavaNIO的框架實(shí)現(xiàn) Socket連接。

　　Android手機(jī)終端和智能設(shè)備通過不同的服務(wù)器進(jìn)行通信 ，Android手機(jī)終端采用http 協(xié)議與服務(wù)器進(jìn)行通信，服務(wù)器提供了用于通信的RESTful API，嵌入式智能設(shè)備基于 Socket與服務(wù)器連通。兩個服務(wù)器部署在同一臺機(jī)器上，通過MYSQL數(shù)據(jù)庫做中間橋接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享。

　　再看下圖為具體模塊結(jié)構(gòu)圖：

　　上圖中MCU負(fù)責(zé)整個模塊的控制；WIFI模塊實(shí)現(xiàn)模塊的無線連接，并集成協(xié)議TCP/Ip協(xié)議，負(fù)責(zé)同服務(wù)器交換數(shù)據(jù)；開關(guān)控制使用繼電器實(shí)現(xiàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)弱電對強(qiáng)電的控制；濕度、溫度、亮度模塊根據(jù)不同模塊的功能進(jìn)行選裝，從而實(shí)現(xiàn)對不同量的測量。

　　限位檢測用于檢測電機(jī)運(yùn)行的位置狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對寵物喂食中機(jī)械的控制，實(shí)現(xiàn)定量的喂食；RTC時鐘為系統(tǒng)的運(yùn)行提供時間基準(zhǔn)；FRAM保存配置數(shù)據(jù),即使在掉電后還能夠執(zhí)行之前設(shè)定的任務(wù)；基本的用戶界面提供了現(xiàn)場的控制途徑，使用戶能夠?qū)δK進(jìn)行直接的操作；供電使用AC/DC電源直接由220V供電或者使用DC進(jìn)行供電，可以根據(jù)外部公開進(jìn)行選擇。

　　其次芯片選型。

　　選用M451LG6AE作為主控芯片M451LG6AE為 32位單片機(jī)，基于M4內(nèi)核，具有足夠的RAM和 Flash能夠滿足運(yùn)行程序的要求。其具有多個串口，支持硬件的 SPI 及 I2C，能夠方便實(shí)現(xiàn)的通信，具有 AD能夠?qū)崿F(xiàn)一些狀態(tài)量的測量。

　　使用 DTH11進(jìn)行溫濕度的測量，其集成了溫度及濕度檢測功能,接口為單線制串口。節(jié)約 IO，使用 DS18B20進(jìn)行范圍較大的溫度測量，其測溫范圍較廣，具有密封的封裝，能夠測量液體溫度，能多個并聯(lián)。對于土壤濕度的測量，使用電阻式濕度傳感器進(jìn)行測量。

　　限位檢測主要用于檢測物體是否移動到了指定位置，或者在喂食裝置中電機(jī)旋轉(zhuǎn)的圈數(shù)（決定喂食的量），只需要輸出開關(guān)量，因此使用光電門進(jìn)行檢測，使用非接觸測量能夠有效地延長傳感器的使用時間，同時能夠提供足夠的精度。

　　為了實(shí)現(xiàn)高精度的計時，從而減小離線時出現(xiàn)的定時誤差，使用外置的RTC DS3231 作為計時基準(zhǔn)。DS3231 內(nèi)置了帶溫補(bǔ)的晶振,能夠?qū)崿F(xiàn)較高精度的計時，滿足運(yùn)用的需求。

　　選擇擦寫次數(shù)多和讀取速度塊的FRAM FM24V系列，來進(jìn)行設(shè)置數(shù)據(jù)的存儲%使掉電復(fù)位后，仍然能夠進(jìn)行中斷的任務(wù)。

　　使用 HLK-PM01 作為 AC/DC芯片，HLK-PM01 用于實(shí)現(xiàn)220VAC到 5VDC的轉(zhuǎn)換，能夠提供 3W的功率,足夠系統(tǒng)的使用。使用 HLK_M30模塊作為WIFI 模塊，其體積很小，功耗較低 ，支持TCP Server/TCP Client /UDP Server/UDP Client工作方式，能夠方便地實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)連接，串行接口能夠方便地與主控器連接。

　　再則軟件設(shè)計：

　　整體軟件功能模塊如下圖：

　　其中1：軟件部分與硬件之間交互通信模塊， APP通過HTTP 協(xié)議與服務(wù)器進(jìn)行通信 ，采用 OkHttp 進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)請求，請求的方式以 Post為主。

　　Android系統(tǒng)提供了兩種 HTTP 交互的方式HTTPURL-CONNECTION和 APACHE HTTP CLIENT，雖然兩者都支持 HTTPS流的上傳和下載，配置超時IPV6和連接池，已足夠滿足各種HTTP請求的需求，但原生的HTTP 接口存在著 API 數(shù)量過多，擴(kuò)展困難等不足。

　　因此產(chǎn)生了許多出色的網(wǎng)絡(luò)通信庫來替代原生的 HTTPURLConnection，其中OkHttp是最出色的一個。

　　使用 OkHttp 庫進(jìn)行更高效 HTTP請求可以讓應(yīng)用運(yùn)行更快、更節(jié)省流量，因此，本項(xiàng)目中使用 OkHttp庫依賴開發(fā)。

　　APP與 服務(wù)器通信時采用 JSON格式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸 ，JSON 作為一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，易于閱讀和編寫，并且多種編程語言均提供了對 JSON 格式數(shù)據(jù)解析的支持，易于機(jī)器解析和生成。

　　并且相比XML格式，JSON數(shù)據(jù)量更小，具有較高的有效數(shù)據(jù)率，有助于節(jié)省流量，提升網(wǎng)絡(luò)傳輸速率。APP采用 Android 自帶的 JSONObject 類進(jìn)行 JSON數(shù)據(jù)的解析。

　　其中2：登錄模塊，由于智能家居控制系統(tǒng)是一個面向多種需求多個用戶的控制系統(tǒng)，需要建立用戶系統(tǒng)，使不同的用戶可以有序地管理自己的設(shè)備。

　　APP在啟動時會首先檢查本地是否存有用戶的 token，如果不存在，跳轉(zhuǎn)到登錄界面，密碼采用 MD5進(jìn)行加密。用戶登錄成功后， 將服務(wù)器發(fā)來的 token通過 SharedPreferences 保存在本地，以后每次網(wǎng)絡(luò)請求通過這個token進(jìn)行用戶驗(yàn)證，而不需要重新進(jìn)行登錄。

　　其中3：設(shè)備模塊設(shè)備列表中選擇一個設(shè)備進(jìn)入設(shè)備控制頁面，在設(shè)備控制頁面可以進(jìn)行查看設(shè)備信息，查看歷史記錄，對設(shè)備進(jìn)行控制等操作。

　　進(jìn)行設(shè)備控制時，智能照明控制開、關(guān)兩種狀態(tài)，智能澆水對澆水量進(jìn)行控制，智能喂食對喂食量進(jìn)行控制，每種設(shè)備的控制均提供手動和定時兩種工作方式。 在啟動定時任務(wù)時，可以設(shè)置每周某幾天在某個時間重復(fù)執(zhí)行設(shè)備控制的任務(wù)。

　　其中4：場景頁面中可以添加的任務(wù)分為兩種類型：

　　一種是對設(shè)備的控制任務(wù)，包含控制照明設(shè)備的開關(guān)，澆水設(shè)備的澆水量、喂食設(shè)備的喂食量等。另一種是延時任務(wù)，用于設(shè)定不同設(shè)備控制任務(wù)之間的延時間隔，場景可以設(shè)置為手動或定時啟動兩種方式。為了減少控制的復(fù)雜性，場景中的單項(xiàng)任務(wù)不能進(jìn)行定時的設(shè)置，但可以通過設(shè)置場景整體的定時任務(wù)來實(shí)現(xiàn)場景中每個任務(wù)的定時執(zhí)行。希望通過以上智能軟硬件產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)，來傳達(dá)一套系統(tǒng)的智能軟硬件產(chǎn)品方法論！

　　同樣是語音識別獵豹做出來翻譯棒，而天貓做出阿里智能音箱。同樣是圖像識別，用在機(jī)場可以協(xié)助安檢通過，波士頓動力可以給機(jī)器狗避障！

　　智能軟硬件產(chǎn)品運(yùn)營是生意人，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營是設(shè)計師。

　　而筆者爸爸說：

　　“10年難培養(yǎng)一個生意人，1年也許就能培養(yǎng)一個擅長用工具的設(shè)計師和程序員”。

　　比算法更難得是算法的思想，比編程工具更難的是編程的思維，比做產(chǎn)品更難的是產(chǎn)品的夢想！

　　運(yùn)營好和賣好產(chǎn)品，并用戶口口香傳，與實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品同樣重要。沒有指令機(jī)器不知運(yùn)轉(zhuǎn)，而沒有機(jī)器指令又命誰運(yùn)轉(zhuǎn)？智能軟硬件是產(chǎn)品運(yùn)營的未來！

　　連詩路，公眾號：LineLian。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，《產(chǎn)品進(jìn)化論：AI+時代產(chǎn)品經(jīng)理的思維方法》一書作者，前阿里產(chǎn)品專家，希望與創(chuàng)業(yè)者多多交流。

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