宇树科技AI产品经理实习一面面经

《面试题目》

1. 以智能避障为例，一个 AI 功能从构想到落地，需要产品经理定义哪些技术需求，并如何与算法、硬件和结构团队协同？
2. 为四足机器人设计一个家庭宠物陪伴场景的创新多模态交互功能，并说明需要融合哪些 AI 能力。
3. 当新模型能显著提升体验、但需要更高芯片算力时，你会采用什么评估框架？
4. 为消费级移动机器人设计 AI 紧急制动功能，需要考虑哪些异常场景？
5. 如何搭建已发售机器人产品的 AI 能力监控体系？请列出三到五个关键指标并解释含义。
6. 在正式 OTA 前，如何通过低风险的“小步快跑”机制收集核心用户对新 AI 交互模式的反馈？
7. 从教育、科研、商用和消费领域中选择一个方向，设计一个付费 AI 技能包，并说明产品方案与价值主张。
8. 机器人平台应向开发者提供哪些核心 AI 工具和接口，以吸引开发者创造新技能？

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《参考解析》

1. 智能避障需求：定义可识别障碍类型、探测距离、制动距离、误检漏检上限、响应时延、速度与光照边界，并明确传感器、算法、控制器和整机测试的接口与验收标准。
2. 算力成本评估：同时计算体验增益、目标场景覆盖率、芯片与功耗成本、温控续航影响、端云部署可行性和量产周期；可通过蒸馏、量化或分级机型验证替代方案。
3. 紧急制动异常：包括传感器遮挡或失效、玻璃与台阶、儿童宠物突然闯入、湿滑地面、网络断开、定位漂移、控制指令冲突和电量不足。安全策略应本地运行并采用故障安全原则。
4. AI能力指标：可关注功能触发率、任务成功率、误触发率、端到端时延、人工接管率和故障率，并按机型、软件版本与场景切片定位问题。
5. 低风险验证：先仿真和封闭场地测试，再对自愿加入的核心用户小流量灰度；设置远程开关、版本回滚、风险监控与明确反馈入口，达到阈值后再扩大范围。
6. 开发者生态：提供感知、运动控制、定位和多模态模型 API，配套仿真器、SDK、调试工具、权限沙箱、示例项目、技能商店和收益分成机制。