宇树科技AI产品经理实习一面面经
《面试题目》
- 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？
- 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。
- 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？
- 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？
- 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。
- 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？
- 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。
- 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？
《参考解析》
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。