如何撰写AI硬件产品的需求文档（PRD）：核心要点与最新技术结合

在当今AI技术飞速发展的时代，AI硬件产品已成为科技创新的重要载体。作为产品经理或相关从业者，撰写一份清晰、全面的产品需求文档（PRD）是确保项目成功的关键第一步。本文将系统介绍AI硬件产品PRD的撰写方法，并结合最新的AI技术发展趋势，帮助您打造更具竞争力的智能硬件产品。

工具选择：形式服务于内容

许多初入行的产品经理常陷入一个误区：过度关注文档格式和工具选择。实际上，PRD的核心价值在于准确传达产品需求和设计意图，而非文档形式本身。

根据实际团队协作经验，Excel因其普及性和易用性成为许多团队的首选。一个Excel文件可以包含多个工作簿，方便管理不同模块的需求，也便于研发、市场、运营等各部门查阅。当然，如果企业已有专业的协同工具（如Confluence、飞书文档等），直接使用内部系统是更优选择，因其具备版本控制、权限管理等优势。

值得注意的是，随着AI辅助工具的发展，现在已有诸如Notion AI、ChatGPT等工具可以帮助产品经理更高效地组织和表达需求。例如，可以使用AI工具快速生成文档框架，或检查需求描述的完整性和一致性。但无论如何，工具只是手段，清晰传达产品概念才是根本目的。

AI硬件PRD的核心构成模块

AI硬件产品的PRD通常包含三大类内容：文档信息类、产品需求类和互联网平台类。与普通硬件产品相比，AI硬件产品需要额外关注算法能力、数据处理和机器学习相关需求。

1. 文档信息类

这部分为项目提供基础信息和全局视角，包含三个关键文档：

• 文档信息表：记录版本号、编号、密级、产品命名等元数据。例如：

• 项目计划表：规划预研、开发、上市等关键节点。AI硬件需特别预留模型训练和调优时间。
• 变更记录(Change List)：详细记录每次需求变更。AI产品迭代频繁，良好的变更管理尤为重要。

2. 产品需求类

这是PRD最核心的部分，对于AI硬件产品，需要特别关注以下内容：

产品信息全览

需详细描述产品形态、规格参数及AI能力指标。例如一款AI摄像头的参数可能包括：

• AI处理单元：搭载4TOPS算力的NPU
• 视觉传感器：支持4K HDR，低照度0.001Lux
• 算法性能：人脸识别准确率≥99.7%（FAR=1e-5时）

硬件需求

AI硬件需特别关注计算单元、传感器和连接能力：

最新技术提示：考虑使用边缘AI芯片如英伟达Jetson Orin或高通RB5，它们能效比更高，适合部署多模态大模型。

软件需求

AI硬件软件栈通常更复杂，需明确：

• 算法框架：PyTorch、TensorFlow等
• 推理引擎：TensorRT、ONNX Runtime等
• 数据处理：边缘计算数据流水线设计
• 模型更新：OTA升级机制

案例：智能音箱的语音唤醒功能需求描述：

需求项：低功耗语音唤醒
技术方案：采用双DSP架构，小模型（<50KB）常驻内存
性能指标：误唤醒率<1次/24小时（典型家居环境）
功耗限制：唤醒状态下额外功耗<5mA

产品功能列表

用结构化方式列出所有功能，区分AI特性和常规功能：

1. 核心AI功能
   1.1 实时人脸识别（支持口罩检测）
   1.2 行为分析（徘徊、跌倒检测）
   1.3 语音交互（本地+云端混合模式）

2. 基础功能
   2.1 设备状态监测
   2.2 数据本地存储

建议：使用思维导图工具（如XMind）可视化功能结构，AI相关功能需特别标注。

业务及功能流程图

AI产品需描述数据流和决策逻辑。例如智能门锁的流程图应包括：

用户接近 → 人脸检测 → 特征提取 → 本地匹配 → 
   → [匹配成功] 开锁并记录日志
   → [匹配失败] 云端二次验证 → 结果返回

新技术应用：可考虑使用Mermaid等工具创建交互式流程图，便于团队协作。

产品功能需求

详细描述每个功能的输入、处理和输出。AI功能需特别说明：

• 性能指标：准确率、延迟、功耗等
• 数据要求：输入格式、预处理需求
• 异常处理：模型不确定性处理机制

示例：

功能：夜间红外模式自动切换
AI模型：基于ResNet18的场景分类器
触发条件：环境光<5lux
切换时间：<200ms
特殊情况处理：雨雪天气下保持可见光模式

3. 互联网平台类

现代AI硬件通常需要配套的云服务和移动端应用：

App功能列表

移动端需考虑：

• 模型性能监控界面
• 数据标注工具（用户反馈改进模型）
• AI功能配置界面

云平台需求

AI硬件云端通常需要：

• 模型训练和部署管道
• 数据湖架构
• 联邦学习支持（隐私保护）
• 边缘-云端协同推理机制

最新趋势：考虑采用”AI功能即服务”（AIaaS）架构，允许动态加载新模型能力。

AI硬件PRD的特殊考量

相比传统硬件，AI硬件PRD需要额外关注以下方面：

1. 数据维度：

• • 训练数据需求和采集方案
  • 数据隐私和合规要求（如GDPR）
  • 边缘数据处理和过滤策略

2. 模型生命周期管理：

• • 模型版本控制
  • A/B测试框架
  • 持续学习机制

3. 性能权衡：

• • 精度vs速度vs功耗的平衡点
  • 不同硬件配置下的性能预期
  • 退化场景下的优雅降级方案

4. 可解释性需求：

• • AI决策的可视化呈现
  • 用户质疑AI结果的反馈通道
  • 审计日志要求

撰写技巧与最佳实践

1. 结构化思维：使用”自上而下”的方法，先定义产品愿景和核心AI价值主张，再逐步分解到具体需求。
2. 场景化描述：为每个AI功能定义典型使用场景和边界条件。例如：”在光照低于10lux且目标距离超过5米时，人脸识别功能将自动切换至红外模式”。
3. 量化指标：所有AI性能需求应尽可能量化。避免使用”快速”、”准确”等模糊表述，而应明确”推理延迟<300ms”、”Top-1准确率≥95%”等具体指标。
4. 版本控制：AI模型迭代频繁，建议采用语义化版本号（如MAJOR.MINOR.PATCH）区分架构变更、性能提升和小修小补。
5. 跨团队协作：组织包括硬件、软件、算法、数据科学在内的跨职能评审，确保需求的可实现性和一致性。

最新AI技术对PRD的影响

随着AI技术的发展，PRD撰写也需要与时俱进：

1. 多模态交互：考虑语音、视觉、手势等多通道融合交互需求。
2. 大模型应用：如何在边缘设备上高效部署和运行大语言模型（如Llama 2-7B）。
3. 终身学习：设备端持续学习机制和隐私保护方案。
4. AI安全：对抗样本防御、模型水印等安全需求。
5. 绿色AI：能效优化和碳足迹计算需求。

总结

撰写AI硬件产品的PRD是一项需要技术深度和产品思维相结合的工作。优秀的PRD应该：

1. 准确传达产品愿景和AI价值主张
2. 明确定义硬件、软件和算法的交互关系
3. 量化AI性能指标和边界条件
4. 考虑完整的AI生命周期管理
5. 适应快速迭代的开发节奏

记住，PRD不是一次性的文档，而是随着产品开发不断演化的”活文档”。特别是在AI领域，模型性能的提升和新算法的出现可能随时带来优化机会。保持文档的及时更新，确保其始终反映产品的最新方向和团队共识，是产品成功的关键因素。

随着边缘AI、神经形态计算等新技术的发展，AI硬件产品正在开启一个全新的创新周期。掌握PRD撰写的艺术与科学，将帮助您更好地把握这一波技术浪潮，打造出真正有竞争力的智能硬件产品。