常见的ai硬件系统有哪些 ai硬件系统包括( 二 )_硬件

从名称上我们能看出来，这是一个软硬结合的行业。
拆开来看：

算力：即计算能力，应用在终端产品上的处理器（CPU、GPU）等跑得动，我们既要满足算力也要满足成本的要求，这是一个权衡的过程。算力相当于汽车发动机
算法：考量我们岁技术前沿的认知能力，是否能够落地执行。算法相当于发动机动力输出比例
数据：终端设备采集数据，需要我们对硬件器件了解，没有数据就没有算法。数据相当于燃油

所以，AI 智能硬件产品经理需要了解一个产品从概念到批量生产的全流程，了解团队成员的角色和工作内容。能够很好的与硬件、软件、算法团队打交道，协调研。
与互联网产品不同，每个人负责一个模块或几个模块，共同完成一款产品。而 AI 智能硬件就不能这么拆分，往往一款产品各项要求高度相关。甚至兼任项目管理。
受于篇幅及阅读体验限制，关于 AI 智能硬件产品需要的技能将单独一篇文字介绍
以我曾经的无人机行业做简单介绍：
硬件方面：

处理器：计算平台，需要满足飞控、视觉算法（目标跟踪、Vslam等）算力要求。
传感器：GPS、激光雷达、视觉传感器、陀螺仪等数据采集器件，需要满足功能效果。

算法方面：

飞控算法：飞控的性能要求，PID 控制、目标跟踪、手势识别等
定位导航：因为飞机不是在单一环境下运行，有可能GPS信号没有/不佳，光线环境不佳等。需要多传感器融合，比如视觉+气压计+超声波+GPS。

虽然算法产品经理有深度，但需要更高的广度。
数据方面：各传感器的效果决定了数据的质量。
以上是关于嵌入式系统的软硬件，现在已经是 AIOT 时代了，除了上述的嵌入式软硬件还需要关于 App、运营管理后台、云平台相关知识。
综合以上，要求产品满足解决问题的需求，也需要考虑成本的限制。理论上，我们可以研发/生产出高质量的产品，但是无法满足成本的要求。我们在产品管理过程中需要平衡需求、物料成本、研发周期、企业本身技术实力之间的关系。