产品经理视角

如果我是优必选的产品经理
我会这样从0→1打造AI陪伴机器人

完整的产品架构、技术选型、迭代策略与商业化闭环思考

1

Phase 1: 产品定义与MVP规划

明确产品定位、目标用户、核心价值主张

📅 Month 1-2

产品定位

一句话定义:面向年轻家庭的AI情感陪伴机器人,通过大模型驱动的多模态交互,成为"家庭第N+1成员"。

核心差异化

❌ 不是什么

不是智能音箱、不是工具助手、不是冷冰冰的问答机器

✅ 是什么

有温度的伙伴、能记住你的朋友、会成长的家人

目标用户画像

👨‍👩‍👧 核心用户

25-35岁年轻父母,希望陪伴孩子成长

🧑‍💻 扩展用户

独居青年,渴望情感陪伴和日常对话

🎨 潮玩用户

Z世代,追求IP联名和收藏价值

MVP核心功能定义

MVP原则:验证"用户是否愿意与机器人建立情感连接"这一核心假设。

🎯 MVP Must Have

• 自然语言对话(大模型驱动)
• 基础情感表达(眼部LED表情)
• 简单动作反馈(点头、挥手)
• 用户识别(声纹识别主人)

📋 V2 Nice to Have

• 长期记忆系统
• 个性化成长
• 多模态输入(视觉)
• 智能家居联动

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Phase 2: 产品架构设计

整体产品架构、功能模块拆解

📅 Month 2-3

产品架构图

用户触点层

用户与机器人的所有交互入口

语音交互 触摸感应 手势识别 APP控制
应用体验层

核心功能模块和用户体验

对话系统 情感表达 技能中心 成长系统
AI能力层

大模型驱动的智能能力

LLM对话 Agent框架 记忆系统 情感计算
硬件执行层

机器人物理能力

舵机控制 LED表情 传感器 音频I/O
云端服务层

后端基础设施

用户中心 数据存储 AI推理 OTA更新

核心功能模块拆解

1. 对话系统

输入处理

唤醒词检测 → ASR语音识别 → 意图理解 → 情感识别

输出生成

LLM生成 → 安全过滤 → TTS合成 → 表情动作编排

2. 记忆系统(核心差异化)

记忆类型 存储内容 生命周期 检索方式
短期记忆 当前对话上下文 单次会话 直接拼接
中期记忆 近期事件、话题 7-30天 时间+语义检索
长期记忆 用户画像、偏好、关系 永久 RAG向量检索

3. 多模态表达系统

情感到表达的映射逻辑:

情感识别

开心/难过/惊讶...

强度计算

1-10级

表达编排

眼+嘴+动作+灯光

同步输出

语音+肢体协同

3

Phase 3: 技术架构与选型

AI技术栈、硬件方案、云端架构

📅 Month 3-4

技术架构设计

AI技术栈选型

模块 技术选型 选型理由
主对话模型 GLM-4 / 通义千问 国产、中文优秀、成本可控、合规
本地小模型 Qwen-1.8B / ChatGLM3-6B 简单任务本地处理,降低延迟
语音识别 讯飞 / 阿里ASR 国内最佳识别率,支持方言
语音合成 讯飞 / 微软TTS 情感化语音,多音色可选
向量数据库 Milvus / Pinecone 长期记忆的语义检索

硬件技术方案

主控芯片

ARM Cortex-A53/A72 + NPU
支持本地小模型推理

音频模块

4麦克风阵列 + DSP降噪
3W扬声器 × 2

舵机系统

6-8个智能舵机
头部2轴 + 手臂4轴 + 腰部2轴

显示模块

OLED眼部表情屏
或 LED点阵 + RGB灯带

云端架构

设备端

唤醒/预处理

API网关

鉴权/限流

对话服务

Agent编排

AI服务

LLM/TTS/ASR

数据服务

记忆/用户画像

关键技术难点与解决方案

🎯 难点1: 对话延迟

问题:云端LLM响应慢,影响对话流畅度
方案:流式输出 + 本地预测 + 提前加载表情动作

🎯 难点2: 角色一致性

问题:LLM容易"出戏",性格不稳定
方案:System Prompt优化 + 角色锚点 + 回复后校验

🎯 难点3: 记忆检索准确率

问题:检索到不相关记忆
方案:混合检索(语义+时间+权重) + 相关性阈值

🎯 难点4: 成本控制

问题:LLM API调用成本高
方案:分层调用 + 缓存热门回复 + 本地小模型兜底

4

Phase 4: 数据迭代与商业化闭环

数据驱动迭代、商业模式设计

📅 Month 5+

数据指标体系

北极星指标

30min+
日均陪伴时长
70%+
周活跃率
60%+
30日留存
4.5+
NPS评分

分层指标看板

维度 指标 目标值 采集方式
使用 日均对话轮次 15轮+ 日志埋点
质量 对话满意度 85%+ 用户反馈 + AI评估
情感 情感对话占比 30%+ 意图分类
记忆 记忆触发成功率 80%+ 检索日志
商业 增值服务转化率 15%+ 支付数据

数据驱动迭代循环

数据采集

行为/对话/反馈

问题发现

BadCase分析

假设验证

A/B测试

模型优化

Prompt/微调

效果验证

指标监控

迭代优先级框架

🔴 P0 - 立即修复

• 安全问题(不当内容)
• 严重Bug(无法对话)
• 高频BadCase(影响>5%用户)

🟡 P1 - 本周迭代

• 对话质量问题
• 用户明确反馈
• 核心指标下降

商业化闭环设计

📦

硬件销售

60%

基础款 ¥1299
高配款 ¥1999
IP联名款 ¥2499+

🔄

订阅服务

25%

基础版 免费
高级版 ¥29/月
家庭版 ¥49/月

🎁

增值内容

15%

IP人设包 ¥19
技能包 ¥9-29
配件周边 ¥39+

用户生命周期价值 (LTV) 模型

获客

电商/线下

激活

开箱体验

留存

情感连接

付费

订阅/增值

推荐

社交传播

关键商业指标

¥150+
年均ARPU
12个月+
平均生命周期
¥1800+
预期LTV
15%+
订阅转化率

总结:我的产品方法论

1
用户第一:始终以"用户是否愿意与机器人建立情感连接"为核心验证假设
2
体验驱动:软硬件体验一体化设计,语音-表情-动作协同表达情感
3
数据迭代:建立完整的数据指标体系,用数据发现问题、验证方案
4
商业闭环:硬件+订阅+增值的多层收入模型,追求用户长期价值