过旧年，大模子赛谈欢娱，数转移互联网居品司理（PM）堕入了的“妙技畏怯”。当机器领有了接近东谈主类的逻辑理才智，致使初始长出由电机和液压驱动的“行为”时商丘不锈钢保温厂家，PM的护城河究竟还剩下什么？画原型？写PRD？如故调Prompt？

这是个面向全300万转移互联网从业者的残酷拷问。要是我们还停留在“在办公室憋需求”的阶段，那么在行将到来的具身智能（Embodied AI）海浪中，我们必将被淘汰。

小序：冰与火之歌——被困在“伪智能”里的硅基人命

试想这么个场景：

在硅谷和中关村的大上发布会里，本钱与客们正在为段“东谈主形机器东谈主指引炒菜、拉花、致使空翻”的Demo而狂欢。他们呼着“AGI已来，具身智能将重构东谈主类社会”。这是猛火烹油的“火”。

相关词，当你走启航布会，走进现实糊口中无为的市场、餐厅和养老院，你看到的是什么？

是市场览机器东谈主被群熊孩子围住调戏，终死机停在路中央；是餐厅午峰时，送餐机器东谈主和端着热汤的职业员在狭小的过谈里“去世对持”，后被不耐性的店长把按下急停开关，像小车样无情地回后厨。这是冷情情“冰”。

当技巧（大模子的大脑、纯果真机械臂）不再是对的壁垒时，具身智能走进千万户的瓶颈究竟是什么？

谜底很残酷：是阑珊真确懂场景的“翻译官”和“相接者”。

现时的职业机器东谈主行业，充斥着种令东谈主诚惶诚恐的“技巧自嗨”。大厂和创业公司拿着作念Web 2.0和APP的“买量念念维”与“堆砌念念维”来作念硬件，致市场上出现了大齐几万、几十万台的“东谈主工智障”。他们赋予了机器东谈主顶的大模子，却让它在东谈主类复杂的物理寰宇中寸步难行。

在这个AI原生的时期，懂大模子的PM仍是烂大街了。放浪捏个应届生，齐能跟你大谈特谈Transformer架构和Agentic Workflow。可是，真确懂得入确切场景，懂得通过度定调研去“剥洋葱”、去洞悉东谈主的PM，却万里挑。

这篇著述，我们将撕开职业机器东谈主的“伪需求”外套，探讨在具身智能时期，居品司理怎样通过重塑我方的“三大身份”，完成从“绘画机器”到“场景翻译官”的致命跃迁。

01 盲区与陷坑：为什么用“作念APP的念念维”作念不好具身智能？

在转移互联网时期，居品司理的武器是什么？是“数据（定量分析）”。

日活、月活、留存率、转换漏斗、A/B测试……只消有有余大的流量池，我们就能通过数据仪容盘“跑”出解。

但在具身智能落地的初期，这条铁律失了。

致命的“定量”依赖

正如用户调研表面中指出的：定量分析只可告诉你“发生了什么”（What），而定分析才能告诉你“为什么发生”（Why）。在职业机器东谈主赛谈（如养老伴学、餐饮配送），我们根柢莫得千万的DAU供我们去跑A/B测试。要命的是，软件改个Bug只需要发布个热新，而硬件机器东谈主要是向错了，开模、供应链、量产的试错成本动辄几百万致使上千万。盲想法“试错迭代”在具身智能域等于“自”。

掉入“轻信用户言论”的坑

许多PM在转型作念机器东谈主时，依然沿用着提问卷、开焦点小组的退步路。雇主拍脑袋：“我们要困难养老赛谈，给居老东谈主作念个跟随机器东谈主！” 于是PM跑去问老东谈主：“大爷，您想要个什么样的机器东谈主啊？” 大爷乐呵呵地说：“我想要个能长得像东谈主样，陪我下象棋、能跟我聊历史的。”

效果呢？公司花了几千万研发出了款东谈主形机器东谈主，搭载了强的棋战算法和常识图谱。但当它真确走进大爷的卧室时，大爷却把它关机了。

为什么？因为在确切的物理环境中，机器东谈主的电机杂音吵得大爷睡不着觉；大爷老花眼，根柢看不清机器东谈主胸前的屏幕；因为大爷晚上起夜时，被暗澹中阿谁有着机械综合的“东谈主形物体”吓得犯了腹黑病。

不可轻信用户的言论！调研不是听用户说了什么就作念什么。用户说的不定是确切想法商丘不锈钢保温厂家，致使他们我方也不知谈我方潜相识里的畏俱和阻力。头痛医头、脚痛医脚，是具身智能居品司理的大忌。

要破局，居品司理必须放手坐在办公室看数据的倨傲，入充满油污、杂音、错乱的物理寰宇，去饰演好三个不可替代的角。

02 层身份：精密的“演”（排雷避坑，破伪需求）

台职业机器东谈主在落地前，大的风险不是技巧法罢了，而是“作念出了个没东谈主甘心用的工业垃圾”。居品司理的层身份，便是掌控大局的“演”。演的中枢任务在准备与招募阶段：定指标、选武器、找对东谈主、写对脚本。

找对东谈主：破“幸存者偏差”

在作念豪侈电子居品时，我们可爱找“客”、“早鸟用户”来作念调研。但在职业机器东谈主域，这是个雄伟的陷坑。

以餐厅送餐机器东谈主为例，要是你调研的对象是“来吃饭的科技发友年青顾主”，他们会告诉你：“这机器东谈主太酷了，我但愿能跟它语音对话点单。”

但这是伪需求！

作为演，你必须界说“确切痛点东谈主群”（用户画像）。在餐厅场景里，机器东谈主真确的利益有关者是谁？是在午峰跑断腿的职业员，是慈祥翻台率的店长，是端着热菜怕被撞到的保洁大姨。 你需要向这些典型指标用户进行邀约。惟有他们的反馈，才能决定这个机器东谈主能不可在这个场景里“活下去”。

写对脚本：盛开式提问的艺术

准备阶段必须明确调研向。假定我们要调研养老院里的“助行机器东谈主”，千万不要问带有诱的禁闭问题：“您难谈不认为我们这个自动随从很好吗？” 这种问题除卓越到句恶浊的“好”，莫得任何价值。

演需要编写严实的“盛开式大纲”。你需要筹办：

近现象：了解老东谈主平时出行的频次、遭遇的困难一会儿。无须原因：要是畴昔试过援救斥地，为什么撤废了？是因为太重、太复杂，如故因为认为“着轮椅得我方很老，伤自尊”？（谨防，后这点频频是定量数据恒久测不出来的脸色痛点）。蜕变提出：当今用什么替代案（手杖、护工搀扶）？替代案有什么不爽的地？

演的价值，在于用其紧密的逻辑，将几十上百万的硬件方案风险，消弭在居品立项的源流。

03 二层身份：情的“树洞”（直击确切的痛点）

脚本写好后，插足引申阶段。在这里，居品司理必须收起“改变寰宇”的精伟姿态，化身为个其克制、情的“树洞”。

入错乱边际，作念“影子不雅察者”

作念APP调研，你不错把用户请到亮堂宽绰的会议室，给他们倒杯咖啡。但在具身智能时期，调研现场必须在“案发地”。

你需要换上护工的衣着，在养老院里待上整整三天；你需要站在浓重的后厨通谈里，不雅察午峰的兵荒马乱。

树洞的原则是营造安全感与破冰。在线工东谈主和职业员眼中，你带来的科技机器东谈主是来“他们饭碗”的。他们备心重。你必须在开局就评释配景，承诺守秘：“老迈，您别病笃，我们今天便是闲聊。这些记载仅用于我们里面蜕变，不告诉你们雇主。要是您认为这机器确乎是个废料，您径直骂就行。”

多不雅察，少引，记载“千里默的真相”

在这个经由中，你要作念到两点：闭嘴和如实记载。

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濒临复杂的物理寰宇，用户的确切响应频频藏在肢体语言和下相识的动作中，设备保温施工而不是嘴里。

场景A：当你的送餐机器东谈主围聚桌顾主时，你不要听顾主怎样夸机器东谈主，你要死死盯着顾主的身段响应——他们是松开地坐着，如故下相识地把椅子往里拉了拉？要是是后者，评释你的机器东谈主底盘太大商丘不锈钢保温厂家，或者降速刹车的动作过于突兀，带来了强烈的“物理压迫感”。

场景B：当旅店布草机器东谈主在走廊里遭遇保洁大姨的布草车时。大姨莫得语言，仅仅奈地叹了语气，然后辛劳地把我方的小车到墙角给机器东谈主闪开。你必须把这声“慨气”和“闪开的动作”记载下来。

这便是定调研的精髓。作为树洞，你不需要在现场反驳，不可去教用户怎样用居品。你只需要平静倾听，记载用户原话、游移一会儿、动作以及那些直击灵魂的“金句”（比如职业员怀恨：“这铁疙瘩到饭点就像个大爷样挡路！”）。

04 三层身份：破壁的“翻译官”（相接碳基与硅基）

拿到了海量的原始灌音、和不雅察札记后，居品司理将迎来中枢的挑战——插足分析与纪念阶段，化身“翻译官”。 这便是我们在标题中强调的“剥洋葱”才智。

要是说大模子和硬件工程师是硅基寰宇的成立者，那么无为人人便是碳基寰宇的原住民。这两种生物的语言是欠亨的。大模子听不懂什么是“烦东谈主”，它只懂Token、Reward Model和传感器参数。

翻译官的职责，便是将碎屑化的情谊和吐槽，转换为居品能听懂的需求。

绘制“死活体验舆图”

你需要把几十个小时的灌音和札记平，索取频词，给问题标签（如：避障蠢笨、语音识别率低、交互压迫感强）。

接下来，绘制张其瞩想法“用户体验舆图（User Journey Map）”。

以“机器东谈主送餐到桌”这个短短30秒的经由为例，职业员和顾主的情谊升沉：

机器东谈主围聚餐桌：顾主应许（情谊值+2）。机器东谈主刹车泊岸：刹车太猛，汤汁洒出点，顾主蹙眉（情谊值-1）。顾主取餐：屏幕反光看不清辅导，顾主不知谈拿哪盘，职业员不得不跑过来维护（情谊值-3，跌入谷底）。机器东谈主离开：机器东谈主不会后退，只可原地掉头，差点撞到傍边途经的小孩（情谊值-5，产生安全畏怯）。

在这个体验舆图中，你地找到了阿谁痛的“坑”——取餐说明交互和原地掉头的空间挤压。

剥洋葱：将情谊翻译成算法和硬件规格

找出了痛点，你需要像剥洋葱样，追问“为什么”，直到找到技巧解法。

用户的吐槽（上层得意）：“这铁疙瘩总是挡路，像个智障，真烦东谈主！”

翻译官的拆解（剥洋葱）：

为什么挡路？ 因为它遭遇阻止物只会坐窝急停。

急停为什么让东谈主烦？ 因为在东谈主类的酬酢礼节中，过谈狭路邂逅时，双会有目光商酌，并侧身贪污。但机器东谈主急停后像堵墙样杵在那边，破了东谈主类的酬酢潜端正。

翻译给研发的“居品需求”（底层内核）：“当今的旅途谋略算法是不足格的。我们需要在动态环境中，引入‘具有社会属的避障算法（Socially Aware Navigation）’。当机器东谈主在狭小过谈遭遇东谈主类时，不仅要停驻，要在空间允许的情况下主动向后倒退半米，并同期触发语音播报：‘您先请’。”

看懂了吗？这便是万里挑的PM才能作念出的洞悉！

不懂剥洋葱的PM，只会跑去跟技巧说：“算法部门，你们把行驶速率调快点，别老挡路。”

而懂剥洋葱的PM，能洞悉到物理寰宇中碳基生物的“酬酢礼节”，并将其转换为具体的算法指示和居品界说。

05 落地火器谱：具身智能时期的《用户调研活动指南》

当这切分析罢了，我们怎样将洞悉落地，动那群桀敖不驯的算法大牛和硬件去修改居品？

你需要份锤定音的《用户调研纪念呈报》。这份呈报决不可是毫意旨的数据堆砌，它必须是把浓烈的手术刀。

作为委用给读者的中枢法论，请熟记以下“调研呈报五因素”结构。当你拿着按照这个结构写出的呈报走向研发团队时，你将领有不可评述的话语权：

1. 配景与想法 (Background)忌讳：“为明晰解用户对机器东谈主的倡导。”正确示范：“针对V2.0底盘在午峰动态场景下通过率低、致门店退货率上涨15的问题，考证‘主动让行计谋’是否能裁汰东谈主机破损。”

2. 样本描写 (Sample)忌讳：“调研了50个路东谈主。”正确示范：“度跟车调研3线城市暖锅店，度访谈5位工龄1年以上的大堂司理，网罗灌音600分钟，索取典型交互案例42个。”（强调样本的代表和端场景）。

3. 盘曲发现与用户原声 (Key Findings & Quotes) —— 中枢灵魂！

不要只给干瘪的论断，定要用精通的“金句”佐证！研发频频对抽象的需求不伤风，但对用户径直的怀恨度明锐。

论断呈现：“机器东谈主在东谈主流密集区急停，会激勉强烈的空间压迫感和安全畏怯。”加入原声(Quotes)暴击：“（附上灌音二维码）暖锅店班原话：‘它停在那，红灯闪闪的也不出声，我端着滚热的锅底齐不敢动，只怕它蓦的撞上来，这哪是帮我，这是要我的命啊！’ （这种确切的痛点，能一会儿击穿技巧东谈主员的“自嗨”线）。

4. 问题归类与先 (Priority)

将发现的问题按照严重进度（影响安全的、影响中枢的、体验化的）罗列。在具身智能硬件迭代中，先便是人命线。

P0别：惩办暗澹环境/玻璃墙面致的阴魂刹车（波及东谈主身安全）。P1别：增多后退闪开动作及拟东谈主化语音致歉（惩办谈路拥挤核肉痛点）。P2别：UI界面的适老化字体放大（体验化）。

5. 活动案 (Action Plan)

针对发现的问题，居品层面准备怎样改？这决定了你这个PM的终价值。

软硬件协同案：“联动硬件组在前后增多ToF传感器排斥近地盲区；联动算法组在个月内上线‘推辞避障’分支；联动现实组新语音包。”终产出物：新后的《居品需求池 (Backlog)》比肩期跟进。

结语：作念具身智能的“水电煤”，作念恒久不被淘汰的PM

当ChatGPT刚刚爆发时，许多东谈主惊呼：“AI不错键生成PRD，居品司理要休闲了！”

但今天，当我们看着那些在大街上迷途、在餐厅里添乱的具身智能机器东谈主时，我们应该感到红运。

因为确切寰宇的物理摩擦力，是AI恒久法在云霄蓄意出来的。东谈主的幽暗、物理环境的复杂、劣势群体的畏俱、线工东谈主的窘迫……这些齐是大模子恒久法直战争及的“黑盒”。

无论AI进化到什么进度，它仅仅冰冷的技巧底座。而约略入泥泞的现场，去饰演精密的“演”、情的“树洞”、破壁的“翻译官”；约略在团乱麻中剥洋葱找阵势，将东谈主的细小翻译成机器的代码——这套度用户调研的内功，才是我们在AI时期驻足立命的终护城河。

大模子的API会越来越低廉，算力会像自来水样进步。但阿谁能相接硅基与碳基寰宇，作念具身智能生态里不可或缺的“水电煤”的居品司理，恒久万里挑。

别在办公室里慌乱大模子要取代你了。合上电脑，去乱的现场，去找阿谁正在对着机器东谈主慨气的保洁大姨聊聊吧。那边，藏着你下个爆款居品的黄金屋。

本文由 @梦迹 原创发布于东谈主东谈主齐是居品司理。未经作家许可，梗阻转载

题图来自Unsplash，基于CC0契约

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