手环是单片机小米手环团队专访：把产品做小，把蛋糕做大|设计与开发|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

小米手环团队专访：把产品做小，把蛋糕做大

雷军说，杀鸡就要用牛刀，于是黄汪就来做手环了。

你可能不知道黄汪是谁，但是你有可能听说过“智器”，中国最早进入平板电脑市场的硬件厂商。智器发布第一款产品Q5的时候，平板电脑还不叫平板电脑，叫拗口的MID。“Mobile Internet Device”，这是英特尔2008年提出的概念。彼时iPad还没有发布，MID的定位是比智能手机大一点又比上网本小一点的设备。

智器去年年底接受了小米的战略投资，全新的华米科技今年年初成立。星期三，上地五彩城，小米总部办公楼12层的会议室里，华米科技CEO黄汪和小米生态链产品总监夏勇峰接受了36氪的采访。

小米手环是一款非常简单的硬件

从平板做到手环，黄汪觉得技术上毫无压力。“从Linux嵌入式开发做起，后来先后做了平板电脑和智能手表上的Android开发，现在做手环，就是一个8位的单片机”，黄汪说，“但是从产品的角度来讲，其实是变复杂了”。

说复杂，是因为小米手环虽然拥有的功能不多，放弃的功能却很多。产品的核心定位就是用户身份的ID。小米手环中集成了一颗蓝牙芯片和一颗三轴加速度芯片。前者用于测距和确定用户身份，后者用于记计步和监控睡眠。

就这么简单。没有屏幕，没有外放，也没有脉搏监测。“手环不是手表，任何和‘用户ID’这个定位有冲突的功能我们都会砍掉 ”，黄汪和夏勇峰一前一后地说着，“我们希望用户可以24小时都戴着它”。当“米粒”（手环的功能部分）从腕带中取出来之后，你能感受到这颗胶囊的简单。

在Misfit Shine之前，很多人吐槽各种奇形怪状的手环应该被称之为不可穿戴设备。小米的解决方案是把这颗胶囊从手环中被剥离出来。扣在皮带上，挂在脖子上都没有问题。甚至可以在腕带上增加一块小屏幕。

“如果你觉得多彩的腕带不符合你的审美，你想换成真皮的、豹纹的都可以。79元只是标准版的价格，各种各样的配饰我们也快马加鞭地赶制。等到手环正式上线你们就可以看到”，夏勇峰告诉36氪。

5g、8mm、79元

一款简单的硬件卖79元，本不应该是一个问题，但是小米手环刚发布的时候引起了巨大的争议。用户们一直以为智能手环是100美元的产品。创业公司在面向资本市场也是这样讲的。Bong手环一代价格690元，二代价格99元。五个月的时间里发生了什么？嗯，你猜对了。

小米手环的成本到底有多少？夏勇峰不愿意直接回答这个问题，“39元是不可能的，但是我可以告诉你，79的价格就是按照成本来定的。”“两块芯片的功耗都是业界最低的，价格是对手的三倍”，黄汪很有信心。夏勇峰在知乎上也和别人争论过ADI的这块加速度芯片到底是不是功耗最低的。谁也没能说服谁，因为对手举不出反例但是夏勇峰手上的数据也有限。

“电池容量41mAh，最开始设计的时候希望续航100天，加入各种模块后发现做不到。最后续航30天是个保守估计”，对于Bong2的一年续航，黄汪觉得不好评价。“一个年抛的产品，不能充电，会简单一些”，夏勇峰还是没忍住补了一刀。Bong2手环续航一年，但是更换电池需要拆机。

虽然很廉价，但是小米的产品团队并不希望产品让用户感到很廉价。在36氪看来，小米手环是小米第一款可以让人可以聊聊设计的产品 （小米4可以让人聊聊别人家的设计）。把一块电池、两颗芯片、三个指示灯做到这个5g重，8mm宽的胶囊里。小米的产品团队花了很大的精力。

因为又要防水，又要金属的质感，还要让指示灯透亮出来，于是就只好用激光微穿孔技术，每个指示灯的地方要打90多个孔。“这不是谁想做就能做的”，夏勇峰很喜欢提这个细节，“以前只有Macbook的键盘灯用了这个工艺”。

手环是鸡肋？放在整个小米的生态中看看

简单的好处是便宜，坏处就是功能少。黄汪是这么看这个问题的：“先把现有的功能做到极致，让用户对它产生黏性”。“手环不是小米的主营业务，所以我们做减法，别人家做加法”，夏勇峰认为小米手环的思路还是要做单款爆品，功能是不是鸡肋要放在小米的生态系统中来看。

从目前来看，小米手环可以用来记录睡眠和运动情况并上传到App，可以社交网络，也可以查看自己朋友圈的排行。不增加新的传感器，未来还有什么玩法？可以通过升级固件监测更多样的运动方式，比如游泳，比如网球羽毛球挥拍，还会引入机器学习的算法为用户提供个性化的指引。以上这些这也是的Bong2，或者Smash这样的专业运动手环正在做的。

即使没有这些，夏勇峰觉得这个“用户ID”的定位已经有很大的想象力了。本来蓝牙芯片是不能做室内定位的，但是如果家中有了其他智能设备就可以利用蓝牙测距做室内定位。想象一下，以后你走进电视，电视知道是你，马上从云端同步你喜欢的电视节目。早上手环没有叫醒你，告诉旁边的手机发出更大的声音和振动。

官方宣传小米手环仅支持米3和米4。其实只要是搭载Android 4.4的手机都可以通过小米计步与监测睡眠。“只是初期发货量本来就少，我们还是希望用户使用小米手机来获得完整的体验”。不过华米科技现在正在拉勾网上招募iOS工程师，小米手环很快就会支持iPhone 。夏勇峰告诉36氪，今年小米手环的供应量超过100万没什么问题。

小米进来是要把蛋糕做大

黄汪选择和小米站在一起，小米生态链产品总监孙鹏功不可没。孙鹏和黄汪是中科大的校友，不过孙鹏入学的时候黄汪正好毕业。黄汪说华米现在70多名员工，技术人员清一色的（中）科大出身。

雷军笑称“孙鹏去年在全国跑了32家创业公司”。接受小米的投资的有华米、做移动电源的紫米、还有做耳机的加一联创。这三家是雷军在发布会上披露的，还有他没有披露的，比如和龙旗合资的创米，有消息称创米是做智能插座的。小米的既定策略是，除了终端、路由器和电视，其他所有的硬件让别人来做 ，小米投资。

“小米投资华米，智器占大股，我们占小股”，夏勇峰说，“黄汪有绝对自主权，他以后想去做宇宙飞船都没问题”。但是黄汪已经在雷军的建议下，把智器之前的产品线都逐渐砍掉，智器的平板上次更新还是2012年底的U7。去年开始做的智能手表Zwatch短时间内也不会有升级款了。

让36氪有些意外的是，小米手环的软件、硬件和云端的数据都是华米自己的，只是用了米MiCloud的云服务。当年的智器就不只是一个纯粹的硬件厂商，推出过智器阅读客户端，甚至还有自己的杂志商城。

黄汪认为小米对自己最大的帮助是有更多靠谱的技术和产品人员和自己一起思考。但是更多的厂商看重的是小米提供的曝光度以及产品销售渠道。比如Boardlink，BoardLink没能获得小米商城的推荐位，却拿到了京东和360的战略投资。这家曾经为小米路由器提供过智能遥控器的创业公司最近在媒体上抨击小米“去一行毁一行”。

但是夏勇峰觉得小米手环帮了其他的手环厂商。“小米盒子出来之后，深圳有的电视盒子厂商的出货量增长了百倍。他们以前叫硬盘播放器，用户都不知道这是什么”，夏勇峰说，“如果小米都做不好手环，其他人还是不要进来了 ”。在小米看来首先要考虑的是把这个市场做大，做大的前提是价格降下来。然后各种手环再找准自己的定位，或者做大而全，或者深挖垂直领域。

“以后的智能手环该怎么玩儿？”，36氪抛出了最后一个问题。

“可以跟施华洛世奇合作推出定制款吧！”

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5个方面详解：AI产品运营必知的软硬件技术

比算法更难得是算法的思想，比编程工具更难的是编程的思维，比做产品更难的是产品的梦想。本文主要从5个方面，详细阐述AI产品运营必知的软硬件技术。

一、AI产品运营对基础关系的安排

1. 智能软硬件与软件和硬件

在AI产品里没有纯粹单独的软件和硬件，尤其是产品经理更应该系统来看，把软件和硬件看成是AI赋能的智能软硬件。

例如：单片机一般意义上被看做硬件，但是我们以一种单片机Arduino来看，Arduino板子上的微控制器可以通过Arduino的编程语言来编写程序，编译成二进制文件，烧录进微控制器，而程序本身又是软件部分。其他AI产品部件也类似像STM32，瑞芯微3288等等。

单片机只是举例，现在这么大的数据量单片机是处理不了的，AI也不只是跑在单片机上，X86，服务端也有。

AI里软件相当于人的大脑，硬件相当于人的身体！所以离开软件硬件没有灵魂，离开硬件软件没有肉身！当下AI硬件主要被用来采集数据和作为算力！

2. 算法和数据

有人说算法重要，因为它体现了技术水平的高低，驾驭数学知识的能力；有人说数据重要没有数据算法如何实现效果，实际上LineLian和工程院院士杨善林的学生讨论后发现，算法和数据是鱼和水的关系。AI时代里算法跟传统算法的区别在于AI的算法是对人脑的模拟，是一种智能。

AI是在大量的样本数据基础上，通过神经网络算法训练数据，建立了输入数据和输出数据之间的映射关系，其最直接的应用是在分类识别方面。例如：训练样本的输入是语音数据，训练后的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据，训练后实现的功能就是人脸识别。

AI算法使得解决问题的步骤智能，数据使得算法得到训练从而实现算法所构建的商业模式！

3. 服务端和应用端

服务端和应用端是相对的。

开发应程序调操作系统的API，操作系统的API有（创建线程、读写文件【读、写、偏移到指定地址】、网络通信、图形渲染），那么操作系统就是应用程序的服务端。

而写一个常规的小程序或者APP，前端用户界面上需要的数据就是分别通过WEB程序调用浏览器功能接口然后OS向后台服务端发请求传数据。

另外web程序员，和底层嵌入式程序员理解的服务端和应用端还有差别，这里产品经理明了这种关系即可。服务端即底层就是功能的实现者，应用端上层就是功能的使用者，这一关系利于产品开发过程中需求时间安排规划。

AI产品经理明了基础关系，能更好的协调资源，补充Team短板，提升产品生命期效率！

二、站在硬件肩旁上赋能硬件

智能软硬件是指通过将硬件和软件相结合，对设备进行智能化创造或者改造。而智能软硬件移动应用端则是软件，通过应用连接智能硬件，操作简单、开发简便，各式应用层出不穷，也是企业获取用户的重要入口。例如：新零售的店铺，智能贩卖机等！

创造和改造对象可能是电子设备，例如：手表、电视和其他电器；也可能是以前没有电子化的设备，例如：门锁、茶杯、汽车甚至房子。

智能软硬件已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。比较典型的智能软硬件包括Google Glass、三星Gear、FitBit、麦开水杯、咕咚手环、Tesla、无屏电视等。

1. 智能软硬件的特征

信息的获取和交互智能软硬结合

2. 智能硬件的组成

（1）传感器

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

例如：检测距离的声波传感器，寻找轨迹的红外传感器，通信的蓝牙、NB-IoT传感器等等！

（2）控制器

控制器是指按照预定顺序改变主电路或控制电路的接线和改变电路中电阻值，来控制电动机的启动、调速、制动和反向的主令装置。

由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序产生器和操作控制器组成，它是发布命令的“决策机构”，即完成协调和指挥整个计算机系统的操作。例如：一般功能的叫MCU单片机，复合功能的叫操作系统OS！

首先，控制器在智能硬件中一般叫做芯片，AI与CPU比较在架构和功能特点上有着非常大的区别。

传统的CPU运行的所有的软件是由程序员编写，完成的固化的功能操作，其计算过程主要体现在执行指令这个环节。但与传统的计算模式不同，人工智能要模仿的是人脑的神经网络，从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。它不需要人为的提取所需解决问题的特征，或者总结规律来进行编程。

AI一般包含机器学习和深度学习，但不管是机器学习还是深度学习都需要构建算法和模式，以实现对数据样本的反复运算和训练，降低对人工理解功能原理的要求。

因此，AI芯片需要具备高性能的并行计算能力，同时要能支持当前的各种人工神经网络算法。传统CPU由于计算能力弱，支撑深度学习的海量数据并行运算，且串行的内部结构设计架构为的是以软件编程的方式实现设定的功能，并不适合应用于人工神经网络算法的自主迭代运算。

传统CPU架构往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理，在AI芯片上可能只需要一条指令就能完成。

其次，解读主流的人工智能芯片。

AI的高级阶段是深度学习，而对于深度学习过程则可分为：训练和推断两个环节。

训练环节通常需要通过大量的数据输入或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间，在训练环节GPU目前暂时扮演着难以轻易替代的角色。

推断环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推断”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量相比训练环节少，但仍然涉及大量的矩阵运算。

在推断环节，除了使用CPU或GPU进行运算外，FPGA以及ASIC均能发挥重大作用。目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。

FPGA：

即专用集成电路，一种集成大量基本门电路及存储器的芯片，可通过烧入FPGA配置文件来来定义这些门电路及存储器间的连线，从而实现特定的功能。而且烧入的内容是可配置的，通过配置特定的文件可将FPGA转变为不同的处理器，就如一块可重复刷写的白板一样。

FPGA有低延迟的特点，非常适合在推断环节支撑海量的用户实时计算请求，如语音识别如LineLian2017年打造的裸眼3D试衣镜所采用的芯片。

由于FPGA适合用于低延迟的流式计算密集型任务处理，意味着FPGA芯片做面向与海量用户高并发的云端推断，相比GPU具备更低计算延迟的优势，能够提供更佳的消费者体验。在这个领域，主流的厂商包括Intel、亚马逊、百度、微软和阿里云。

ASIC：

即专用集成电路，不可配置的高度定制专用芯片。特点是需要大量的研发投入，如果不能保证出货量其单颗成本难以下降，而且芯片的功能一旦流片后则无更改余地，若市场深度学习方向一旦改变，ASIC前期投入将无法回收，意味着ASIC具有较大的市场风险。但ASIC作为专用芯片性能高于FPGA，如能实现高出货量，其单颗成本可做到远低于FPGA。

谷歌推出的TPU就是一款针对深度学习加速的ASIC芯片，而且TPU被安装到AlphaGo系统中。但谷歌推出的第一代TPU仅能用于推断，不可用于训练模型，但随着TPU2.0的发布，新一代TPU除了可以支持推断以外，还能高效支持训练环节的深度网络加速。

根据谷歌披露的测试数据，谷歌在自身的深度学习翻译模型的实践中，如果在32块顶级GPU上并行训练，需要一整天的训练时间，而在TPU2.0上，八分之一个TPUPod(TPU集群，每64个TPU组成一个Pod)就能在6个小时内完成同样的训练任务。

GPU：

即图形处理器。最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作的微处理器，可以快速地处理图像上的每一个像素点。后来科学家发现，其海量数据并行运算的能力与深度学习需求不谋而合，因此，被最先引入深度学习。

GPU之所以会被选为超算的硬件，是因为目前要求最高的计算问题正好非常适合并行执行。一个主要的例子就是深度学习，这是人工智能（AI）最先进的领域。

深度学习以神经网络为基础，神经网络是巨大的网状结构，其中的节点连接非常复杂。训练一个神经网络学习，很像我们大脑在学习时，建立和增强神经元之间的联系。

从计算的角度说，这个学习过程可以是并行的，因此它可以用GPU硬件来加速。这种机器学习需要的例子数量很多，同样也可以用并行计算来加速，在GPU上进行的神经网络训练能比CPU系统快许多倍。

目前，全球70%的GPU芯片市场都被NVIDIA占据，包括谷歌、微软、亚马逊等巨头也通过购买NVIDIA的GPU产品扩大自己数据中心的AI计算能力。

3. 智能硬件生产流程

智能软硬件的开发流程介绍

（1）需求调研及分析

凡是开发产品类的，都需要进行完成的市场调研，智能硬件也是一样，通过面向群体来收集有用的价值，从而对产品开发的导向及功能要求有明确的方向。

（2）产品原型设计

对于该产品的硬件、原件、结构进行开发，完成后进行联调测试，如果中途出现问题，需要重新设计，若通过进行组装及测试。

（3）试产阶段

小批量的进行产品试产，进行产品认证。

（4）产品运营硬件市场化量产阶段

一般情况下，需要等到一些认证做完，接到正式订单才会开始大规模生产。

三、站在软件肩旁上赋能软件

上文第二节里讲站在硬件的肩旁上赋能硬件里，硬件本身亦不是纯硬件，其中有软件部分且是必不可少的部分。

软件包含系统软件和应用软件，系统软件是软件的软件，是软件运行的平台，应用软件是为了完成特定产品业务运营而编写的软件。

常用的系统软件有操作系统（DOS、WINDOWS、UNIX、OS/2）、数据库管理系统（FoxPro、DB-2、Access、SQL-server）、编译软件（VB、C++、JAVA）。应用软件有文字处理软件（WORD、WPS）、信息管理软件、辅助设计软件（CAD）、实时控制软件(CAM)。再例如：APP、小程序等属于应用软件，Android/IOS等属于系统软件。

软件流程一般如下图：

AI需要的智能软硬件流程：

四、以智能家居的智能软硬件产品实战为例

本节以智能家居整体结构设计、芯片选型、模块设计实战经验为例讲一遍智能软硬件产品的打造流程。

先看下图为笔者操盘的智能家居整体结构图：

以下为整体结构图解析：

Android手机终端在连接的4G或WIFI情况下通，过向服务器发出 HTTP 请求完成对信息的查询和任务的设定。

云服务器根据用户需求提供必要的数据，并将对应的任务更新至数据库。嵌入式智能设备通过WIFI模块AT与服务器，进行Socket通信，服务器端使用基于JavaNIO的框架实现 Socket连接。

Android手机终端和智能设备通过不同的服务器进行通信，Android手机终端采用http 协议与服务器进行通信，服务器提供了用于通信的RESTful API，嵌入式智能设备基于 Socket与服务器连通。两个服务器部署在同一台机器上，通过MYSQL数据库做中间桥接，实现数据的共享。

再看下图为具体模块结构图：

上图中MCU负责整个模块的控制；WIFI模块实现模块的无线连接，并集成协议TCP/Ip协议，负责同服务器交换数据；开关控制使用继电器实现，能够实现弱电对强电的控制；湿度、温度、亮度模块根据不同模块的功能进行选装，从而实现对不同量的测量。

限位检测用于检测电机运行的位置状态，从而实现对宠物喂食中机械的控制，实现定量的喂食；RTC时钟为系统的运行提供时间基准；FRAM保存配置数据,即使在掉电后还能够执行之前设定的任务；基本的用户界面提供了现场的控制途径，使用户能够对模块进行直接的操作；供电使用AC/DC电源直接由220V供电或者使用DC进行供电，可以根据外部公开进行选择。

其次芯片选型。

选用M451LG6AE作为主控芯片M451LG6AE为 32位单片机，基于M4内核，具有足够的RAM和 Flash能够满足运行程序的要求。其具有多个串口，支持硬件的 SPI 及 I2C，能够方便实现的通信，具有 AD能够实现一些状态量的测量。

使用 DTH11进行温湿度的测量，其集成了温度及湿度检测功能,接口为单线制串口。节约 IO，使用 DS18B20进行范围较大的温度测量，其测温范围较广，具有密封的封装，能够测量液体温度，能多个并联。对于土壤湿度的测量，使用电阻式湿度传感器进行测量。

限位检测主要用于检测物体是否移动到了指定位置，或者在喂食装置中电机旋转的圈数（决定喂食的量），只需要输出开关量，因此使用光电门进行检测，使用非接触测量能够有效地延长传感器的使用时间，同时能够提供足够的精度。

为了实现高精度的计时，从而减小离线时出现的定时误差，使用外置的RTC DS3231 作为计时基准。DS3231 内置了带温补的晶振,能够实现较高精度的计时，满足运用的需求。

选择擦写次数多和读取速度块的FRAM FM24V系列，来进行设置数据的存储%使掉电复位后，仍然能够进行中断的任务。

使用 HLK-PM01 作为 AC/DC芯片，HLK-PM01 用于实现220VAC到 5VDC的转换，能够提供 3W的功率,足够系统的使用。使用 HLK_M30模块作为WIFI 模块，其体积很小，功耗较低，支持TCP Server/TCP Client /UDP Server/UDP Client工作方式，能够方便地实现互联网连接，串行接口能够方便地与主控器连接。

再则软件设计：

整体软件功能模块如下图：

其中1： 软件部分与硬件之间交互通信模块， APP通过HTTP 协议与服务器进行通信，采用 OkHttp 进行网络请求，请求的方式以 Post为主。

Android系统提供了两种 HTTP 交互的方式HTTPURL-CONNECTION和 APACHE HTTP CLIENT，虽然两者都支持 HTTPS流的上传和下载，配置超时IPV6和连接池，已足够满足各种HTTP请求的需求，但原生的HTTP 接口存在着 API 数量过多，扩展困难等不足。

因此产生了许多出色的网络通信库来替代原生的 HTTPURLConnection，其中OkHttp是最出色的一个。

使用 OkHttp 库进行更高效 HTTP请求可以让应用运行更快、更节省流量，因此，本项目中使用 OkHttp库依赖开发。

APP与服务器通信时采用 JSON格式进行数据传输，JSON 作为一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，并且多种编程语言均提供了对 JSON 格式数据解析的支持，易于机器解析和生成。

并且相比XML格式，JSON数据量更小，具有较高的有效数据率，有助于节省流量，提升网络传输速率。APP采用 Android 自带的 JSONObject 类进行 JSON数据的解析。

其中2： 登录模块，由于智能家居控制系统是一个面向多种需求多个用户的控制系统，需要建立用户系统，使不同的用户可以有序地管理自己的设备。

APP在启动时会首先检查本地是否存有用户的 token，如果不存在，跳转到登录界面，密码采用 MD5进行加密。用户登录成功后，将服务器发来的 token通过 SharedPreferences 保存在本地，以后每次网络请求通过这个token进行用户验证，而不需要重新进行登录。

其中3： 设备模块设备列表中选择一个设备进入设备控制页面，在设备控制页面可以进行查看设备信息，查看历史记录，对设备进行控制等操作。

进行设备控制时，智能照明控制开、关两种状态，智能浇水对浇水量进行控制，智能喂食对喂食量进行控制，每种设备的控制均提供手动和定时两种工作方式。在启动定时任务时，可以设置每周某几天在某个时间重复执行设备控制的任务。

其中4： 场景页面中可以添加的任务分为两种类型：

一种是对设备的控制任务，包含控制照明设备的开关，浇水设备的浇水量、喂食设备的喂食量等。另一种是延时任务，用于设定不同设备控制任务之间的延时间隔，场景可以设置为手动或定时启动两种方式。为了减少控制的复杂性，场景中的单项任务不能进行定时的设置，但可以通过设置场景整体的定时任务来实现场景中每个任务的定时执行。

希望通过以上智能软硬件产品实战，来传达一套系统的智能软硬件产品方法论！

五、Hold住产品靠本领，引领智能软硬件市场靠人性！

同样是语音识别猎豹做出来翻译棒，而天猫做出阿里智能音箱。同样是图像识别，用在机场可以协助安检通过，波士顿动力可以给机器狗避障！

智能软硬件产品运营是生意人，互联网产品运营是设计师。

而笔者爸爸说：

“10年难培养一个生意人，1年也许就能培养一个擅长用工具的设计师和程序员”。

比算法更难得是算法的思想，比编程工具更难的是编程的思维，比做产品更难的是产品的梦想！

运营好和卖好产品，并用户口口香传，与实现产品同样重要。没有指令机器不知运转，而没有机器指令又命谁运转？智能软硬件是产品运营的未来！

#专栏作家#

连诗路，公众号：LineLian。人人都是产品经理专栏作家，《产品进化论：AI+时代产品经理的思维方法》一书作者，前阿里产品专家，希望与创业者多多交流。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

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