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編輯導語：有些伙伴對DMS的知識有所了解后，但關于產品的具體落地，還是不知道從何入手。因此，作者從自己的實際經驗出發，分享關于DMS的具體產品案例，主要從撰寫DMS的產品PRD以及規劃兩方面來寫，希望對你有所幫助。

有朋友私信表示，雖然對DMS有了一定認知，但去負責產品的具體落地，還是不知如何下手。

今天，我把自己在主機廠（汽車廠）做過的關于DMS的具體產品案例分享出來。

基于自身經驗，本文分享兩部分：

一、DMS的產品PRD如何寫

首先，我們知道DMS產品是軟硬件一體的系統產品。

1. 硬件系統/零件的構成有哪些

主要零件：攝像頭模組（含鏡頭和支架）、DMS控制器、紅外補光燈。

攝像頭和補光燈通過線端接口（如FPD-LINK III 接口） 與 DMS 控制器連接。

2. 硬件的關聯件有哪些

• 座艙域控制器：提供聲音提示及交互操作界面
• 儀表：提供疲勞駕駛警示圖標提醒

以上硬件系統及零件關系，由系統工程師完成具體的方案設計并輸出SOR文檔。這個過程中產品經理參與多少，由公司和個人能力的實際情況決定。

但是，產品軟件的PRD是一定要由產品經理自己去完成。

當前與第三方合作是絕大多數車企的DMS開發模式，我以此情景為例，提供一份DMS的PRD參考。

3. DMS的軟件PRD主要內容有哪些

上文交代過，這個項目的DMS的功能與供應商合作完成。該合作中，供應商提供算法SDK完成圖像的數據分析和行為的邏輯推斷。但在駕駛員行為推斷的判定標準，由我方做具體參數配置。對應該PRD會著重書寫駕駛員疲勞（分心、危險行為）的判斷標準和程度等級。

4. PRD內容示范——疲勞檢測

以疲勞檢測章節為例，至少有以下幾點需要交代清楚：

（1）疲勞檢測的功能描述

行車過程中，攝像頭對駕駛員的閉眼和打哈欠行為行進行采樣；DMS 結合行車時間、行車速度等因子，來判斷駕駛員是否疲勞和疲勞等級。系統根據疲勞等級，發對應的警告給駕駛員。

• 功能開啟/關閉的用戶入口(界面設計）
• 通過車控車設界面
• 通過語音關閉/開啟
• 疲勞檢測啟動的條件
• 車速 30km/h-250km/h
• 勞檢測功能被開啟
• 疲勞檢測的等級與判斷邏輯

疲勞等級設定為一級疲勞和二級疲勞，觸發則進行報警，且采用高靈敏度算法。

疲勞檢測功能啟動后，主機系統如果收到一級疲勞信號，則立即播報 TTS 提醒，此時疲勞檢測繼續執行，符合二級疲勞時，DMS系統發生二級疲勞的信號。系統收到中度疲勞信號 3S 后（大約輕度疲勞提醒的 TTS 剛播放完），進行二級疲勞提醒。

（2）疲勞提醒（人機交互）

一級疲勞：通過 TTS 隨機播報以下內容：

• 請勿疲勞駕駛
• 你已疲勞駕駛

二級疲勞：先發出疲勞提示音；同時在儀表顯示疲勞駕駛圖標或文字，顯示 5s 隱藏。

疲勞提示音結束后，TTS 隨機播報以下內容：

• 請勿疲勞駕駛
• 你已疲勞駕駛
• …

提醒最小間隔：2 分鐘

像界面和人機交互設計，指派交給UED同事去完成。

二、DMS產品規劃

1. 基于業務理解，進行相關分析

產品規劃需基于業務進行規劃，業務規劃需要對業務有深刻的認識，業務包括基于行業對產品、技術、管理、財務計劃等有深刻的理解。如果IMS的業務理解透了，知道方向，知道節奏，那產品規劃則是拔出蘿卜帶出泥的事情。

IMS是智能座艙監測系統，也是智能座艙的兩大AI領域之一，但很多企業尚沒有意識到其產品規劃的重要性。與AI語音系統一樣，如果想要做出產品的差異性，就必須投入更多自研資源。

智能視覺系統和智能語音系統，很多企業把它們做為一個功能型產品去開發，其產品團隊、項目團隊僅僅著眼于功能屬性的研發和落地，這種思路非常狹隘。

在我眼里，不論智能語音還是智能視覺系統，它們都屬于平臺型、服務型產品。之所以這樣說，因為二者除了需要給用戶提供解決用戶需求的語音交互、視覺監測的功能之外，還需要提供服務框架留給其他功能，以滿足各種用車場景的智能化體驗。

比如下述場景：

“十月一日上午。男子駕車，載著妻子和5歲的兒子，從深圳南山導航去廣州長隆動物園。途中男孩煩躁多動，起身站立，不愿繼續端坐。”

假如，我們設計一個功能，幫助家長安撫孩子，讓其乖乖坐好。

首先，座艙需要識別到該場景(依賴于OMS攝像頭和視覺算法、導航信息）；其次，座艙需要主動發起與孩子的互動（依賴于語音交互）；然后，確?；拥膬热?、形式符合孩子的興趣（依賴于內容服務）。

可見，在該場景該功能的實現過程中，智能視覺和智能語音均提供了服務能力。

以上只是一個場景。

在實際的生活中有著層層連環的場景和用戶需求亟待挖掘，智能語音和智能視覺針對層層不同的的場景，應該構建一套標準和接口，以平臺規則服務不同的場景功能。

所以說，智能視覺和智能語音必須要以平臺型、服務型產品進行規劃，通過對用車場景的深度挖掘，提供滿足各種用車場景的功能和服務，才能構建產品體驗的差異化和競爭力。

從企業的層面來講，如果希望在產品智能化方向有所作為，就應該在智能視覺和智能語音兩個AI領域的核心算法自研上加大投入，并掌握數據，擺脫對供應商的過度依賴，擺脫來自供應商的業務瓶頸。

2. 分析產品的行業現狀及發展趨勢

具體分析材料不展示了，下面直接說結論：

現狀：主動式DMS系統已成為行業標配

趨勢一 ： DMS與OMS融合為座艙監控系統，為座艙未多樣功能提供技術基礎

趨勢二 ：車內外視覺與其他傳感數據融合，車內外安全一體化

抽出關鍵-比如算法業務：

抽出關鍵-算法軟件架構：

視覺處理算法模塊劃分為算力適配層、數據層、視覺感知層、邏輯層、接口層，這樣分層能提升軟件的復用性、模塊之間的協作性以及合理運用硬件平臺算力。

輸出功能Roadmap（僅示意形式）：

基于以上，制作輸出產品的規劃材料。

因為文件受限要求，恕不能完全展示，希望以上內容，能給讀者朋友提供一個參考視角。

本文由 @賽博七號 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議