撰写AI产品需求文档（PRD）

推荐语

AI产品经理必读：如何撰写专业的需求文档。

核心内容：
1. 回顾AI产品经理核心技能，掌握算法理解
2. 标准PRD结构调整，结合AI产品特点
3. AI专项模块：数据生命周期管理、模型开发与部署、AI交互设计

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

上一篇分享的是AI产品经理需要掌握算法的理解，目标函数、评估指标、训练数据需求等。

首先，我需要先回想一下标准的PRD结构，然后结合AI产品的特点进行调整。首先，PRD通常包括文档头、产品概述、功能需求、非功能需求、数据需求、附录部分。

产品名称: [产品名称]
版本号: [V1.0]
撰写人: [姓名/团队]
最后更新时间: [YYYY-MM-DD]

文档版本记录

2. 产品概述

产品背景：说明AI技术如何解决传统场景痛点（如效率提升、精度优化）

AI愿景：明确AI模型在产品中的角色（如预测、推荐、自动化）

价值主张：量化技术指标（如准确率提升30%、响应时间<1秒）

3. 功能需求

核心AI功能：

•  自然语言处理（如情感分析模块）

  
  

•  计算机视觉（如物体检测接口）

  
  

辅助功能：

•   模型监控看板（准确率实时追踪）

  
  

•   人工干预通道（如标注平台对接）

4. 非功能需求

伦理合规：

•   数据隐私保护（GDPR/CCPA合规声明）

•   算法公平性（性别/种族偏差检测机制）

5. 数据需求 

(1)数据来源 

训练数据：类型（文本/图像/语音）、规模（如：10万条标注数据）、获取方式（公开数据集/用户生成） 

实时数据：推理阶段的数据输入要求（如：最小分辨率、格式限制） 

(2)数据预处理 

清洗规则（如：去除噪声数据、标准化格式） 标注规范（如：标注工具、标签体系） 

(3)数据安全与合规 

隐私保护：是否涉及用户敏感数据（如：GDPR/CCPA合规） 数据存储：加密方式、存储周期

6. 附录

术语表（如：TP/FP、AUC-ROC） 

参考文献（相关论文、技术文档链接） 

原型图/流程图

2、AI专项模块（差异化要素）

 1. 数据生命周期管理

• 采集规范：标注数据质量标准（如IOU>0.8）

  
  

• 存储策略：冷热数据分层方案（实时数据 vs 历史模型训练数据

  
  

• 治理流程：数据漂移检测频率（如周级监控）

2. 模型开发与部署

• 训练环境：GPU集群配置（CUDA版本、显存需求）

  
  

• 部署架构：云端/边缘端推理方案选择

  
  

• 版本控制：模型迭代规则（A/B测试流量分配比例）

3. AI交互设计

• 不确定性表达：置信度展示方式（如概率条+文字解释）

  
  

• 容错机制：低置信度结果的兜底策略（转人工/默认推荐）

  
  

• 用户教育：AI能力边界说明（如FAQ中明确模型局限性）

三、AI PRD模板（示例）

好的，用户现在需要的是“模版示例”，也就是PRD模板的具体示例。

AI产品PRD示例：智能健身教练  

版本：v1.0 

最后更新：2025.04.26 

负责人：张三  

1. 产品概述  

1.1 产品背景  

痛点：传统健身APP无法实时纠正用户动作，错误姿势导致受伤率高达23%  

AI价值：通过实时姿态检测与个性化指导，降低运动损伤风险  

1.2 AI愿景  

技术定位：计算机视觉（姿态估计） + 个性化推荐系统  

目标指标：  

•   动作识别准确率 ≥95%（F1-score）  

  
  

•    实时反馈延迟 ≤300ms（P95）  

2. 用户需求分析  

2.1 用户画像  

2.2 需求优先级  

 3. 技术需求描述  

 3.1 数据规范  

数据来源：  

•   10万段标注健身视频（COCO关键点格式）  

  
  

•   用户身高/体重等结构化数据（脱敏处理）  

  
  

3.2 模型设计  

算法选型：  

• 姿态检测：MediaPipe BlazePose（轻量化适配移动端）  

  
  

• 计划推荐：XGBoost + 用户行为时序分析  

  
  

输出类型：  

•  关节角度偏差值（JSON格式）  

  
  

•  风险等级标签（高风险/警告/正常）  

3.3 性能指标  

 4. 功能需求  

4.1 核心AI功能  

实时纠错引擎：  

•   输入：手机摄像头视频流  

  
  

•   输出：语音提示（"手肘抬高5cm"）+ 可视化标记  

智能训练计划：  

 动态调整强度（基于用户心率数据）  

4.2 辅助系统  

数据看板：  

•  模型漂移监控（每周对比测试集准确率）  

  
  

•  用户误报统计（人工标注修正通道）  

5. 非功能需求  

5.1 伦理合规  

• 隐私保护：视频数据本地处理，不上传云端  

  
  

• 公平性：支持BMI 18-35区间用户（覆盖95%目标人群）  

6. AI专项设计  

6.1 不确定性处理  

低置信度场景：  

•  置信度<0.6时提示“无法判断，建议调整拍摄角度”  

  
  

•  连续3次低置信度触发人工客服介入  

6.2 模型迭代机制  

每月自动收集用户反馈数据（需明确授权）  

A/B测试策略：  

  if user_id % 2 == 0:  

      use_model("v1.1")  

  else:  

      use_model("v2.0")  # 新版本测试组  

7. 验收标准  

8. 风险与应对  

附录：  

术语表：MPJPE(平均关节位置误差)、SLA(服务等级协议)  

参考论文：BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking  

此示例完整展示了AI产品从业务需求到技术落地的关键要素，实际应用中可根据团队规模调整细节颗粒度。

四、总结 撰写技巧

1. 特性强化模块

2. 专项必备章节

3.撰写流程

3.1问题定义阶段

使用 AI可行性矩阵 评估：

• 技术成熟度

  
  

• 数据可获得性

  
  

• ROI预期

  
  

  
  

3.2文档编写阶段

• 
  

  业务层：用户价值、场景故事

  
  

• 系统层：数据处理流水线架构图

  
  

• 算法层：模型输入输出规范

3.3评审管理阶段

• 产品+算法+工程 三方对齐会议

  
  

• 重点验证：数据获取成本 vs 模型效果提升平衡点