我成为研究‘文献’的产品经理：工程、商业与学术的融合

这一周，我忙于脑机接口实验室的建设工作，所以没更新文章。回顾从成为产品经理至今，从职场上的产品经理工作技能分享，到如今的空间计算、脑机接口系统建设内容，我不禁感叹，产品经理思维一直影响着我，甚至在博士研究中也发挥着重要作用。

产品经理的工作思维，既需要商业化思考与运营，也离不开工程思维。

市面上多数产品经理专注于软件工程或某些功能产品的原型设计。而读博期间，因学业要求查阅文献时，我发现工作中耗费大量时间和精力才能突破的技术壁垒，在论文研究里早有涉及。

学术研究能显著提升产品经理的技术壁垒。以我们正在做的脑机接口项目为例，大量算法和硬件工程都源于文献研究。我们基于这些研究成果进行迭代、集成和二次开发。我作为产品经理，除了调研患者、医生和医院的使用场景及需求外，工程化能力也是核心资源。我的工作涵盖了各类算法的运用、硬件打印、电板组装、系统接通、数据联调，以及软件系统的设计与开发。

与不看文献的产品经理相比，我现在做产品时，不像在大厂和互联网公司那样对需求细节锱铢必较，而是更注重全面、宏观地思考产品的商业模式、研发策略与规划，以及未来资源的投入与回报。

我做产品经理查阅和研究文献时，主要关注以下5个部分：

1. 项目摘要与介绍

读博后会发现，很多论文和研究无需精读，看标题和摘要就能判断研究内容是否有用。有产品经理工作经验的话，还能快速判断是否为竞品，若是竞品，就意味着有借鉴价值。摘要和介绍也能说明研究是关于算法、文献综述还是Meta分析等。

2. 匹配项目是否有开源代码与硬件图纸

有开源代码的研究文章通常会放在GitHub上，还会有单独官网介绍算法。要关注算法的开源协议，看是否可商用或公开使用，这有助于项目实现。比如外骨骼研究论文，会提供硬件瓶装方案和3D打印图纸，产品经理可直接用于硬件研发和封装组装。即便没有开源代码，研究中介绍的数学公式和函数，也可借助AI（如GPT5）进行算法重建，解决技术缺乏问题。

3. 对方的系统或算法框架实现逻辑

阅读大量文献后会发现，很多论文中有试验方法的流程图。重点关注流程图节点和实现途径，能节省阅读文献文本和理解内容的时间。比如BCI几年前的顶刊，通过流程图展示了脑机控制下肢与上肢外骨骼的技术实现；文献中针对多模态医学影像的识别，用图说明了使用Chexzero算法完成0训练达到肺结节识别的过程。这些图能清晰呈现技术栈、算法和实验结果。

4. 对应的算法与系统项目的限制

每篇文献都会提及算法的限制、现状和未来规划。很多研究停留在博士研究或实验室课题阶段，未进一步扩展。因此，要重点解读其未来走向，关注论文结论和未来规划部分，判断研究成果是否有源代码和系统迭代的可能。

5. 研究时间

研究时间不宜过早，尤其是计算机领域，考虑到语言代码、环境、硬件参数等变化，太久远的研究难以复现，可能已有新算法和模型替代。一般选择不超过4年的文献，这类文献期刊越好、研究时间越近，算法和研究内容越具复用性。超过4年的文献可暂不关注。

产品经理读计算机博士，薪资待遇往往会翻倍甚至更高。我虽在进行产品创业，但身边计算机科学与技术专业的博士在大厂薪资可观，就业也无压力，医学方向的博士更是如此。不过，他们找工作时也会面临一些问题，非大厂担心留不住人才，大厂担心不好管理，所以面试时适度收敛很重要。

产品经理进入博士研究阶段后，最重要的是将工程思维与学术研究相结合，否则产品难以商业化，甚至无法满足用户体验的基本要求。很多医学计算机类研究的系统界面就很粗糙。

对我影响最大的是产品经理的产品框架思维。做产品时，不再局限于软件层面，而是在考虑商业模式的同时，不受软件、硬件层面的限制进行产品研发，最终仍采用软件研发管理方式进行管理。

如下图是产品框架思维与用户体验驱动产品设计的蓝图：

普通产品经理的工作主要是页面优化和流程设计。

有了产品框架后，聚焦前端应用（如APP、网站），关注用户体验和流量、增长等指标，这是刚毕业或3 - 5年产品经理的工作。而应用前端之后的算法、云服务、数据存储等分发，需要产品经理与后端开发、运维协作完成，最终形成企业内外部打通的信息化产品。

我在博士期间研究文献和算法，本质上提升了产品框架的战斗力。例如在AI模型方面，图像识别和多模态任务处理的算法机制比市面上软件工程的算法有更好的提升，通过组装文献中的算法能提高适用性。

即使某些研究算法未公开源代码，也可通过给作者发邮件申请使用，获取软硬件代码和图纸进行二次开发。

以上就是一个产品经理从工程化到学术研究的经验分享。今天的分享就到这里。

本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事儿，36氪经授权发布。

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