我们来谈一谈如何组建一个AI项目开发小组:
为什么要为嵌入式AI项目
组建一个专门的开发小组
相对于以往成熟的项目开发体系,嵌入式AI项目是一个全新的领域。目前大多嵌入式AI项目都是定制设计,致力于解决具体的问题,每个问题出的场景各有不同,难有成例,都需要投入必要的人手执行开发工作。
嵌入式AI项目当中,几乎所有的开发任务都将围绕数据展开。数据来源的差异性决定了每个AI项目的开发过程都不尽相同,存在着不确定性,项目小组需要通过配合对这些不确定有足够的应对能力。这就对AI项目/产品经理的学科背景和协调能力提出了挑战。
同时,与数据相关的任务之间也有各自不同的使命,大家各自的工作从软件到硬件,从算法到业务领域,技术背景跨度都特别大。
AI嵌入式项目是AI和传统嵌入式系统的结合,传统项目开发体系的人力资源和成功经验,可以演化到AI项目中。嵌入式AI项目不是孤立的AI研究,仍然需要传统嵌入式系统和响应的产品作为载体。
嵌入式AI项目开发小组
的角色与分工
嵌入式AI项目开发小组的各位成员,按照职能来分:至少有AI产品经理、嵌入式系统工程师和AI数据/算法工程师。
AI产品 / 项目经理
定义产品,将AI技术和具体的目标产品结合。
分析需求,将目标产品拆分,一些功能可用已有方法实现,一些功能可用用AI方法实现。
追踪关键项目节点,成熟开发方法,管控流程;AI开发方法,以数据为中心,反馈迭代。把控项目收敛方向。
维护项目开发文档。
嵌入式系统 - 专家 / 工程师
搭建软件和工具框架,为部署AI模型搭建平台,包括采集数据的软硬件环境,软硬件工具链,对AI模型的适配等。
结合硬件电路系统的特点,优化包括AI模型在内的整个系统的执行效能。
验证最终完整开发产品的正确性和有效性。
维护项目开发和调试日志。
AI数据 / 算法 - 专家 / 工程师
对采集到的原始数据进行标定。
分析数据特征,选择和创建合适的数据分析方法,能够有效提取关键特征。
(使用工具)建立AI模型,并使用现有的数据集进行训练,调优等。
对训练好的模型进行仿真,并向系统工程师交付模型和对应的仿真报告(使用说明书)。
维护数据调试日志。
维护AI模型调试日志。
实际上,这个项目小组的可能由客户、代理商/销售和芯片原厂的人手配合组建。结合实际情况,各角色的人手具体可以来自不同的部门:
客户
产品 / 项目经理(确认产品方案,对产品的研发和量产负责)
系统专家(终端产品应用)
数据工程师(在客户处搭建的标定环境下采集数据,通过瑞萨提供的Reality AI Tools创建AI模型)
代理商 / 销售
产品/项目经理(追踪项目进度),可以由PM承担角色。
数据工程师(协助客户采集数据),可以由DFAE承担角色。
瑞萨电子(芯片原厂)
产品/项目经理(协助定义AI产品,涉及AI产品架构),可以由市场部或者Sales承担角色。
系统专家,可以由AE/FAE承担角色。
算法专家,可以由AI AE承担角色。
数据专家,可以由FAE承担角色。
AI产品落地是检验
团队合作成果的最终标准
在当下这个嵌入式AI正在爆发的时代,任何一个AI项目都是全新的设计,我们没有太多的成功经验可以遵循,也不必受传统方法的束缚,在项目中,工作岗位的职责随着需求时刻发生变化,但最终,都是要服务于产品落地,帮助客户和市场赢取收益。
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