发现面试官对技术落地、用户洞察和产品迭代的考察维度，和小红书上常见的“机器人公司面试经”很不一样。
? 比如针对“四足机器人在特定场景（如巡检、教育）的市场拓展放缓”，面试官不会只停留在“如何推广”的层面，而是会连续追问：
你会从哪些维度做用户分群？除了行业、公司规模，是否会考虑技术采纳周期、使用者技能水平、现有自动化程度？
具体会采集哪些数据？是设备交互日志、任务完成率、故障自主处理率，还是用户反馈中的非结构化文本？
? 在功能迭代与效果评估方面，仅说“做A/B测试”或“看用户反馈”显得比较单薄。
宇树很关注如何在一个硬件与软件深度耦合、用户量相对有限的环境中科学验证产品假设。例如：
当算法优化（如步态平滑度）在内部测试中提升显著，但上线后用户主观评价无明显变化，你会如何设计评估方案？是否会引入传感器时序数据、任务完成效率、故障率等综合指标？
如果不同客户场景的硬件版本、环境噪声差异大，如何保证测试结果的可泛化性？是否会采用分层抽样或场景聚类来设计试验分组？
在算法模型迭代中，如何区分“指标提升”与“真实用户体验提升”？是否会结合端到端任务成功率、用户学习成本、异常行为发生率等进行多维度归因？
? 关于技术方案选择与产品化路径，面试官常深入追问决策逻辑：
当某项AI功能（如自主避障、多机协同）在实验室表现优异但功耗高、成本上升时，你会如何制定落地节奏？如何向硬件团队论证软件价值？
在涉及感知、决策、控制等多个模块的更新中，如何建立归因分析框架，判断体验提升主要来自哪个模块？是否考虑过延迟、帧率、环境扰动等中间变量对最终结果的影响？
如果销售团队反馈“客户想要更多预置动作库”，而算法团队认为“应聚焦在自主能力迭代”，作为产品经理你会如何用数据和分析来推动决策？
整体来看，宇树的AI产品经理面试始终围绕一个核心：你如何在一个技术驱动、场景分散、软硬一体的领域，建立从数据到洞察、从假设到验证的系统化产品思维。不仅要知道用什么工具，更要清晰说出为什么用、怎么结合业务、如何衡量影响以及怎样迭代你的判断。
#ai产品经理学习 #ai产品经理面试 #ai产品经理方法论 #大模型 #人工智能未来 #科技 #ai产品经理入门 #ai产品经理求职 #ai产品经理面经 #大厂
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你会从哪些维度做用户分群？除了行业、公司规模，是否会考虑技术采纳周期、使用者技能水平、现有自动化程度？
具体会采集哪些数据？是设备交互日志、任务完成率、故障自主处理率，还是用户反馈中的非结构化文本？
? 在功能迭代与效果评估方面，仅说“做A/B测试”或“看用户反馈”显得比较单薄。
宇树很关注如何在一个硬件与软件深度耦合、用户量相对有限的环境中科学验证产品假设。例如：
当算法优化（如步态平滑度）在内部测试中提升显著，但上线后用户主观评价无明显变化，你会如何设计评估方案？是否会引入传感器时序数据、任务完成效率、故障率等综合指标？
如果不同客户场景的硬件版本、环境噪声差异大，如何保证测试结果的可泛化性？是否会采用分层抽样或场景聚类来设计试验分组？
在算法模型迭代中，如何区分“指标提升”与“真实用户体验提升”？是否会结合端到端任务成功率、用户学习成本、异常行为发生率等进行多维度归因？
? 关于技术方案选择与产品化路径，面试官常深入追问决策逻辑：
当某项AI功能（如自主避障、多机协同）在实验室表现优异但功耗高、成本上升时，你会如何制定落地节奏？如何向硬件团队论证软件价值？
在涉及感知、决策、控制等多个模块的更新中，如何建立归因分析框架，判断体验提升主要来自哪个模块？是否考虑过延迟、帧率、环境扰动等中间变量对最终结果的影响？
如果销售团队反馈“客户想要更多预置动作库”，而算法团队认为“应聚焦在自主能力迭代”，作为产品经理你会如何用数据和分析来推动决策？
整体来看，宇树的AI产品经理面试始终围绕一个核心：你如何在一个技术驱动、场景分散、软硬一体的领域，建立从数据到洞察、从假设到验证的系统化产品思维。不仅要知道用什么工具，更要清晰说出为什么用、怎么结合业务、如何衡量影响以及怎样迭代你的判断。
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