前言
最近筆者在面試的時候常被考官問到一個問題，當你接到一個案子的時候你會如何開始這個案子? 會如何進行從而一步一步做成產品?
在剛開始入門的時候，也常常不知該如何下手，從而浪費了許多時間，並且需要再回頭進行補救反而浪費更多功夫。
以下分為幾個階段，來進行分析並且告訴你從零到有該如何省更多功夫
第一階段 - 需求與目標規劃
首先通常一個AI案子都會由PM或是客戶直接提供需求，第一階段必須要執行以下事項
(1) 理解客戶目標需求
這時候你可能會得到一個產品規劃，首先你需要完整詳細規畫目標需求例如分類率，誤判率，偵測率等等，詳細一點需理解客戶需求功耗為何，目標的Frame rate (使用較低的FPS能降低功耗)，解析度以及支援範圍(例如角度以及距離，亮度等)
最常見忽略的則是客戶的目標需求能接受的誤判類型到底是甚麼，拿知名的ADAS系統 OpenPilot的文章做舉例
AEB其中最關鍵的指標為
true positive events (the system appropriately issues an AEB event)
false positive events (the system erroneously commands an AEB event)
想像一下AEB是一種自動緊急煞車系統，如果不能在正確的時候緊急煞車，那是一個很危險的事情，同樣的面對誤報，突如其來的煞車也很容易讓後方產生追撞事件。
而以輔助醫療產品或是異常檢測為例的話，False negative反而會成為困擾，因為這兩種狀況，更需要寧可錯殺，不可錯放
有時候也需要對客戶需求進行問題分析以及定義，來盡量符合客戶需求，方便對產品向外推送。
(2) 制定完成的驗證計畫
通常在產品設計中設計驗證(Design Verification Testing, DVT) ，通常都在產品設計完成後開始設計驗證計畫，是否符合開發前所設定之規格與功能，但是對於AI產品，需要首先知道目標場域以及類型以及需要知道Coverage(也就是覆蓋範圍)，以方便制定資料收集計畫，事先考量DVT plan是屬於必要的階段。
(3) Prototype
正常的產品開發流程通常都也要經過這幾個測試驗證階段，而在開發AI產品時，首先確定了客戶需求後，也詳細的確定測試目標以及場域，就可以開始先試做產品原型，按照正常流程應該是先進行Design review，但實際上開發AI產品通常都可以使用各種不同方法以達到目標需求，因此通常會建議利用既有資料試做一個產品原型，來盡量符合客戶需求以及測試目標，並且詳細記錄產品原型效果來進行後續的Design review
(4) Feasibility Study & Design review
Feasibility study 和 Design review 通常是產品開發過程的第一步，針對評估客戶要求專案目標，來做出目標規劃，早期發現設計上的不足並進行反映，良好的Design review也能減少之後走的彎路，並且在同一個專案上通常都有數篇Paper講述解法，由於AI的Paper常常有隱惡揚善的事情發生，更需要能預先做詳細評估，確定方法以及後續可能會遇到的問題，預先做出因應的對策，並需要畫出詳細的流程圖。
在設計時也需要了解市場生態，並且更需要了解競爭對手產品，以及市場技術，通常在開發產品時，詳細觀察競爭對手產品，通常以工程師敏銳嗅覺通常能觀察出對手是使用甚麼技術，也能藉由競爭對手的規格來知道技術潛力為何，制定出滿足消費者需要之產品
(5) 人力以及運算規劃
在設計產品時，通常會落入既有的產品設計模式，只規畫人力需求，但是實際上AI產品通常都具有高運算需求，有效合理的規劃運算需求也是特別需要注意的一環，來避免設計完成後，卻面臨無卡可用的情況，在人力需求上，也須特別注意在模型訓練時工程師無事可做的情況，並詳細安排分析以及Study的計畫
當以上四點都完成後，下一步就需要進入資料蒐集與規畫部分，由於內容過長將會單獨劃分出來