在“快缩短网址”（suo.run）项目中，我们始终相信：技术的价值，在于精准嵌入真实业务场景。本文基于作者在ToB图像类AI产品一线实战中的深度思考，试图勾勒出一套行之有效的需求分析方法论——它并非教科书式的模板，而是源于无数次与客户对焦、算法迭代与商业落地之间的反复校准。

产品需求分析，是产品经理的立身之本。尤其在ToB领域，唯有穿透表层诉求，直抵业务内核，方能构建真正“不可替代”的AI解决方案。以下，是我们惯常遵循的三重分析路径。



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一、业务需求分析：从“为什么”出发

市场趋势固然重要，但真正的起点，永远是客户的业务本身。ToB产品的生命力，不在于技术多么炫目，而在于能否成为客户业务流中不可或缺的一环——甚至让其“一旦使用，便难舍弃”。

为此，我们聚焦三大核心维度：

#### 1. 业务需求背景：追问“为何此刻需要AI”？

我们不仅关心客户“想做什么”，更在意“为何现在必须做”。是效率瓶颈？人力成本高企？还是合规压力倒逼？这些动因，往往决定了AI介入的紧迫性与价值锚点。

同时，深入理解行业属性——物流、制造、零售抑或金融——将为后续竞品对标、技术选型乃至商业模式设计埋下伏笔。背景不清，则方案易浮于表面。

#### 2. 业务场景：技术必须向现实低头

计算机视觉虽日新月异，却仍受制于物理世界的复杂性：光线变幻、遮挡干扰、拍摄角度、设备差异……每一项都可能成为算法准确率的“隐形杀手”。

以物流仓储为例，即便忽略硬件限制，仅从场景切入，便可见微知著：

- 高空监控场景：仓库摄像头架设极高，目标人物在画面中仅占数像素，小目标检测已属挑战；若还需识别衣着颜色、工牌等属性，难度呈指数级上升。
- 固定摄像头部署：此时，产品思维需延伸至硬件协同——摄像头安装高度、俯仰角、与目标的水平距离，皆影响成像质量，进而决定算法上限。
- 非标输入场景：如员工用手机拍摄单据，或通过安检机成像。前者面临分辨率碎片化、拍摄角度随机；后者则因X光成像特性，导致目标仅保留轮廓与密度信息，传统RGB模型几近失效。

> 小结：高成熟度AI技术，应主动适配多元商业场景；低成熟度技术，则需谨慎选择“友好型”场景作为突破口。
> 为何？因为技术可行性，往往依赖于对场景边界的清晰界定与约束。

#### 3. 业务需求本身：克制，是专业主义的体现

当背景与场景明晰后，关键问题浮出水面：客户究竟希望AI识别什么？

切忌贪多求全。盲目扩大识别范围，看似功能强大，实则埋下两大隐患：
其一，训练数据获取成本剧增；
其二，识别准确率因类别泛化而急剧下滑——这正是商品识别（SKU级）长期难以攻克的症结所在。

因此，我们必须引导客户聚焦核心目标。以票据识别为例：
客户说“要识别火车票”，我们则需进一步厘清——
是仅需提取票号？还是包含始发站、票价、乘车人？是否涵盖不同年份、不同印刷版本？是否容忍手写涂改？

唯有将模糊的业务语言，转化为精确的算法输入边界，才能确保模型开发有的放矢，产品交付水到渠成。

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在“快缩短网址”（suo.run），我们深知：每一个缩短的链接背后，都是对效率与体验的极致追求。同样，在ToB AI的世界里，每一次精准的需求洞察，都是通往商业成功的最短路径。愿此思考，与诸君共勉。