高德地图高德-具身智能产品化结构专家/工程师-具身业务部

1、主导机器人产品的整体结构方案设计，进行多方案对比与决策； 2、负责系统级的堆叠（Stack-Up）评估，确保电机、传感器、电池、PCB等所有内部模块在空间、布线和散热上的合理性与最优化； 3、负责产品交互体验设计的落地，承接产品外观设计方案和人机交互需求，并转化为可量产的产品结构； 4、主导设计面向制造和装配的设计（DFM/A）评审，与制造团队和供应商紧密合作，优化设计以实现高效、低成本的大规模生产； 5、拥有较丰富的量产经验，能够解决产品在试产（EVT/DVT/PVT）和量产阶段出现的各种结构相关问题，并提供有效的解决方案。

1. 负责具身智能产品的规划、设计与迭代，结合市场需求与技术趋势，制定产品路线图。 2. 理解机器人、AI算法、数据采集pipeline，推动数据飞轮、软硬件一体化解决方案落地。 3. 协调研发、算法、供应链及市场团队，确保产品从概念到量产的全流程高效推进。 4. 分析用户场景与反馈，持续优化产品体验，提升产品竞争力与商业化潜力。

1.行业摸底与横评（前期核心）：配合研发团队对国内外具身智能产品（不同企业、不同产品线）进行系统性摸底调研和横向对比评测，输出产品能力矩阵、性能基线与差距分析报告，为产品定义和研发方向提供数据支撑； 2.测试评价体系建设：建立具身智能产品的分层测试评价指标体系（覆盖头部感知、灵巧操作、臂部运动、腿部步态、整机协同等维度），定义量化测评方法与评分标准，形成可复用的评测规范； 3.整机及子系统测试策略制定：面向头部（视觉/语音模组）、灵巧手（多自由度抓取/触觉）、机械臂（力控/位控）、腿部（步态/平衡）、整机（全身协调运动）各子系统，制定分层测试策略与测试用例； 4.硬件 EE 测试执行与分析：负责 PCB/PCBA 板级测试、电机驱动（BLDC/谐波减速器）、传感器信号（力传感器/IMU/编码器/深度相机）、通信总线（CAN/EtherCAT/RS485）等测试执行与问题定位； 5.产品软件功能验证：针对机器人操作系统、运动控制栈、任务调度、人机交互、远程运维与遥操作、OTA 升级等核心软件功能进行端到端系统级验证； 头部：视觉感知链路（RGB/深度相机标定、延迟、帧率）、语音交互响应、表情/LED 控制； 灵巧手：抓取力度精度、多指协调、触觉反馈信号质量、手指寿命与耐久性； 机械臂：关节精度与重复定位精度、力矩控制、负载能力、运动学标定验证； 腿部：步态稳定性、平衡恢复、地形适应、关节耐久与散热； 整机：全身运动协调、碰撞检测与安全保护、功耗/续航、多模态融合任务执行； 6.测试自动化与工具建设：搭建硬件自动化测试平台（夹具/工装设计），开发软件自动化测试框架（功能回归/场景仿真/长稳测试），提升测试效率和覆盖率； 7.质量闭环与缺陷管理：对测试中发现的缺陷进行根因分析（硬件/固件/软件/结构），推动研发团队修复并验证闭环，输出质量报告； 8.标准与规范参与：跟踪国内外机器人测试标准动态，参与或配合行业标准/团体标准的制定与评审工作，将标准要求落地为内部测试规范； 9.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量。

负责挖掘机、装载机等工程机械的智能化产品定义与落地，聚焦于智能座舱与辅助驾驶（ADAS）系统的规划与交付，通过环境感知、碰撞预警、辅助操控、远程遥控等技术手段，提升作业安全性与操作效率。同时探索AI助手在设备运维、操作指导等场景中的应用，作为辅助功能赋能操作员与管理决策。 一、智能座舱与ADAS产品规划与落地 1. 深入矿山、港口、搅拌站等作业现场，调研工程机械在复杂工况下的安全风险（盲区、碰撞、侧翻、疲劳驾驶等）与操作效率瓶颈； 2. 定义座舱智能化功能矩阵及核心性能指标，包括但不限于： • • 碰撞预警与主动避障：基于超声波、毫米波雷达或视觉感知，对行人、车辆、障碍物进行分级预警（声光报警→主动减速→紧急制动）； • 动态称重与装载辅助：实时测算铲斗/货厢载重，辅助操作员精准装载，避免超载或欠载； • 电子围栏与作业区域管控：设定安全作业边界，越界即触发报警或限速； • 定义ADAS核心性能指标：如预警准确率、误报率、制动响应时间、感知距离精度等，建立测试与验收标准。 3. 设计远程操控座舱的交互方案：多视角视频显示、仪表信息整合、力觉反馈、低延迟操控链路、异常报警与接管逻辑； 4. 规划辅助驾驶功能的演进路径：从“感知预警”到“主动干预”再到“特定场景半自主作业”； 二、AI助手产品定义与赋能（辅助方向） 1. 构建面向操作员的智能助手，覆盖以下能力： • 知识问答助手：基于设备手册、维保指南等知识库，提供自然语言问答； • 故障预诊断与维保助手：分析设备传感器数据，推送保养建议和简易维修指引； • 作业报告助手：自动生成设备效率、油耗、故障统计等报告； 2. 整合语音、文字等交互方式，适配嘈杂的现场环境，降低使用门槛； 3. 设计AI助手的数据闭环，持续优化问答准确率和推荐质量。 三、产品全链路管理 1. 输出PRD，定义功能逻辑、交互流程、性能指标（如预警准确率、感知延迟、制动响应时间等）； 2. 协调算法、嵌入式、座舱硬件、测试等团队，推动感知、决策、控制各模块的闭环落地； 3. 主导现场测试与迭代，收集真实反馈，持续优化产品在恶劣环境（粉尘、振动、高低温）下的稳定性和可靠性。 四、行业洞察与创新 1. 跟踪商用车ADAS、自动驾驶、智能座舱等领域的最新进展，探索在工程机械场景的迁移应用； 2. 研究竞品智能化方案，输出差异化产品策略。