Day 3，我們在非常有限的資源下，終於找到第一個可以落地的 Use Case：

Unmanned Area Monitoring。

當時其實很容易出現一個想法：

「好，那就把這個 Demo 做出來，能跑就好了。」

但如果只把目標放在「Demo 能跑」，這個 PoC 做完之後，很可能就結束了。

下一個客戶來了，又要重新做一次。

所以我開始問自己：

如果今天只有兩個人，我們到底應該做一個 Demo，還是順便把未來產品的骨架建立起來？

我的答案是後者。

我們不只做「無人場域」

雖然第一個 Scenario 是無人場域，但我不希望產品最後變成：

「這是一個專門偵測有人進入的 AI Demo。」

因為這樣產品的天花板太低。

我反而把問題往上一層抽象：

我們真正需要的，可能不是一個 Intrusion Detection Product。

而是一個：

可以把不同 AI Model、不同 Rule、不同 Event 組合起來的 Edge AI Application。

這個想法一出來，產品架構就開始不一樣了。

從「一個 Scenario」變成「一個 Framework」

例如第一個 Use Case 是：

Person Detection -> Geofence -> Intrusion -> Alert

但未來可能是：

Helmet Detection -> Safety Rule -> No Helmet Event -> Alert

或者：

Pose Detection -> Abnormal Posture Rule -> Event -> Notification

所以我開始把產品拆成幾個比較通用的能力：

Video Source

Camera / RTSP / Video Stream

AI Model

Object Detection / Pose / 其他 Pre-trained Model

Rule

Confidence / Class / Geofence / Tripwire

Event

Intrusion / Safety Violation / Abnormal Event

Action

Alert / Recording / Upload / Notification

這時候產品的核心就變成：

Model 不一定要固定，但 Application Framework 可以共用。

這其實是一個很重要的 AI PM Decision

如果我是只做 PoC，我可能會直接寫：

「支援 Person Detection。」

但如果我是用 Product 的角度思考，我會問：

「為什麼一定是 Person Detection？」

真正應該被產品化的，可能不是 Model 本身，而是：

如何把 AI Capability 轉成 Business Rule。

所以產品架構開始變成：

Video -> AI Model -> Rule -> Event ->Action

而不是：

Video → Person Detection

這個差異看起來很小，但對產品未來能不能擴展，影響非常大。

但資源只有兩個人

這裡又回到了 Day 3 的問題。

我們沒有一大群工程師。

所以我也不能跟工程師說：

「我們先做一個完整的 AI Platform。」

這是不現實的。

所以我的做法是：

先做最小的 Product Architecture。

第一階段只驗證：

一個 Model + 一個 Rule + 一個 Event + 一個 Action

但架構上先保留未來擴充的可能。

這就是我理解的：

PoC 不等於亂做。

PoC 可以很小，

但從第一天就可以有 Product Thinking。

AI PM 要做的其實是「定義邊界」

這個階段我花很多時間思考的，不是：

「我們還可以增加什麼 Feature？」

反而是：

「哪些東西現在不要做？」

例如：

• 不自己訓練大型 Model
• 不一次支援所有 AI Scenario
• 不一次支援所有 Hardware
• 不做複雜 Cloud Platform
• 不追求所有功能一次到位

因為我們只有兩個人。

如果什麼都做，最後什麼都做不好。

所以我把第一階段的產品目標定得很清楚：

先建立一個可以驗證 AI Use Case 的 Edge Application Foundation。

這時候，我開始看到 Product 的雛形

第一版的想法很簡單：

Video Source

→ 選擇影像來源

Model

→ 選擇 AI Model

Rule

→ 設定 Confidence、Class、Geofence 等條件

Event

→ 判斷是否發生異常

Action

→ Alert、Recording、Upload

這樣未來增加新的 Use Case 時，不一定要整套重寫。

例如今天是：

Person + Geofence → Intrusion

明天可以變成：

Helmet + Person → Safety Violation

後天甚至可以是：

Vehicle + Zone → Restricted Vehicle Event

我認為這就是AI PM 和 Project Manager 不一樣的地方

Project Manager 可能會問：

「這個 Demo 什麼時候可以完成？」

Product Manager 還會多問：

「這次做完之後，下一次可以少做多少？」

如果每個客戶都重新開發一次，

我們其實是在累積 Project。

如果每做一個 Use Case，都能留下可以重複使用的能力，

我們才是在累積 Product。

所以這次即使只有：

1 Engineer + 1 PM + 1 QCS6490

我還是希望我們留下的不只是 Demo。

而是一個：

可以繼續長大的 Product Foundation。

Day 4 的結論

這次經驗讓我學到：

PoC 的目的，不只是證明「我們做得到」。

更重要的是：

證明「這件事情值得繼續做」，並且為下一個 Use Case 留下可以重複使用的能力。

所以我們的思考開始從：

「做出一個無人場域 Demo」

變成：

「建立一個可以快速驗證不同 Edge AI Use Case 的 Application Foundation。」