首先，我需要先回想一下标准的PRD结构，然后结合AI产品的特点进行调整。首先，PRD通常包括文档头、产品概述、功能需求、非功能需求、数据需求、附录部分。
产品名称: [产品名称]
版本号: [V1.0]
撰写人: [姓名/团队]
最后更新时间: [YYYY-MM-DD]
文档版本记录
2. 产品概述
产品背景：说明AI技术如何解决传统场景痛点（如效率提升、精度优化）
AI愿景：明确AI模型在产品中的角色（如预测、推荐、自动化）
价值主张：量化技术指标（如准确率提升30%、响应时间<1秒）
3. 功能需求
核心AI功能：
自然语言处理（如情感分析模块）
计算机视觉（如物体检测接口）
辅助功能：
模型监控看板（准确率实时追踪）
人工干预通道（如标注平台对接）
4. 非功能需求
伦理合规：
数据隐私保护（GDPR/CCPA合规声明）
算法公平性（性别/种族偏差检测机制）
5. 数据需求
(1)数据来源
训练数据：类型（文本/图像/语音）、规模（如：10万条标注数据）、获取方式（公开数据集/用户生成）
实时数据：推理阶段的数据输入要求（如：最小分辨率、格式限制）
(2)数据预处理
清洗规则（如：去除噪声数据、标准化格式） 标注规范（如：标注工具、标签体系）
(3)数据安全与合规
隐私保护：是否涉及用户敏感数据（如：GDPR/CCPA合规） 数据存储：加密方式、存储周期
6. 附录
术语表（如：TP/FP、AUC-ROC）
参考文献（相关论文、技术文档链接）
原型图/流程图
2、AI专项模块（差异化要素）
1. 数据生命周期管理
采集规范：标注数据质量标准（如IOU>0.8）
存储策略：冷热数据分层方案（实时数据 vs 历史模型训练数据
治理流程：数据漂移检测频率（如周级监控）
2. 模型开发与部署
训练环境：GPU集群配置（CUDA版本、显存需求）
部署架构：云端/边缘端推理方案选择
版本控制：模型迭代规则（A/B测试流量分配比例）
3. AI交互设计
不确定性表达：置信度展示方式（如概率条+文字解释）
容错机制：低置信度结果的兜底策略（转人工/默认推荐）
用户教育：AI能力边界说明（如FAQ中明确模型局限性）
三、AI PRD模板（示例）
好的，用户现在需要的是“模版示例”，也就是PRD模板的具体示例。
AI产品PRD示例：智能健身教练
版本：v1.0
最后更新：2025.04.26
负责人：张三
1. 产品概述
1.1 产品背景
痛点：传统健身APP无法实时纠正用户动作，错误姿势导致受伤率高达23%
AI价值：通过实时姿态检测与个性化指导，降低运动损伤风险
1.2 AI愿景
技术定位：计算机视觉（姿态估计） + 个性化推荐系统
目标指标：
动作识别准确率 ≥95%（F1-score）
实时反馈延迟 ≤300ms（P95）
2. 用户需求分析
2.1 用户画像
2.2 需求优先级
3. 技术需求描述
3.1 数据规范
数据来源：
10万段标注健身视频（COCO关键点格式）
用户身高/体重等结构化数据（脱敏处理）
3.2 模型设计
算法选型：
姿态检测：MediaPipe BlazePose（轻量化适配移动端）
计划推荐：XGBoost + 用户行为时序分析
输出类型：
关节角度偏差值（JSON格式）
风险等级标签（高风险/警告/正常）
3.3 性能指标
4. 功能需求
4.1 核心AI功能
实时纠错引擎：
输入：手机摄像头视频流
输出：语音提示（"手肘抬高5cm"）+ 可视化标记
智能训练计划：
动态调整强度（基于用户心率数据）
4.2 辅助系统
数据看板：
模型漂移监控（每周对比测试集准确率）
用户误报统计（人工标注修正通道）
5. 非功能需求
5.1 伦理合规
隐私保护：视频数据本地处理，不上传云端
公平性：支持BMI 18-35区间用户（覆盖95%目标人群）
6. AI专项设计
6.1 不确定性处理
低置信度场景：
置信度<0.6时提示“无法判断，建议调整拍摄角度”
连续3次低置信度触发人工客服介入
6.2 模型迭代机制
每月自动收集用户反馈数据（需明确授权）
A/B测试策略：
if user_id % 2 == 0:
use_model("v1.1")
else:
use_model("v2.0") # 新版本测试组
7. 验收标准
8. 风险与应对
附录：
术语表：MPJPE(平均关节位置误差)、SLA(服务等级协议)
参考论文：BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking
此示例完整展示了AI产品从业务需求到技术落地的关键要素，实际应用中可根据团队规模调整细节颗粒度。
四、总结 撰写技巧
1. 特性强化模块
2. 专项必备章节
3.撰写流程
3.1问题定义阶段
使用 AI可行性矩阵 评估：
技术成熟度
数据可获得性
ROI预期
3.2文档编写阶段
业务层：用户价值、场景故事
系统层：数据处理流水线架构图
算法层：模型输入输出规范
3.3评审管理阶段
产品+算法+工程 三方对齐会议
重点验证：数据获取成本 vs 模型效果提升平衡点
