你好，我是 Hera，连接技术、场景与商业的 AI 产品负责人。

模型定义能力上限，
产品决定用户触达多少。

研发出身，对新技术永远好奇。从推荐算法、视觉 AI 到大模型，每一轮技术浪潮我都在一线：在商汤，我把企业级视觉 AI 产品线从 0 到 1 孵化出来，做到数亿级营收；大模型来了，我联合创办 AI 医养公司，从 0 跑通垂直 Agent 商业闭环。有时，我也用 AI 编程亲手做产品，判断一个想法好不好，先做出来试试。

前商汤 · 视觉 AI 商业化负责人·乘黄智医联合创始人 / CPO·清华 MEM·越野跑者

看我做的 AI 产品联系我
Hera
这些年做成的事10年 AI 产品商业化3 亿+业务线累计营收8个落地国家和地区50+项已授权专利软著
5个自研 AI 产品4个开源 SkillGitHub ↗
01 · 作品

亲手做的 AI 产品

全链路产品落地实践案例。从需求、设计、开发到上线，每一个都是我用 AI 编程从 0 做出来、每天自己在用的。做过，才知道问题在哪里。

旗舰作品 · 持续迭代

PMCopilot企业级 AI 提效解决方案

为 ToB 产品团队搭建的 AI 工作流：把散落在会议、群聊、知识库里的信息收拢到一处，从客户和商务沟通，到调研报告、需求文档、解决方案和报价测算，一句话启动，数据一路贯通。

核心价值把资深产品经理的方法论沉淀成团队的系统，先服务产品团队，再延伸到销售和售前，让一线当天就能给出方案和报价。

13 种报告随叫随到：一句话发起，自动匹配报告类型，子 Agent 并行调研，结论可回溯到来源

C 端产品 · 初版自用中

屋小家家庭物品智能管家

家里有什么、放在哪里、什么时候过期，问一句小屋灵就知道。拍照即录入，用游戏化让人愿意持续维护。

开源 Skill · 装进 Claude Code / Codex 就能用

把验证过的工作方法开源

02 · 业务

负责过的业务

每一段经历都从一个难题开始：从 0 到 1 跑通，再闯过标准化、规模化、商业化三关。

商汤科技 · 业务线负责人 · 2017 – 2023

从 0 到 1 孵化视觉 AI 产品线，从单点项目走向生态与出海

带 20 人团队：从数字广告转向商业洞察，自研“端-边-云”方案；标准化后交给集成商复制；出海拿下软银等海外客户，全球累计 30+ 家头部客户。

3 亿+
3 年累计营收
10000+
路设备部署
8
个国家和地区
商汤科技 · 产品负责人 · 2020 – 2023

冬奥冰壶：主导零容错的国家级项目，孵化出一条新的工业产品线

国家级科研课题：42 路摄像机实时还原冰壶三维轨迹，亮相冬奥会、残奥会和世锦赛，产出 10+ 项专利；整套架构和方案再复用到工业产品线。

3.3cm
三维还原精度
0
次现场故障
3000 万+
工业线营收
乘黄智医 · 联合创始人 · 2023 – 2026

创新 AI 医养融合模式：从 0 创办公司，跑通垂直 Agent 商业闭环

面向中高端养老机构，以“全科医生 + AI”提供医养融合和数字化服务：帮机构提升运营质量和服务效率，用慢病管理让老人活得更久、更健康。

12
家养老机构
4 倍
医生接诊效率
2400
服务人数
服务过的客户与项目
北京冬奥会香港赛马会新鸿基地产南丰集团日本 USEN软银海尔中国商飞HANCOMSUPREMAMAGNUMKENT新潮传媒高思教育微博BIGO
03 · 方法

我做 AI 产品的四条原则

离客户近一点，离结果近一点。

01

做离客户最近的产品

设计功能的同时就要设计怎么卖：谁付钱、为什么买、凭什么现在买。站在采购者和使用者的视角，而不只是功能的视角。

  • 零售：客户说“数据看了不知道怎么用”，于是把看板接到会员营销，系统才变成能带来营收的工具
02

客户买的是结果，不是精度

不追求工程师的浪漫。花高成本把精度提升 1%，客户未必有感觉，他关心的是 ROI。算法、工程、规则和指标定义组合起来解决问题。

  • 零售：用端-边-云方案和工程手段，把目标从 99% 的实验室精度，换成客户认可的 85% 业务指标
03

好不好，验证过才算

AI 让做产品变容易了，判断什么是好产品反而更难。建立多层评测，深挖坏案例，不把客户当测试员。

  • 零售：自建门店视频测试集，走完 4 轮 UAT
  • 医养：1200+ 条用例的评测集
04

先完成，再完美；验证了，再放大

先用小切口快速验证能不能落地、能不能卖：只服务一类客户，只解决一个问题，跑通再复制，不一开始就做大而全。

  • 医养：先服务医生和护工，先用规则引擎，验证后才上 Agent
  • 创业教训：两条产品线同时做，资源被摊薄
04 · 研究

研究与思考

我形成判断的方式：拆产品、做竞调、读一手材料、做动手实践、把思考写下来。

创业复盘 · 2026.10

产品成立之后：一家 AI 医养公司教会我的商业课

我们证明了产品有用，却没能证明生意能规模化。问题不在产品本身，而在产品之外的四笔账。

阅读全文 →
行业思考 · 2026.10

从计算机视觉到 Agent：AI 产品最贵的错误，是把技术当成目的

跨视觉 AI 和大模型两轮浪潮，同一种错误反复出现。客户最终买的，是更低的总成本和更确定的结果。

阅读全文 →
系列文章 · 2026.11

竞品分析三部曲

从通用方法论，到 AI 产品怎么拆，再到怎么用 AI 做竞品分析。

  1. 方法论：本质、目的与实操流程
  2. AI 产品：技术底座、产品体验与商业生态
  3. 用 AI 做：人机分工、工作流与提示词
研究报告 · 2026.11

编程与办公智能体：12 款产品横向拆解

两条赛道正在合流，编程 Agent 正在成为办公 Agent 的引擎；能力趋同之后，竞争转向上下文、生态和信任。

阅读报告 →
研究报告 · 2026.11

国内外 11 家大模型厂商调研

收入由企业和编程驱动；国内厂商集体开放权重；模型厂商全部下场做 Agent，模型和应用的边界正在消失。

阅读报告 →
研究报告 · 2026.11

国内外 14 家人形机器人与具身智能公司调研

中国公司在出货、成本和盈利上领先，美国公司在估值、大模型和资本上领先；真正在产线常态化干活的机器人仍是少数。

阅读报告 →
研究报告 · 2026.11

国内外 16 家视觉生成公司调研：图像、视频与 3D

图像由 OpenAI、Google 领先，视频由中国厂商领先，3D 由专业公司主导；模型领先只能维持几个月，钱来自工作流。

阅读报告 →
先从自用开始，我给自己搭的两个系统
知识雷达 1知识雷达 2知识雷达 3

知识雷达Hera's Daily

AI 信息从来不缺，缺的是判断：每天把几十条 AI 动态，压缩成十条左右有出处、可验证的判断。

相当于一个人的行业研究部：每天产出判断和结论，长期沉淀成可检索的知识库。

每天自动更新

复利人生Lifewin

把每一次行动，变成看得见的成就；把每天的时间，投进真正值得的长期方向。时间花在哪里，成长就在哪里。

方法来自《原子习惯》：每一次行动，都是在为想成为的人投票。系统把长期投入变成看得见的积累，让成长像复利一样发生。

每天记录时间
05 · 关于

工作之外

技术要有温度，
生活要有野趣。

工作之外，我喜欢跑马拉松和越野。一个人走在山路上，常在转角遇到意想不到的风景；脚下踏实，心里沉静。做产品也是这样：方向是定的，每一步都不确定，但每一步都算数。

3:30全马最好成绩
20+完赛场次
70 公里腾格里沙漠三天