于航滨 头像 于航滨

6 年 AI 产品 / 大模型与语音助手 / AIoT 场景落地

让大模型和语音助手在 AIoT 场景里真正可用。

聚焦智能家电与多终端语音入口,覆盖效果优化、平台治理、复杂场景产品化与跨团队落地。

于航滨
在职,关注合适机会
22.6% → 1% 无效回复率
96% 优质回复率
21 项 交互能力统一
30% 推荐入口触发占比

工作经历

聚焦 AI 产品落地、平台治理与复杂场景交付。

重点展示我在不同阶段负责的核心方向,以及对应项目中产出的关键结果。

2021.02 - 至今

海尔优家智能科技 · 高级 AI 产品经理

负责小优助手大模型升级、语音平台治理及家电终端语音体验升级,覆盖大模型产品设计、平台能力建设和终端场景落地,并统筹终端小组需求规划与项目推进。

小优助手大模型升级

  • 牵头 App 端小优助手大模型升级,围绕 AI 助手与智能硬件开展竞品对标,重构“规则技能 + 大模型技能”双链路,制定“强逻辑走规则、开放问答走大模型”的分流策略。
  • 在保障设备控制场景稳定性的前提下,将开放问答无效回复率从 22.6% 降至 1%;基于线上真实语料搭建评测集,推动 Prompt 迭代从经验驱动转向评测驱动,优质回复率提升至 96%
  • 主导“猜你想问”功能模块设计,通过推荐式交互来管理用户对话预期;功能上线后,该入口触发占比约 30%,并支撑多终端快速复用。

语音平台标准化与治理

  • 牵头语音体验标准化项目,联合开放平台、标准、测试、开发及 6 个产业团队,制定《智能家用电器语音交互设备接入及迭代要求》企业标准,统一配网、唤醒反馈、异常提醒等 21 项 交互逻辑。
  • 重构语音交互指标体系,重新定义核心指标统计范围和口径,识别并剔除约 15% 的非用户主动交互数据,使月活指标更准确反映真实使用行为。
  • 搭建技能开放平台准入和审核机制,明确正式功能与演示功能的上线要求,减少误上线和反复协调,提升多团队协作下的交付确定性。

热水器语音体验升级

  • 针对多团队并行开发导致的语音体验不一致问题,梳理热水器全链路交互逻辑,定义配网、消息播报等通用能力,推动产品线语音体验统一,并将方案复用至空调等品类。
  • 面向浴室跌倒、被困等低频高风险场景,设计并落地紧急呼救功能,通过极简语音指令和明确反馈降低用户在紧急状态下的使用门槛,打造语音电热水器长期差异化卖点。
  • 负责热水器与跌倒检测仪联动方案设计与落地,异常状态下由跌倒检测仪触发热水器自动呼救,提升主动安全能力;该方案获 集团级技术创新奖
2019.06 - 2021.01

北京声智科技 · 产品经理

负责多款智能硬件与 AI 交互产品的功能定义和落地,覆盖数字人测温、多模态电梯交互与智能音箱等场景,擅长在时间紧、场景复杂的项目里快速收敛方案并推动规模复制。

AI 数字人测温产品方案

  • 负责红外测温一体机的软件功能定义,设计数字人主动问候、测温结果反馈及异常报警等交互流程;产品后续入选工信部抗疫重点物资清单,并成为疫情期间公司重要营收来源之一。
  • 负责某国家机关办公楼测温方案交付,主导测温后台定制方案的需求对接与产品设计,推动产研团队在 3 周 内完成功能开发和设备部署。
  • 该项目后续作为标杆案例,支持产品在海内外 100+ 城市复制落地。

语音电梯多模态交互设计

  • 定义“语音 + 手势 + 数字人”多模态交互方案,引入屏幕可视化反馈,提升高噪环境下的交互可用性;方案于 2 周 内在海淀医院完成首次落地,后续推广至全国 16 个地市
  • 设计离线免唤醒功能,适配电梯高频短时交互场景,无需唤醒词即可连续完成多轮交互,降低用户使用门槛。
  • 功能上线后,单设备月均交互次数提升 70%

智能音箱产品定义与交付

  • 负责首款低成本 Mini 音箱的功能定义,通过竞品分析提炼核心能力,完成配网、播控、OTA 等关键交互逻辑设计;产品量产后成为 B 端主推机型。
  • 基于 Mini 音箱交互逻辑,沉淀终端交互规范并复用于存量产品,推动产品间体验统一,降低重复设计成本。
  • 建立“基础功能标准化 + 定制需求模块化”的交付策略,支撑智能家居、医疗等 B 端场景交付,服务海信、赛诺菲等 20+ 客户。

教育背景

在实践里,打下技术底子。

研究方向和竞赛经历,是我技术理解和工程思维的起点。

2016.09 - 2019.06

北方工业大学 · 控制科学与工程 硕士

2012.09 - 2016.07

河南理工大学 · 自动化 学士

  • 除了专业课程,我也参加了不少竞赛,逐渐熟悉了嵌入式开发和电路设计。
  • 获第五届蓝桥杯大赛单片机设计与开发组省赛一等奖、全国总决赛三等奖。

工作之余

工作之外,也喜欢折腾点东西。

做点工具,写点内容,动手修一修。

做个顺手的多模型对话同步工具

横向对比多个大模型时,反复粘贴很麻烦,而现有工具要么太重、要么会收集对话数据。于是我借助 AI 做了一个完全本地化的油猴脚本。分享到 Greasy Fork 后,200+ 的安装量也让我确认,这不仅是我自己的小问题,也是一类真实存在的需求。

一篇草原攻略,收获近 10w 阅读

一次草原旅行攻略的分享,拿到了近 10w 阅读、1357 个赞、2458 个收藏和 508 条评论。对我来说,这更像一次把零散信息整理成有用内容,也让我更直观地感受到,好的内容本质上是在回应真实需求。

喜欢自己动手修点东西

除了组装电脑,也修过 AirPods、宝宝的玩具和家里的热水器,而且还真修好过不少。这种习惯也让我在做智能硬件产品时,对设备、结构和故障场景更有感觉。