在国内，你可能几乎看不到有计算机博士的还在做产品经理，我认识的计算机博士几乎都在高校、事业单位或某些科研院所。
主要是博士毕业后，往往因为年龄和所认识的师弟师妹，会选择自己更加自主、稳定的工作，去大厂打工或者996，除非真的是喜欢，一般都会选择前者。
所以你发现在大厂，只有通过海量博士筛选来最终找到真的愿意加的博士。
有的博士在高校、科研机构之后因为没有在企业工作过，自然也就没有理解过产品背后的商业模式是什么，以及造血做产品研发的价值有多大。
所以就会存在现在比较讽刺的一种现象，张雪能够把机车造出来，但是博士或科研团队却不能，还耗费了大量的资金。
必须要承认的确有一些产品研发与算法模型，不是几个月就可以出来的，需要持续的投入才会收益，但如何定义不同版本以及不同研发、业务阶段的增长收益，我认为只有在科技公司里面实践，才能get到。
这就是所谓的工程经验与业务经验。
不知道怎么赚钱，只知道经费有多少，自己能够有多少利润，这不是在做产品，而是在把一个项目外包，做完了事。
不过这个外包的客户不是企业，而是那些发布课题的科技局、政府单位，所以结题是第一原则。
做科研paper，不需要考虑营收以及用户节点时间
我们经常会看到618、双11这些活动，这些常规时间点是只要有产品销售的科技企业都会做的运营活动节点。
流量肯定能最高，因此我们可以看到很多科技公司会要求为某个功能模块或产品运营活动而加班到上线，因为错过了这个时间点就又要等1年。同时每个部门还有上下游相关合作，比如市场部、运营部等。
而公司成本是每个月都在的，同时一个公司是有品牌有输出还有用户，企业不仅要考虑营收还要考虑到社会责任。
其本质底层驱动不一样，导要在尽可能有效的时间输出用户能够点击或使用的页面、功能，最终完成引流、激活，并且在做产品研发的需求设计一定是有依据或用户需求的，而不是胡乱做。
而做科研就不一样了，抛开文献综述的科研不管，很多实验做的方向就是为了做科研而做，到底科研有没有价值，这个研究方向是否经得起实际需求考验，作为学生或者老师（从来没有企业工作过），是很可能不知道的。
甚至是做的方向只是为了所谓的抢“科研热点”。
这也是现在经常提到的产学研很难联动，有研发但是无法和产业、教学联动起来，学校教的都是落后的，甚至是不相关的，这就是其中一个重要原因。
科研paper的产品研发不考虑成本、用户体验、以及实际场景
最近在看一个医学medical AI的研究，发现不少论文发布之后这个方法的确是提升了准确度，但是在实际使用过程中因为耗时、成本以及用户体验几乎是不可接受。
比如相较于传统通用模型，提升了准确度20%，但是却增加了0.5的加载时间，这显然是不能接受的。
用户更愿意要更快的，准确率20%提升与时间相比，其实在普通用户如果没有对比的情况下，自然会选择时间更快的。
产品研发提供了适合当前成本、时间、营收各类最适合的产品研发方案，但不考虑原创新以及优势。
相较于科研paper，可能并不是行业最佳的解决方式，可能在底层架构设计上还是非常老的技术，但是却有较高的稳定性以及扩展性，适合公司最低成本运行。
比如我们团队做的空间键盘，底层的架构设计就是错的。但是因为考虑研发时间、团队各类人员技术栈，这就成了最佳的产品体验效果。
只有当产品正式完成了MVP，并且还走进了2.0版本之后，才会有考虑之前技术架构不合理，进行优化开始投入资源论证，这是一个从点到扩散的过程。
如下图，就是可以看到科研paper到产品研发，两者在技术路线的不同
科研到paper做的产品研发，是先扩散再最后选个方向做一个突出点，但这个方向点可能并不满足实际产品运营、场景需求，或者就是错的。
而产品研发则一开始选的方向可能不是最好技术方向，但是确实用户体验、产品设计、成本综合考虑的点，再到产品迭代一个方向活下去之后再回会过头来做产品设计的重构甚至是优化。
做科研会做对比实验、以及数据采集
相较于在企业产品研发，产品经理更加关注能不能有流水以及好的用户留存，只要有新的营收数据，或者好的用户增长就是好的产品研发设计方案或技术架构。
而科研paper则不一样，即使你可能知道他是最好的，也需要实验对比比如消融实验，或者横向对比等，这些实验数据是paper里面的核心实验流程体现，当然还有实验方法。
实验对比方法往往可以借鉴某一篇文章或某几篇文章即可。
更多的是自己去跑自己设计感觉可以的实验方案，所以经常有人说在科研论文里有师弟跑出了你的数据，实际上反而证明了你的科研是真实的。
当然有时候为了paper论文会刻意的修改实验，产生更好的实验数据，但是并不代表能够复现。
这也是为什么很多计算博士只知一点半点，没有构建过完整的系统，对于算法了解，但是如何去构建从用户注册登录到产品业务闭环，是没用经验的。甚至是前后端是什么都不知道，就只知道算法。
工程开发经验和那些本科就出来开发工作的，差距巨大，甚至都不知道怎么维护与部署服务器等。
以上就是今天的分享。
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