1. 技术可行性评估概述

技术可行性评估是AI产品设计流程中的第一道关卡，在概念阶段快速判断“这个产品能不能用现有技术做出来、做出来能不能跑得动”。它回答了产品创意从业务愿景到技术落地之间最核心的判断问题。本章作为整个SOP的开端，先梳理评估的适用场景、评估目标以及核心交付物，为后续章节的详细操作建立上下文。

1.1 适用场景

场景类型	具体描述	典型示例
新产品概念验证	在投入研发资源前，判断产品idea是否具备技术实现基础	“用AI自动生成营销文案”产品立项评估
技术路径选择	多个候选技术方案之间做比较权衡	大模型微调 vs 小模型蒸馏 vs RAG
现有产品技术升级	对已有AI功能进行性能优化或架构重构前的评估	将离线推理改为在线实时推理的技术评估
需求变更评审	新增高阶功能（如多模态、流式响应）时评估可行性	从纯文本回复扩展到图像生成的可行性

1.2 前置条件

• 产品需求文档（PRD）初稿：至少包含核心用户场景、关键性能指标（响应时间、并发量、准确率等）。
• 技术候选方案列表：基于公开文献、竞品分析或团队经验，列出1~3种可能的技术路线。
• 可用资源清单：现有GPU/CPU集群规模、标注数据存量、API调用预算、团队技术栈。
• 评估模板与评分标准：参照公司历史案例或行业基准（如MLPerf、SQuAD指标）。

1.3 操作步骤（概述）

1. 需求分解与指标对齐：将产品需求转化为技术指标（时延、吞吐量、准确率、成本）。
2. 技术调研与实验论证：快速原型或POC验证关键假设（如模型推理速度、数据标注可行性）。
3. 风险识别与依赖清单：列出技术盲区、第三方依赖、合规要求。
4. 综合评分与决策：按成本、性能、成熟度、团队能力等维度打分，输出推荐方案。

各步骤的详细SOP将在后续章节展开，此处仅建立全局认知。

1.4 输入与输出

类型	名称	说明
输入	产品需求文档（PRD）	明确功能、性能、用户量、场景边界
输入	技术候选方案文档	描述各方案的核心算法、架构、数据流程
输入	资源与约束清单	算力配额、人力排期、预算限制、数据合规限制
输出	《技术可行性评估报告》	含评估过程、数据、风险分析和结论
输出	技术决策矩阵（评分卡）	各方案在统一维度下的量化对比表
输出	技术栈选型建议书	推荐使用的框架、模型、基础设施

1.5 责任边界

• 技术架构师（主导）：负责评估分析、撰写报告、组织技术评审。
• 产品经理（协作）：提供需求优先级、用户场景约束、验收标准。
• 数据工程师（协作）：评估数据可得性、标注成本、数据质量。
• AI研究员（咨询）：对前沿算法方案的技术可行性给出专业判断。
• 技术负责人（审批）：最终签字确认评估结果，调整产品路线图。

1.6 记录材料

评估过程中需归档以下记录，作为后续项目审计和技术复用的基础：

• 评估工作日志：记录每次实验、原型测试、专家访谈的时间、结论。
• 原始测试数据：如推理延迟压测数据、模型精度评估数据。
• 评审会议纪要：包括风险和阻力的讨论决策记录。
• 技术可行性评估报告（最终版）：需包含所有输入物与输出物的引用。

1.7 异常处理

• 关键数据缺失无法验证：使用合成数据或开源数据集进行近似验证，同时启动数据采集计划。
• 核心技术依赖第三方尚未公开：标记为“高风险依赖”，设计备份方案（如降级规则、替换模型）。
• 评估结论矛盾（例如一个方案成本低但性能不达标，另一个相反）：引入加权评分法，根据产品核心目标（如时延优先 vs 成本优先）调整权重。
• 外部环境突变（如模型API涨价、框架停更）：触发重新评估，更新约束清单。

1.8 验收标准

技术可行性评估环节结束前，需满足以下验收标准方可进入下一阶段（产品技术方案设计）：

1. 评估报告已通过技术负责人签字审批。
2. 决策矩阵中至少有一个方案的总体可行性评分 ≥ 7/10。
3. 已识别出的高风险项均制定了明确的缓解计划或备份方案。
4. 所有输入物（PRD、方案、资源清单）与输出物（报告、矩阵、建议书）已归档至项目知识库。
5. 产品经理与架构师对评估结论达成一致（无原则性分歧）。