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在加入AI音乐部门之后，组织结构发生了一些变化，我们部门变成了AI音乐&AI语音。由我来负责AI语音这个模块，所以想到了可以整理一个SOP，用于快速了解新业务的技术领域，帮助landing。
一、SOP：7步快速理解某一技术领域
Step 1：明确学习目标（1天）
不要想"我要学会AI音乐"，而是问自己：作为产品经理，我需要知道什么？
- ✅ 能判断技术方案的可行性
- ✅ 能评估开发成本和时间
- ✅ 能跟技术团队深度对话
- ✅ 能识别技术创新机会
- ❌ 不需要：自己训练模型
- ❌ 不需要：写算法代码
- ❌ 不需要：发论文
为AI音乐设定具体目标：
✅ 理解：TTS、音乐生成的基本原理
✅ 知道：主流模型的优劣（Suno、Udio、Riffusion、MusicGen等）
✅ 能判断：用户需求的技术可行性
✅ 能评估：新功能的开发难度
✅ 能发现：技术能带来的产品创新
Step 2：建立知识地图（2-3天）
目标：画出这个领域的"技术全景图"。以AI音乐为例。
2.1 先搜集行业报告和综述
- Google Scholar搜："AI Music Generation Survey"
- 找2-3篇综述论文（不用全看，看Abstract和图表）
- 找行业报告：Gartner、艾瑞、36氪的AI音乐报告
2.2 画出技术分类树
2.3 列出关键技术组件
- 模型：Transformer、Diffusion Model、VAE
- 数据：MIDI、Audio Waveform、Spectrogram
- 评估：音质、连贯性、风格一致性
Step 3：理解核心技术原理（3-5天）
不是深入研究，而是理解"它是怎么工作的"。
以Mureka的TTS为例：
3.1 What：TTS是什么？
- 输入：文本（"Hello world"）
- 输出：音频（声音）
- 中间：模型转换
3.2 Why：为什么需要这些技术？
- 为什么用神经网络？（传统拼接方法不自然）
- 为什么要语音克隆？（个性化需求）
- 为什么需要多语言？（全球化需求）
3.3 How：怎么实现的？
学习资源：
- YouTube搜："How does TTS work"（找科普视频）
- 看竞品博客：ElevenLabs、Azure的技术博客
- 问ChatGPT："用简单的语言解释TTS的原理"
Step 4：深入核心功能的实现（5-7天）
选2-3个你负责的核心功能，深度理解，以"Prompt to Voice"为例：
4.1 画技术架构图
4.2 问关键问题
去找技术同事或者自己研究，回答这些问题：
技术问题：
- 模型用的是什么架构？（Transformer？Diffusion？）
- 训练数据从哪来？（多少小时音频？）
- 推理需要多长时间？（30秒？3分钟？）
- 成本是多少？（每次生成的算力成本）
产品问题：
- 效果好坏的边界在哪？（什么样的Prompt效果好/差）
- 技术限制是什么？（不能做什么）
- 未来能优化的方向？（下一个版本能改进什么）
4.3 实际体验
- 自己试用功能，输入各种Prompt
- 对比竞品（ElevenLabs、MiniMax）
- 记录：什么情况下好，什么情况下差
Step 5：竞品技术对比（3-5天）
制作竞品技术对比表，对比不同竞品的核心技术、训练量级、生成速度、音质、功能、定价、优势和劣势。
信息来源：
- 官网技术博客
- YouTube demo视频
- Reddit/Twitter用户讨论
- 自己试用
- 技术论文（如果公开）
建立竞品追踪机制：
- 每月更新一次竞品表
- 订阅竞品的newsletter/blog
- 关注他们的Twitter
Step 6：建立技术术语库（持续）
创建一个AI音乐技术词典
学习方法：
- 每次技术评审或者算法会议，记下听不懂的词
- 回去查清楚，记到词典里，下次就能听懂了
Step 7：持续更新认知（每周2小时）
建立信息获取渠道，并且持续更新。
7.1 论文追踪（15分钟/周）
- 订阅：arXiv.org的AI音频分类
- 只看标题和Abstract
- 发现有意思的深入看
7.2 行业动态（30分钟/周）
- Twitter关注：
- AI音乐的研究者
- 竞品CEO/CTO
- 行业KOL
- Reddit订阅：r/MachineLearning、r/WeAreTheMusicMakers
- 产品hunt：看AI音乐新产品
7.3 技术博客（30分钟/周）
- Google AI Blog
- Meta AI Blog
- OpenAI Blog
- Stability AI Blog
7.4 内部学习（30分钟/周）
- 参加技术团队的分享会
- 跟算法工程师聊天
- 参加技术评审会议
7.5 实践验证（30分钟/周）
- 试用新功能
- 对比竞品
- 记录观察
二、具体到AI音乐：30天学习计划
Week 1：建立全局认知
Day 1-2：
- 读1篇AI音乐综述论文（只看Abstract、图表、结论）
- 画出AI音乐的技术分类树
- 列出Mureka用到的核心技术
Day 3-4：
- 试用5个竞品（Suno、Udio、MusicGen、Soundraw、Boomy）
- 记录：每个产品的核心功能、技术特点、优劣势
- 开始做竞品对比表
Day 5-7：
- 看3-5个YouTube视频："How AI generates music"
- 用ChatGPT对话：
- "解释一下Diffusion Model在音乐生成中的应用"
- "TTS和音乐生成的技术有什么区别"
- "为什么AI生成的音乐有时不连贯"
Week 2：深入核心技术
Day 8-10：
- 深入理解TTS技术
- 看ElevenLabs的技术博客
- 看Azure TTS的文档
- 画出TTS的技术链路图
Day 11-14：
- 深入理解音乐生成
- 读MusicGen的论文（重点看Introduction和Method的图）
- 看Suno的demo视频分析
- 对比：TTS vs 音乐生成的技术差异
Week 3：理解Mureka的技术
Day 15-17：
- 跟技术Leader约1小时深度聊天
- 问他：我们的TTS用的什么模型？
- 问他：我们跟竞品的技术差异在哪？
- 问他：我们的技术优势和限制是什么？
Day 18-21：
- 参加2-3次技术评审会议
- 每次会后，整理听到的技术信息
- 把不懂的术语记到词典里，查清楚
Week 4：建立持续学习机制
Day 22-24：
- 完善你的竞品技术对比表
- 写一份总结：《Mureka vs 竞品的技术对比分析》
- 分享给团队，征求反馈
Day 25-28：
- 订阅相关newsletter和blog
- 关注Twitter账号
- 建立每周学习的习惯
Day 29-30：
- 复盘：我现在对AI音乐的理解到什么程度了？
- 测试：我能跟技术团队深度讨论了吗？
- 规划：下一步要深入哪个方向？
