产品问题定义
用户、运动场景、输入、判断与反馈
R&D PIPELINE
体育AI设备研发从需求到验证的完整流程
od体育研发以十个阶段解释一台智能运动设备如何从用户问题走向信号、硬件、固件、算法、App、测试与持续迭代。流程不是固定瀑布：任何验证失败都可能返回修改需求、采样或系统架构。
10 ENGINEERING STAGES
R&D PIPELINE 研发流程
信号与传感器
物理量、安装、采样、误差与校准
硬件架构
MCU、电源、存储、无线、结构
固件和通信
驱动、任务、低功耗、BLE与更新
数据处理
时间戳、滤波、缺失、异常和特征
机器学习
标签、训练、评价和端侧部署
App与展示
同步、本地数据、界面与用户控制
测试
模块、集成、功耗、无线和软件
运动场景验证
跑步、游泳、骑行、力量与团队环境
产品迭代
问题单、版本、回归和技术债务
SYSTEM ARCHITECTURE
硬件、固件、算法与App怎样分工
传感器产生原始信号，硬件提供电源与处理资源，固件负责可靠采样和通信，数据算法进行清洗与判断，App承担配置、同步、展示和用户反馈。架构决策还要同时考虑延迟、功耗、离线、隐私、可升级性与故障恢复。
研发资料应形成可追溯的输入、接口、版本、实验和问题单。只有“能跑”而没有边界条件和回归计划的原型，很难进入真实运动场。
ENGINEERING GUIDES
研发方法与架构文章
