华为 IPD 体系 | IPD 的底层思考逻辑(限制版)

简介: IPD的底层思考逻辑

最近随着华为 Mate 60 系列的爆火发布。

这家差不多沉寂了 4 年的企业再次映入大众的眼帘。

其实,华为手机业务发展的元年最早可以追溯到 2015 年。

在这一年其手机发货量突破一亿台。

之后随着 P9 的成功就正式标志着华为终端手机开始过渡到中高端领域。

手机赛道已经进入了后半场的巅峰赛,高端领域是手机竞技场的必争之地。

尤其是在当下整体市场低迷的情况下,得高端者得天下。

P9 的发布也意味着,华为由一个传统的通信设备制造厂商开始走向大众。

华为的发展过程也可以认为是中国由制造到创造发展历程的一个缩影。

随着近几十年的发展,作为世界工厂,国内早就打通了零件生产、组装、代工、销售、渠道这些环节。

过程中也催生了很多具有品牌价值的企业。

过去互联网蓬勃式的发展拉升了需求端,将整体的社会运作效率大幅度提升。

这间接将中国世界工厂的价值拉升到了极点。

同时也为现阶段数字化、智能制造提供了发展的温床。

也就是说:

我们进入了一个从互联网转向高端智能制造过渡的一个关键阶段。

研发创新是发展的必由之路。

而华为的高端化发展之路,其实就是研发创新的结果。

当然了,我们今天内容的目的是来探讨一下研发创新背后的逻辑。

我们都知道,华为是一家韧性很强的企业,如果具体到华为来说就是:

由于 IPD 代表了华为的研发创新,那其背后的思考逻辑是什么样的呢?

为什么 IPD 可以保障华为的持续的研发创新?

在解释这些问题之前,先来看看为什么研发创新很重要。

全球管理学鼻祖彼得•德鲁克曾在他1954年的经典著作《管理的实践》当中有过这样的一段话:

“因为企业的目的是创造顾客……所以营销和创新是任何企业都有且仅有的两个基本职能。”

台湾宏碁集团创始人施振荣曾经提出微笑曲线的理论。

微笑曲线理论的出发点最早是源于产业链,从一种宏观的视角来俯视整个产业经济。

从微笑曲线上可以看出来:

如果一家企业做的是制造,它所创造的附加值就比较低。

附加值最丰厚的区域集中在微笑曲线的两端——也就是研发创新和市场营销。

IPD 通过市场管理 MM 流程实现对战略和规划的管理。

通过立项、概念、计划阶段实现了对模糊前端的管理。

这样就确保了企业对不确定性的控制,最大程度保证创新与市场的对接。

这两个创新系统流程共同将以下几个方面联系了起来:

  • 愿景:期望公司未来发展状态的广泛声明(一般是指 3-5 年);
  • 策略:你打算为实现该愿景而采取的步骤(2-3 年);
  • 产品和技术路线图、优先事项和预算:这些与将实现战略的具体计划有关。

战略产品规划流程整合了战略、路线图和预算。

这是一个直接的、从左到右的过程,与年度预算程序相关。

另一方面,模糊管理流程是轻量级的早期活动。

它发生在项目进入正式的产品开发管道之前。

另外需要说明的是,营销跟产品研发本身是密不可分的,从一开始就需要考虑营销侧的内容。

其实关于营销,IPD 中也有一定的涉及。

比如说 MTL 流程、MPP 流程等等。


卫朋,公号:产品人卫朋,《硬件产品经理:从入门到精通》作者。

相关文章
|
安全 项目管理
一文搞懂需求流程规范的制定方法和落地技巧
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
104566 19
|
算法 固态存储 关系型数据库
|
9月前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
智能体来了从 0 到 1:工作流在智能体系统中的真实作用
本文探讨生成式AI落地关键:工作流(Workflow)是智能体从模型能力迈向工程能力的核心。它通过结构化拆解任务、编排逻辑、调度工具、拦截风险,为大模型注入确定性与可控性,成为生产级智能体的基石。
769 7
|
10月前
|
人工智能 供应链 搜索推荐
架构未来:智能体来了(西南总部)如何通过全链路 AI Agent 实现企业业务自动化闭环?
2026年,AI进入“闭环时代”。以“智能体来了(西南总部)”为代表的技术实践,推动AI从对话工具进化为具备感知、决策、执行、自省能力的全链路Agent矩阵,打通企业业务断层,实现生产力自动化。通过多智能体协同与原子化流程重构,AI正成为7×24小时运转的“超级员工”,重塑未来商业运作模式。
539 3
|
算法 Java 数据库连接
2025 最新 Java 面试资料及详细答案整理
这是一份全面的Java面试资料整合,涵盖基础到进阶技术知识点,包括Java核心语法、面向对象编程、异常处理、集合框架、JVM原理、多线程与并发编程、网络编程等。同时深入解析主流框架如Spring、MyBatis,以及项目实战经验分享。资料结合实例辅助理解,助你高效备考,提升面试竞争力。资源地址:[点击获取](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
1780 6
|
人工智能 JavaScript API
【HarmonyOS NEXT+AI】问答03:找不到DevEco Studio Cangjie Plugin下载链接?
本文针对学员在“HarmonyOS NEXT+AI大模型打造智能助手APP(仓颉版)”课程中提出的问题进行解答:为何无法在华为开发者社区官网找到DevEco Studio Cangjie Plugin下载链接。文中详细介绍了Cangjie Plugin的功能及获取方式,包括STS和Canary版本的申请流程,并提供了学习仓颉编程语言的资源与建议。对于普通开发者,STS版本是当前首选;同时,通过课程与官方教程,可快速掌握仓颉语言核心语法及API,助力开发HarmonyOS NEXT AI智能助手应用。
1065 3
【HarmonyOS NEXT+AI】问答03:找不到DevEco Studio Cangjie Plugin下载链接?
|
DataWorks 监控 数据建模
DataWorks产品体验评测
DataWorks产品体验评测
|
前端开发 JavaScript 安全
剖析跨域问题始末及其解决方案——前端必备交叉知识(一)
跨域问题是前端开发中的常见挑战,了解并掌握不同的跨域解决方案能帮助你更高效地进行开发工作。本文对同源策略、跨域以及解决跨域的三种方案: CORS、JSONP、代理等跨域技术进行了介绍。选择合适的跨域解决方案非常重要。 在实际开发中,推荐优先考虑使用 CORS,因为它是现代浏览器支持的标准,且安全性较高。如果服务器无法修改,则可以考虑使用代理。如果是特殊情况,可以使用 JSONP,但要注意安全性。 只有锻炼思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错
|
存储 SQL 人工智能
AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
|
人工智能 自然语言处理 供应链
想拥抱新智能?不妨看看这家高速增长企业的AI创新实践
想拥抱新智能?不妨看看这家高速增长企业的AI创新实践