2025年，ToG业务的空气里少了一些“PPT的清香”，多了一些“验收的焦灼”。大家都说ToG难，难在需求像雾、项目像山。作为一名带队5人、在58个项目评估和10多个系统里摸爬滚打了一整年的产品总监，我决定撕开那些高大上的名词，聊聊我们在智慧水利与农业深水区里，是怎么跟“伪需求”掐架，又怎么跟“真业务”死磕的。

一、角色错位：总监不是“大产品经理”，是“全能翻译官”

很多人觉得产品总监就是定定方向、批批原型。但在ToG领域，如果你真这么想，估计项目连初设都过不去。

2025年，我50%的时间都在直面客户。说实话，ToG的需求有时候挺让人“脑壳痛”的。领导想要个“科技感十足”的东西，基层想要个“别加活儿”的东西。这时候，总监就是个翻译官：

• 领导说“要加强监管”，你要翻译成“异常数据怎么在5秒内自动弹窗并推到负责人手机上”；
• 基层说“这太复杂了”，你要翻译成“如何把3个填报页面精简成一个自动生成的报表”。

内心吐槽：最怕客户说“你看着办，要高级感”。这种“五彩斑斓的黑”的需求，往往意味着你要在有限的预算里，做出超越物理规律的幻觉。

二、垂直赛道的“深坑”与破局：水利与农业的灵魂博弈

虽然都是数字政府，但水利和农业的坑，各有各的深法。

1. 智慧水利：别再迷信“电子地图”了

• 真实痛点：过去几年，大家都在做大屏，几个水滴图标加个视频监控。结果呢？汛期一到，数据跳变、设备离线，领导看着满屏的“假数据”发火。
• 我的打法：2025年，我带队驻场3个月，下坝基、钻泵站。因为不去现场，你永远不知道RTU采集的原始数据有多脏。我们砍掉了一半的绚丽视觉，死磕“预报、预警、预演、预案（四预）”。
• 应对措施：我们开始研究水流速度、管道阻力和降雨强度的耦合模型。产品人的尊严不来自于UI多炫，而来自于预测降雨水位时，那个系统算出来的数值能跟实际水位对得上。

2. 智慧农业：别让溯源码成了“摆设”

• 真实吐槽：农业项目最怕“为了扫码而扫码”。农民兄弟忙着种地，谁有功夫给你每棵菜都贴个码？如果这个系统对生产没帮助，它就是个死掉的政绩工程。
• 我的打法：在某地农产品溯源项目中，我强行推倒了原有的设计。
• 应对措施：我把溯源跟“农机补贴”和“金融保险”挂钩。你只有如实记录农事，明年的化肥补贴才好拿，保险公司才敢给你授信。这就是ToG产品的“诱导逻辑”：不跟利益挂钩的数字化，都是耍流氓。

三、全生命周期管控：总监的“防脱发”生存指南

带一个5人的特种部队（1总监+3产品+1UI），要撑起几十个项目，靠的是“四道防线”：

1. 调研期：学会“优雅地拒绝”客户想要个全能怪兽，我得告诉他：当前硬件精度不够，强上AI识别就是自寻烦恼。总监的价值在于，在需求还没变成代码前，先把它扼杀在“不靠谱”的摇篮里。
2. 开发期：谁说UI只是画图的？在我的组里，UI设计师要参加需求评审，还要反推产品经理逻辑。这一年我们处理了800多个测试问题，其中一半是在原型阶段就被UI和测试“掐”出来的。没闭环的业务流程，画得再美也是一坨屎。
3. 验收期：文档才是硬道理ToG的尽头是文档。几十场培训、上百份方案。我亲自把关《需求规格说明书》，哪怕是一个状态机的跳转，也要写得明明白白。验收时的底气，都是调研时流的汗换来的。
4. 运维期：别做“一锤子买卖”这一年我们建立了“运维红黑榜”。系统上线后不仅要“活着”，还得“动弹”。如果系统没人用，后期维保费你都拿不到。

四、AI时代的展望：是解忧药，还是安慰剂？

2025年，AI大模型满天飞。但在政务领域，我一直很克制。

1. 从“填表”到“对话”：未来的基层办事员不需要学怎么操作复杂的后台，他只需要在群里发一句“查一下昨天水位超标的泵站”，AI自动吐出报告。这才是真正的减负。
2. AI+行业脑子：把水利规范、农业技术文件喂给大模型，做RAG（检索增强生成）。让刚入职的小白也能像干了10年的老专家一样回答问题。
3. 预判性维护：别等设备坏了再去修，通过传感器大数据的异常学习，提前抓出那个要罢工的泵站。

我们的信条：不炫技，只解忧。 在这个AI乱入的时代，我们更要保持对一线业务的敬畏。

五、写在最后：一点心里话

回顾这一年，我最大的感触是：做ToG产品，克制比创新更难。

在这个圈子里，做一个花里胡哨的东西骗过眼睛很容易，但做一个扎扎实实的东西解决问题很难。2026年，我希望我的团队依然能踩在田间的泥土里，写着逻辑最严密的代码。

数字化转型不是要把政府搬到云上，而是要把产品做进老百姓的心里。