AI 应用和工业软件
如果你有技术或资源，切入 AI 应用 和 工业软件，未来 5 年其实是非常有潜力的方向，因为这两块是中国“制造业升级 + 数字经济”战略的核心。
我帮你分成 思路 → 细分方向 → 落地方式 → 商业模式 四步走。
1. 总体思路
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AI 应用：不是去和大模型厂商（OpenAI、百度、阿里）拼模型，而是用现有模型去解决行业痛点，做垂直场景的落地。
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工业软件：国家卡脖子环节，国产替代需求大；从 CAD、CAE 到 MES、ERP，制造业数字化是刚需。
2. 细分方向
AI 应用
| 细分领域 | 场景 | 机会点 |
|---|---|---|
| AI 质检 | 图像识别检测产品缺陷 | 制造业对自动质检需求爆发 |
| AI 预测性维护 | 设备传感器+AI分析故障趋势 | 减少停机，提高效率 |
| AI 辅助设计 | CAD+AI自动生成设计方案 | 节省设计师时间 |
| 行业知识助手 | 基于私有知识库的问答 | 企业文档、客服、培训 |
工业软件
| 软件类型 | 机会点 | 盈利模式 |
|---|---|---|
| MES（制造执行系统） | 国产替代，提升生产透明度 | 按产线/工厂收费 |
| 工业 IoT 平台 | 数据采集 + 可视化 | SaaS 订阅 |
| CAD/CAE 插件 | 针对特定行业的功能增强 | 一次性授权+升级服务 |
| 仿真软件 | 用于新产品测试 | 项目制+授权 |
3. 落地方式
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切一个行业做垂直突破
- 先不要做全行业通用软件，而是选一个行业（比如光伏、锂电、汽车零部件），快速验证。
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基于现有大模型或开源框架
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AI：直接调用 OpenAI、文心一言、ChatGLM 等 API，做应用层开发。
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工业软件：基于开源的 OPC UA、MQTT 框架，集成工业设备数据。
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快速做 Demo → 找行业客户试点
- 找一个能让你做试点的企业（最好有老板关系或资源），拿到第一批真实数据。
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产品化 + 标准化部署
- 做成模块化、低成本可部署的版本，方便规模化复制。
4. 商业模式
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SaaS 订阅制（按年/按月收，锁定现金流）
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项目+运维（一次性开发费 + 后续维护费）
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按节省的成本分成（设备维护、质检等节省成本后按比例分）
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硬件+软件一体化（比如质检相机+AI系统打包卖）
5. 成功关键
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行业深度理解 → 光懂AI不够，要深入生产流程、痛点
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快速迭代 → 工厂客户不等你，需求来了要快速交付
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国产化趋势 → 尽量用国产软硬件适配，符合政策方向
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第一批标杆客户 → 能帮你打开更多同类客户大门