r>    【3. 市场窗口：传统工业软件巨头（如西门子、SAP）转型缓慢，创业公司尚未形成垄断。】

    【建议切入点：设备预测性维护（市场规模约800亿/年，技术匹配度高，客户付费意愿强）。】

    设备预测性维护。

    这个方向，和林辰团队之前做的“星语”客服系统，在技术上有共通之处：都是基于时序数据进行异常检测和预测。只不过客服系统预测的是“用户会不会投诉”，而预测性维护预测的是“机器会不会故障”。

    “生成详细的技术方案和市场拓展策略。”林辰命令。

    【收到。预计生成时间：2小时。将同步至您的电脑。】

    林辰点点头，关掉系统界面。然后拿起桌上的内部电话，拨了一个号码。

    “王总监，来我办公室一趟。带上你们组最懂时序算法的两个人。”

    2

    下午两点，小会议室。

    长条桌两侧坐了八个人。左侧是林辰、王海清，以及架构组的两个核心算法工程师。右侧是陈明远，以及销售一部的总监赵强、二部总监刘芳，还有市场部的负责人。

    气氛有些微妙。

    “人都齐了，咱们开始吧。”陈明远先开口，身体向后靠在椅背上，一副主人的姿态，“林总，听说你准备在经营分析会上提一个新方向？AI+制造业？想法很大胆嘛。”

    “是。”林辰将打印好的方案推过去，“这是我们做的初步分析，陈总可以看看。”

    陈明远看都没看，直接推给旁边的赵强。

    “林总，我说话比较直，你别介意。”他看着林辰，笑容里带着不加掩饰的嘲讽，“咱们是做互联网出身的，是，你来了之后，‘星语’系统是搞好了。但制造业？那是什么地方？车间里都是油污，老师傅只信经验不信数据，采购流程能拖你半年。你知道去年云图科技也试过这个方向，投了两千万，最后怎么着？连个水花都没溅起来。”

    “云图失败，是因为他们用做互联网产品的思路去做工业软件。”林辰平静地说，“想做个通用平台，适配所有行业。但制造业每个细分领域差异巨大，注塑机和纺织机的预测模型能一样吗？他们想一口吃成胖子，结果噎着了。”

    “哦？那林总有什么高见？”

    “我们不做平台，做解决方案。选一个细分领域切入，比如纺织机械的预测性维护，把这个垂直场景打透。做出效果，做出标杆客户，再慢慢扩展。”

    “纺织机械？”赵强忍不住插话，“林总，你知道纺织行业现在什么情况吗？利润率不到5%，很多厂都在生死线上挣扎。你让他们掏钱买AI服务？他们宁愿多请两个老师傅盯着机器。”

    “正是因为利润薄，才更需要降本增效。”林辰看向赵强，“一台进口纺织机，便宜的几十万，贵的上百万。如果因为突发故障停机一天，损失就是几万甚至十几万。而如果能在故障发生前预警，提前维修，就能避免这个损失。我们的服务，一年收他十万，能帮他省五十万，你说他买不买？”

    赵强噎住了。

    陈明远冷笑一声：“账是这么算，但客户不会这么想。他们觉得机器坏了是命，花钱买保险是冤大头。林总，你太理想化了。”

    “是不是理想化，试了才知道。”林辰说，“我已经联系了三家纺织厂，愿意给我们做试点。其中一家是行业龙头，年产值二十亿。他们最近正好被设备故障率困扰，愿意试试我们的方案。”

    会议室里安静了一下。

    陈明远脸上的笑容消失了：“你什么时候联系的客户？我怎么不知道？”

    “上周，通过我以前在天启积累的关系。”林辰面不改色——其实是系统-->>

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