使用“生产-交付”为基础的思考模型，建立一个从“原料”到“交付物”的多节点业务流，关注每个节点的阶段性交付物，发现 AI 潜在的应用领域，挖掘单品型或上下游主题型的创业机会。
每个节点都有自己的输入和交付物，都可以从外部环境或其他节点获得输入，多个节点串并联组合成完整的交付过程。因为一个创新产品产生的创业机会可能兼具四种环节的变更，总结为：
新原料 + 新工艺 + 新流通 + 新场景/体验 = 新消费
01.模型应用的结论演示
将模型应用到出行领域和 AI 企业领域，综合政策层面的大趋势和行业存量项目，可以梳理得到单品型和主题型的创业机会，下面是举例说明。
- 单品型：可充电立体停车场制造
- 主题型：围绕 AI 企业的能力交易类服务
简述：
1、可充电立体停车场
“新基建”的投资中涉及充电桩业务，鼓励新能源汽车消费，立体停车场融合充电桩，可以在城市中心地区同时增加停车位和充电位，而且可作为购车和车后市场的流量入口及使用数据采集入口，为车联网类 AI 提供巨大商业机会。停车场作为排他性稀缺资源，有相对稳定的现金流，具备资产证券化基础。
创业团队考虑背景：立体停车场供应链、电力设施供应链、O2O 地推、政府关系等。
2、围绕 AI 企业的能力交易类服务
能力交易类服务是指在 AI 开发企业和 AI 消费企业之间的类交易中介服务（有利于投资机构发现早期项目），帮助补充自身能力的短板，可以有两个视角，分别侧重供给和消费。
- AI 开发企业的销售：可能是其他科技领域的销售 freelancer 进入 AI 领域 、跨行业跨语种的数据交易、算力交易、垂直领域的算法模型交易等
- AI 消费企业的买手：可能是专注于 AI 或工业转型的咨询公司
创业团队考虑背景：交易型SaaS、售前咨询、集成方案提供商等。
02.“生产-交付”模型
“生产-交付”模型是以终为始的逆向分解过程，将交付的消费者的商品向前分解成基本要素，替换/重组部分要素，形成新业务流，最后改变交付商品。
1、交付物基本要素的变更
形象化理解就是产品的“配方”发生变更，使产品获得新特性或革新生产流程，形成规模及成本优势。通常形式有重组节点、替换要素、增减要素。
如通过创新传感器，获取新维度数据，会影响整个业务流，部分原有环节被删除、部分环节重新组合、部分环节被替换为新的。
可以理解为回答“what”的问题。
2、要素生产工艺改进
与交付物要素变更的区别是生产流程中各节点位置、组合、节点输入输出物不发生变更，在节点内改进工艺，通过规则或算法实现自动化，加速节点生产。
产业垂直的 AI 服务，通常是以自动化降低成本，提高效率的方式渗透到传统产业中去的。如客服机器人、工业机器人、AI 芯片、计算机视觉、AI 辅助设计、 内容型 AI 等。
可以理解为回答“how”的问题。
3、 要素的配置及流通效率改进
核心价值实际上是“去库存”，加速流通，减少浪费，重点关注 AI 在要素标准化上的应用。基于极细颗粒度的标准化，才能发挥 AI 在实时调度方面的优势。
如潜客挖掘、物流调度、数据驱动的流程优化、柔性供应链、金融科技等都在这个范畴。
可以理解为回答“where、when、number”的问题。
4、交付物的消费对象/模式变更
更多表现为消费市场/场景的变化，即是 AI 产品在人群、空间和时间上的消费变化，本质上是产品或方案的复用。
如 AI 翻译是内容在不同人群的消费、技术/服务出海是产品在不同地域的消费、AI 驱动的教育可以是内容在碎片化时间里的消费。AI 可以为内容消费提供更个性化的体验，尤其是游戏领域。
可以理解为回答“who / why”的问题。
03.结论的模型应用过程
1、单品：可充电立体停车场
1.1、分解“出行”这个交付产品的基本要素：车、油、路、人
1.2、要素颗粒度细化：车、油、加油站、路、停车场、人
1.3、替换部分要素：车、电、充电桩、路、停车场、人/货
1.4、删减部分要素：车的使用权、电、充电桩、路、停车位、人/货。
1.5、增加部分要素：车的使用权、电、充电桩、路、立体停车场、人/货
1.6、重组要素：充电桩 + 立体停车场 = 可充电立体停车场
1.7、工艺改进及效率优化：采集用电数据、停车位置、车型等数据用于调度，可切入购车及车后市场；资产证券化提供金融支持
1.8、消费变更：分时租赁 + 新能源 + 立体停车 = 出行需求供给侧撬动消费
1.9、趋势支撑：新基建鼓励充电桩建设和汽车消费
2、 主题：围绕 AI 企业的能力交易类服务
2.1、将“AI”视为交付物，分解为“数据、算法、算力、售前服务、售后服务”
2.2、删减部分要素：将“售前能力”分离到 AI 开发团队之外，形成销售能力外包的服务，抽象出能力交易服务主题，衍生出算法能力交易（如算法科学家 freelancer 服务）等单品
2.3、要素配置优化：交易服务主题衍生出AI 开发企业的闲置的算力交易、脱敏数据交易、标注团队能力交易等单品，单品再使用“生产-交付”模型进行分解处理
04.“生产-交付”模型分析创业机会的其他要点
1、 单品切入，同主题扩充
AI 单品应可被单一客户重复消费，并在一定周期内不被新技术淘汰，同时具备一定排他性，该周期即是同主题扩充的时间窗口。如充电式立体停车场可以扩大稀缺资源停车位和充电桩的供给，在一定周期内都是独占的，充电标准相对稳定，后期扩展到“出行”这个主题下的其他领域，融合进 AI 主题。
AI 集成方案型的创业机会通常在要素变更主题下；技术工具型的创业机会通常在工艺改进主题下。
2、选择容错性较高的细分市场，降低交付难度
容错性较高有不同的解释角度，一个角度是指细分市场的玩家，自身有较好的风险承受能力，愿意尝试新方案，这与单品的价格并没有高度关联。以 Airbnb 为例，客单价较酒店低，但早期提供房源的业主，都是风险承受能力较强，愿意尝鲜试错的高收入人群（这个例子来自公众号 Roc的增长实录）。另一个角度是指有大趋势或政策，分摊了风险，使市场里的玩家可以重复试错。
细分市场的意义是垂直领域的 AI 交付质量更好，成本相对通用 AI 低，便于小团队投入。
3、团队具备销售能力
准确说是具备“向外求”的生意能力，创业项目也是一个“生产-交付”过程，销售能力是完成交付必要的要素之一，销售能力可以放在团队内部，也可以放在外部，但一定要拥有且可控。
识别 AI 类产品的销售能力，可以从以下几个维度来看：
3.1、行业业务流的颗粒度和关键指标理解
3.2、发现客户的基本方法，尤其关注陌拜的方法
3.3、职业经历中，销售成果是否依赖所处企业的垄断优势
