#实体AI#工业自动化#领域知识壁垒
日立靠工业老本行押注实体AI，一人公司难复制
用几十年积累的工业设备控制经验训练AI，让机器真正懂物理世界怎么运转。 解决通用大模型不懂工厂、铁路、电网真实运行逻辑的问题，避免AI在现实世界瞎指挥。 护城河是几十年沉淀的设备手册、故障记录、热流体仿真数据——这些数据外人根本拿不到。
落地难度
5.0
搞钱系数
2.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 是什么：用几十年积累的工业设备控制经验训练AI，让机器真正懂物理世界怎么运转。
- 核心解决：解决通用大模型不懂工厂、铁路、电网真实运行逻辑的问题，避免AI在现实世界瞎指挥。
- 为什么重要：护城河是几十年沉淀的设备手册、故障记录、热流体仿真数据——这些数据外人根本拿不到。
落地难度分析
工程难度爆表：需接入真实工业设备数据（PLC/SCADA）、构建物理仿真环境、处理高危场景安全约束。一人公司既无数据源也无硬件测试环境，纯靠开源模型玩不转。
盈利潜力分析
买单群体: 制造业巨头（如汽车厂、电网公司）、重型设备运维商 思路: 独立开发者可尝试：1）为中小工厂开发基于公开数据集的轻量级预测性维护插件；2）做工业AI落地案例的知识付费课程，教企业避开日立这类巨头的专利雷区。