解读

面试官想通过一个真实战役，验证三件事：

1. 你是否具备“把单点算法能力沉淀为可复用、可扩展、可商业化的基础设施”的视野；
2. 能否在组织、技术、商业、合规四条线同步推进，而不是只把“平台”当口号；
3. 对国内特有的数据安全、算力成本、客户定制化需求有没有落地解法。

因此，回答必须呈现“战略—路径—指标—踩坑—复用”的完整闭环，且用数据说话。

知识点

1. 工具 vs 平台差异：工具解决单一场景、单客户、单模型；平台提供多租户、多模型、多场景、自迭代、可编排。
2. 国内平台型AI产品三层最小闭环：数据资产层（合规托管+联邦标注）、模型工厂层（训推一体+多云调度）、业务编排层（Workflow+SDK+低代码）。
3. 商业化节奏：先找3家标杆客户做“灯塔”，把平台能力抽象成PaaS，再反向SaaS化收割腰部客户。
4. 合规红线：个人信息保护法、数据跨境流动、算法备案、深度合成标识。
5. 关键指标：模型调用量≥10w次/天、定制交付周期≤14天、毛利率从35%提升到55%、NPS≥45。

答案

案例：工业视觉缺陷检测产品“慧视”从单点工具升级为“工业视觉AI平台”。

背景：2021年我在某工业AI公司负责慧视，最初只为A客户做PCB板缺陷检测，年合同120万，交付周期3个月，毛利率仅30%。客户扩线就要重新标数据、重新训练，算法团队成为外包。

阶段一：战略定位（0-1个月）

1. 市场侧：调研发现3C、锂电、光伏三大行业缺陷类型80%重叠，但每家数据格式、工位相机、缺陷定义差异大。
2. 技术侧：缺陷检测算法已收敛至YOLOv5+Transformer，精度95%，但换客户就要重训。
3. 商业侧：客户担心数据出境，要求本地化部署；同时希望“一键换型”时间<1天。 结论：必须做“可私有交付的工业视觉PaaS”，把“模型+数据+算力”打包成可复用的平台。

阶段二：平台架构设计（1-3个月）

1. 数据资产层：搭建“联邦标注中心”，支持客户本地标注、加密回传、版本冻结；引入《个人信息保护法》要求的“可撤销授权”机制。
2. 模型工厂层： a. 自研“训推一体框架”，把PyTorch模型自动转换成TensorRT+ONNX双引擎，适配华为昇腾、英伟达T4两种卡，算力成本下降38%。 b. 建立“模型超市”，按行业、缺陷类型、相机分辨率打标签，支持热插拔。
3. 业务编排层：提供可视化Workflow，客户用拖拉拽即可把“图像采集→预处理→模型推理→后处理→MES回写”串成 pipeline，零代码换型时间从3天缩短到2小时。

阶段三：灯塔验证（3-6个月）

1. 选3家标杆：PCB龙头A、锂电龙头B、光伏组件C。合同模式从“项目制”改为“平台授权+调用量阶梯计费”，单客户平均ARR提升到300万。
2. 关键指标：
   • 模型平均精度保持95%以上，换型数据量从5000张降到500张；
   • 交付周期从90天降到14天；
   • 客户侧算法团队0人，平台维护由我们远程完成，客户只需1名业务工程师。
3. 合规：完成网信办“深度合成”算法备案，并在平台层内置“缺陷图自动打码+数字水印”，满足客户审计。

阶段四：规模化复制（6-12个月）

1. 渠道：与3家头部系统集成商签约，他们卖平台授权，我们分成30%，快速覆盖腰部客户。
2. 生态：开放SDK给相机厂商，预置20种相机驱动，反向收取认证费。
3. 数据飞轮：平台累计缺陷图片突破1亿张，训练出“通用缺陷大模型”，新行业冷启动数据再降50%。 结果：平台上线12个月，调用量达18万次/天，毛利率从30%提升到56%，公司工业AI业务线收入占比由15%提升到48%，并于2023年完成B+轮融资。

踩坑与复盘

1. 坑：初期把“平台”做成大而全，导致第一版交付周期反而拉长。解法：用“可裁剪镜像”策略，客户只部署自己需要的模型包，镜像体积从30G降到4G。
2. 坑：客户IT部门担心“平台”会削弱其话语权。解法：在平台里给IT管理员开放“租户级运营后台”，可看用量、可二次开发，把他们从阻力变盟友。
3. 坑：昇腾910B驱动版本碎片化。解法：与华为共建联合实验室，锁定LTS版本，平台层做驱动抽象，后续升级不再影响业务。

拓展思考

1. 平台化之后，下一步如何走向“生态型”？可考虑推出应用商店，让第三方开发者上传缺陷检测小模型，平台按调用量分成，但需建立模型评级与保险机制，防止质量失控。
2. 大模型时代，平台是否要再升级？可把SAM、CLIP这类视觉大模型内嵌为“通用特征提取器”，小客户只需上传10张正样本即可做异常检测，进一步降低冷启动数据门槛。
3. 国内制造业出海：平台需支持多语言、海外数据中心本地化部署，并符合欧盟CE认证、美国NIST标准，提前布局才能避免“技术债务”。