公司核心业务与定位 - 公司（向量螺旋）致力于利用人工智能解决服装全产业链的沟通与信息增益问题，将AI转化为实质生产力而非单纯的生产工具 [7] - 公司拥有服装行业规模最大的数据库和全国唯一的服装产业垂直大模型备案资质，客户包括申洲国际、即发集团、酷特智能、迪尚集团等行业龙头 [7] - 公司的目标是构建一个提炼了行业Knowhow和工程化经验的“技术中台”，将非标需求沉淀为标准化技术模组进行交付 [12] 行业痛点与AI解决方案 - 服装行业链条长、涉及主体多，最大的痛点是上中下游（从材料、面料厂、服装厂到品牌商）语言和共识体系完全不同，导致沟通效率和供需交易效率极低 [17] - 行业极度非标准化，公开可查的中国服装相关企业约17万家，但组织结构完善、有数字化基础的企业占比不足1%，绝大多数中小企业的唯一数字化系统是微信 [19] - 上一代SaaS和3D技术未能解决根本问题，因为其本质是将线下业务流程线上SOP化，但服装行业流程混乱、标准不一，且未能解决“人和组织”这个最大的非标变量 [20] - AI的解决方案不是提供标准化工具，而是带着新的生产力帮企业重构业务流程，让内部人员利用AI实现增收或完成新任务，视角完全不同 [20] 数据与模型构建 - 服装行业是“数据荒漠”，数据多沉淀于人的大脑而非数据库 [23] - 公司通过爬取全球互联网公开图文、向产业伙伴定向搜集、深入工厂拍摄纸质版单并人工清洗等方式，构建了“四位一体”的配对数据结构（面料显微照片、结构化设计手稿、成衣工业版单、模特上身效果图） [11] - 目前总数据量规模已超过2亿原始图像数据 [24] - 公司训练了服装行业的专项模型，例如在2023年训练了能生成360度多视角且保持一致的模特上身图模型，并构建了基于通用大模型的持续预训练架构和自动评估体系 [25] - 公司认为通用大模型迭代虽快，但无法解决服装B端客户对“正确性”的苛刻要求（如面料质感、工艺细节），这是其垂直模型的护城河 [27] 商业化路径与市场拓展 - 公司规划了三个商业阶段：第一阶段通过SaaS产品验证PMF；第二阶段打造“技术中台”；第三阶段推出“数字工种”（数字员工） [29][38] - 选择日本市场作为首个切入点，因竞争相对不激烈、企业规范、数据质量高，且有政府补贴政策支持，通过本土商社代理，已成功获取日本几乎所有知名服装大企业客户 [30][31] - 同步开拓中国市场，策略是切入生产型企业，聚焦“二代接班潮”和“供应链出海潮”趋势，追求做细做深而非求量，在国内规模以上服装生产型集团客户中市占率自称第一 [32] - 中国市场标杆客户申洲国际的签约过程耗时约两个月，公司帮助其在不替换原有系统的基础上打通散乱数据资产，并构建AI Agent创造服务生产力增量 [35][36] 产品演进与商业模式 - 第一阶段商业模式为SaaS，商业化第一年（仅半年）营收达大几百万人民币，之后每年实现三倍增长 [43] - 2025年推出“技术中台”产品，旨在将客户的非标需求转化为技术层面的标准化组件，实现快速交付，并可开放给客户自有IT团队使用 [38] - 正在开发第三阶段产品“数字工种”（如“电商内容专员”），其逻辑是从抢占企业IT预算（占总预算约3%-5%）转变为抢占企业人力预算，通过AI作为数字劳动力主动完成工作，人来配合AI [38][39] - 增长动力来自技术产品能力增强、区域扩展（已开拓美、法、德等市场）以及新项目形态的增量 [44]