“一人公司”（以下簡稱“OPC”）的浪潮在持續(xù)——4月初，北京一家OPC社區(qū)的負責人被圍住了：“申請有什么條件？”“社區(qū)有哪些優(yōu)惠？”剛結束一場“龍蝦”活動，參會者熱切詢問著OPC的扶持政策，旁邊是剛剛落地的社區(qū)大樓，報名者達300人。

幾千公里外的杭州，一家OPC社區(qū)已累計收到1600多份報名表，“將為優(yōu)質(zhì)OPC項目提供5萬美元無股啟動資金?！鄙鐓^(qū)負責人宣稱，要尋找AI時代的“一人獨角獸”——“在AI時代，一個人，有可能創(chuàng)辦一家估值10億美元的獨角獸公司?！眱赡昵埃琌penAI創(chuàng)始人薩姆·奧特曼的預言點燃了人們對“一人公司”的想象。

兩年后，AI的迭代讓想象成為可能，“借助AI工具，用極少的人手，甚至只有一個人就能完成過去一個團隊能搞定的工作”。在公共輿論空間，有關一人公司的敘事充滿了誘惑與吸引力。

但這并非故事的全部?！癆I能幫你快速驗證想法，但無法幫助你判斷方向到底對不對?！睆拇髲S裸辭后，王鈺博花了9個月尋找方向、迭代技術，才將一款音樂產(chǎn)品成功上線。

更多的創(chuàng)業(yè)者距離終點還很遠。“92.4%的企業(yè)仍處于籌備或初創(chuàng)階段，30.8%創(chuàng)業(yè)者尚未盈利。”杭網(wǎng)議事廳3月發(fā)布的“杭州一人公司創(chuàng)新生態(tài)”問卷調(diào)查顯示，客戶資源不足、應用場景缺失，是“超級個體”最難繞過的兩道坎。

“成為OPC很簡單，成功的OPC很難。”越來越多的OPC創(chuàng)業(yè)者意識到這一點。

入場

王鈺博的OPC創(chuàng)業(yè)之路源自被替代的“恐慌”——她原本在一家互聯(lián)網(wǎng)公司做廣告風控，去年上半年，平臺引入一款多模態(tài)大模型后，團隊從幾十人銳減到個位數(shù)，看到“AI的迅速崛起”，王鈺博有種“被淘汰”的危機感。

“想跳出來作些嘗試?！蓖踱暡┱f，“每天圍著KPI做事情”讓她覺得工作“太聚焦某個點”。大廠需要“表達和爭取”的環(huán)境也不適合內(nèi)向的她，“確認這不是想要的工作”，她決心裸辭。

此前，她曾在讀碩士研究生期間學習區(qū)塊鏈，并在一家信貸公司從事模型開發(fā)，這讓她成為少數(shù)有“技術背景”的OPC創(chuàng)業(yè)者。

杭州鴻鵠匯社區(qū)4月初發(fā)布的《2026一人公司洞察報告》（以下簡稱《洞察報告》）顯示，OPC創(chuàng)業(yè)者中，非技術背景創(chuàng)始人占了75%，其中有王鈺博這樣的“大廠出逃者”，有將多年經(jīng)驗與AI融合的“行業(yè)轉(zhuǎn)移者”，也有把創(chuàng)業(yè)當成生活方式的“賽道捕手”，把AI當作創(chuàng)業(yè)基礎設施的“校園極客”。

“在2020年之前，獨立開發(fā)者群體呈現(xiàn)高度同質(zhì)化：程序員背景、熟練全棧、核心競爭力是代碼生產(chǎn)能力。2026年，這一畫像已經(jīng)過時?！?/p>

他們是新浪潮下對技術更敏感的一批人：3年前大模型剛興起時，一名大廠工程師捕捉到“會議記錄的剛需”，研發(fā)了一款錄音項鏈。后來開源模型出現(xiàn)、硬件成本降低，他又做了一款“AI眼鏡”，“我們只吃技術發(fā)展的第一波”。這位工程師密切關注著海內(nèi)外技術開發(fā)區(qū)的最新動態(tài)，走上OPC之路則源于“想做一個真正受大眾歡迎的產(chǎn)品”。

00后韓家樂是典型的“AI原住民”：進入加州大學伯克利分校的第一年，韓家樂就上了計算機通識課，后來受益于學校積累十幾年的材料數(shù)據(jù)庫，他從大三就和學長開始了“AI+材料”的研究，創(chuàng)業(yè)就是“自然而然的事”。

2023年年底，韓家樂進入波士頓一個全球頂尖的市場孵化器，“甲方是一眾大型的材料制造商”，他由此了解到最真實的產(chǎn)業(yè)需求。一次交流會上，一家化工巨頭的老板問他：能否用AI篩選出一款用于汽車夾層板材的無醛植物基膠水？

他由此開啟了第一個創(chuàng)業(yè)項目，并耗時半年研發(fā)出新材料，卻在推進應用上受阻，“他們需要量化投資回報比，然后發(fā)現(xiàn)這個事不值得做”。

后來他和很多贊助商聊起這個事，發(fā)現(xiàn)相比研發(fā)新材料，“把這種方法用到現(xiàn)有材料的生產(chǎn)體系當中”更有市場，他又把目光投向了水泥生產(chǎn)。

“現(xiàn)實的工業(yè)化生產(chǎn)非常吃師傅的經(jīng)驗。”韓家樂發(fā)現(xiàn)，由于原料配比基于師傅的“經(jīng)驗公式”，水泥生產(chǎn)過程存在資源浪費，而不同地區(qū)原材料的差異容易導致“東邊的師傅西邊不適用，南邊的師傅北邊不適用”。

AI機理模型正好可以解決這個問題?！皞鹘y(tǒng)AI模型是數(shù)據(jù)進數(shù)據(jù)出，不知道中間發(fā)生了什么?！表n家樂解釋，機理模型是通過研究材料成分上的差異，“讓水泥生產(chǎn)過程變得更清晰可解釋”，他的第二個創(chuàng)業(yè)項目確定。

“我們原本想在美國拓展市場，但美國制造業(yè)的客戶太少?！比ツ?月，他和合伙人回國創(chuàng)業(yè)，并在北京中關村一家社區(qū)獲得了一個免租2年的辦公室和一間人才公寓。

“我們更看重有行業(yè)背景或?qū)W科背景的創(chuàng)業(yè)者?！痹谠撋鐓^(qū)的負責人看來，這樣的創(chuàng)業(yè)者更擅長“用AI工具解決問題”，并找到有“契合較大用戶群體需求”的創(chuàng)業(yè)項目。

“大家不做的才是我需要攻克的”

通過市場找到“真需求”的韓家樂是幸運的，現(xiàn)實中，很多對“一人公司”感興趣的年輕人還不知道“這個事情是怎么做的”，而創(chuàng)立OPC的人也不確定是否找到真需求，“不止一次放棄過，懷疑產(chǎn)品的方向有問題”。

王鈺博也經(jīng)歷了這一尋找的過程。大學時，她曾參加一個幫助自閉癥兒童的創(chuàng)業(yè)社團，并天然以為這些兒童都渴望了解非自閉癥兒童的世界，但一個喜歡畫畫、做手工的男孩打破了她的預設：相比和外界溝通，他更希望自己的產(chǎn)品被更多人看到。王鈺博意識到，“需求一定要從用戶需要出發(fā)，不能是臆想出來的”。

因此裸辭后，她開啟了長達4個月的“頭腦風暴”：出國訂酒店時，她發(fā)現(xiàn)留學生短租公寓的信息分布在各個平臺，想到創(chuàng)建一個短租平臺?！白龀闪耍饪繌V告也能掙錢?！毕氲竭@，王鈺博很興奮，并用AI一周就搭好了小程序。

正準備做交易時，她發(fā)現(xiàn)“爬取”平臺上的短租信息涉及隱私侵權，而就算拿到授權，“用戶如果到了現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)地址是假的，或者沒人，責任誰負？”感覺“一個人扛不住這種售后風險”，她決定放棄。

后來去旅游時，她注意到鏡頭有時追不上人們的眼睛，“比如煙花你一抬頭就看到了，但鏡頭追上去可能就沒了”。她想研發(fā)一款能跟著眼球走的AI攝影產(chǎn)品，但相關論文的技術名詞看不懂，“這不是我擅長的”。靈感再次擱置。

再后來，王鈺博還嘗試過給小提琴演奏者設計自動翻頁器，給做審計的朋友訓練一款自動將表格數(shù)據(jù)填到word文檔里的大模型，但都因不了解專業(yè)知識而被終止。

“如果不是我的領域，我很難判斷這個東西做好了是否達標?！倍啻螄L試后，王鈺博意識到，只有在熟悉的領域找痛點，才能堅持下去。

她想到了多年熱愛的民族樂：她從6歲開始學二胡，后來，音樂帶她走上了央視、國外的舞臺，她為外國友人演奏《貝加爾湖畔》，去孔子學院當老師，與音樂相伴了20多年。

也是這樣的經(jīng)歷，讓她對民樂學習者的痛點很了解：學二胡要看簡譜，但很多流行歌的曲子在網(wǎng)上只能找到五線譜，每次花錢找人轉(zhuǎn)譜要等一天，否則只能自己轉(zhuǎn)，“簡單的要半小時，復雜的要幾個小時”。

她想到研發(fā)一款五線譜轉(zhuǎn)簡譜的產(chǎn)品，并用AI做了一版小程序界面，展示給做音樂的朋友，“（他們說）你趕緊開發(fā)，我要用”，創(chuàng)業(yè)項目最終確定。

“當AI工具承擔大量重復性、技術性的基礎工作，個體的核心價值便回歸到那些無法被算法替代的維度：對用戶需求的深度共情，對行業(yè)痛點的獨特洞察，對市場風向的敏銳判斷?！睆偷┐髮W新聞學院教授姚建華長期關注智能經(jīng)濟與新型組織形態(tài)，他在一篇文章中提到，隨著AI技術的普惠化，“創(chuàng)新的核心壁壘從‘資源占有’轉(zhuǎn)向了‘問題意識’與‘價值判斷’”。

劉佳佳的創(chuàng)業(yè)項目源自醫(yī)療行業(yè)的痛點。作為北京某三甲醫(yī)院急診科的一名主治醫(yī)生，劉佳佳經(jīng)常接診急性腹痛患者，其中，闌尾炎最易漏診、誤診，“它會隨著病情的發(fā)展轉(zhuǎn)移，并容易與鄰近器官的盲腸炎、回腸炎混淆”，為此，作為主班醫(yī)生的劉佳佳經(jīng)常要培訓低年資住院醫(yī)師，但低年資住院醫(yī)師流動性高，培訓工作繁重。

2024年，由于夜班醫(yī)師診斷經(jīng)驗不足，醫(yī)院連續(xù)出現(xiàn)兩例闌尾炎漏診引發(fā)的醫(yī)療糾紛，“既耗精力、又耗時間、又耗錢”。劉佳佳想解決這個問題。

2025年年初，她和在大廠做算法智能化開發(fā)的朋友聊起這件事，“他說技術上是可以實現(xiàn)的”，兩人決定聯(lián)合創(chuàng)業(yè)、開發(fā)一款急性闌尾炎診斷系統(tǒng)。

“當時就想借助AI解決一些痛點?！焙髞韯⒓鸭崖犝f，“大廠都做肺部的，腹部的不好做”。她反而更堅定創(chuàng)業(yè)，“大家不做的才是我需要攻克的。如果大家都做，你怎么比得過大廠？”

“節(jié)奏慢，流程卡，所有事情都要自己扛”

事實上，很多OPC切入的都是不夠“大”但足夠“真”的“夾縫市場”，但發(fā)現(xiàn)需求只是一個開始。獲得醫(yī)院支持后，劉佳佳從放射科調(diào)取了1900多例闌尾炎病例，并組建了一個由學生、醫(yī)師組成的團隊標注、審核數(shù)據(jù)，這個過程就花了一年。

其間，他們花了很多精力提高模型診斷的準確率?！霸缙谀Ｐ椭弧础疌T。”劉佳佳的技術團隊成員解釋，這使得模型很容易將回腸炎和憩室炎混淆。他們讓模型先定位闌尾位置，再結合病歷信息，準確率從最初76%提高到“最高90%多”，但不穩(wěn)定。

后來在醫(yī)院試用模型時，因醫(yī)院系統(tǒng)老舊、算力有限，“醫(yī)生打開網(wǎng)頁就要10分鐘”，劉佳佳又協(xié)調(diào)了醫(yī)院放射診斷科和網(wǎng)絡信息科、網(wǎng)絡信息部，把私有服務器部署在了醫(yī)院的機房。

然而試用沒多久，醫(yī)院擔心數(shù)據(jù)泄露，不允許部署私有服務器，“再用醫(yī)院的服務器要交算力費”，她不得不找其他醫(yī)院合作。

“動用了一些人脈資源”，韓家樂得以到一家工廠收集數(shù)據(jù)。但即使有資源，他也要面臨與人溝通的難題——有的工廠第三方服務商遲遲不提供數(shù)據(jù)，他只能等待；自己花錢找服務商采集數(shù)據(jù)，工廠的人又說“數(shù)據(jù)校正完才能使用”，“非常惱火”。

除了收集數(shù)據(jù)，他還要跟著老師傅了解工藝邏輯，“不然不知道這些數(shù)據(jù)代表什么”。有的老師傅不愿意讓他跟著，他會“盡量避免過分關注人的情緒，而是關注事情的交付和指標是否完成”。

比劉佳佳幸運的是，韓家樂的機理模型半年后在工廠落地，并預計為工廠降低年成本1000多萬元，減少二氧化碳排放超1萬噸。但因為是“種子客戶”，這個項目并沒有回本?！澳阋炞C你的產(chǎn)品能力?！?/p>

王鈺博沒有這些人際溝通的門檻，與AI聊久了，她感覺“很容易被帶跑”，“它會順著你說，讓你覺得自己很厲害”。每到這時，王鈺博會告訴AI“用第一性原理（從最基本、不可再簡化的原理出發(fā)，通過邏輯推理解決問題和理解事物本質(zhì)的思維方法）跟我對話”，或者把同一個問題發(fā)給幾個大模型對比。

“做‘一人公司’最重要的是判斷力”，與此同時，她還面臨著獨自創(chuàng)業(yè)的孤獨和不確定性——訓練模型兩個月后，她在技術問題上卡住了，“不知道怎么把五線譜變成AI可識別的電子版”。眼看半年嘗試期將近，她愈發(fā)焦慮，“不知道要繼續(xù)還是找工作”。

猶豫之下，她開始改簡歷，正準備投遞時，模型竟跑通了：“我給AI一個‘接近正確但有錯誤’的答案，讓AI學著修正，AI慢慢學會了什么是‘正確’?！狈路鹗艿揭环N“指引”，她從幾個小節(jié)擴展到幾行、再到幾個樂譜，整個過程又花了兩個月。

“沒有人督促時，只能自己督促自己。”為盡快上線小程序，她設定了截止日期，并承諾給朋友試用內(nèi)測版。

然而，2月初，她因踩空臺階意外骨折。

“OPC的核心競爭力高度依賴創(chuàng)始人的個人能力。一旦創(chuàng)始人出現(xiàn)決策失誤、健康問題或精力不足，OPC的運營將直接受到影響，甚至面臨停滯風險?！痹谝黄獙谥?，北京市社會科學院副研究員王鵬提到OPC發(fā)展面臨的“單點故障風險”。

風險背后是個人決策的“疲勞與孤獨感”?！肮?jié)奏慢、流程卡、所有事情都要自己扛?！薄抖床靾蟾妗分?，一位創(chuàng)業(yè)者把這些時刻形容為“肌無力時刻”，還有人用“低噪期”形容創(chuàng)業(yè)的艱難期，“外界反饋很少，內(nèi)心卻很嘈雜”。這位創(chuàng)業(yè)者總結，讓自己走出來的不是情緒調(diào)整，而是“繼續(xù)做具體的事，通過持續(xù)行動重新建立對方向的信心”。

骨折后，王鈺博仍在對著電腦工作，并拄著拐杖參加路演。3月下旬，她的內(nèi)測版小程序終于完成。

“構建能力過剩，獲客能力短缺”

不管是哪個類型的OPC，最終都要找到客戶。內(nèi)測版小程序完成后，王鈺博邀請了50位音樂相關的朋友測試，60%的人反饋“挺不錯”，也有人反映雜調(diào)式曲譜的轉(zhuǎn)譜準確率不夠。

“我覺得第一個產(chǎn)品不需要做得非常完美。”修復完一些界面問題，她正式上線了小程序，并算了筆賬：研發(fā)成本近4萬元，只要能獲得200個穩(wěn)定的年度會員客戶，就能回本。

但尋找客戶并不容易。超過半數(shù)受訪者在《洞察報告》中坦言，“如何尋找用戶”是當前最感困惑的問題。一位創(chuàng)業(yè)者接受采訪時說，“對OPC創(chuàng)業(yè)來說，最現(xiàn)實的問題就是在短期內(nèi)存活下來……必須在短時間內(nèi)確定細分賽道，鎖定目標客戶?！币灿忻襟w報道，有創(chuàng)業(yè)者3個月“燒”光10萬元啟動資金，最慘的一個月只接到兩個小訂單，連房租都不夠付，今年2月注銷了公司。

“這不是OPC創(chuàng)始人的懶惰，而是一種結構性困境：構建能力被AI大幅增強，銷售與增長能力的提升卻難以通過AI快速獲得。”《洞察報告》認為，一人公司面臨的是“構建能力過剩，獲客能力短缺”的結構失衡。

對此，全國政協(xié)委員、中國工程院院士、之江實驗室主任王堅表示，政府應搭建“訂單撮合平臺”，“打通政府、國企、民企的需求與OPC的供給，讓OPC在產(chǎn)業(yè)鏈中找到自己的位置，自然獲得客戶”。

有社區(qū)主辦了“OPC場景對接會”，讓OPC與企業(yè)直接“面對面”。也有社區(qū)建立了一套“派單系統(tǒng)”，讓企業(yè)在平臺上看到OPC的案例和能力展示、發(fā)布任務。“很多OPC的表達能力不夠好，而一些企業(yè)表達需求時比較籠統(tǒng)也是常事，這個平臺可以提高匹配效率”，某社區(qū)負責人在接受采訪時說。

靠路演和采訪帶來的曝光，王鈺博“前期沒有什么壓力”，但“身邊資源用過之后，后期陌生用戶的增長會是一個壓力”。

韓家樂現(xiàn)在的客戶也是路演積累的?！坝辛说谝患曳N子客戶，再推廣信任成本就會低很多?！痹诼费葜校n家樂的OPC成為“明星項目”：有工廠直接來談合作，也有政府幫助對接工廠，“衍生出各種各樣的資源”，他收到6家工廠的試點合同。

但試點不意味著交付。“要有擔當?shù)娜送苿?。”韓家樂記得，有一次去工廠調(diào)研，項目遲遲未推進，大領導得知后，“把下邊的人好一個罵”，活才有人干。也有投入十幾萬元成本的項目最終被工廠董事會否決，“項目一下就廢掉了”，韓家樂感到“受挫”，“只能前期多溝通努力”。

隨著訂單增多，韓家樂的一個更大挑戰(zhàn)在于，如何吸納更多人才、維持公司運轉(zhuǎn)，“我不能一個人同時寫代碼，又跑客戶，又做項目經(jīng)理，又做產(chǎn)品經(jīng)理”。

他先后招了軟件工程師、AI工程師完善軟件、迭代模型。后來他發(fā)現(xiàn)，每次把客戶需求轉(zhuǎn)達給工程師都要花幾個小時，他又招了一名產(chǎn)品經(jīng)理。但產(chǎn)品經(jīng)理也不懂工廠的工藝邏輯，他又把一名AI工程師培養(yǎng)成了前端部署工程師，“這需要同時了解工業(yè)生產(chǎn)、會寫一手好代碼”。物色了半年，韓家樂才找到合適人選。

他認為這是“企業(yè)最重要的資產(chǎn)”。但有了前端部署工程師還不夠，“既要盯客戶，又要盯團隊，還要盯進度”。他又招了一名項目經(jīng)理。

至此，他的“一人公司”從2個人擴展到10個人。不同于早期專注于研發(fā)、尋找客戶，韓家樂現(xiàn)在考慮的更多是公司的規(guī)?；窂胶徒M織架構：“企業(yè)規(guī)模是有限度的，千萬不要超過三位數(shù)?！彼J為一旦超過三位數(shù)，OPC的管理成本會“急劇拉升”，“當我認不清每一個員工時，這個事就要失敗了”。

他認為OPC本質(zhì)上是個小生意，“就像在樓下開小賣部”，“做成功了之后，人的野心還是會讓他做個大生意”。

邊界

于OPC而言，擴張的動力也來源于被技術替代的焦慮——在技術壁壘低的OPC領域，這種焦慮尤其明顯。一位靠AI視頻工具接商業(yè)廣告的OPC從業(yè)者說，每當視頻模型更新，他都會第一時間使用，“不給自己構建舒適區(qū)”。

但即使這樣，一個文生視頻大模型的誕生還是令他失眠了一周，“它很多片子剪得比我都成熟”。這位創(chuàng)業(yè)者意識到，無論如何用技術砌墻，“砌墻的速度遠趕不上技術迭代帶來的洪水沖擊力”，危機之下，他開始尋找新的“生態(tài)位”。

他開始打造“個人IP”，并在一位朋友推薦下成為某OPC社區(qū)的負責人，“調(diào)度資源的能力可能更重要”。

韓家樂暫時沒有這種危機感，但他認為“所有有技術壁壘的事情都會隨著大量資源的進入變得沒有壁壘”，他注意到很多做AI模型的小廠最后要么死了，要么被吞并。

想生存下去就要把“小生意”變成“大生意”，“材料工業(yè)的本質(zhì)就是‘燒爐子’和‘攪罐子’”。韓家樂想把水泥行業(yè)的駐場流程復制到鋼鐵、化工等行業(yè)，“目前在聊煤化工、精細化工的方向”。

而除了拓展更多的應用場景，他還打算從軟件擴展到硬件，“把采集數(shù)據(jù)打包到整個軟件模型里，建一個‘黑燈實驗室’”。

這意味著，在工業(yè)場景中，“不用開燈、無人值守，通過機械臂、機器人以及智能化管理系統(tǒng)，可以實現(xiàn)從樣品的交接、檢測、分析到出報告全過程的自動化、智能化”。今年全國兩會上，生態(tài)環(huán)境部部長黃潤秋提到，和傳統(tǒng)實驗室相比，“黑燈實驗室”將提高效率8倍以上，減少人為的干擾、誤差乃至數(shù)據(jù)的造假。

“這是個篳路藍縷的過程。”天天與甲方打交道，韓家樂“常常后悔”沒有去企業(yè)上班，但他還是不自覺走到了工廠的高爐旁。

他說自己最大的夢想是像《平凡的世界》里的孫少安一樣，建一個工廠，買好多設備，“養(yǎng)好多人”，但新技術總會替代一些人。在西部某個戈壁灘上的工廠，他看到了一群人“拖家?guī)Э凇比ブгㄔO，“條件特別艱苦”，但在匯報方案里寫投資回報比時，他不得不寫“能減兩個人”——那一刻，他承認自己“在情感上有很大的波動”，但也只能大步向前。

回看過去的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，韓家樂認為“一定要有市場化的孵化器幫助年輕人成長”，“現(xiàn)在國內(nèi)好多孵化器都是‘二房東’的角色，運營方靠租房、拿政府補貼掙錢”。他認為更有效的模式是通過廠商贊助孵化器，讓工廠與創(chuàng)業(yè)者“強綁定”，碰撞出產(chǎn)業(yè)的“真需求”。

復旦大學教授姚建華注意到，“當前多數(shù)政策仍集中在場地租金減免、算力補貼、注冊便利等基礎層面，未能充分結合當?shù)禺a(chǎn)業(yè)優(yōu)勢與資源稟賦形成差異化發(fā)展路徑”。他建議，各地根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)基礎制定差異化政策，避免同質(zhì)化競爭與無序建設。

而針對OPC的發(fā)展特點，他認為可優(yōu)化創(chuàng)業(yè)擔保貸款、知識產(chǎn)權質(zhì)押融資等扶持方式，緩解個體創(chuàng)業(yè)者融資難題。

劉佳佳的團隊已投入了40萬元創(chuàng)業(yè)資金。因闌尾炎影像診斷市場規(guī)模小，她想把診斷病種擴展到整個急腹癥，并同時在研發(fā)一款給患者導診的機器人，“往C端（用戶端）做一個應用”。

她還有很多“AI+醫(yī)療”產(chǎn)品的設想：研發(fā)一款能裝到手機上的AI攝像頭，幫助老人看懂自主掛號機系統(tǒng)；讓具身智能機器人進入重癥監(jiān)護室，減輕護工的護理工作。“人的需求是無限的，但資源是有限的?！眲⒓鸭严Ｍ?，醫(yī)生能借助AI從“簡單重復的勞動中解放出來，投入到更有價值的危重癥科研領域之中”。

王鈺博也在探索個人的邊界。4月末，剛上線小程序，她就去深圳參加了一場“AI+硬件”的創(chuàng)業(yè)大賽。在那里，她看到了很多有意思的創(chuàng)業(yè)項目，比如提醒老年人吃藥的慢性病智能藥盒，記錄作息健康程度的寵物手表，“都是解決一個很小很真實的痛點”。

她還嘗試了3D打印機，研究了機械臂，遇到了參加創(chuàng)業(yè)比賽的十幾歲的學生、央企在職員工，“大家都在做一些嘗試”。一種生命力沖擊著她。

王鈺博說，她原本覺得自己“失去了一些探索欲”，但新嘗試讓她重燃創(chuàng)業(yè)熱情：48小時極限創(chuàng)作時間里，她和一群陌生人共同打造一個產(chǎn)品，現(xiàn)場有燈光、DJ、Rap，“非常夢幻”，以至于結束時她有一種強烈的失落感。

她說自己在返程航班上哭了，“非常不舍的感覺”。她想到了那兩天遇到的投資人、朋友，還有一位內(nèi)向的隊友，如何勇敢拿起麥克風、在上千人現(xiàn)場的舞臺發(fā)表感想，“很多人都有了改變”。