就是千亿级。而星河科技在AI算法、数据处理、系统集成方面的积累，正好可以移植到这个领域。
更重要的是，林辰需要这个项目。
“星语”客服系统的重构已经完成，系统稳定性提升到99.95%，客户流失率从18%降到5%，团队士气高涨。但这还不够。在董事会眼里，这只是在“补课”，是在修复过去的错误，不是在创造新的价值。
他需要一场更大的胜利，来彻底奠定自己在星河科技的地位。
也需要一个更具想象力的故事，为未来“辰雨科技”的独立创业，积累经验和资源。
“系统。”林辰在脑海里呼唤。
淡蓝色的界面展开，AI超脑模块已经启动，正在实时分析制造业领域的海量数据：政策文件、行业报告、技术论文、竞品动态……
【分析完成。AI+制造业赛道，当前存在三个核心机会窗口：】
【1. 政策窗口：国家智能制造2025战略进入深化期，今年有37.8%的制造企业计划增加智能化改造预算。】
【2. 技术窗口：深度学习在视觉检测、时序预测、优化调度等领域已达商用门槛。】
【3. 市场窗口：传统工业软件巨头（如西门子、SAP）转型缓慢，创业公司尚未形成垄断。】
【建议切入点：设备预测性维护（市场规模约800亿/年，技术匹配度高，客户付费意愿强）。】
设备预测性维护。
这个方向，和林辰团队之前做的“星语”客服系统，在技术上有共通之处：都是基于时序数据进行异常检测和预测。只不过客服系统预测的是“用户会不会投诉”，而预测性维护预测的是“机器会不会故障”。
“生成详细的技术方案和市场拓展策略。”林辰命令。
【收到。预计生成时间：2小时。将同步至您的电脑。】
林辰点点头，关掉系统界面。然后拿起桌上的内部电话，拨了一个号码。
“王总监，来我办公室一趟。带上你们组最懂时序算法的两个人。”
2
下午两点，小会议室。
长条桌两侧坐了八个人。左侧是林辰、王海清，以及架构组的两个核心算法工程师。右侧是陈明远，以及销售一部的总监赵强、二部总监刘芳，还有市场部的负责人。
气氛有些微妙。
“人都齐了，咱们开始吧。”陈明远先开口，身体向后
…。。