OPC Demo Day 回顾：6 场路演，把产品、客户和难题都摊开讲
OPC Demo Day 产品与能力路演沙龙公众号首图
8 月 29 日下午，常州 AI Club 和高新区翼次方 OPC 创新社区在新北星耀城共同举办了 OPC Demo Day。
这不是一场只讲成绩的路演。6 位分享者带着正在做的产品、项目和想法来到现场，有能直接演示的版本，也有临时出了问题的功能；有人已经拿到客户，也有人还在找方向。
大家聊得最多的，不是模型又强了多少，而是更具体的事：客户为什么愿意付钱？一个人怎样把项目交付好？AI 做出的结果怎么稳定下来？产品遇到合规问题怎么办？
这些问题，正是 OPC，也就是一人公司或极小团队，真正开始做生意以后绕不开的事。
OPC Demo Day 活动合影
张弩：学生创业，不是等学完了再开始
张弩分享现场
张弩老师分享了一个由学生团队做起来的 AI 内容项目。
团队最早想做面向个人用户的内容平台。实际运营以后，他们发现个人需求很难统一，公开的内容社区还会带来审核和备案压力，于是关掉了面向个人用户的公开业务，转向为企业定制内容工作流。
现场展示的功能很具体：上传素材后生成商品宣传视频，用数字人完成重复录制，把剧本或小说整理成角色、场景和分镜，再生成短片。团队还给企业客户增加了项目权限、素材管理和算力分配，让多人协作时不用再反复通过微信传文件。
这些功能并不是没有限制。长视频里的人物和场景还很难一直保持一致，一集放进太多场景，叙事就容易失控；视频生成的速度和算力成本，也仍然需要继续优化。
张弩更想分享的，其实是学生创业后的变化。从最早接单，到开始招聘、按月发工资，学生真正感受到了经营压力。老师们也不只是教知识，而是一起做客户沟通、产品、测试和日常支持。
对学生来说，真实项目不会等所有知识都学完才出现。遇到问题、补上能力、把一件事交付出去，本身就是学习的一部分。
周仕桥：把多个 AI 组成小队，难点仍然在人的决策
周仕桥分享现场
周仕桥是常州工学院人工智能专业的大二学生。他原本准备演示自己开发的自治智能体，但在改写代码时出了问题，现场临时换成了另一个项目：让多个 AI 组成一支协作小队。
这支 AI 小队里有 6 个角色，分别负责产品、需求、架构、开发、测试和验收。周仕桥提交任务后，它们会分头工作。现场展示的网页复刻任务，据他介绍，用了不到 20 分钟完成。
不过，他没有把这支小队说成一个“交代一句就能全部做完”的工具。任务一长，AI 容易偏离最初目标；需要处理的资料越来越多以后，判断和执行也可能变差。前期方案一旦定错，后面所有工作都要返工。
因此，他把项目中的决定分成三类：影响大、返工难的决定，必须由人参与；影响有限的决定，可以让 AI 给出方案；命名、末端小任务等低风险事项，再交给 AI 自己处理。
现场也有人提醒他，通用工具很容易被大平台追上，后面还要继续想清楚服务谁、解决哪一类具体问题。
这场演示里，最有价值的不是“6 个 AI 能不能代替 6 个人”，而是一个更朴素的认识：AI 可以分工，但方向、边界和验收仍然要有人负责。
朱翌：OPC 的下一道题，是怎样活下去
朱翌分享现场
朱翌没有讲新工具，而是直接谈 OPC 的生存问题。
他认为，一个人开始做 OPC 后，不要急着把过去的经历全部清零。做过的行业、认识的客户、理解的业务，往往比刚学会的 AI 工具更有价值。懂算法的人未必有客户，认识客户的人未必会开发，做硬件的人也可能缺软件。小团队不必什么都自己做，但要让别人清楚地知道：遇到什么问题时可以来找你。
“什么都能做”听起来很强，实际却很难让人记住。一个清楚的能力标签、一两个真实案例，往往比一长串公司介绍更管用。
他还区分了“线索”和“商机”。客户说一句“有意思”，不代表会买；让你先做个方案，也不一定有预算。一个机会值不值得继续投入，要看问题是不是真实存在，有没有人负责推动，谁能拍板，预算从哪里来，以及下一步动作是否明确。
即使拿到第一单，也还没有真正安全。设备部署后能不能继续运维，算法交付后能不能持续优化，项目做完后有没有升级和服务，决定了一次合作能否变成稳定收入。
说到底，OPC 不只要证明自己“有能力”，还要学会找客户、筛需求、控交付，并让生意能够持续下去。
南旭东：跨境运营不能只靠一个会聊天的 AI
南旭东分享现场
南旭东带来的是面向汽配跨境电商的 AI 运营中台，这个项目刚获得了江苏省双创 OPC 专项赛的第一名。
很多常州汽配企业想通过 eBay 等平台出海，但成熟运营人员难招、培养时间长。团队想把运营经验做进系统，接手竞品搜索、价格监控、商品上架、客服回复和数据复盘等重复工作，把最后的判断留给运营人员。
据南旭东现场介绍，产品已经服务十多家本地客户，系统处理的竞品记录超过千万条。这些数字是团队的现场口径，更值得注意的是他们对产品边界的判断。
面对“怎么减少 AI 幻觉”的提问，南旭东说，他们没有让 Agent 随意发挥，而是把流程尽量固定，在关键环节增加规则和限制。只有市场洞察等开放任务，才会给模型更多自主空间。
他们也没有打算一下子扩展到所有行业。汽配企业之间的商品和系统都不一样，除了标准功能，还要对接企业现有的管理系统。团队目前只想先把汽配做深。
另一个现实是，软件交给客户并不等于客户就能用好。团队认为更合适的方式是“软件加咨询”：系统负责提高效率，熟悉行业的人帮助客户理解数据、调整运营动作、处理一线需求。
工具可以减少重复劳动，但真正的交付，仍然离不开行业经验和人的服务。
朱佩韦：多人和 AI 一起开发，先把规矩说清楚
朱佩韦分享现场
朱佩韦分享的是企业项目中的 AI 开发协作。
一个人写项目时，代码、提示词和上下文都带着很强的个人习惯，往往只有自己最清楚。项目一旦变大，需要多人同时开发，模块之间就容易对不上，最后花大量时间重新整合。
他的做法是先统一底层开发规范，再用更细的执行规则拆解需求。大家基于同一套架构、接口和验收要求工作，不同成员或 AI 可以并行完成各自模块，最后再合到一起。
项目做完后，反复用到的脚本、代码和规则会被整理成可复用的 AI 任务包。下一次遇到相似任务，不必再从头解释一遍。团队已经把这套方式用在新人培训、标准作业文件整理、光伏排布和项目资料初筛等场景中。
这套做法解决的不是“让 AI 多写一点代码”，而是让多人、多智能体在同一个项目里说同一种语言。项目越复杂，先把规则说清楚越重要。
王俭：一个点子能不能做，先看合规和交付
王俭分享现场
最后，王俭分享了自己近期研究的模型服务和跨境电商项目。
在讨论模型服务时，现场很快有人追问：网站和算法是否完成备案？账号能不能持续使用？上游来源是否可靠？如果生产任务进行到一半，服务突然中断怎么办？
这些问题没有停留在“理论上能不能赚钱”，而是直接落到业务能不能长期运行。其中涉及账号规则的具体操作，本文不展开。
他正在接触的另一个跨境项目，也面临类似的现实：前期已经投入时间做网站，但合作方式、回报和后续分工还不够清楚，最后能不能产生收入仍然未知。
这段分享提醒大家，有些点子账面上看起来利润不错，真正开始做时，还要过合规、稳定、付款和长期服务这几关。技术工具可以换，项目边界却必须一开始就谈清楚。
现场提问与讨论
> 左右滑动查看更多
6 场分享，最后都回到了真实业务
这次路演的 6 位分享者，做的事情并不相同：
但讨论到最后，大家都绕不开几件事：问题是不是真的存在，客户愿不愿意付钱，结果能不能稳定，边界是否合规，项目做完后能不能继续服务。
一个能跑的 Demo，只能证明这件事有可能。把它交到真实客户手里，让对方愿意长期使用，才是产品真正的开始。
这也是常州 AI Club 和翼次方 OPC 创新社区举办这场活动的意义。我们希望大家带来的不只是完成品，也可以是做了一半的项目、一次失败的尝试，或者一个还没有答案的问题。
把真实进展和真实困难摊开讲，下一步才有可能更清楚。
一个线上社群，连接两个实体 OPC 社区
这场 Demo Day 能把不同区域、不同方向的 AI 实践者聚到一起，背后是一套线上社群与线下空间配合的方式。常州 AI Club 是线上社群，臧腾飞是社群发起人，屠亚杰是社群联合发起人。
线下，两人分别负责一个实体 OPC 社区空间。AI Club OPC 共创社区在科教城和常州电信支持下成立，负责人是臧腾飞；翼次方 OPC 创新社区在高新区、常州电信支持下成立，负责人是屠亚杰。
线上社群在这里扮演生态入口：一边持续构建本地 AI 交流网络，一边把成员、需求和能力带到不同区域的线下空间，也为各区希望成为 OPC 的群成员提供政府政策信息和资源对接。
> 左右滑动查看更多
OPC Demo Day 活动回顾尾图
