出清期的赛道微观结构，从 Portfolio 里看两个被低估的生态位

📌 导读

什么是出清期——热钱退潮之后的那个阶段：融资节奏放缓，估值回调，大量靠故事和声量撑起来的 AI 应用公司开始沉默。这不是赛道消失，而是市场在重新定价，把「讲故事的溢价」和「真实资产的溢价」分开来。

天际的观察：在这个分开的过程里，有一些位置在安静地升值——它们不在热钱追逐的主赛场上，在感知层的成本结构里，在应用层某些具体的业务战壕里。热钱期没人注意，收缩期反而开始显现价值。

01 上一波赢家为什么赢，以及为什么这不够

过去两年，AI 应用赛道有两类公司跑出来了：

• • 一类是做开发者工具的，Dify 是典型，赢在生态先发，开源社区的先占优势在短期内很难被复制
• • 另一类是做垂直场景感知硬件的，聆思智能是典型，赢在产品成熟度和渠道卡位

这两种赢法有一个共同前提：市场在扩张，先进场的人吃到了增量红利。

出清期改变的是这个前提。当融资收紧、客户预算趋于保守，市场从「谁都能讲故事」变成「谁真的在收钱」。先发优势的边际效用在递减，开始升值的是另一类位置——不靠声量，靠刚需；不靠融资节奏，靠单位经济模型能不能跑通。

天际的观察不是说上一波赢家会输，而是说下一波赢家的画像有所不同。它们更小，更专，落在一些别人还没有充分注意到的生态位上——热钱期被忽略，收缩期反而开始显现价值。

02 价值在向哪里迁移：一张简单的地图

出清洗掉的，是那些壁垒依赖融资节奏而非业务本身的位置。留下来的，大体上沿两条线分布。

📍 第一条线：基建层的成本断层

具身智能、机器人、AIoT 这些赛道，在热钱期讨论的都是算法和模型，但放量阶段最先暴露的约束往往是硬件 BOM。感知层的成本结构如果没有被重构，整条产业链的量产节奏都会受制于此。

在这个断层里建立了优势的公司，壁垒不来自于声量，来自于别人绕不开的成本现实。

📍 第二条线：应用层的验证闭环

上一波 Agent 浪潮里，大量公司死在从 demo 到真实业务的跨越上——不是技术不够，而是场景选错了：流程太复杂、监管没就绪、客户付费意愿不够强。

出清期里，少数已经在某个垂直场景里跑通了「AI 处理 → 客户付费 → 数据反哺 → 效果提升」这个闭环的公司，和还在找场景的公司之间，处境开始实质性分化。

这两条线对应的，不是两个「风口」，而是两种已经在发生的结构性迁移。从 portfolio 里挑两家，分别对应其中一条。

03 璇相科技：在具身智能的感知基建层积累壁垒

机器人赛道现在的叙事，几乎全部集中在大脑层：哪个 VLA 模型更强、哪家本体更灵活、哪个仿真平台更接近真实。感知层的 BOM 成本问题，在热钱期很少被正面讨论。

璇相科技落在这个相对安静的位置上。

核心技术路径

它做计算光学芯片，核心架构是「光学芯片编码 + 神经网络解码」的软硬耦合方案：

从成本结构的角度看，这不是边际改进。

软硬耦合带来的壁垒

前端光学芯片输出经过物理编码的中间态图像，需要配合专属神经网络算法才能还原为可用信息。客户一旦完成集成，整个视觉解码管线都与璇相的方案深度绑定，迁移成本较高。这使得璇相在定位上有别于普通硬件供应商。

单芯片同步获取 RGB、深度、偏振、光谱四类信息，覆盖了传统视觉传感器大量缺失的物理信息。对机器人来说，透明物体和反光表面的识别问题是现有方案的系统性盲区，调参层面难以根本解决，璇相的多模态感知路径在这个方向上有一定的差异化空间。

团队配置

团队来自哥伦比亚大学虞南方实验室，虞南方是超表面领域的开创者。CEO 许渊是 Nature 一作，CSO 石宏有贝尔实验室背景和三十年芯片产业化经验，学术纵深和供应链整合能力的配置相对完整。

💡 天际的思考

具身智能从「能不能动」走向「能不能量产」，BOM 成本是量产阶段较早暴露的约束之一。璇相的位置落在感知基建层，在这个层面建立成本和系统级优势的公司，有机会在行业标准形成过程中占据比较主动的位置。

04 艾语智能：在 Agent 应用里守住「已验证战壕」

过去两年 AI Agent 的叙事，重心大多在「它能做什么」。出清期开始问的问题变了——

「它现在在收钱吗，收的钱有没有可重复性。」

艾语智能的切入点乍看不起眼：AI 小额信贷法律催收。但它落在了一个对 Agent 来说结构上很友好的场景里，值得拆开看一下。

为什么这个场景天然适合 AI 替代

有三个条件同时成立：

① 流程是高度标准化的

立案材料整理、案件进度跟进、调解话术生成——这些环节的逻辑是固定的，边界是清晰的，不需要 Agent 去处理开放性判断，只需要把既定流程执行得又快又准。这类场景历来是 Agent 落地成功率最高的。

② 传统方案的成本结构在这里是真实的痛点

电话催收在 M12+ 长逾期小额贷款上的回款率极低，律所诉讼的人力成本又让小额案件无利可图。这个缺口不是被设计出来的，是行业里真实存在了很多年的供给空白，AI 替代的价值主张直接对着这个痛点。

③ 监管窗口已经就绪

疫情之后法院线上立案常态化，司法系统对自动化处理的接受度明显提升。这个外部条件的变化，让 AI 全流程处理在合规层面变得可行，艾语较早判断了这个时机。

壁垒的来源

在这三个条件叠加的场景里，艾语积累了大量真实的还款记录和法院反馈数据，这是案件优选模型持续迭代的核心依据。按效果付费的商业模式，降低了金融机构的采购决策摩擦。目前已签约数十家金融机构，业务进入规模化阶段。

💡 天际的思考

场景选择在 Agent 落地里的权重，远比大多数人意识到的要高。艾语的价值不只在于「它用 AI 做了催收」，在于它找到了一个流程标准化程度高、传统方案痛点真实、监管窗口已开的场景组合。这种组合并不常见，找到之后的数据积累又形成了后续的壁垒。横向拓展的空间也在陆续验证中，但即便只守住现有战壕，这个逻辑已经相对独立成立。

05 天际的观察

把这两个位置放在一起，它们有一个共同的特征：持有的壁垒都来自于业务本身的积累，而不是融资节奏带来的先发。

• • 璇相的积累是光学编码与算法解码形成的系统级成本优势
• • 艾语的积累是高复杂度垂直场景里的数据闭环

出清期正在做的一件事，是让这两类资产重新被定价。

从投资人视角看赛道微观结构，看的不只是某个赛道热不热，而是在热度之下，哪些位置在真实地积累别人复制周期较长的东西。这些位置往往不在最显眼的地方。

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