🎨 BP 设计原则
One Pager 要求
- 页面限制：1页A4纸（可视化呈现可扩展为网页形式）
- 阅读时间：3-5分钟
- 核心目标：快速传达商业价值和市场机会
- 设计风格：极客/科技主题，使用终端配色
信息层次
- Hook (10秒)：抓住注意力 - 市场机会 + 痛点
- Problem (30秒)：清晰定义问题
- Solution (60秒)：产品价值主张
- Market (60秒)：市场规模与客户
- Traction (30秒)：竞争优势
- Ask (30秒)：融资需求与里程碑
💡 一句话价值主张
推荐版本A: 问题驱动
"汽车软件开发商正在为 AUTOSAR/ISO 26262 合规性支付巨额成本 — 我们用 AI Agent 将合规时间减少 50%，错误降低 30%。"
推荐版本B: 市场机会
"73.4亿美元的汽车软件市场正在被 AI 重塑 — 我们为中国汽车供应链提供首个本土化 Coding Agent 平台。"
推荐版本C: 类比定位
"GitHub Copilot for 汽车行业 — 深度理解 AUTOSAR、ISO 26262、MISRA C 的 AI 编程助手。"
💥 行业痛点
$2M
单项目合规成本
2年
开发周期延长
30%
需求错误率
40%
文档编写时间占比
核心痛点可视化
痛点1: 合规成本高昂
├─ ISO 26262 认证周期长 (2+ 年)
├─ 人工审查错误率高 (30% 需求错误)
└─ 合规人才稀缺且昂贵
痛点2: 标准复杂度高
├─ AUTOSAR 配置复杂 (分层架构 + ARXML)
├─ MISRA C 规则繁多 (143+ 规则)
└─ 多标准交叉验证困难
痛点3: 开发效率低
├─ 代码重用困难 (硬件依赖强)
├─ 测试用例生成耗时
└─ 文档编写占用 40% 开发时间
痛点4: 本土化缺失
├─ 现有工具多为海外产品
├─ 缺乏中文支持和本土标准
└─ 数据安全顾虑 (云端部署)
🚀 产品方案
核心产品: AutoCoder AI
定位：汽车行业专用 AI Coding Agent 平台
核心能力矩阵
| 功能模块 | 能力描述 | 价值量化 |
|---|---|---|
| 代码生成 | AUTOSAR Classic/Adaptive 组件代码生成 | 开发速度 +50% |
| 合规检查 | MISRA C/C++、ISO 26262 自动检测 | 合规错误 -35% |
| 测试生成 | 单元测试、边缘案例自动生成 | 测试覆盖率 +40% |
| 文档生成 | ISO 26262 安全文档自动生成 | 文档时间 -60% |
| 标准解释 | AI 驱动的合规标准解释器 | 学习时间 -50% |
| 代码审查 | 多标准交叉验证审查 | 审查效率 +70% |
技术架构
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ AutoCoder AI Platform │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Multi-Agent Orchestration Layer │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │ Code │ │Compli│ │ Test │ │ Docs │ │
│ │ Gen │ │ance │ │ Gen │ │ Gen │ │
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ RAG Knowledge Base │
│ • AUTOSAR Specs • ISO 26262 │
│ • MISRA C/C++ • ASPICE │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Foundation LLM Layer │
│ Claude / GPT-4 / 国产大模型 (商汤/华为) │
└─────────────────────────────────────────────┘
差异化竞争优势
| 维度 | AUMOVIO | EltegraAI | AutoCoder AI |
|---|---|---|---|
| 标准覆盖 | AUTOSAR | ISO 26262 | 全标准覆盖 |
| 代码生成 | ✓ | ✗ | ✓ 增强 |
| 合规检查 | ✓ | ✓ | ✓ 多标准交叉 |
| 中国本土化 | ✗ | ✗ | ✓ 深度本土化 |
| 部署模式 | 云端 | 云端 | 私有/混合/云 |
📈 市场规模与客户
市场规模 (TAM-SAM-SOM)
TAM (Total Addressable Market)
全球汽车软件市场
2025: $73.7亿 → 2030: $239.7亿 (CAGR 26.6%)
↓
SAM (Serviceable Addressable Market)
中国汽车软件开发工具市场
2025: $8.9亿 (乘用车 $37.4亿 × 软件工具占比 ~25%)
↓
SOM (Serviceable Obtainable Market)
目标细分: Tier 1 供应商 + OEM 内部团队
3年目标: 50家企业 × 平均 $200K = $10M ARR
目标客户画像
主要客户群 (Tier 1 供应商)
- 中国本土：东软睿驰、中科创达、经纬恒润、普华基础软件
- 国际在华：Bosch、Continental、Denso、ZF、Aptiv
- 痛点：合规成本高、人才稀缺、项目周期长
- 预算：$500K - $5M/年 (软件开发工具预算)
次要客户群 (OEM 内部)
- 新能源车企：比亚迪、蔚来、理想、小鹏
- 传统车企：上汽、一汽、长城、吉利
- 痛点：软件自研能力建设、供应链协作
- 预算：$1M - $10M/年 (数字化转型预算)
Go-to-Market 策略
| 阶段 | 时间 | 策略 |
|---|---|---|
| Phase 1: 标杆客户 | 6-12个月 | 选择 2-3 家头部 Tier 1 进行深度 POC，建立标杆案例和 ROI 数据 |
| Phase 2: 渠道扩展 | 12-24个月 | 与 AUTOSEMO 合作，与工具链厂商建立集成伙伴关系，开发者社区 |
| Phase 3: 生态平台 | 24-36个月 | 构建供应商协作平台，API 市场和第三方 Agent 生态，国际市场扩展 |
💰 商业模式与财务规划
收入模式
模式1: 订阅制 (SaaS/私有部署)
- 单开发者: $8K - $15K/年
- 企业版 (10-50人): $100K - $500K/年
- 大型企业 (50+人): $500K - $2M/年
模式2: 项目授权
- 按车型/项目: $200K - $1M/项目
模式3: 增值服务
- 定制化训练: $100K - $500K
- 咨询服务: $200/小时
- 培训认证: $5K/人
财务预测（3年）
| 指标 | 2025 (Y1) | 2026 (Y2) | 2027 (Y3) |
|---|---|---|---|
| 客户数量 | 5 | 20 | 50 |
| ARPU | $150K | $200K | $200K |
| ARR (年度经常性收入) | $750K | $4M | $10M |
| 增值服务收入 | $100K | $500K | $1M |
| 总收入 | $850K | $4.5M | $11M |
单位经济模型
Average Customer:
├─ ARPU (年均收入): $200K
├─ CAC (获客成本): $50K (销售 + 市场)
├─ Gross Margin: 75% (软件高毛利)
├─ LTV (生命周期价值): $600K (假设 3年留存)
└─ LTV/CAC Ratio: 12x (健康水平 >3x)
盈亏平衡:
├─ 固定成本: $3M/年 (团队 + 基础设施)
├─ 盈亏平衡点: 15个企业客户 × $200K = $3M
└─ 预计达成时间: 18-24个月 (融资后)
⚔️ 竞争格局
竞争矩阵
│ 通用 Coding Agent │ 汽车垂直 Agent │ 传统工具链 │
──────────────┼───────────────────┼───────────────┼────────────────┤
代表玩家 │ GitHub Copilot │ AUMOVIO │ Vector/ETAS │
│ Tabnine │ EltegraAI │ Parasoft │
──────────────┼───────────────────┼───────────────┼────────────────┤
汽车专业度 │ ⭐ │ ⭐⭐⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐ │
AI 能力 │ ⭐⭐⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐ │ ⭐⭐ │
中国本土化 │ ⭐⭐ │ ⭐ │ ⭐⭐⭐ │
全生命周期 │ ⭐⭐ │ ⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐⭐ │
价格竞争力 │ ⭐⭐⭐ │ ⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐ │
──────────────┼───────────────────┼───────────────┼────────────────┤
AutoCoder AI │ │ 目标定位 │ │
(我们) │ ⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐⭐ │
│ (通过通用模型) │ (深度垂直) │ (AI 增强) │
竞争策略
- 短期 (1-2年): 避开 AUMOVIO 直接竞争，聚焦中国本土市场，强调中文支持和本土标准
- 中期 (2-3年): 建立生态壁垒，平台化（供应商协作网络），API 市场
- 长期 (3-5年): 国际化扩展（东南亚、欧洲），技术授权模式
👥 团队构成
理想团队配置
创始人/CEO:
- 背景: Tier 1 供应商高级工程师 (10年+ AUTOSAR/ISO 26262 经验)
- 能力: 行业洞察、客户关系、战略规划
联合创始人/CTO:
- 背景: 顶尖 AI 实验室 (如 OpenAI/Anthropic/商汤)
- 能力: LLM 技术、Agent 架构、产品开发
技术团队 (初期 8-10人):
- 2-3人: 汽车领域专家 (AUTOSAR/ISO 26262)
- 3-4人: AI/LLM 工程师
- 2-3人: 全栈开发工程师
商务团队 (初期 3-5人):
- 1人: 销售负责人 (汽车行业 BD 经验)
- 2人: 销售/客户成功
- 1人: 市场/品牌
💎 融资需求
Seed 轮融资
$2.5M
融资金额
$10M
Post-Money 估值
25%
稀释比例
18个月
关键里程碑周期
资金用途
- 产品开发 (50%): $1.25M - MVP → v1.0 完整功能模块
- 团队扩展 (30%): $750K - 工程师 + 销售团队招募
- 市场验证 (20%): $500K - POC + 标杆客户建立
关键里程碑（18个月）
- ✓ 5家付费客户
- ✓ $500K ARR
- ✓ 产品 v1.0 上线（全功能模块）
- ✓ 标杆案例和 ROI 数据
理想投资人画像
行业背景：
- ✅ 汽车/出行领域投资经验
- ✅ ToB SaaS 投资组合
- ✅ 中国市场深度资源
战略资源：
- ✅ OEM/Tier 1 客户网络
- ✅ 后续轮次持续支持能力
- ✅ 国际化扩展经验
参考投资机构：
- 产业资本: 博世创投、大陆集团风投、上汽资本
- 财务资本: 红杉中国、经纬中国、五源资本
- 战略资本: 腾讯投资、阿里巴巴
🎯 关键信息密度
必须包含的数字（Top 10）
$239.7B
2030 全球市场规模
$8.9B
中国市场规模
+50%
开发速度提升
-35%
合规错误减少
$2M
单项目合规成本
50家
目标客户数（3年）
$200K
ARPU（年均收入）
$11M
Y3 总收入目标
$2.5M
Seed 轮融资需求
12x
LTV/CAC 比率
必须传达的核心信息（Top 5）
- Problem: 汽车软件合规成本高昂 ($2M/项目) + 周期长 (2年延迟)
- Solution: AI Agent 平台，专为 AUTOSAR/ISO 26262 设计
- Market: $8.9B 中国市场，本土化缺口明显
- Traction: 已有 POC 客户 + MVP 上线
- Ask: $2.5M 用于产品开发和市场验证
🎨 设计元素建议
配色方案
- 主色: #00ff41 (Matrix 绿 - 代码/技术)
- 辅色: #ff6b00 (橙色 - 汽车/行业)
- 强调: #00d9ff (青色 - 数据/未来)
- 背景: #0a0e27 → #1a1f36 (深色渐变)
- 文字: #e0e0e0 (浅灰)
视觉元素
- 终端风格边框:
border: 1px solid #30363d - 发光效果:
box-shadow: 0 0 20px rgba(0, 255, 65, 0.1) - 代码字体:
font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace - 终端提示符:
>(橙色),$(橙色),//(注释)