曲箭龙的“一人公司”创业经：让AI干重复的活，让人守住判断的关

□新畿辅-保定日报记者 韩瀚

10月9日中午，竞秀区OPC孵化社区的办公区渐渐安静下来，大部分工位已经空了。曲箭龙的电脑屏幕依旧亮着。左边，是企业经营流程与数据逻辑；右边，几个AI辅助研发界面同时打开。刚刚还在琢磨实体企业遇到的真实经营难题，回到工位，他就要把解决方案一步步打磨成可用的数字化系统。这，已是这名年轻创业者的日常。

26岁的曲箭龙，是电子信息专业在读硕士。频繁深入一线走访企业的经历，让他真切看到不少中小企业数字化的“尴尬处境”。

有数据，却没答案。此前走访线下零售企业时的一幕，让他记忆深刻。门店日复一日产生销售、库存、采购海量数据，各类管理软件一应俱全，可当门店业绩下滑，管理人员依旧要翻遍厚厚一摞报表，人工比对多方数据。究竟是客流走低，还是爆款商品断货？一场促销活动带动了销量，实际利润有没有提升？零散数据摆在眼前，答案却很难一眼找出来。

“很多企业不是没有数据，也不是没上系统，数据都记录下来了，但数据是割裂的。销售、采购、库存分属不同模块，出了问题，全靠人手动扒报表找原因。”面对记者，曲箭龙道出不少企业数字化的痛点，“工具完成了数据留存，但缺少把数据串联、自动挖掘问题的能力，记数据和用好数据中间隔着一道不小的鸿沟。”

在他看来，AI赋能产业，绝不是简单给老旧业务系统外挂一个聊天窗口。技术的价值，是把人从机械重复的劳动里解放出来，把人的精力留给分析、判断与关键决策。顺着这个思路，他萌生打造零售智能经营平台的想法。

“管理者不用钻研复杂报表，就像日常说话一样提问，比如‘这家门店销售额为什么下滑’，系统拿到授权后，自动调取库存、商品、促销等多维度数据，完成分析，直接把问题线索摆在面前。”曲箭龙向记者描绘设想中的场景。过去要跨好几份报表梳理半天的工作，一次自然语言查询就能完成。

美好构想落地之前，现实难题接踵而至。一套经营分析系统，牵连着库存、供应链、业务规则， 需求梳理、代码开发、数据校验、测试验证，环节繁杂。对于人手有限的初创项目，怎么高效推进复杂研发，成为横在面前的难关。

这时，OPC“一人公司”模式，给了曲箭龙全新解题思路。他把整体项目拆解成一个个细分任务，自己牢牢把控业务调研、整体技术方案与最终审核，将资料整理、基础代码生成、程序初检、测试素材准备等重复性工作交由各类AI工具完成；遇到高难度专业环节，再联动外部工程师协同攻坚。办公室里看似只有一个人伏案工作，背后却是一套人机分工协作的完整流水线。

人机协同究竟能带来多大改变？曲箭龙给记者算了一笔实打实的账。传统模式下，同等规模标准化研发任务，需要6名开发人员干满一个月；换成这套模式，1名技术负责人统筹AI，搭配2名工程师协作，半个月就可以交付，各项成本大大压缩。

“算下来人力投入直接下降75%，项目周期直接缩短一半。按照每人每月1.5万元综合用工成本计算，项目人工成本从9万元压缩到2.25万元。”曲箭龙说道。

节约成本只是看得见的收益。标准化的工作可以并行处理，不用再等待上一个环节全部做完再启动下一步。“我不用再教AI代码怎么写，而是告诉它这项业务的底层逻辑是什么，我们最终想要达成什么目标。”曲箭龙说。

“很多人误解，觉得人机协同就是用AI把人替代掉。但我的理解不是让一个人顶替十个人。”曲箭龙语气笃定，向记者说出自己的创业理念，“重复、机械的工作交给AI，把人的时间释放出来，才能沉下心去钻研企业真实痛点。业务需求理解是否到位，行业规则符不符合现实场景，系统能不能真正给到企业用，这些核心判断，必须由人来守住关口。一人把握方向、承担责任，AI承接重复劳作，专业外援按需补位，这便是OPC模式的内核。”

不止局限于零售赛道，这套方法论正在向更多行业延伸。目前，曲箭龙已经搭建6套适配不同产业场景的行业模型与应用，覆盖零售经营、教育治理、文旅内容、工程建设等多个领域。这些并非从零训练的巨型大模型，而是基于现有AI能力，嫁接行业业务流程、专业规则与行业数据，解决垂直领域的具体难题。

零售场景，AI帮经营者读懂经营数据；校园场景，减轻教务人员考勤、学情统计的繁杂负担；文旅、工程领域，在内容生产、资料归档、流程管控上释放效能。行业千差万别，但“锚定真实问题，AI承接重复工作”的逻辑可以不断复制。

午后的阳光洒进OPC孵化社区，曲箭龙的电脑依旧运行不停。他坦言，从技术原型到真正走进企业，调试、验证、运维还有很长的路要走。但OPC模式的价值，已经愈发清晰。

“有专业能力、懂产业实际的创业者，依托AI就可以撬动更大体量的工作，把过去高昂的数字化服务，带给更多中小市场主体。”曲箭龙说。

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