开场 01 / 09
AI · PRODUCT · OPC

AI时代如何让和你的产品更出众 OPC 创业

SPEAKER / 创业者 许晨晨 技术负责人 · OPC 创业者
01
AiTmed 安徽 技术总监
02
合肥光合智能 总经理

02 / 个人简介

实时头像
正在请求相机权限…
许晨晨技术负责人 / OPC 创业者

安徽医科大学 · 生物医学工程

在本科期间,我的主要工作分为两个部分:第一是电子设计,从物联网切入,之后开始做纯软件。(梁振老师)

安徽医科大学 · 电子信息硕士

主要做在线脑科学实验函数库和脑科学实验工具,通过降低心理学或脑科学相关科研人员的实验设计难度,帮助他们更高效地开展研究。(梁振老师)

AiTmed 安徽 · 技术总监

担任 AiTmed(爱特美德)安徽技术总监,主要面向美国中小诊所,提供全平台医疗服务。

合肥光合智能 · 总经理

2026 年 4 月,响应 AI 时代浪潮,创立 OPC 企业。主要做两部分:一是在线工具研发;二是提供软件开发服务。

/ 01

03 / PLATFORM · AITMED

AiTmed:面向美国诊所的全流程医疗服务平台

01 / 平台底座FOUNDATION

AI + 区块链 + Web3

以电子病历为核心,把患者、医生和诊所的诊疗数据沉淀在同一套系统中。

电子病历系统患者就诊应用医生看诊应用
2024率先上线 AI 辅助电子病历系统
02 / 数据层DATA LAYER

医疗资源大数据搜索平台

基于系统长期沉淀的医疗数据,开发面向医疗资源的搜索平台,让信息能够被检索、组织和使用。

系统数据 → 可检索资源
AITMED PLATFORM全流程
医疗服务
面向美国诊所AI · DATA · CARE
03 / 诊所服务范围SERVICE SCOPE

覆盖诊所日常服务

预约问诊账单财务影像检验处方

从患者进入系统到完成诊后服务,统一承接诊所的核心工作。

04 / 诊所工作流CLINIC FLOW

从预约到诊后,覆盖一次完整就诊

01预约患者预约
02诊中问诊 · 电子病历
03诊后账单 · 影像 · 处方
/ 02

04 / ADVANTAGE · AI × MEDICAL

AI 加医疗

这是生物医学工程学院学生独有的交叉优势。

WHY THIS MATTERS 单纯学 AI,容易停在技术层;
理解医疗,才能找到真正的应用场景。

医疗需求真实,但准入门槛高。我们既能理解技术,也更接近真实的医疗问题,因此天然拥有进入场景、定义问题和持续验证的起点。

AI 能力 模型、自动化、软件工程 但不一定知道什么值得做
医疗场景 高价值、强需求、流程复杂 但不是谁都能进入和理解
生物医学工程 把技术能力和医疗问题连接起来 形成可落地的创新入口
AI × MEDICAL从真实问题
开始创新
技术 · 场景 · 验证
实验室把想法变成可验证的实验
老师获得专业判断与研究方法
医疗资源接触真实流程与真实需求
03 / 可以先做什么三条路径,先从一个真实问题开始
创业把高频、具体的医疗问题做成产品。
科研把实验室里的方法变成可复用的工具。
项目从诊所、老师或患者的需求开始验证。
/ 03

05 / PLATFORM · MIXTOOLSHUB

MixToolsHub 全平台工具服务

mixtoolshub.com
PLATFORM SIGNALS基础数据与关键指标
4万+全平台用户
平台累计使用规模
3万+ 次提供服务
工具调用与服务次数
94.5%
5 分好评率高满意度用户口碑
98%+
AI 代码生成全栈代码生成比例
281
篇原创深度内容AI 辅助率 99%
公众号阅读总数 · 5 月至今 188,954
/ 04

06 / PRODUCT · MIXTOOLSHUB

别先找大风口,
先解决小问题

起点 / 梁振老师的观察

医院里有一些年纪稍大的医生,并不特别会使用电脑,却经常要处理文件。我们从这些真实、具体、反复出现的小麻烦开始。

01 / 真实问题START FROM FRICTION
01
扫描文件

打印机一次只能扫描一页

交叉合并

不同批次页面自动整理为一个文件

02
PDF 签名

不会签、签错位置、签得乱

简单签署

把复杂操作变成几步明确动作

03
格式与排版

OFD无法打开、格式转换错乱

保真互转

高精度本地转换,无需安装客户端

小问题的共同特征 COMMON TRAITS
高频发生 🎯痛点具体 🔍大厂忽视 💡立竿见影
02 / 目标与画像REAL USER PROFILES
TARGET AUDIENCE 经常处理文件的工作人群
行政公文人员 高校科研师生 医院临床科室 职场上班族

他们需要的是简单、直接、打开就能用的轻量工具,而非繁重复杂的软件体系与审批安装流程。

即开即用

零学习成本,浏览器开箱即用

🔒
本地隐私

纯前端沙箱计算,文件不上传

🎯
极简路径

去参数化设计,3 步之内完成核心任务

真实用户样本分布 公众号与平台样本 7,507 人
83.1%

26—60 岁核心职场人群主流职场工作者占比近 85%

26—35 岁 28.6% 36—45 岁 32.4% 46—60 岁 22.1%
💡 骨干人群对工具的“稳定性、安全感、免打扰”具有极高粘性
03 / 平台与全球FROM FRICTION TO SCALE
一个小切口具体摩擦扫描 / 签名 / 转换
MixToolsHub在线工具平台聚合 40+ 款实用工具
PDF / WORD16+ 工具
图片处理12+ 工具
音视频转码8+ 工具
代码与数据10+ 工具
MixToolsHub 全球用户覆盖地图
GLOBAL REACH
60+个国家和地区

当前工具用户已覆盖全球 60 多个国家和地区,积累稳定海外口碑。

🛡️ 100% 纯本地沙箱保护隐私 零安装成本,全设备适配
/ 05

07 / IDEA TO REALITY

AI 让创意更快落地,
但创意来自长期观察

核心判断 实现门槛正在降低,观察与判断仍然需要积累

真正有价值的创意,往往来自对产品、场景和人的持续关注。

SLOW / 长期积累创意的源头
01看产品

它解决了什么,又留下了什么麻烦

02看场景

谁在什么时刻被反复卡住

03记下来

保留反常、笨拙和重复出现的细节

04连起来

把零散现象逐渐变成自己的判断

日积月累形成问题库与判断标准
HUMAN JUDGMENT 值得解决
的问题
选择与定义
FAST / AI 加速把判断做成原型
01说清需求目标、用户、约束
02生成原型代码、界面、内容
03交给用户观察真实使用
04根据反馈改保留有效部分
可验证的结果原型让想法尽快进入真实世界
这一页只需要记住 AI 让“怎么做”越来越便宜。做什么、为什么值得做,仍然来自人的观察与判断。
/ 06

08 / KNOWLEDGE FOUNDATION

AI 让开发更容易,
基础知识反而更重要

角色正在变化 重复编码减少,工程师把更多时间投入产品设计与系统判断

前端、后端的岗位边界逐渐变薄,理解完整链路的全栈型角色更加重要。

时间从“重复开发”
转向“做产品”

过去的分工 前端工程师 后端工程师
岗位边界变薄
现在更需要 全栈型工程师 理解整体系统怎样协同

全栈不等于每一项都做到专家,而是知道模块之间如何连接,能够规划全局并审查 AI 的输出。

AI 可能遗漏架构边界、安全、异常处理、部署与长期运维
01产品调研看用户与场景
02产品设计定义流程与体验
03系统架构拆模块与边界
04产品研发实现与测试
05推广与服务触达并帮助用户
06运维与迭代稳定运行并改进
SYSTEM VIEW完整产品没有任何一段孤立存在
基础知识底座帮助你规划、审查和补位
01编程与数据数据结构、算法、数据库
02系统与网络操作系统、协议、部署
03架构与安全模块边界、权限、稳定性
04产品与业务用户、成本、推广与服务
/ 07

09 / SOFTWARE DEVELOPMENT

软件开发的时间,
正在被 重新分配

面向医疗行业 先理解诊疗场景,再讨论系统功能

AI 压缩了重复编码的时间,医疗知识、产品判断和系统规划必须更早进入流程。

过去 设计完成后,主要时间用于开发 开发到交付约占 70%
01需求调研约 1–2 天
02UI 设计Adobe XD / Figma
03开发、测试、交付编码承担大部分工作量
前期产品投入20%
场景与产品投入40%
现在 把更多时间放在医疗场景和产品定义上 先做对,再加速做出来
01医疗调研与顾问式共创理解流程、角色与风险
02HTML 可交互设计直接验证真实流程
03AI 辅助研发与交付开发团队继续完善系统
销售方式
服务式销售接收需求,按单交付
顾问式销售用医疗知识共同定义产品
设计方式 HTML 本身就是可验证的产品原型

医生可以直接体验,产品团队可以当场修改,开发团队在真实交互基础上继续完成研发。

/ 08

10 / ONE PERSON COMPANY

AI 时代的商业新物种:
一人公司 (OPC) 的崛起

范式转移 从“雇佣人手”到“调度算力”,单人成军构建高杠杆商业体

OpenAI 萨姆·奥特曼预言:全球即将诞生首家仅由 1 人独立运营的 10 亿美元独角兽企业。

01 / 核心本质

什么是真正的 OPC?

不是外包散工,而是高杠杆商业系统
人类决策中枢 场景洞察 · 审美品味 · 关键取舍
+
AI Agent 虚拟团队 全栈编码 · 视觉生成 · 自动化部署
=
极致组织杠杆 单人成军 (OPC)
传统团队

重人力薪酬、层级汇报内耗,70% 时间消耗在内部协同。

AI 时代 OPC

零协作内耗、24h 极速落地验证、极高人均产值与敏捷度。

02 / 三大支柱

OPC 如何运转与扩张?

能力产品化,依托全球基础设施无限放大
01
零边际成本的数字产品

代码与云原生服务构建一次,即可向全球无限分发,边际交付成本几乎为零。

如 MixToolsHub 40+ 款工具
02
AI Agent 驱动的自动化流水线

Cursor / Claude 辅助编程、智能客服全天候响应、CI/CD 自动发布,AI 承担执行层。

单人管理几十个虚拟智能体
03
全球化数字化分发网络

依托全球搜索引擎、开源生态与社媒传播,一人直接触达全球 60+ 国家和地区用户。

沉淀可持续的产品品牌与信任
03 / 对我们的启示

青年与医学生如何起步?

不再等待团队齐全,今天就能动手
打破“启动门槛”借口

不用等找齐合伙人或拿到融资。一台电脑 + 互联网 + AI,今天下午就能上线第一个 Demo。

垂直专业知识就是天然护城河

医学生深谙真实诊疗与科研痛点,结合全栈 AI 工具,更容易在小切口做出精品。

追求“产品化”,而非出卖纯工时

把解题思路固化为软件工具或数字资产,从单纯劳动力升级为商业系统的主人。

未来创业者最先关心的不再是‘需要招多少人’,而是‘能调用多少算力与智能体’

— 萨姆·奥特曼(Sam Altman)/ OpenAI CEO
OPC 核心心法 做细分切口里的隐形冠军:用 AI 放大执行杠杆,把核心精力聚焦在理解用户、打磨体验与建立信任上。
/ 09

11 / SUMMARY

总结

  1. 01

    结合医学院学生的专业优势,把 AI 应用于医疗

    优先关注诊疗流程、医学科研、医院管理和医疗服务中的具体需求。

  2. 02

    优先选择边界清楚的小方向

    小方向更容易识别目标用户、验证需求和控制试错成本,成功概率通常高于追逐宽泛的大风口。

  3. 03

    AI 缩短创意落地时间,创意仍然来自长期学习和观察

    AI 可以加速原型和开发,但问题的发现、选择和定义依赖长期积累。

  4. 04

    基础知识在任何阶段都很重要

    编程、系统、架构和业务知识用于规划项目、判断 AI 输出并发现遗漏。

  5. 05

    软件开发岗位分工重构,“一人公司 (OPC)”成为现实

    重复编码占比下降,场景调研、产品定义、系统架构与 AI Agent 调度能力成为超级个体的核心竞争力。

/ 10

谢谢大家

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