SUPERPOSITIONX · TECH
AI 赋能业务
Token 定义价值
以 AI 技术构建竞争壁垒,以 Token 模型实现长期价值变现
7+
核心系统模块
AI
行为识别引擎
Token
价值变现模型
About Us

公司定位

叠加态科技(广州)有限公司
聚焦 AI 能力与 Token 战略,具备 Token 变现能力的软件技术公司
01

AI 实训平台

集"软件系统 + 实训模型 + 实训设备"于一体的智能化实训生态闭环,深度聚焦职业技能培训与考评。为使用方提供效率引擎,为业主方构建行业基石。

02

Token 变现战略

基于大模型成为社会基建的判断,从传统项目模式转向 Token 模式。赋能有业务能力的合作方,在成熟业务上叠加有效 AI 能力,从 Token 溢价中获取长期收益。

业务合作方
行业深耕 + 客户资源
+
叠加态科技
AI能力 + Token变现
=
AI 赋能产品
持续Token收益 + 业务增长
Product

AI 实训平台

三位一体综合解决方案,职业技能培训考评全流程数字化协同管理
Products

产品矩阵

AI实训系统
AI 实训系统
教、学、练、考、评一体化实训应用,支持练习与考试双模式,AI自动识别打分
访问系统 →
AI培训系统
AI 培训系统
学员管理、课程管理、实训安排、结业发证、培训数据统计,满足理论与实操教学
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AI考评系统
AI 考评系统
考生管理、考期安排、考评员管理、成绩查询、证书查询,支持一键导出人社资料
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AI机考系统
AI 机考系统
理论机考应用,支持人脸识别、防作弊、答题计时、交卷自动判分,千人全卷
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AI大屏系统
AI 大屏系统 示教大屏演示 Demo
考评大屏实时展示AI打分成绩,示教大屏直播老师操作演示,学员同步观看
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自主训练多模态模型
自主训练多模态模型
按需训练专属场景模型,支持目标识别、姿态识别与语音识别,提供训练平台和工具
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学员移动端
学员移动端
课程报名购买、在线学习、课件下载、理论练习、实操练习、学习记录查看
访问系统 →
考生移动端
考生移动端
考证报名、资料填写、考期查看、准考证下载、成绩查询、证书下载
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实训设备
婴幼儿照护实训台
婴幼儿照护实训台
固定场地标准实训练考设备,提供稳定的基础操作工位
AI实训推车
AI 实训推车
灵活移动的实训解决方案,适应多场景教学需求
AI算力盒子
AI 算力盒子
提供强大AI计算能力,支撑视频推拉流、姿态识别与算法模型运行
Highlights

核心优势

全场景实操题覆盖

生活照护、急救处理、游戏互动……全类型全场景支持。无需定制昂贵硬件,数据驱动模型,无限扩展。仅需"一台电脑+一个摄像头"即可全流程实操训练。

AI 智能打分

严格匹配人社考证格式,扣分点精准到考评要素,附带清晰理由。日常练习即贴合考证标准,有效提升学员考证通过率。

考务自动化

考评员打分、系统自动核分,人社要求的各类资料"一键导出"。AI 自动评分、视频录制上传、考生切换,全过程监管。

AI 生成题库

依托职业技能工种等级知识点批量生成理论题库;实操题自动生成完整操作步骤与量化配分。大幅缩短出题周期,支持灵活调整与批量导出。

Solutions

直击行业痛点

教学资源匮乏
依赖资深教师,师资成本高昂,难以规模化
AI 标准化教学
模型可无限复制分发,快速覆盖大量学员
实操机会有限
设备采购成本高、耗材消耗大,练习机会极少
虚拟实训零耗材
随时随地无限次练习,零耗材成本
考核标准不一
人工主观判断,不同考评员标准不一
AI 智能打分
基于统一标准量化评估,客观精准可追溯
管理效率低下
纸质管理,难以统计分析
全流程数字化
报名到发证全链路数字化,自动生成数据报表
Moat

竞争壁垒

数据-算法-服务 正向循环
更多用户
更多数据
更准算法
更优服务
更多用户

高精度行为识别

持续投入 AI 算法研发,保持姿态识别、目标检测、语音识别的行业领先精度。YOLO-Pose + DTW + LLM 多模态融合打分。

多元化增值服务

数据洞察服务:为政府及行业提供人才供需分析与技能趋势报告;AI+技能认证体系;精准就业对接服务。

Roadmap

发展路线

AI 实训平台 — 三步构建长期现金流
01

项目切入

交付 AI 实训软硬件平台、全套实训室建设方案、配套 AI 课程与题库。项目款一次性回笼,锁定核心场景。

02

认定点赋能

提供 AI 考评系统、标准化机考环境、考务执行规范及人社报备合规材料。协助院校获批"职业技能等级认定点"资质。

03

长期变现

20-40元/人次/考评技术服务费。"一次部署,年年收费",边际成本趋近于零,持续稳定现金流。

规模化收入测算
院校规模年均人次服务单价年收入
10 所院校50,00025 元/人次125 万/年
30 所院校150,00025 元/人次375 万/年
50 所院校250,00025 元/人次625 万/年
保守测算:5,000人次/校/年。中职3,000-6,000,高职5,000-10,000。边际成本趋近于零。
Token Strategy

Token 变现战略

大模型即基建 — 能源驱动算力,算力生产 Token,Token 构建产品
能源
算力
Token
产品
Business Model

从人天到 Token

传统定制项目

项目费用(一次性)

成本 = 人天 × 单价
交付即结束,无持续收益

Token 模式

项目费用 + Token 费用

成本 = 人力代码 + AI 代码(Token 费用)
持续产生 Token 调用 = 持续收益

传统 SaaS

订阅年费模式

固定年费订阅,功能用多用少一个价
AI 能力成本无法单独核算

Token 模式

低/零年费 + Token 按用付费

低年费甚至 0 年费
+ AI 功能调用按 Token 收费,价值对等透明

Value Model

Token 价值评估

AI 调用频率
使用频次越高,Token 消耗越大,持续收益越稳
Token 数量
单次调用消耗越多,AI 参与越深,不可替代性越强
单 Token 收益转化
每 1 元 Token 为业务产生的收益越高,溢价越大
产品价值AI频率 × Token量 × 单Token收益
三个维度越高,产品越有价值,公司从中获取的长期收益也越高
Token 溢价分成
¥100 Token 成本
¥300 业务收益
¥200 溢价
溢价越高 → 我们从中分成越高
AI 越有效 → 业务收益越高 → 溢价越大 → 分成越多 → 投入更多优化 AI → 正向飞轮
Partnership

合作方选择标准

业务深耕

选择在特定领域有深厚业务积累和客户资源的合作方

成熟业务

基于已验证的成熟业务孵化产品,而非从零试错

AI 叠加

在成熟产品上叠加有效的 AI 能力,赋能业务增长

我们不强做业务,而是找到业务能力强的合作方,用 AI 为他们的业务加杠杆。
Roadmap

发展路线

1
内部建设 · 当前阶段
内部评估 + 全产品埋点

用 Token 逻辑内部评估每个项目的价值和成本

在所有产品中埋点,采集 AI 调用频率、Token 消耗量、业务转化数据

积累数据,验证"Token → 收益"转化效率,打磨分成模型

2
对外推广 · 市场成熟后
全面对外采用 Token 逻辑

对外报价采用"项目费用 + Token 费用"的全新模式

SaaS 产品切换为"低/零年费 + Token 按用付费"

与合作方建立 Token 溢价分成机制,实现长期持续收益

整个市场的发展需要时间,我们不急于求变,但方向明确:每一步都朝着 Token 变现能力积累数据、验证模型、建设能力。
IOP · Internet of People

探索团队合作和利益分配的最佳实践

这不是一个商业计划书。我们只想把理念说明白,触达怀抱同样愿景的人们。

核心问题

模糊的决策机制和利益分配带来的团队内耗 — 利益冲突、决策内耗、目标偏差、分配不均、退出损害……团队合作的损耗,往往不是能力问题,而是机制问题。

我们的答案

关于决策和利益分配的机制设计 — 透明的、确定的、可执行的、持续的。兼容不同风格的团队合作,支持可变、可调及持续优化。

前提假设 — 确定透明的决策机制和利益分配,可以减少团队的内耗,把资源专注于目标实现,有助于提高生产力。正如牛顿力学三大定理之于经典力学,前提假设不一定绝对正确,但在一定范围内适用,是一切闭环的基础。
Meaning

IOP 的含义

01

Internet of People

代表团队的利益最大化

02

Internet of Proletarianization

代表公平先进的利益分配

03

Internet of Pause

代表不急不卷不焦虑停一停,想清楚做对社会对自己都更有价值的东西

Mechanism

机制的模型设计

没有绝对正确的意识形态和机制,每个人每个团队每个合作,都有其最合适的风格
核心
股权:投票决策 + 长期分红
利益分配:短期(项目分成)+ 长期(团队分红)

股权占比

固定股权 + 浮动股权的比例设置。固定股权越高,话语权受角色影响越大,团队更接近专制等级;浮动股权越高,话语权受贡献影响越大,团队更接近民主扁平。

团队角色

不同角色不同权重。权重差距越大,团队越专制;权重差距越小,团队越民主。角色设置决定了团队的层级复杂度和决策风格。

项目分成及贡献比例

分成比例越高,团队更注重短期收益;贡献比例越高,团队更注重长期积累。根据不同项目性质灵活设置。

决策通过阈值

通过阈值越高,团队决策越谨慎;通过阈值越低,决策越激进。可按团队风格灵活调整。

机制模型设计图
股权 → 投票决策 + 长期分红,利益分配 → 短期项目分成 + 长期团队分红
Exit

退出机制

这是一个向善假设的机制,但真相可能是黑暗的。在IOP中只有"退出"这一种应对机制。
退出补偿机制设置
退出投票
补偿完成
成员退出

退出补偿

短期利益补偿,明确退出谈判预期:过往贡献折现,可自定义折现公式。

长期利益捆绑

防止退出后损害:保留股份比例(仅分红),长期收益分成。

提前明确退出补偿机制,清晰团队及成员的退出成本和收益预期,保证退出谈判顺畅和减少退出损害。详细参考:《IOP的决策机制和利益分配模型设计》→
Roadmap

验证和发展路径

1
当前阶段
小范围验证

创始团队先用起来,做一个成功的业务实践,养活自己

推广到合作团队,小范围实践

从成功业务实践中分出部分利润维持最小运营

2
扩展阶段
一般性验证

推广到更一般的团队,扩大实践范围

逐步探索更多团队合作和项目合作形式

IOP开始独立化运营,专职团队维护

3
平台阶段
平台化

发布项目、团队招募等逻辑加入,业态合作多元化,孵化更多长期项目

匹配业态合作,促进相同价值观的团队和个人的合作

实践模板推荐,不同行业最佳

IOP开始收取管理费用,运作保持透明化

4
最终形态
去中心化

将平台转化为所有业态共同持有,制定价值机制

建立共识机制(决策机制)和分布式账本(利益分配),开源相关项目

在维持生产力增长的前提下,探索相适应的去中心化策略

Web3.0

Web3.0 框架

Web3.0框架
服务镜像 + 核心数据同步,构建去中心化架构
Decentralization

共识机制和分布式账本

我们的原则:单个中心化模块的权重要高于单个去中心化模块,但总的中心化权重要远低于总的去中心化权重。集体需要一个引领者去带领,为一个目标前进,但同时避免绝对专制,保留集体的最终话语权。

共识机制(决策机制)

PoW
PoS
DPoS
IPoS

IPoS(Team Proof of Stake)团队权益证明 — IOP 提出的共识机制演进方向,基于团队权益的决策验证方式。

分布式账本(利益分配)

Blockchain
Hashgraph
DAG
Holochain
IOPchain

IOPchain 双账本 — 节点账本完整性(节点共识)+ 契约账本合法性(用户共识),契约满足双重验证。

Demo

产品 Demo

IOP 管理系统
团队决策与利益分配的机制化管理工具
访问系统 →
IOP APP
移动端团队协作与决策工具
访问 APP →
最终的故事
社区市场化循环与业态实践生态
最终的故事

IOP 会始终提供业态合作生产实践的土壤。

IOP 会不断孵化和支撑起不同的实践。

IOP 会让每一份贡献都能被记录,也让每一个参与者都能享受项目长期发展带来的红利。

IOP 会打破恶龙循环,完成利益的去中心化。

Economics

算过的帐

需要什么,我们才能让 IOP 的土壤发挥价值

最小化运营

创始团队先用起来,做一个成功的业务实践,养活自己。从成功业务实践中分出部分利润维持最小运营(8万/年,初估)。

100万业务 → IOP带来20%提升 → 120万
提升产能的50% = 10万 → 即可维持最小化运营

1000万体量

1000万业务 → IOP带来20%提升 → 1200万

提升产能的20% = 40万
15万维护 + 25万扩展
对捐赠业态承诺:始终保持低成本维护;账目透明公开,对捐赠者负责;优先满足捐赠者的实践需求;捐赠者可在符合条件下参与 IOP 的维护。
Community

谁需要 IOP

项目发起主力人群

有想法有资源的创新者、创业者

寻求好项目投资的投资者

IOP 体系赋能:降低落地成本和风险,研发/售后/销售/运营等现成体系加持

生产力主力人群

35岁有能力有经验但没有合适工作、上有老下有小的人群

放弃买房结婚生小孩的想做自己的人群

刚毕业不好找工作、有潜力没经验的大学生

每一个没有含着金钥匙出身的创业者,都是在试图花小钱干大事。什么支撑着去熬,其实就两个原因:
一个是好的愿景;另一个是其实也没有太多选择。
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