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赛道自评打分表

用途：在决定投入某个AI赛道前，用三维度模型客观评估机会质量，避免盲目入场。

一、三维度模型打分表

对每个维度下的指标进行1-10分打分（1=极差，10=极好）。

维度A：需求刚性（权重建议：35%）

指标	评分标准	得分（1-10）
A1 目标用户是否明确	能否用一句话描述典型用户画像
A2 需求是否真实存在	用户是否已经在用替代方案解决该问题
A3 需求频次高低	是每日/每周/每月一次，还是一次性需求
A4 付费意愿强度	用户是否习惯为此类服务付费
A5 市场容量大小	潜在用户数 × 客单价估算
维度A小计		/50

维度B：技术成熟度（权重建议：30%）

指标	评分标准	得分（1-10）
B1 当前AI能力是否足够	现有模型能否直接满足核心需求
B2 实现复杂度	是否需要大量定制开发/微调
B3 技术风险可控性	模型幻觉、延迟、稳定性是否在可接受范围
B4 技术迭代友好度	模型升级是否容易带来产品提升
B5 技术壁垒高低	竞争对手复制的难度
维度B小计		/50

维度C：变现清晰度（权重建议：35%）

指标	评分标准	得分（1-10）
C1 商业模式是否清晰	订阅/按需/分成/广告等模式是否明确
C2 客单价与LTV估算	单次收费多少，用户生命周期价值
C3 获客渠道是否明确	是否有低成本/可规模化的获客方式
C4 回款周期长短	从交付到收款的周期
C5 利润空间大小	收入扣除成本后的毛利率估算
维度C小计		/50

二、加权评分区

维度	原始总分（/50）	换算百分制	自定义权重	加权得分
A 需求刚性		=原始/50×100	____%	=百分制×权重
B 技术成熟度		=原始/50×100	____%	=百分制×权重
C 变现清晰度		=原始/50×100	____%	=百分制×权重
加权总分	—	—	100%	/100

快速计算示例

加权总分 = (A小计÷50×100 × A权重) + (B小计÷50×100 × B权重) + (C小计÷50×100 × C权重)

示例	A	B	C	总分
示例1：AI简历优化	42→84×0.35=29.4	38→76×0.30=22.8	35→70×0.35=24.5	76.7
示例2：AI法律助手	45→90×0.35=31.5	32→64×0.30=19.2	40→80×0.35=28.0	78.7
示例3：AI儿童绘本	38→76×0.35=26.6	44→88×0.30=26.4	30→60×0.35=21.0	74.0

三、总分解读

总分区间	决策建议	行动方向
< 60分	🔴 建议放弃	核心维度存在硬伤，寻找其他赛道
60-80分	🟡 谨慎投入	先MVP验证，控制投入在2周内/500元内
> 80分	🟢 值得投入	制定详细计划，快速启动

细化解锁条件

条件	说明
即使总分>80，任一维度<12/50	该维度为短板，需先解决
变现清晰度<14/50	无论总分多高，先验证商业模式
需求刚性>42且变现清晰度>42	可优先启动，技术问题可边做边解决

使用方法

确定赛道：用一句话描述你要评估的赛道（如"面向应届生的AI简历优化服务"）。
逐项打分：根据当前真实情况打分，不要乐观估计。
调整权重：根据你的风险偏好调整三维度权重（总和必须为100%）。
计算总分：填入加权评分区，得出最终分数。
对照解读：查看总分区间和解锁条件，做出决策。

填写说明

诚实第一：打分过高会导致误判，建议找第三方帮你复核。
数据优先：能用数据不用感觉，如"市场容量"尽量估算具体数字。
定期复评：技术迭代快，建议每3个月复评一次。
多赛道对比：同时评估2-3个赛道，选分最高的。