《一个面向数学家的AI辅助证明与反例搜索工作台》
人工智能 方向的结构化创业机会。综合分 67.26 ，可据此评估差异化、落地难度、市场空间、时间窗口与护城河。
机会标题：数学家需要能验证、可追踪的AI科研工作台
多维评分
综合分 = 创意25% + 可行30% + 市场20% + 紧迫10% + 壁垒10%。置信不计入综合分。
创意 82
可行 52
市场 66
紧迫 72
壁垒 74
置信 76
行业分类
创业方向
科研AI与形式化数学
面向痛点
数学家使用通用AI时需反复搬运文献、验证证明，AI容易胡诌且推理过程难以审计；前沿模型能力分散，缺少贴合数学科研的工作流。
解决方案
集成论文检索、Lean/Coq形式化验证、反例搜索、猜想生成、证明步骤审计的协作工作台，支持私有题库、团队协作与结果溯源。
潜在人群
高校数学系、理论计算机团队、AI实验室理论组、基础科学研究机构
变现 / 商业模式
SaaS订阅+机构授权+私有化部署
所需资源条件
- 大模型API与算力（必须） · 其他 — 用于推理、搜索与验证
- 形式化数学库（必须） · 数据 — Lean/Coq/Mathlib等
- 论文数据库授权（加分） · 数据 — arXiv等可先用开放源
- 科研机构渠道（必须） · 流量渠道 — 高校数学系、理论组试点
补充说明
产品技术门槛高，需要同时懂数学形式化与大模型工程；可先做Lean证明检查+文献检索的轻量MVP。
所需岗位
- 算法工程师 ×2（技术） — 大模型推理与证明搜索
- 全栈工程师（技术） — 工作台与协作功能
- 形式化验证工程师（技术） — Lean/Coq集成
- 产品经理（产品） — 科研工作流设计
- 商务拓展（商务） — 高校与实验室合作
风险
通用大模型可能吞噬单点功能；数学家付费意愿与预算有限；形式化验证人才稀缺；产品验证周期长。
依据
2楼：“S6复结构那个是真没人想到那个思路，纯粹是ai搜索出来的”；6楼：“ai胡诌你都看不出来”；9楼：“进一步的能力放大器，而不是许愿机”；14楼讨论NS方程与克雷数学问题。
下一步验证
找3个数学博士生用Lean+GPT类模型做证明检查工作流原型，记录节省时间与验证失败点。
标签
科研工具,形式化验证,AI工作台