《一个面向数学科研的AI证明过程记录与工具发现平台》
人工智能 方向的结构化创业机会。综合分 60.53 ，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：AI辅助数学研究但保留过程并沉淀新工具
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。
行业分类
创业方向
AI4Science/数学科研工具
面向痛点
现有AI擅长暴力求解猜想并直接给结果，但数学进步依赖解决过程中产生的新方法、新工具和新系统；直接得到答案等于炸掉金矿，无法沉淀可复用知识。
解决方案
在LLM与Lean/Isabelle等定理证明器之上，做过程优先的科研助手：强制记录中间引理、失败尝试、证明策略，自动抽取可推广定义、引理和工具，建立可检索的数学工具库，并支持人类标注重要问题与方向。
潜在人群
高校数学研究者、数学研究所、AI4Math实验室、科研基金项目组
变现 / 商业模式
机构SaaS订阅、按项目/席位收费、与企业AI实验室的联合研究服务
所需资源条件
- 启动资金（必须） · 资金 — 约50-200万
- LLM API/算力（必须） · 供应链 — 按项目折算
- 定理证明器集成（必须） · 资质证照 — Lean/Isabelle等开源工具链
- 数学文献与证明数据集（必须） · 数据 — arXiv、Mathlib等
- 高校/研究所合作渠道（加分） · 流量渠道 — 用于早期试点
补充说明
需数学领域专家深度参与；冷启动可聚焦解析数论、组合数学等一个垂直子领域，先验证过程记录和工具抽取价值。
所需岗位
- ML工程师（技术）
- 形式化验证工程师（技术）
- 数学研究员（技术）
- 后端工程师（技术）
- 产品经理（产品）
风险
技术难度高，用户群体小且预算有限，大模型公司可能内置类似能力；工具抽取的学术价值难以快速量化。
依据
楼主：“用AI解决，就好像直接把金矿炸了，但是里面的金子都没挖出来……解决的过程中发展出来的新的方法、新的思路、新的系统，这些才是挖出来的金子。”7楼：“AI能做到对猜想进行暴力攻克，但是还不能发明神秘小工具。”
下一步验证
访谈5-10位数学研究者，验证“过程记录+工具抽取”是否为真需求；用Lean/Mathlib做一个小型原型，展示从AI证明中抽取可复用引理。
标签
AI4Math,科研工具,定理证明,知识管理