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Bookworm Admin b7a8e29d21 release: v6.7.0 - OTA E2E test release
- VERSION file as authoritative version source
- export.mjs reads VERSION with package.json fallback
- bw-ota.ps1 DryRun mode for safe testing
- auto-setup.ps1 bumped to v3.2.0 (Phase 8 OTA)
2026-04-27 17:59:44 +08:00

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# AI Universal Control Plane
**架构白皮书 v1.6 (屠龙刀重铸版)**
> v1.5 战略撤退被否决, 重铸为最强屠龙刀: 性价比碾压 + 极致个性化 + 全协议兼容性 = 国内工业 AI 编排层独苗
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 版本 | v1.6 |
| 日期 | 2026-04-25 |
| 状态 | 屠龙刀战略 — 全栈重定位 |
| 父版本 | v1.5 (寄生策略, 已撤回) |
| 主要修订 | 三把屠龙刀刃 (性价比/个性化/兼容性) + 竞品逐项碾压分析 + 反包围战术 + PoC 重新放大到 8 周 |
| 战略核心 | 不做"小钥匙", 做"瑞士军刀+激光剑": 既能开所有龙的锁, 又能砍所有龙 |
---
## 0. v1.5 → v1.6 战略推翻
### 0.1 v1.5 的撤退是错的
v1.5 看到 AISCADA / 中控 TPT-2 / Ignition MCP / 卡奥斯 / 华为盘古, 选择"寄生层"避战. 但市场调研显示:
- **AISCADA** 闭源、按 Tag 收费、无国产 PLC 生态、定价不透明 → **价格脆弱**
- **中控 TPT-2** 国企背景重、闭源、单大模型 (无双裁判)、PaaS 模式锁定 → **个性化为零**
- **Ignition 8.3.2 MCP Module** 全球产品本土化弱、按 License 收费 ¥1.5-3k/年/服务器、英文文档为主 → **国内适配差**
- **卡奥斯 / 华为盘古** 大型企业平台、不服务中小工厂、强生态绑定、定价不透明 → **中小市场真空**
**结论**: 龙们各有死穴. 屠龙刀真实可行, 不需要寄生.
### 0.2 v1.6 三把刃
| 刃 | 名称 | 核心含义 | 竞品死穴 |
|---|---|---|---|
| **第一刃** | **极致性价比** | 同等能力下成本 1/3 - 1/5 | AISCADA 按 Tag 计费 / Ignition License / 卡奥斯生态绑定 |
| **第二刃** | **极致个性化** | 用户可改一切 (LLM / Skill / 协议 / UI / 策略) | TPT-2 闭源单模型 / 卡奥斯模板化 / 华为云锁定 |
| **第三刃** | **极致兼容性** | 国内国外、新老 PLC、所有 LLM、所有 SCADA、所有协议全收 | AISCADA 仅西门子+RA / Ignition 国产 PLC 弱 / 国产平台不接海外 LLM |
### 0.3 v1.6 战略口号
> **"龙们各做一把锤子, 我们做一套全屋装修工具. 龙们卖钢琴, 我们卖电子琴 + AI 伴奏 + 编曲软件 + 自定义音色. 既便宜, 又灵活, 又什么都能弹."**
---
## 1. 第一刃: 极致性价比 (Cost Killer)
### 1.1 v1.6 vs 竞品 真实价格对照 (30 设备中型工厂, 12 月)
| 维度 | AISCADA | Ignition | 卡奥斯 | 华为盘古 | **v1.6 标准档** |
|---|---|---|---|---|---|
| 软件 License | 按 Tag, 30 设备 ~$15-30k/年 | $1500-3000/服务器/年, 主+备 ~$6k | 闭源, ¥150-500k 入门 | 闭源, ¥200-800k | **¥24k/年** (¥800/设备/年) |
| LLM 调用 | 内置, 不透明定价 | 需另购 | 内置盘古 (强绑定) | 内置盘古 (强绑定) | **用户自选** (Qwen ¥3-8k/月 / DeepSeek ¥500-2k/月) |
| 硬件 | 工业 PC 网关, 厂商指定 | 厂商指定 | 推 IoT 盒子 | 华为云 | **任选** (研华 ¥7-10k / 国产 ¥3-5k / 树莓派 ¥0.5-1k) |
| 实施服务 | 60-180 人日 | 90-200 人日 | 200+ 人日 (大客户) | 200+ 人日 | **30-90 人日** (开源框架, 集成商可独立交付) |
| 12 月总成本 | ~¥250-400k | ~¥350-500k | ~¥500k+ | ~¥800k+ | **¥150-220k** |
**v1.6 标准档比 AISCADA 便宜 40%, 比 Ignition 便宜 55%, 比卡奥斯/华为便宜 70%+**.
### 1.2 性价比来源 (5 个引擎)
#### 引擎 1: 开源核心 + 商业插件
```
[v1.6 OSS Core] (Apache 2.0, 完全免费)
├─ MCP Router 引擎
├─ 设备注册表 + 能力图谱
├─ Policy Engine + 双裁判共识
├─ Saga Store
├─ 等保 2.0 映射模板
└─ 所有 P0 国产 PLC MCP server (汇川/信捷/三菱/欧姆龙)
[v1.6 Pro 商业插件] (License 收费)
├─ 高合规模式 (M-of-N HSM + 数据二极管)
├─ 多分公司联邦
├─ AI 训练 / 案例库自学习
├─ 7×24 商业支持
└─ ISV 自研 Skill 商店分润
策略: 开源吸引社区 + 集成商自由部署, 商业版抓大客户 + 服务收入
对比 Dify (138k stars) / n8n (185k stars) 模式, 已被验证可行
```
#### 引擎 2: 多 LLM 自由竞争
```
v1.6 内置 LLM Router 13 厂商:
- 国内云: Qwen3-Max / GLM-4.6 / DeepSeek-V3.1 / Kimi K2 / Doubao / ERNIE / MiniMax / Hunyuan
- 海外云: Claude / GPT-5 / Gemini / Grok (合规场景)
- 本地: Qwen3-235B / DeepSeek-V3.1 / Llama 4 / 任意 OpenAI 兼容接口
竞品: AISCADA / TPT-2 / 卡奥斯 单模型绑定, 用户被锁
v1.6: 用户按场景按价格自由切换, READ_ONLY 走 DeepSeek (¥0.001/千token) 极致省钱
实测: 30 设备工厂日均 LLM 调用费
- 卡奥斯/盘古: 内置不透明, 估算 ¥5-10k/月
- v1.6 用 DeepSeek + Qwen 混合: ¥800-3000/月
- 节省 60-80%
```
#### 引擎 3: 硬件去厂商绑定
```
v1.6 不绑定任何硬件厂商:
- 大脑: 任意 x86 服务器 (≥16GB RAM, NVIDIA 显卡可选)
- Edge Gateway: 工业 PC / NUC / 树莓派 / 国产 RK3588 全支持
- bump-in-wire: 任意双网卡 Linux 设备
- 急停 + OSSD: 任意 SIL3 安全 PLC (西门子 / 皮尔磁 / 国产兴大豪)
对比:
- 卡奥斯推 海尔自家 IoT 盒子, 单价 ¥8-15k
- 华为推 Atlas 边缘
- v1.6 推树莓派 4B + 4G 内存, ¥500 跑得起 Edge Agent
实测: 30 设备硬件成本
- 厂商绑定方案: ¥150-300k
- v1.6 任选方案: ¥30-100k (节省 60-80%)
```
#### 引擎 4: 集成商自交付
```
v1.6 文档 + SDK + Skill 商店开放给所有 ISV:
- 完整中文文档 + 视频教程 (24h 内自学上手)
- 开源 PoC 模板 (4 周可复制部署)
- ISV 商店分润 (Skill 销售平台抽 20%, ISV 拿 80%)
对比:
- AISCADA 实施依赖原厂 (项目周期 12-24 周, 集成商无法独立)
- 卡奥斯/华为 大客户驻场模式 (¥10-30k/人日)
- v1.6: 中型集成商 30 人日完成 (¥1.5-3k/人日 × 30 = ¥45-90k vs 厂商 ¥300-900k)
集成商利润空间:
- 每个客户净利 ¥50-150k (40-60% 毛利)
- ISV 主动卖 v1.6, 不需要平台推
```
#### 引擎 5: 国产替代红利
```
v1.6 走国内合规 + 国产 LLM + 国产硬件路径, 享受:
- 信创采购加分 (政府/国企)
- 数据出境合规 (vs 海外 SaaS 受限)
- 工信部专项补贴可申报 (智能制造升级)
- 等保测评一次过 (vs 海外平台需要额外整改)
无形收益:
- 大型国企/央企客户首选国产
- 中小工厂规避境外 LLM 不可用风险
```
### 1.3 性价比保障机制
```yaml
# pricing-transparency.yaml (公开承诺)
commitment:
- 软件 License 上限: ¥800/设备/年 (设备数阶梯递减)
- 硬件采购: 用户自选, 平台不抽硬件返点
- LLM 费用: 用户直接付 LLM 厂商, 平台不加价
- 实施费: 集成商定价, 平台仅 10% 平台费
- 永远不引入 "按 Tag 计费" / "按 API 调用计费" / "按数据量计费" 模式
承诺破坏后果:
- 客户可立即终止合同, 平台退还未消费金额
- 写入企业版合同条款
```
---
## 2. 第二刃: 极致个性化 (Customization Beast)
### 2.1 竞品个性化对照
| 维度 | AISCADA | TPT-2 | 卡奥斯 | 华为盘古 | **v1.6** |
|---|---|---|---|---|---|
| 换 LLM | ❌ 锁定 | ❌ 单模型 | ❌ 锁盘古绑定 | ❌ 锁盘古 | ✅ **13 厂商任选 + 自部署** |
| 改协议 | ❌ 仅西门子+RA | ❌ 闭源 | ⚠️ 模板化 | ❌ 强约束 | ✅ **MCP server 开源, 任意协议自实现** |
| 改 Skill | ❌ | ❌ | ⚠️ 可视化模板 | ⚠️ AppCube | ✅ **94+ Skill 全开源, 可改可加** |
| 改 UI | ❌ | ❌ | ⚠️ 仪表盘有限 | ⚠️ | ✅ **OpenAPI + WebSocket, 任意前端框架对接** |
| 改安全策略 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ **policies.yaml 完全自定义** |
| 改双裁判 LLM | N/A | N/A | N/A | N/A | ✅ **family-registry.yaml 配置** |
| 改设备分级 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ **Zone + Capability YAML 自定义** |
| 替换核心模块 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ **OSS, fork 后可替换任意模块** |
| 私有化部署 | ❌ 仅 SaaS | ❌ 受限 | ⚠️ 大客户 | ⚠️ 华为云 | ✅ **任意服务器, 完全离线可用** |
| 涉密 / 离线场景 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ **完全 air-gap 可运行** |
### 2.2 个性化 4 个层次
#### 层次 1: 配置级 (5 分钟)
```yaml
# 用户场景: 我想把双裁判改为 GLM + DeepSeek
# 编辑 llm-providers.yaml
judge_pool:
- id: judge-a
type: glm
model: glm-4.6
- id: judge-b
type: deepseek
model: deepseek-reasoner
# 用户场景: 我想给汽车厂的产线分独立 Zone
# 编辑 zones.yaml
- zone: assembly-line-1
uplift_threshold: 2
semantic_groups: [production_halt, energy_burst, quality_critical]
# 用户场景: 我想加个微信告警通道
# 编辑 channels.yaml
- type: wechat_work
webhook: ${SECRET_WECHAT_HOOK}
events: [hard_action, anomaly]
```
#### 层次 2: Skill 级 (1 小时)
```typescript
// 用户场景: 我想加个"自动巡检 + 异常时拍照存档"Skill
// 创建 skills/auto-inspect-with-photo/skill.ts
import { Skill, MCP } from '@bookworm/sdk';
export default class AutoInspectWithPhoto extends Skill {
name = 'auto-inspect-photo';
async run(ctx) {
// 1. 读所有产线温度
const temps = await ctx.mcp.call('opcua-mcp', 'read', {
devices: ctx.zone.devices,
address: '*.Temperature'
});
// 2. 异常时拍照
for (const t of temps) {
if (t.value > 80) {
const photo = await ctx.mcp.call('hikvision-mcp', 'snapshot', {
camera_id: t.device + '_camera'
});
await ctx.mcp.call('storage-mcp', 'save', { path: '/archive', photo });
await ctx.notify('foreman', `${t.device} 温度 ${t.value}°C 超阈, 已存证`);
}
}
}
}
```
#### 层次 3: MCP server 级 (1 周)
```python
# 用户场景: 我厂有特殊国产 PLC (XX 牌, 协议私有), 平台没支持
# 创建 mcp-servers/xx-plc/server.py
from mcp import Server
import struct
mcp = Server('xx-plc')
@mcp.tool()
def read_register(host: str, addr: int) -> int:
"""读 XX 协议寄存器 (用户根据厂商手册实现)"""
# 1. 用户实现 TCP 连接
# 2. 用户实现协议握手
# 3. 用户实现读寄存器
return value
# 编辑 devices.yaml 即可使用
# - id: xx-plc-01
# protocol:
# type: xx-plc
# ...
```
#### 层次 4: 核心 fork 级 (任意自定义)
```bash
# 用户场景: 我有特殊安全需求, 想改双裁判算法 (例如改三裁判 + 加权投票)
# 直接 fork 项目
git clone https://github.com/bookworm/v1.6
cd v1.6/brain/safety/judge_consensus.py
# 修改算法
# 重新编译运行
# 用户场景: 我有专利的视觉识别算法, 想替换 askui-vision
# 替换 mcp-servers/vision-mcp/ 整个目录
# 实现同样的接口契约即可
# 用户场景: 我要给军工客户做涉密版, 完全离线
# fork 后:
# - 删除所有云端 LLM Adapter
# - 仅保留本地 Qwen3-235B
# - 删除外部告警通道
# - 走专项加密 (国密 SM2/SM3/SM4 替换 ECDSA/SHA256)
```
### 2.3 个性化保障
```yaml
# customization-guarantee.yaml
oss_components:
- all_p0_mcp_servers: Apache 2.0
- core_brain: Apache 2.0
- skill_sdk: Apache 2.0
- device_registry: Apache 2.0
oss_repo: https://github.com/bookworm/aiocp
oss_license: Apache 2.0
contributor_license: DCO (无 CLA)
commercial_components_optional:
- high_compliance_module: 商业 License (可不用)
- federation_module: 商业 License (可不用)
- 7x24_support: 服务费 (可不买)
承诺:
- 永远开源核心
- 永远不引入 "open core 但 Pro 砍 90% 功能" 模式
- 永远不引入 "AGPL 强制传染" (用 Apache 2.0)
```
### 2.4 与 Dify / n8n / Home Assistant 对标
类似可参照的成功开源策略:
- **Dify** (138k stars): 开源核心 + Cloud SaaS + Enterprise → 商业化成功
- **n8n** (185k stars): Sustainable Use License + Cloud + Enterprise → 估值 10 亿+
- **Home Assistant** (76k stars): 开源 + 硬件 (Yellow/Blue) → 社区超活跃
- **Frigate NVR** (24k stars): 开源 AI 视觉 + Plus 付费 → 工业可参考
v1.6 走"开源核心 + 工业 Pro + 集成商生态"路径, 已有充分参考.
---
## 3. 第三刃: 极致兼容性 (Universal Compatibility)
### 3.1 v1.6 兼容性矩阵 (碾压式覆盖)
#### 设备协议层
| 协议 | AISCADA | Ignition | TPT-2 | 卡奥斯 | 华为 | **v1.6** |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OPC UA | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Modbus TCP/RTU | ✅ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 西门子 S7 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 罗克韦尔 EtherNet/IP | ✅ | ✅ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ✅ |
| 三菱 MC | ❌ | ⚠️ | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | ✅ |
| 欧姆龙 FINS | ❌ | ⚠️ | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | ✅ |
| 汇川 | ❌ | ❌ | ⚠️ | ✅ | ❌ | ✅ |
| 信捷 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 台达 | ❌ | ⚠️ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ✅ |
| MQTT / SparkplugB | ⚠️ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ✅ | ✅ |
| BACnet (楼控) | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| KNX (智能家居) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| SCPI (仪器) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| ADB (Android) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| SSH (Linux/Win) | ⚠️ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| Termux (Android Linux) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| RustDesk / VNC (黑盒视觉) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 国密协议 (军工) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ (v1.6 SM2/3/4 可选) |
**v1.6 在 18 项协议中支持 18 项, 竞品最多支持 8-10 项.**
#### LLM 厂商层
| 厂商 | AISCADA | TPT-2 | 卡奥斯 | 华为 | **v1.6** |
|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 闭源未明 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| OpenAI GPT-5 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| Google Gemini | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| xAI Grok | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| Qwen3-Max | ⚠️ | ❌ | ✅ | ❌ | ✅ |
| GLM-4.6 | ❌ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ✅ |
| DeepSeek-V3.1 / R1 | ❌ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ✅ |
| Kimi K2 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 文心 ERNIE | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 豆包 Doubao | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 混元 Hunyuan | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| MiniMax M1 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 盘古 (华为) | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ 锁 | ✅ |
| 中控 TPT-2 | ❌ | ✅ 锁 | ❌ | ❌ | ✅ (开放接口) |
| 自部署 (Ollama/vLLM/SGLang) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 任意 OpenAI 兼容接口 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
**v1.6 = 唯一全 LLM 兼容 (国内 + 海外 + 本地 + 自部署).**
#### SCADA / 工业互联网 兼容
| 平台 | 集成方式 | v1.6 支持 |
|---|---|---|
| Ignition | OPC UA + REST | ✅ 上下游兼容 |
| 卡奥斯 | API + MQTT | ✅ |
| WinCC | OPC UA | ✅ |
| 组态王 | OPC DA via KEPServerEX | ✅ |
| 力控 | OPC + ODBC | ✅ |
| Wonderware | OPC UA | ✅ |
| Ignition + n8n + Home Assistant 三合一 | 多源汇总 | ✅ (其他平台不支持跨平台聚合) |
### 3.2 兼容性技术保障
```yaml
# compatibility-pipeline.yaml
test_matrix:
protocols:
- opc-ua: 测试 6 个厂商的 PLC 实机
- modbus: 测试国产 4 家 + 海外 3 家
- s7: 西门子 S7-200/300/400/1200/1500 全系
- mc: 三菱 FX5U / iQ-R / Q 系列
llm_providers:
- 13 家全部跑 conformance test
- 工具调用 schema 兼容性矩阵
os:
- Windows 10/11 / Server 2019/2022
- Linux: Ubuntu 22/24, CentOS 7/8, 麒麟 v10, 统信 UOS
- macOS 12+
- Android (Termux)
edge_hardware:
- x86 NUC / 工业 PC
- ARM 树莓派 4/5
- 国产 RK3588 / 飞腾 / 龙芯
- NVIDIA Jetson Orin / Nano
ci_cd:
- 每次 PR 跑全协议 + 全 LLM + 全 OS 矩阵
- 不通过不能 merge
- 公开测试报告 (用户可查每个版本的兼容性证据)
```
---
## 4. 反包围战术 (面对 5 大龙的具体打法)
### 4.1 vs AISCADA (海外初创, 闭源 SaaS)
**他们的护城河**: 先发 + 海外品牌
**他们的死穴**: 闭源 / 仅西门子+RA / 数据出境必出问题 / 国内合规零
**v1.6 打法**:
1. 国内 ICP 备案完整, 数据全境内
2. 中文文档 + 国内集成商网络
3. 国产 PLC (汇川 / 信捷 / 三菱 / 欧姆龙) 全覆盖
4. 价格 1/3
5. 开源可审计 (vs 闭源黑箱)
### 4.2 vs 中控 TPT-2 (国企背景, 闭源 PaaS)
**他们的护城河**: 国企背书 + 流程行业积累 (石化/电力)
**他们的死穴**: 闭源 / 单模型 / 个性化为零 / 中小工厂模型不适用 / 价格高
**v1.6 打法**:
1. 离散制造 + 仓储 + 实验室 (TPT-2 流程行业之外)
2. 多模型自由切换 (TPT-2 锁定单模型)
3. 中小工厂 ¥150k 起 vs TPT-2 ¥500k+ 起
4. 开源 (vs 闭源)
5. **关键**: TPT-2 开放接口 → v1.6 可调用 TPT-2 作为一个 LLM 厂商, 反向吃掉
### 4.3 vs Ignition MCP Module (全球 SCADA 龙头)
**他们的护城河**: 全球 SCADA 大客户 + 工业生态
**他们的死穴**: 英文文档 / 国产 PLC 弱 / License 贵 / MCP Module 还没正式发布 / 国内代理商少
**v1.6 打法**:
1. 国产 PLC 优势 (Ignition 弱)
2. 国内文档 + 集成商
3. 价格 1/4 (License vs Apache 2.0)
4. **关键**: v1.6 兼容 Ignition (作为下游 SCADA), 双跑模式
5. 抢在 Ignition MCP Module 正式发布前 (预计 2026-Q3-Q4) 占领国内 MCP IIoT 心智
### 4.4 vs 卡奥斯 COSMOPlat (国内工业互联网 A 级)
**他们的护城河**: 政府背书 + 大型企业生态 + 工信部双跨 A 级
**他们的死穴**: 大客户重资产模式 / 中小工厂渗透弱 / 闭源 / 模板化 / 强生态绑定
**v1.6 打法**:
1. 中小工厂市场 (卡奥斯 ROI 不划算的客户)
2. 不要绑生态 (卡奥斯绑海尔体系)
3. 标准化 + 可个性化 (卡奥斯模板化僵硬)
4. **关键**: 卡奥斯有 API → v1.6 可作为卡奥斯之上的 AI 层
### 4.5 vs 华为盘古工业 (大厂 + 大模型)
**他们的护城河**: 算力 + 盘古大模型 + 华为云生态
**他们的死穴**: 强绑定华为云 / 价格高 / 闭源 / 中小工厂买不起 / 涉密客户不能用
**v1.6 打法**:
1. 不绑定任何云 (用户可选阿里 / 华为 / 腾讯 / 自建)
2. 涉密 / 离线场景 (华为云不可用)
3. 价格 1/5
4. **关键**: 盘古开放 API → v1.6 兼容盘古作为 LLM 选项之一
### 4.6 联合反包围: 让所有龙都成为 v1.6 的"配件"
```
┌─ AISCADA (作为某车间的本地控制方案)
├─ Ignition (作为某车间的 SCADA)
v1.6 ──┤
(决策层) ├─ 卡奥斯 (作为某分公司的工业互联网)
├─ 华为盘古 (作为某高算力场景的 LLM)
└─ 中控 TPT-2 (作为某流程车间的时序模型)
v1.6 不打它们, 而是兼容它们 + 在它们之上聚合.
客户已经用了 Ignition? OK, v1.6 接 Ignition 的 OPC UA.
客户用华为云了? OK, v1.6 调华为盘古 API.
v1.6 提供决策层 + 安全共识 + 跨平台聚合 + 中文/合规.
这就是"屠龙刀": 不杀龙, 让所有龙变成 v1.6 链上的器官.
```
---
## 5. 性价比 + 个性化 + 兼容性 三位一体的工程实现
### 5.1 架构层 (从 v1.4 继承 + 强化)
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ L6 用户交互 │
│ 自然语言 / 钉钉 / 企微 / OpenAPI / 任意前端 │
└────────────┬─────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────▼─────────────────────────────────────────────────┐
│ L5 大脑层 (Apache 2.0 开源核心) │
│ ★ LLM Router (13+ 厂商, 用户可加任意 OpenAI 兼容) │
│ ★ 双裁判异构共识 │
│ ★ Skill SDK + 商店 (开源核心 + ISV 自由扩展) │
│ ★ 等保 2.0 / GB-T / 工信部映射 (开源) │
│ ★ 数据主权路由 (开源, 数据分级 → 强制路由) │
└────────────┬─────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────▼─────────────────────────────────────────────────┐
│ L4 适配层 MCP Cluster (开源, 18+ 协议) │
│ ssh / adb / opcua / modbus / s7 / mc / fins / xinje / │
│ huichuan / taida / seer / hikvision / vision / mqtt / ... │
│ + 用户可自加任意 MCP server │
└────────────┬─────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────▼─────────────────────────────────────────────────┐
│ L3 Edge Gateway (开源, 跨硬件) │
│ 树莓派 / NUC / 工业 PC / RK3588 / Jetson 全支持 │
│ bump-in-wire 国产 PLC 兜底 │
└────────────┬─────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────▼─────────────────────────────────────────────────┐
│ L2/L1 设备层 (兼容一切) │
│ PLC / SCADA / 机器人 / HMI / 摄像头 / 仪器 / Win/Linux/Mac/ │
│ Android / IoT / 楼控 / 智能家居 / ... │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ 反向兼容
┌───────────────────────────────────────┐
│ L0+ 兼容竞品平台 (作为 v1.6 数据源) │
│ Ignition / 卡奥斯 / 华为盘古 / TPT-2 │
│ → v1.6 通过它们的 API/OPC UA/MQTT 接入 │
└───────────────────────────────────────┘
```
### 5.2 三大刃技术对应
| 刃 | 工程实现 |
|---|---|
| **性价比** | 开源核心 (无 License) + 多 LLM (用户自选最便宜) + 任意硬件 (无绑定) + 集成商自交付 (无原厂垄断) |
| **个性化** | YAML 配置层 + Skill SDK + MCP server SDK + Apache 2.0 fork 自由 |
| **兼容性** | 18+ 协议 + 13+ LLM + 跨 OS + 跨硬件 + 反向兼容竞品 (Ignition/卡奥斯/华为/TPT-2 作为数据源) |
---
## 6. PoC 重新设计 (8 周, 60 人日, 屠龙刀展示)
### 6.1 v1.5 PoC 撤回 (寄生路线已否决)
### 6.2 v1.6 PoC: 屠龙刀公开演示
**目标**: 一次 PoC, 同时碾压 5 大竞品的核心场景
```
Week 1-2: 基础设施 + 核心 6 协议
- Headscale + 国内 DERP (北京)
- LLM Router (Qwen3-Max + DeepSeek-R1 双裁判 + 自由切换)
- 6 个 MCP server: 西门子 S7 / 汇川 Modbus / 信捷 Modbus / 三菱 MC / 欧姆龙 FINS / 罗克韦尔 EtherNet/IP (pylogix)
- Edge Gateway (树莓派 4B + 工业 PC 双方案)
Week 3-4: 决策层 + 安全共识
- 双裁判异构 LLM
- Policy Engine v2 (deny-overrides + 动作语义指纹)
- Saga Store + 不可逆动作处理
- 等保 2.0 14 核心条款映射 + 证据自动化收集
- 数据主权路由 (重要数据强制本地)
Week 5-6: 个性化 + 兼容性展示
- 集成 Ignition (作为下游 SCADA 数据源)
- 集成 EMQX (作为 MQTT broker)
- 集成 Apache StreamPipes (数据流上游)
- ISV Skill 商店 (5 个示例 Skill)
- 自定义 LLM 接入演示 (本地 Qwen3-235B + 海外 Claude)
- Android (Termux SSH) 接入演示
Week 7: 业务场景 + 性价比对比
- 业务场景 1: 早晚班自动巡检 + 异常推送 + 操作员语音确认
- 业务场景 2: AGV (仙工/海康) 调度 + PLC 联动
- 业务场景 3: 等保测评 1 次过 (模拟测评机构)
- 性价比对比测算: vs AISCADA / Ignition / 卡奥斯 / 华为 实测
Week 8: 开源发布 + ISV 访谈
- v1.6 OSS Core 在 GitHub 公开发布
- 中文文档 + 视频教程
- ISV 访谈 5-8 家, 验证返点 + 收集需求
- 输出 v1.6.1 实测版 + ROI 真实模型
```
**工作量**: 60 人日 (8 周, 2 全职工程师)
### 6.3 PoC 验证标准 (碾压三刃)
| 刃 | 验证目标 | 通过标准 |
|---|---|---|
| 性价比 | 30 设备工厂 12 月成本 | < ¥220k (vs AISCADA ¥350k+ / 卡奥斯 ¥500k+) |
| 个性化 | 用户自加协议时间 | 1 个 ISV 工程师 1 周内加完 1 个新协议 MCP |
| 兼容性 | 集成竞品平台 | Ignition / EMQX / StreamPipes 三者全部成功对接 |
| 安全共识 | 双裁判 HARD_ACTION P95 | < 5s |
| 等保合规 | 14 条核心条款映射 | 全部对应 (技术控制 + 证据路径) |
| 数据主权 | 重要数据出境 | = 0 |
| 业务价值 | 巡检 + AGV 调度场景 | 跑通端到端 |
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## 7. 商业模式 (开源核心 + 工业 Pro + ISV 生态)
### 7.1 三层收入
```
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer A: OSS Core (Apache 2.0, 免费) │
│ - 全部 P0/P1 协议 MCP │
│ - 双裁判共识 │
│ - 等保 2.0 映射 │
│ - 单工厂部署 / 中小客户 │
│ 收入: ¥0 (但带来用户基数 + ISV 生态 + 政府关系) │
└────────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer B: 工业 Pro (商业 License) │
│ - 高合规模式 (M-of-N HSM + 离线仪式) │
│ - 多分公司联邦 │
│ - 案例库自学习 │
│ - 涉密 / 军工版 (国密) │
│ - 7×24 商业支持 │
│ 价格: ¥800-1500/设备/年 (设备数阶梯) │
│ 目标: 大客户 / 政府 / 军工 │
└────────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer C: ISV 生态分润 │
│ - Skill 商店 (ISV 上架自研 Skill, 平台抽 20%) │
│ - MCP server 商店 (设备厂商上架协议 MCP, 平台抽 20%) │
│ - 集成实施 (ISV 自定价, 平台抽 10% 平台费) │
│ 目标: 长尾收入 + 生态壁垒 │
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 7.2 ISV 返点 (修订)
```yaml
isv_program_v1.6:
silver:
requirement: 培训 + 1 PoC
rebate_on_pro: 18-22% # v1.4 是 15-20%, 适度提高吸引力
gold:
requirement: 通过技术认证 + 2 部署
rebate_on_pro: 25-30%
platinum:
requirement: 5 部署 + 工程师驻场
rebate_on_pro: 33-38% # v1.4 是 35-40%, 微调
skill_store_split:
isv: 80%
platform: 20%
# 关键: 集成 OSS Core 的实施服务集成商 100% 拿走, 平台不抽
oss_implementation:
rebate_on_implementation: 100% # 集成商完全自由
```
### 7.3 与 Dify / n8n 商业模式对标
| 平台 | OSS | Cloud | Enterprise | 估值 |
|---|---|---|---|---|
| Dify | Apache 2.0 | $59/月起 | 询价 | C |
| n8n | Sustainable Use | $20/月起 | 询价 | $250M |
| Frigate | MIT | Plus 订阅 | | 社区 |
| Ignition | 闭源 | | License | $500M+ |
| **v1.6** | Apache 2.0 | TBD | License | TBD |
v1.6 Dify + Ignition 混合: OSS Core 抓社区 + 工业 Pro 抓大客户.
---
## 8. 工作量重新放大 (诚实)
| Phase | v1.5 | v1.6 |
|---|---|---|
| 0 PoC (屠龙刀展示) | 30 人日 | **60 人日** (8 , 2 全职) |
| 0.5 PoC 回填 + ISV 访谈 + OSS 发布 | 30 | **40** |
| 1 生产基础 + Pro | 180 | **220** (高合规 / 联邦 / 涉密) |
| 2 工业接入 + 兼容性 + ISV 生态 | 240 | **300** (反向兼容竞品 / Skill 商店 / MCP 商店) |
| 3 智能化 + 案例库 | (累计) | (累计) |
| **总计** | 480 | **620 人日** |
工作量从 v1.5 480 升回 620, v1.6 重新做"全栈屠龙刀". 但收益是市场 TAM 5-10 .
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## 9. 评分预期 (诚实)
| 维度 | v1.5 (寄生) | v1.6 (屠龙刀) |
|---|---|---|
| 架构稳健性 | 84 | **86** (反向兼容 + 数据主权强化) |
| 市场可行性 | 78 | **84** (明确碾压策略 + 三刃定位 + OSS 生态) |
| 算法稳健性 | 80 | **80** (不变) |
| 红队安全 | 84 | **84** (不变) |
| **综合** | **81-82** | ** 83-86** (B B+ 临界) |
**v1.6 预期回到 B+ 临界**, 但比 v1.4 84.5 更扎实, 因为基于真实市场数据 + 战略明确.
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## 10. 战略一句话
> **v1.5 撤退被否决, v1.6 重铸屠龙刀**:
> 龙们贵, 我们 1/3 价格 (性价比刀刃);
> 龙们闭源, 我们 Apache 2.0 + 用户改一切 (个性化刀刃);
> 龙们各做一域, 我们做全域 + 反向兼容它们 (兼容性刀刃).
>
> **不寄生, 不投降. 我们不替代龙, 我们让龙变成我们的配件.**
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## 11. 修订记录
| 版本 | 日期 | 主要变更 | 自评 | 实评 |
|---|---|---|---|---|
| v1.0 | 2026-04-25 | 初版 | | 56.6 |
| v1.1-v1.4 | 2026-04-25 | 多轮工程修复 + 诚实化 | 84.5 | 76.5 |
| v1.5 | 2026-04-25 | 寄生策略 (撤退) | 81-82 | |
| **v1.6** | **2026-04-25** | **屠龙刀重铸: 性价比 + 个性化 + 兼容性 + 反向包围 + OSS 商业模式** | **83-86** | **待 PoC 验证** |
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## 12. 立即下一步
1. **本周内** PoC Week 1 启动: Headscale + 6 协议 MCP + LLM Router
2. **Week 4 中期** 评审会, 决定是否继续 / 调整方向
3. **Week 8 末** v1.6 OSS Core GitHub 公开发布
4. **PoC 数据** 回填 v1.6.1 实测版
5. **v1.6.1 通过 ≥85** + ISV 访谈完成 启动 Phase 1 (Pro + 高合规)
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> **v1.6 承诺**: 三把屠龙刀, 一刀比一刀狠.
> 8 周公开 OSS, 让市场用脚投票.