今天小編分享的互聯網經驗:知名VC争相押注的EDA老兵新創業項目,「峥研軟體」想做工程科研領網域的「Notion + Figma + Github」,歡迎閲讀。
文|沈筱
編輯|王與桐
" 總有免費或者更便宜的選項,是中國 SaaS 最大的硬傷。"
峥研軟體創始人兼 CEO 李嚴峰在與 36 氪交流的過程中,分享了自己對國内企業服務賽道的看法。在他看來,同樣的賽道,在中國盯的人更多,只是造成這一現象的表層原因,而產品同質化、缺乏對用户真實需求的理解,才是導致客户粘性不高、商業轉化難的罪魁禍首。
然而,知道用户要什麼,找到鎖定用户的 killer feature 并非易事。Figma、Notion 等國外明星 to B SaaS 產品,也幾乎沒有一款是一夜成名的。比如,在理解設計師群體研發協同需求的道路上,Figma 一走就是近十年。
反觀國内,盡管效率、協同 SaaS 平台遍地開花,但在 "Copy to China" 的模式下,很難長出獨樹一幟的產品。李嚴峰表示,在峥研軟體聚焦的工程科研領網域,更是 " 無人區 "。
峥研軟體是 36 氪此前覆蓋報道過的項目。李嚴峰曾任職 Cadence、PDF Solutions,先後參與創立和成功退出兩家 EDA 初創公司,Accelicon 和博達微,并作為執行副總裁和首席產品官與概倫電子登錄科創板,在集成電路領網域有豐富從業經驗和連續成功創業經歷。2022 年,李嚴峰選擇離開概倫電子,創辦峥研軟體。
成立同年,公司即獲得了來自源碼資本、清輝投資、量子躍動、SEE Fund、水木清華校友種子基金,以及金沙江創投的種子輪融資。
近期,峥研軟體正式面向種子用户推出了工程科研效率協同 SaaS「peerup」產品原型。瞄準科研、科工、科教三大領網域,公司旨在從數據獲取、呈現、分析、管理和挖掘切入,通過提供完整工具鏈,使工程科研人員将時間、精力投入到需要創造力的工作中,而非數據簡單處理、可視化、描述性解讀等繁瑣、重復的任務。
據介紹,峥研軟體完成前期确定命題和基本解決途徑,到產品調研、定義產品形态的過程後,于今年初正式啓動產品原型研發。從峥研軟體的最終目标產品形态來看,其希望成為工程科研領網域的「Notion+Figma+Github」。
談及工程科研領網域仍是 " 無人區 " 的原因,李嚴峰告訴 36 氪:" 沒人做,并非沒有需求,更不是創造不了價值。" 一方面,現階段,國内工程師成本已經沒有絕對優勢,而用人需求還在上漲,同時國家培養工程科研人員的力度不減,提升研發效能是剛需;另一方面,滿足工程科研人員研發效能提升需求、推動科研創新,其本身的意義已經超過商業價值創造,而即便從商業的角度來看,只要能解決行業 1% 的效率提升問題,就值得企業為之付出 4000 塊錢。
但是,從供給端看,李嚴峰認為,一是由于領網域特殊性,只有業内資深用户或專家才能理解特殊需求,而這些人很難選擇跳出自己擅長的科研垂直領網域,做通用軟體的事;二是,現有聚焦研發領網域的效率、協同類產品不足以解決工程科研人員生產力提升的需求痛點。
" 盡管國外早有旨在降低工程科研人員編程門檻的低代碼軟體,但該領網域的核心痛點不是編程門檻高。工程科研不缺懂技術會編程的超級個體,而是缺讓超級個體變得更強大,幫助他把能力快速復制、推廣到企業、學校、行業層面的效率工具。" 李嚴峰進一步向 36 氪闡述," 另外,雖然市面上也有聚焦產研協同的軟體,比如「Atlassian」推出的研發項目管理軟體「Jira」,但其更多關注流程管理,沒有深入工程科研領網域 know-how。"
在李嚴峰看來,深入領網域 know-how 意味着需要最大程度發揮工程科研人員的價值。而數據是該人群價值的核心體現,理應成為效率工具的主要抓手。
具體而言,目前,峥研軟體已圍繞上述產品形态搭建好底層框架,構建了文檔、數據、應用三大功能模塊,并将做好文檔的記錄、分享、協同,成為工程科研的 Notion 視作第一步,也是其現階段獲客重點。
不同于一般文檔記錄,工程科研人員的筆記多以圖、表、數字等數據形式呈現。在這一步中,李嚴峰介紹,除了提供類似 Notion、飛書的常見功能,平台的核心價值體現于提升數據獲取和展現效率、助推科研正直兩個方面:
一是對來自工程科研相關儀器、軟體等不同來源的數據自動解析和統一格式呈現。用户可以将數據直接以附件形式插入筆記文檔,直接生成數據記錄,并可為數據添加标籤,創作各垂類科研領網域的專業圖表,同時支持在統一文檔中比對不同組數據;另外,在圍繞數據協作時,包括在使用平台視頻會議功能過程中,用户均可在圖、表等數據上直接圈注。
二是可回溯。平台提供了可進行版本控制和歷史回溯的編輯環境,詳細記錄數據創建時間、來源,以及修改、分享操作等所有和原始數據相關的使用情況。
基于此,產品功能再往外拓展,就是數據、應用兩大模塊,首先是實現圍繞開發的分享、協同。
在這一層面,peerup 主要解決物理世界和虛拟世界的連接問題,打通平台與各類軟、硬體的接口,例如仿真測試軟體、示波器等。同時,類比 Figma,主要圍繞數據獲取、管理、處理等,提供完整的工具鏈。
據介紹,峥研軟體開發了儀器測試、測量和數據處理的框架「ZMeasure」。針對不同工程科研領網域,公司會結合适用的算法,根據用户具體場景開發各類應用程式,以模版的形式放置于應用空間。用户可在文檔中選擇調用多個 App,進行復雜的自動化數據處理、遠程操控實驗儀器設備、完成測量實驗等任務。實驗返回的測量參數和數據可以直接作為 data 上傳雲存儲,進入公司研發的科研協作效率流中。
另外,peerup 搭建了底層函數庫,為用户提供了 Python 編程環境,支持低代碼流程創建和參數化配置。用户可以根據自己的業務邏輯,搭建專屬工作流,自行開發和運行專屬 App。開發後可選擇在組織内或在整個平台範圍内分享。
" 和 Figma、Notion 一樣,我們會不斷出新的應用模板和 feature,但并不代表要做定制化。" 李嚴峰告訴 36 氪," 支持好國内相關領網域的頂尖客户,完全可以復制到整個行業,最後擴展到國外,最終應用中心将走向無代碼平台。"
「peerup」簡要介紹 企業供圖
李嚴峰表示,數據的本質是數字,其在工程科研領網域中的展現形式和來源的儀器、軟體是可枚舉的,因此,針對不同專業領網域開發應用并不難。但他也坦言,盡管公司團隊是電子、化工等工程科研領網域的超級用户,能在熟悉典型需求的基礎上快速搭建底層框架,但在需要 domain knowledge 的應用開發層面,沒有捷徑可走,需時間沉澱。
因此,目前峥研軟體一是跨領網域招募了新的研發人員;二是在靠近種子用户的北京、上海建立了應用中心,以復原客户場景,支持相關應用落地。同時,在此過程中,公司将持續收集客户需求和反饋,基于對需求可復制空間、可行性以及 ROI 的綜合判斷,完成產品功能的迭代優化。
另外,李嚴峰認為,peerup 提供了 LLM 在工程科研領網域落地應用的土壤。利用 LLM,peerup 希望進一步降低工程科研人員跨學科獲取知識、使用不同儀器設備、軟體的門檻。當前,峥研軟體已經基于 LLM 搭建了嵌入 peerup 平台的 AI 助手,主要應用于兩個方面:
一是搜索和實驗報告生成等輔助性功能。例如,通過建立特定領網域的知識庫,AI 助手支持用户以對話形式完成數據、知識的搜索,以及獲得參考資料鏈接。對用户給定的報告生成要求,AI 助手可以尋找相關的工程數據、追蹤整個數據流、分析數據結果,按照特定格式要求完成數據整理、匯總和可視化;
二是復雜任務支持。公司将前述低代碼開發工作流搭建的功能集成到了 AI 助手中。用户可以使用自然語言描述業務邏輯,實現自動分析問題、尋找合适的底層函數、搭建工作流、完成參數化配置,并得到任務結果,同時支持用户自主檢查工作流邏輯,或對工作流進行手動參數微調。
團隊方面,峥研軟體的核心成員均畢業于清華、北大、北郵等知名院校。特色是應用端均有工業軟體領網域從業經歷,具備 EDA、材料化工等領網域科研工程經驗。而產品和開發人員均曾在字節跳動、小紅書等大型互聯網科技公司任職,具備軟體開發、數據解析和治理等方面經驗。
現階段,公司并未設定銷售目标,但對產品導入和銷售,李嚴峰很有信心。他告訴 36 氪:" 我們有二十多年的大 B 客户經驗和上下遊資源,所以早期不乏優質的種子客户,這也是相比很多 SaaS 初創團隊的重要優勢。團隊目前的重點是圍繞種子客户需求進一步完善平台功能和架構,把每個客户做透并實現高度粘性是基本目标。"
暢想未來,李嚴峰表示,在實現圍繞開發的分享、協同基礎上,peerup 的下一個目标是形成數據作業系統,構建類似 GitHub 的開源的、去中心化的科研協作平台。未來,工程科研人員可以和世界上任何研究者合作,科學成果的分享、評價以及商業價值創造也可通過社區實現。