产品矩阵

不等式专注做 AI 时代工业制造业的销售线索基础设施。当前对外的产品是天下工厂；之后的产品会围绕同一条”销售 → 工厂”链路上尚未被解决的环节展开。

我们现在做的

天下工厂 · AI 工厂线索平台

给制造业 B2B 销售用的工厂客户搜索与决策工具。

不是”采购找供应商”的 1688，是”销售找客户”的销售智能 —— 制造业版的 ZoomInfo / Apollo.io，叠加工商查询类工具的”查公司”维度，但视角是销售方而不是采购方。

数据规模：

• 480 万家工厂档案 —— 含产品、产能、客户结构、设备水平等深维度，不只是工商基础信息
• 1,395 万条脱敏的关键人手机号 + 560 万微信
• 108 万家有外贸业务的工厂
• 1,000+ 产业带覆盖 —— 遍及全国镇域，含跨城跨省的镇域产业带集群

了解天下工厂详情 →

为什么这件事难

工厂数据不像消费品 —— 没有公开 API、没有评分聚合、没有点评网站。要做到”销售视角的工厂数据层”，需要同时解决五件事：

1. 数据采集 —— 工厂网站、专利、招聘、招投标、行业展会名录、企业对外宣传，每一个数据源都要自己抓
2. 数据清洗 —— 工厂注册名和实际生产主体常常分离（上市公司与三级子公司、母公司与厂区分公司、品牌持有方与 OEM 制造方）
3. 细分行业归类 —— 标准产业分类不够细，长尾产业带需要扩展到镇域级的非标分类（戴南不锈钢、东台不锈钢、靖江船舶、杭集牙刷等都不在国标的常规分类里）
4. 跨地域聚类 —— 镇域产业带常常跨城跨省（戴南-时堰跨泰州-盐城，盛泽-濮院跨江浙），不能按行政区划切
5. AI 智能体重构 —— 把上面这些原始数据，重新组织成销售真正需要的”该打谁”维度

实际做下来，最值钱的不是工厂搜索功能本身，而是底层数据层 + 销售视角的组织方式。

接下来

围绕”销售 → 工厂”这条链路，下一个产品会聚焦某个尚未被工具化的环节 —— 比如销售跟进、决策人维护、工厂动态预警、跨工具数据流转。具体形态会等产品上线时公布。