Chongshi Technology · Capability Gap & Product Roadmap
基于《两款产品可行性与初步方案 V0.1》的交互式摘要：把“官网已公开能力”与“两款产品真正需要的产品化能力”之间的缺口，拆成可验收的补齐动作。
结论：崇实的“感知、接入、边缘、平台、基础 AI 与控制”已经很强，真正缺的是“把节能做成可解释、可核验、可复制的产品化闭环”。
雷达图按 0–5 表示成熟度。差距最大的维度是“诊断与方案”与“机理模型”，这两块正是形成差异化、可验收节能证据链的关键。
核心思路：不做两套互不相关的软件，而是共用一套“冷站智能内核”，产品一与产品二只是运行模式与界面不同。
设备节点 + 水路/控制关系边描述真实拓扑，用标准模板实例化，不逐项目编程。
点位映射、时间对齐、缺失补全、漂移/卡死、传感器互校、质量评分与可用性降级。
冷量 / COP / kW·RT / 泵风机相似定律 / 冷却塔逼近度，叠加现场残差校准与不确定度。
离散候选 + 连续参数 + 规则剪枝，满足温度/流量/压差/最小启停/冗余等约束。
可验证证据规则 + 审核过的措施库，输出问题、证据、影响量级、可信度与建议。
按 ISO 50006 建立计量边界、基线期与报告期，按负荷/天气/生产等变量归一化。
首版只做典型水冷冷水机房（离心/螺杆冷机、冷冻/冷却泵、冷却塔、常规旁通、一次泵系统）。
核心差异化不是重写能耗模拟内核，而是“既有冷站快速校准 + 痛点归因 + 技改组合 + 收益区间与证据链”。
充分复用现有资产下：首个可商业试点版本约 12–15 个月、90–145 人月；成熟 V1 建议按 18–24 个月规划。两条产品线同时完全铺开会显著增加返工风险。
推荐核心团队 8–11 人：产品负责人 1、暖通机理与节能算法 2–3、优化/机器学习 2、边缘与协议 2、后端与数据平台 2–3、前端/交互 1–2、测试与 M&V 1–2、现场调试 2–3（可与交付团队共享）。
点击每一阶段查看关键产出。阶段 3 起才进入 AI Box 的现场闭环，前面的工作都是为了让诊断与模型先被验证。
勾选即视为“已纳入计划”，状态保存在本机浏览器。