孵化
从用户、场景和技术变化中发现新的应用机会，明确产品服务谁、解决什么问题，并通过原型和真实反馈完成早期验证。
- 机会与用户需求研究
- 产品方向与使用场景定义
- 原型、用户测试与市场路径判断
我们做什么
陪伴一款 AI 应用完成从 0 到 1，
再从 1 走向增长。
Divide Labs 围绕一款应用的整个生命周期工作：发现机会、验证需求、完成研发、进入真实使用，并在反馈和数据中持续迭代。
研发
把通过验证的方向转化为可以真实使用的产品，协调产品、设计、AI 与工程能力，完成从原型到正式版本的研发。
- 产品策略、交互与视觉设计
- 模型、数据与应用工程
- 安全、可靠性、成本与发布准备
运营
让应用进入真实使用，持续观察用户行为、模型表现和服务质量，完善内容、体验、运营和商业化体系。
- 发布、反馈分析与产品迭代
- 内容、社区与用户关系
- 服务质量、模型表现与成本管理
加速
帮助已经形成初步产品和用户反馈的团队聚焦核心价值，改善留存与增长，并完善持续运营和规模化能力。
- 产品定位和核心价值重构
- 激活、留存与增长优化
- 团队、流程与多市场准备
AI 应用
AI 应用将重构工作、
经营与日常生活。
我们关注 AI 是否能够改变一项任务的完成方式，连接数据、工具、交易或现实服务，并为用户带来可以持续感受到的价值。
创作、内容与娱乐
图片、视频、声音、头像、短剧和其他数字内容的新生产与互动方式。
教育、学习与职业发展
语言学习、个性化辅导、职业训练、求职和教育者工具。
效率与专业工具
文档、知识、沟通、研究，以及法律、财税、审计等专业任务。
商业、电商与品牌经营
商品、内容、客服、销售、投放和从交易到履约的经营闭环。
生活服务与个人 Agent
旅行、健康、家庭事务、消费决策、陪伴和个性化生活体验。
产业与垂直业务 Agent
供应链、工业、地产、跨境治理和现实业务流程的智能执行。
AI 应用基础设施
私有知识、工作流编排、内容合规、多模型路由和安全评估。
我们如何理解 AI 原生
AI 原生，不是给旧产品
增加一个 AI 按钮。
真正的 AI 原生应用，会从产品架构开始重新思考任务如何被理解、规划、执行和改进。
- 01
围绕 AI 重新设计产品架构
Agent、长期记忆、工具调用、多步骤规划和多模态交互成为产品体验的一部分。
- 02
形成持续的数据闭环
在获得授权和保护隐私的前提下，从真实使用中积累专有知识与反馈。
- 03
进入完整任务和业务流程
连接搜索、判断、沟通、执行、交易、交付和记录，帮助用户完成任务。
- 04
连接现实世界的能力
与行业知识、合规、硬件、供应链和线下服务结合，形成真实交付。
- 05
建立可持续的产品经济
同时考虑用户价值、模型成本、服务成本和长期收入。
孵化路径
从一个值得解决的问题开始。
- 01
发现
寻找值得验证的应用机会。
- 02
验证
用研究、原型和反馈检验方向。
- 03
构建
交付可以进入真实场景的版本。
- 04
运营
从真实使用中持续修正产品。
- 05
加速
改善留存、增长和规模化能力。
合作与孵化方式
不同的起点，
共同走向真实产品。
Labs 发起
由 Divide Labs 发现机会、形成产品方向，并邀请创造者共同建设。
共同孵化
与拥有想法、行业经验、技术能力或早期产品的团队共同完成验证、研发和运营。
产品加速
帮助拥有初步产品与用户反馈的团队改善定位、留存、增长和运营体系。
企业与商家共创
把企业和商家的真实业务场景、用户基础或行业资源发展成可持续运营的应用。