从AI旅行规划到食品合规工具，两个大模型独立应用的失败案例揭示了创业者的致命盲区。本文深度剖析资源评估、行业认知与AI边界三大关键失误，为试图用大模型颠覆传统行业的产品人敲响警钟。

最近几个月在做大模型独立应用的项目，踩了很多坑，同大家聊聊。先说结论

1、做对的事情比把事情作对更重要

2、各岗位之间的职责已经比较模糊

3、大模型解决不了一切，做对的事情比把事情作对更重要

这几个月，做了两个项目，但效果不太好，现在已经基本放弃。

第一个项目是一个AI旅游规划项目

起源是去年有过一段环游中国的经历，然后做攻略的过程确实非常痛苦。相信大家长途旅游之前也有这种花大量时间做攻略的经历。

我也知道deepseek，豆包等可以直接通过对话来输出一份文字版本的旅行规划。但我还是觉得不够。

我想做一个包括根据用户偏好来进行行程规划，并包含当地天气，行程注意事项等的完整行程，并且能够在这个行程中完成地点导航等。后期可以通过引入景点门票，打车等各种业务产品销售获得利润。

这个事情的需求是不是OK的呢，需求确实没有问题，无论是我自己的出行感受，还是找的种子用户，还是之后在推广中获得的自然流量用户。

为什么没有继续推进下去呢？

1、在拓客上遇到了问题，我在多个平台发软文推用户，都被判定为广告，然后被冻结了账号。

2、同期的高德，飞猪，还有携程，马蜂窝也在做类似的产品，我对后期是否能够拼过他们，不自信，因为他们有很多客户还有旅游资源。

3、我尝试融资，联系了一些投资人，给BP，聊了都没有后文。

因此，我在继续尝试了一段时间的获客渠道没有明显好转之后，这个项目进入暂停阶段。

这让我有一个想法，今后自己做项目，基本不会太碰C端业务，平台项目。因为这个用户拓展极难，而且容易被巨头盯上，运营难度也大，不是小团队能够做到事情。

第二个项目是一个食品合规项目

起因是因为去年在云南昆明去了一趟，有一家直播电商公司想做一个AI的业务，他们有被打假索赔，想用大模型来帮助判断直播的商品是否符合国家法律法规的要求。

当时我没有留在昆明的想法，所以就没有参与这个项目。

今年又想起这个项目，就启动开始，下面是用户端的页面。

产品做出来了，但是有一个重大的问题，那就是我因为不具备相关的行业知识，我不能验证这个产品是否达到效果。

我们也有合作的专家，但是专家的知识主要不再我们选择的细分领域，所以导致专家对系统的审核结果也无法保证是否OK。

之后我们找了一些行业用户来试用，给出来不太满意的结果。另外就是我发觉一个更重要的问题，那就是法律这块的要求特别严格——如果出的结果存在纰漏，就会导致使用我们产品的用户承担法律责任；而我们系统是无法保证100%准确的，因为大模型本身现在就是transformer架构，这个架构就是概率逼近的。

这就会导致：直接利用大模型来出最终结果，结果就是不确定的——这个底层原理无法改变。

这两个项目中，我都犯了错误。

第一个AI旅游规划，竞争对手的评估这个层面，自己本身资源团队能力的评估上存在问题第二个AI食品合规工具，这个是对行业本身的熟悉度不够贸然进入，并且忽略了大模型的适用范围，从底层逻辑上就存在问题。第二个项目的错误其实更严重。

OK，这篇文章先聊到这里，下一篇文章将聊聊为啥我觉得——各岗位之间的职责已经比较模糊。