工 具 概 览
我们用的工具，
我们用的工具，
以及这个项目开展的思路：
选什么工具取决于"不同环节的需求"——不是一个 AI 做所有事，是让每个 AI 做它最擅长的那件事。
AI解密上海纺织工业的165年，1861–2026 AI Decodes 165 Years of Shanghai Textile Industry, 1861–2026
我们做的事情是：用 AI 工具从海量资料里找到有意思的线索，再把线索变成可以被大众看到的产品。今天纺织业是载体，但方法是核心。
先说背景。我本科、硕士都在同济大学风景园林，毕业后在天华做了两年城市设计。去年底和合伙人一起创办了 AI 创意公司「启昂陀螺」。合伙人做了三十多年服装外贸，从90年代开始——差不多就是电视剧《繁花》那个年代——他对纺织业的发展脉络非常熟悉，这样我们才能判断 AI 出来的结果有没有胡说八道。
目前我们服务的客户包括：德国百年家族品牌（毛绒玩具和童装）、北美女装品牌（独立站+海外社媒）、以及上港集团下的上市航运公司。团队自媒体方面，四月底我们发了戛纳创意节亚洲区233个入围案例分析，全网播放超90万——搜「创意方法论」就能找到。
一个核心观点：商业项目和学校做研究用的方法其实非常类似——帮品牌做内容，第一步永远是挖：挖品牌历史、挖在地文化、挖行业脉络、挖消费者。这和做学术研究的起点是一样的。
读研的时候我做过一个街道视觉注意力的研究——用眼动仪追踪行人视线，实验地点在杨浦区的苏家屯路和张武路。做实验需要当街拉路人，非常难，大部分人是出于同情才帮忙的。
有一个路人对我说：「你们不如研究梧桐树飞絮怎么解决」，然后鄙夷地走了。这句话对我冲击很大——因为她说的对。
我花了很多时间做严谨的研究，但结论回应的那个问题，普通人根本不在关注范围内。这让我一直在想：有没有可能先去大量材料里翻，找到真正让人好奇的切入点，再围绕它做严谨研究？
以前想这样做很奢侈——翻很多资料，可能半年就过去了，切入点还没找到。所以大部分人的选择是：老师给方向，找 gap，赶紧毕业。
有了 AI 之后，这件事变得可以做了。AI 可以帮你在短时间内从海量资料做交叉分析。
我们的做法是：先给 AI 一个大范畴、圈定数据集，让它在边界里翻、交叉、发现线索。发现之后判断有没有意思——判断是人做的。最开始方向是我们定的，最终判断也是我们做的，AI 只负责中间那部分海量搜索和交叉匹配的体力活。
更细的步骤拆解与参考截图，请参阅 「方法」 一章。
一个选址决定，奠定了城市工业的百年剧本。
两条水系切出两条产业带：同一条河岸在百年里被反复重新定义。
在地图上「消失」的纺织原点：老城肌理与近代工业的叠压。
五卅运动的空间因素：工厂、工房与罢工如何在同一片街区咬合。
被掏空的「衣被天下」：传统棉业腹地如何被口岸与机器改写。
看不见的「产业分水岭」：一条边界切出不同的制度与空间肌理。
浦东开发：比你以为的早一百年——从棉栈到滨江的漫长伏笔。
M50 的 loft 美学：从栈房到创意园的 160 年。
与「八条线，一座城」同一套卡片密度：这里只保留四条非空间主轴——人物、物质、制度性基础设施与全球共振。每一条都可独立做成解密内容；完整案例仍分散在数据集与后续故事页中。
把一个人或一家机构在 165 年里的轨迹拉直——机器织布局、荣家三代、上棉十七厂……本身就是小说结构。
靛蓝与化学染料、棉纤维长度、合成纤维实验室——物性决定分工，也决定上海在全球纱线棋盘上的位置。
电报、《申报》行情、布票与棉花交易所——信息流与配给制度，比厂房更早定义「纺织上海」。
美国内战、苏伊士运河、一战与孤岛繁荣——把世界事件与上海织机并置，看见 165 年的蝴蝶效应。