这个模型的精妙之处在于它揭示了一个深刻的道理：高手的成长不是单线程的，而是多维度交织、螺旋上升的。

从图中可以看到几个关键洞察：

第一，三座山的平等关系。T（教学）、C（咨询）、P（实践）各有其高度，单独看都是独立的"山峰"。很多人会误以为要先实践、再教学、最后咨询，但实际上它们是平行存在的，可以同时攀登。

第二，R是底层的"操作系统"。研究（Research）不是第四座山，而是统筹TCP的"投影"——它追求的是宽度和深度，是兼容性，是"从大量样本中提炼普适性规律"的能力。这就像是TCP协议之于网络传输一样，R是商业管理世界的底层协议。

第三，能力迁移的逻辑。P实践者的优势是躬身入局、拿结果；C咨询者擅长引导启发、探讨路径；T教学者能规模化传递知识；R研究者则能建立模型、形成行业标准。每个角色都有独特价值，但R的兼容性最强。

从P到CR：我的能力跃迁计划

最近在研究"一堂"的TCP-R皇冠模型，突然意识到自己正站在一个关键的转折点上。

我现在在哪里？

过去几年，我一直是个典型的P（实践者）：

• 做AI原生开发，自己撸代码搭工作流
• 创业做科学仪器，亲自下场拿结果
• 7000+小时泡在得到和一堂，疯狂吸收知识

但说实话，我的R底座其实一直在默默生长。

跨央企、高科技、软件、高校、创业的多元经历，让我习惯了从不同视角看问题。每次遇到新领域，我都会本能地去寻找规律、建立模型、提炼方法论。这种"从大量样本中提炼普适性规律"的能力，不就是R吗？

所以我给自己的定位是：争C保R。

为什么要"争C"？

选择咨询而非教学，是因为我更享受深度介入、一对一解决复杂问题的过程。

我不想站在讲台上对着一群人讲标准答案。我想坐在对面，跟你一起推演："如果我是你的合伙人，咱俩怎么干这个事儿？"

而且说实话，纯粹的研究者容易陷入"书斋困境"。理论再漂亮，不经实战检验就是空中楼阁。C是最好的试金石——每一次咨询都是对我R成果的压力测试。

用C来验证R、迭代R、让R活起来，这才是我想要的状态。

我的C要切哪里？

AI技术落地，这是我的天命赛道。

为什么这么说？

第一，我有稀缺的复合身份。既是AI原生开发者（懂技术），又是科学仪器企业创始合伙人（懂产业）。AI落地最大的痛点是什么？技术人员不懂业务，业务人员不懂技术，而我恰好站在中间。

第二，我自己就是"AI落地"的活案例。我在科学仪器这个垂直领域踩过的坑、淌过的路，比任何方法论都值钱。咨询的本质不就是"卖自己走过的路"吗？

第三，时机窗口正在打开。2024-2025年，AI从概念验证进入规模落地期。大量传统企业老板焦虑但迷茫——他们需要的不是听你讲GPT原理，而是"我的业务到底怎么用、用了能省多少钱、风险怎么控"。

具体来说，我的咨询切口聚焦在两个咽喉环节：

• AI工作流开发：帮企业设计和搭建实际可用的AI工作流
• 选型评估：从成本、能力边界、数据安全等维度，帮企业做工具选型

我的3个月实战计划

第一个月：夯实R底座，建立"弹药库"

我要做三件事：

1. 建立AI工具选型决策框架 把我用过的Dify、Coze、n8n等工具的适用场景系统梳理出来。什么样的企业选什么工具？从成本、能力边界、数据安全、集成难度、厂商生态、学习曲线六个维度形成评估清单。

2. 沉淀AI工作流设计模板库 按场景分类（内容生产、客户服务、数据处理、研发辅助等），每个模板包含：业务场景、工具组合、搭建步骤、踩坑记录。这是我的"弹药库"。

3. 总结AI落地常见死法清单 我见过或经历过的失败案例，为什么死？总结出几条"反模式"。这是我做咨询时最有说服力的素材。

然后，我要从这些案例中提炼出至少两套可命名的方法论，比如：

• "AI落地四步诊断法"——帮客户快速判断要不要上AI、上什么AI
• "工作流MVP设计法"——用最小成本验证AI场景的可行性

方法论的标准是：能用一张图讲清楚，能让别人照着做。

第二个月：练C技法，积累实战

我要找5个"练手客户"，做免费咨询。目标不是成交，而是刻意练习"出口式咨询法"。

每次咨询我都会刻意练习三件事：

1. 找出口 不问"你想做什么AI"，而是问"你最想用AI解决的一个业务卡点是什么？"锁定他真正渴望的具体目标。

2. 切视角 不说"你应该用Dify"，而是说"咱们可以先用Dify搭一个最小版本测试一下"。用"咱们"而非"你们"，让对方感觉我们是一起解题的。

3. 探究解法 不直接给答案，而是引导他自己说出来。"我帮你翻译一下，你是不是想先验证这三个关键假设？"

每次咨询后我会做复盘：

• 我找对出口了吗？
• 对方有抵触情绪吗？
• 最后的方案是他想出来的还是我强加的？
• 我的哪些信息差/方法论发挥了作用？

然后基于这5次实战，我会建立两个资产库：

• 出口话术库：针对不同类型客户的开场问题、诊断框架、钩子话术
• 异议应对库：客户说"AI不靠谱"、"我们数据不够"时，我怎么回应

第三个月：CR融合，形成闭环

我要做两件大事：

1. 打磨一个标杆案例 选一个最有代表性的案例，写成完整的案例报告：

• 客户背景与痛点
• 诊断过程（我问了什么问题、怎么找到出口）
• 解决方案设计（工具选型逻辑、工作流架构）
• 落地过程与踩坑
• 最终成果与客户反馈

这篇案例报告有三个用途：对外展示我的C能力、对内检验我的R方法论、作为一堂合作的"敲门砖"。

2. 设计我的咨询产品 把C能力产品化，形成可报价、可交付的服务。我设计了三个层级：

• 第一层：AI落地诊断（2小时线上咨询） 帮客户做选型评估和场景梳理，交付一份诊断报告
• 第二层：工作流陪跑（4-8周周期） 从设计到搭建到上线，全程陪跑，按里程碑交付
• 第三层：AI落地内训（半天或一天工作坊） 为企业团队传授方法论+现场实操

与一堂长期合作的可能性

基于我的"AI技术落地"定位，我在考虑几个合作方向：

作为一堂的"AI落地顾问"，为学员、企业家群体提供AI咨询服务（C的直接变现）

作为一堂的"课题研究者"，把"AI落地方法论"沉淀成课程或研究报告（R的价值输出）

作为一堂的"案例贡献者"，我的科学仪器创业经历、AI落地实战，本身就是可研究和传播的样本

三个月后，我怎么检验自己？

我会问自己三个问题：

关于R底座——我有几套可命名、可讲清、可复用的方法论？我的知识库里有多少个有效案例？

关于C技法——我做过多少次咨询？成功找到出口的比例是多少？有没有客户主动转介绍？

关于CR融合——我能不能用一句话说清自己的价值主张？我的咨询是凭经验还是凭模型？

这就是我的"争C保R"战略。

有R打底的C，才有溢价，才能被复制，才能上规模。

用C来验证R、迭代R，让R活起来。这是我接下来要走的路。

如果你也在思考类似的能力跃迁，或者你的企业正好需要AI落地咨询，欢迎找我聊聊。咱们一起推演推演，说不定能碰撞出点火花。