事件背景
德國宇航局工程師吉洋創辦的 Orthogonal 瞄準了工業軟體領域的核心痛點：傳統電腦輔助設計（CAD）與工程模擬工具（如達索、ANSYS）昂貴且難用。在 AI 時代，軟體開發已經進入「感覺程式碼」階段（用 Cursor 這類 AI 助手可以快速迭代），但硬體設計工具仍停留在「高牆」後——只有資金充足的大企業才玩得起。
核心觀察
吉洋在空客、寶馬、西門子、華為等全球巨頭參與過核心研發，深知這道「高牆」的存在： - 授權費昂貴：企業級 CAD/模擬軟體年費往往百萬級 - 學習曲線陡峭：工程師需要花數月到數年才能精通 - 人才集中：只有大企業能承擔培訓成本，中小企業被迫外包或放棄自主研發
AI 時代的變化是：小團隊、一人公司越來越多需要跨領域技能（既要做硬體設計、又要懂電子、控制、製造）。高牆變成了窒息瓶頸。
歷史脈絡
這不是新問題。軟體業在 1990-2010 年代經歷過類似轉折： - 1980-2000：專業軟體（Photoshop、Maya、CAD）由少數昂貴工具壟斷 - 2000-2010：開源軟體（Blender、GIMP）、SaaS（Figma）逐步降低門檻 - 2010-2020：無程式碼平台（Zapier、Airtable）、AI 助手（GitHub Copilot、ChatGPT）使「業餘人士也能做專業工作」成為現實
硬體設計軟體仍在 1990 年代的壟斷階段，正等待 Figma 或 Blender 時刻到來。
經濟信號
這次創業背後隱含的信號： 1. 被壓抑的需求：全球 95% 有創新需求的中小企業、初創團隊、研究機構都在尋找「可負擔的硬體設計工具」 2. 成本結構變化：AI 模型可以把複雜參數化自動化，降低工具的「理解門檻」（不用學 10 年工程知識也能用） 3. 人才流動：懂硬體的人才從大企業流向創業公司，對工具易用性的要求更高
這是典型的「低端市場破壞」模式：先用簡陋但易用的工具搶佔 85% 的「低階市場」（中小企業、非關鍵任務），最終可能蠶食大企業的市場。