现金流管控的缰绳被勒到最紧，但仅靠节流无法从根本上扭转“智伞”日益干涸的资金池。林薇清楚，必须找到新的水源，哪怕它是涓涓细流，也必须去尝试。在传统融资渠道几乎冻结的情况下，她开始将目光投向非常规领域，并重新审视公司内部所有可能产生价值的“沉睡资产”。

一、 挖掘“沉睡资产”：技术解耦与能力外溢

林薇召集了方哲和技术核心骨干。“我们最核心的资产是什么？”她问道，不等回答便自问自答，“是技术，但不仅仅是最终的风控产品。我要知道，在我们研发‘智伞’的过程中，产生了哪些中间技术、工具链、甚至是失败的实验品，它们本身是否具备独立的价值？”

这个问题让技术团队陷入了思考。过去他们专注于打造完美的最终产品，很少从商品化的角度审视开发过程中的“副产品”。

方哲若有所思：“确实有。比如，我们为了高效处理异构数据源，自己开发了一套数据清洗和标注工具，效率比市面上的通用工具高不少。还有，为了测试联邦学习模型的抗攻击能力，我们内部弄了一个模拟攻击框架，能自动生成各种干扰数据。”

“还有我们的TEE（可信执行环境）适配层代码，”另一位工程师补充道，“为了兼容不同厂商的TEE，我们做了大量的抽象和适配工作，这部分代码的通用性其实很强。”

“很好。”林薇目光锐利，“把这些‘沉睡资产’整理出来。方哲，你负责评估它们的技术成熟度和独立性。我来负责思考，如何将它们‘包装’出去。”

几天后，一份清单摆在了林薇面前。她迅速制定了策略：

1. 工具链授权：将数据清洗标注工具和模拟攻击框架，以“轻量级企业版”的形式，通过开源社区和技术论坛进行小范围推广，采取“免费基础功能+高级功能付费授权”的模式。目标客户是那些同样从事AI研发、但预算有限的中小企业或研究机构。定价不高，旨在快速产生微小现金流并扩大影响力。

2. 代码模块化与服务化：将TEE适配层等通用性强的代码进行进一步封装和模块化，然后以“软件许可”的方式，提供给有类似需求的合作伙伴（例如ORCA联盟中那些技术实力较弱的成员），收取一笔一次性的许可费用和后续较低比例的技术支持年费。

3. 技术咨询与输出：组建一个极小规模的“特种技术咨询小组”，成员由最资深的架构师轮流担任。利用“智伞”在联邦学习和数据隐私合规领域积累的经验，为那些希望进入相关领域但缺乏技术积累的传统企业提供付费技术咨询和方案设计服务。收费高昂，目标明确，只为赚钱补贴主业。