一、战略驱动力

1. 核心技术驱动力

2. 国家政策驱动力

核心技术一旦成熟，即可推动相关产业化。一旦国家政策驱动力到位，结合天衍智已成熟的相关核心技术，即可推动爆炸式的发展。

二、关键驱动力

1. 资本驱动力

2. 行业驱动力

关键驱动力是我们需要持续坚持的驱动力。

三、市场驱动力

1. 结果驱动力

2. 参照驱动力

这是我们攻打市场的两大法宝。结果驱动力是：以天衍智产业化产品技术所带来的提质、增效、降成本等实际结果，去说服和打动市场。近期我们重点是关注各种参照系，与主流资源进行对标，形成参照驱动力，例如：

①天衍智大数据技术体系，与国家电网大数据课题进行参照对标，形成了《大数据基本逻辑与国家电网大数据课题研究报告》（参考链接：http://www.数字中国.cn/?p=804），并得出结论：当前国家电网系列大数据研究课题并未深刻理解并抓住大数据的正确发展方向，与泛在电力物联网战略的要求相距甚远；泛在电力物联网战略中大数据的本质内涵，应回归到天衍智电网大数据的三大典型价值发展方向（《大数据基本逻辑与国家电网大数据课题研究报告》——“4.电网大数据的三大典型价值发展方向”），进行战略思考与构架。

②天衍智BIM快速智能建模技术及五大互联网经济产业化板块，与2019年10月天衍智生态平台特训班考核所用的《智慧可视化社区BIM解决方案商业计划书》中的相关技术和商业模式等，进行参照对标，并得出结论：只有采用天衍智的BIM快速智能建模技术，才能快速、低成本地构建满足专业应用需求的BIM模型，并结合天衍智批量、低成本获取社区建筑原始资料的独有商业模式，才能支撑起社区BIM等复杂应用场景。

③天衍智面向城市六大痛点问题（城市内涝、地下管网、城市垃圾、交通拥堵、停车问题、消防安全问题）的核心技术和解决方案框架体系，与2019年10月天衍智生态平台特训班讨论交流所针对的阿里城市大脑相关成果（参考阿里云创始人王坚在2019中国互联网大会上的演讲——《50年，年轻的互联网》），进行参照对标，得出结论：阿里城市大脑并未剖析出城市痛点问题的本质内在逻辑，也没有提供有效的解决方案——比如通过数据分析发现，杭州300多万辆汽车保有量中，在交通拥堵期间实际上路的汽车只有二三十万辆。类似这样的数据分析成果对于治理交通拥堵没有实质性作用。而天衍智针对城市六大痛点问题已经进行大量的技术储备，比如交通拥堵问题，相关本质剖析和解决方案已形成发明专利并写入了《雄安创设谷建设框架方案》。

④天衍智三维BIM智能正向设计体系，与上海绿之都建筑科技有限公司进行参照对标，得出结论：“天衍智AI+设计院111工程”改造的智能设计院（AI改造版的华度智通），就是未来AI增强版的绿之都。