2024年1月27日，家裝領(lǐng)域大模型創(chuàng)業(yè)公司萬幸科技的CEO崔健，第一次穿著睡衣走進(jìn)鏡頭，開啟了一場(chǎng)工廠團(tuán)購床墊直播，這場(chǎng)直播下來，累計(jì)成交額19.8萬。

不止床墊工廠，在開啟直播的5個(gè)月里，崔健跑遍了國內(nèi)各地100多個(gè)家居建材工廠，手機(jī)記錄的累積運(yùn)動(dòng)步數(shù)顯示已達(dá)到150萬步。

這是崔健第二次創(chuàng)業(yè)。在此之前，他已在家裝行業(yè)摸爬滾打了9年。在做直播、下工廠的過程中，崔健更深切地感受到，此前近10年時(shí)間里，家裝行業(yè)的痛點(diǎn)仍舊沒變。

家裝行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模約為五萬億，一年有約兩千萬套房子在零售市場(chǎng)上裝修，然而大部分業(yè)主對(duì)裝修結(jié)果不滿意，80%是來自前期客戶需求溝通和設(shè)計(jì)服務(wù)環(huán)節(jié)。更令人難以接受的是，裝修費(fèi)用經(jīng)常超支60%以上。

崔健將解決這些頑疾寄望于大模型。

2023年6月，萬幸科技基于百度智能云千帆大模型平臺(tái)推出了大模型裝修助手 — 裝修GPT，幫助用戶花更少的錢，享受到更高效、低成本的設(shè)計(jì)服務(wù)和更高品質(zhì)的家裝建材，一站式解決用戶的家裝需求。 8年AI創(chuàng)業(yè)太燒錢，大模型創(chuàng)業(yè)1年盈利了 作為家裝行業(yè)的老兵，2015年，崔健曾創(chuàng)辦了互聯(lián)網(wǎng)家裝設(shè)計(jì)平臺(tái)“打扮家”，8年累計(jì)融資近5億，核心裝修設(shè)計(jì)產(chǎn)品BIM服務(wù)了2200家裝修公司，TO C端的裝修設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)服務(wù)過6000+業(yè)主。2020年，打扮家被國美集團(tuán)收購，兩年后，因?yàn)榉N種原因，打扮家停止運(yùn)營(yíng)。

這次重新出發(fā)，崔健依然選擇了最擅長(zhǎng)的家裝設(shè)計(jì)領(lǐng)域。不一樣的是，他這次瞄向的新模式是用 AI 大模型做裝修。

2022年下半年以來，接連爆紅的AI繪畫工具Stable Diffusion，大語言模型ChatGPT等掀起全球大模型浪潮。每次試用這些工具后，崔健的感受都是“太嚇人了”。

他意識(shí)到，大模型如果應(yīng)用到裝修設(shè)計(jì)上，將帶來新的變革，這也促使他決定創(chuàng)業(yè)做基于大模型的家裝設(shè)計(jì)工具。

這次的變化，與以往崔健做AI家裝設(shè)計(jì)軟件相比，將是顛覆性的。

打扮家此前推出過AI設(shè)計(jì)功能，AI可以根據(jù)業(yè)主輸入的戶型圖自動(dòng)化做設(shè)計(jì)布局，但無法出效果圖，而大模型強(qiáng)大的生成能力讓批量化生成效果圖成為可能。家裝BIM軟件讓設(shè)計(jì)師的工作效率提高了2到3倍，但如此量變無法帶來質(zhì)變，設(shè)計(jì)師提效有限，業(yè)主降本也是“毛毛雨”。

“做AI家裝設(shè)計(jì)軟件五六年后，我發(fā)現(xiàn)，AI對(duì)于家裝領(lǐng)域帶來的改變還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到根除所有痛點(diǎn)并大幅降本增效的臨界點(diǎn)，直到大模型出來，才達(dá)到這個(gè)臨界點(diǎn)”。崔健表示。

大模型也讓崔健此次創(chuàng)業(yè)的成長(zhǎng)速度，加快了10倍。打扮家運(yùn)營(yíng)基本靠融資，做到第6年才盈利。而萬幸科技創(chuàng)業(yè)1年就實(shí)現(xiàn)了盈利。

目前，裝修GPT已服務(wù)了近1000個(gè)客戶。截止2023年12月，萬幸科技收入已達(dá)數(shù)百萬。崔健和他的萬幸科技，成為第一批通過大模型賺到錢的嘗鮮者。

直擊行業(yè)痛點(diǎn)，大模型顛覆家裝市場(chǎng)

在家裝領(lǐng)域，首當(dāng)其沖的是設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。如今隨著用戶個(gè)性化、品質(zhì)化的裝修需求激增，設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)愈發(fā)重要。

這一環(huán)節(jié)有一個(gè)行業(yè)秘密，家裝設(shè)計(jì)費(fèi)一般在2萬元以上。

為什么這么貴？設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的主要成本是設(shè)計(jì)師的時(shí)間，傳統(tǒng)的全案設(shè)計(jì)服務(wù)一般需要150~200個(gè)小時(shí)，按時(shí)間評(píng)估，一個(gè)設(shè)計(jì)師服務(wù)一個(gè)客戶的成本大概要8千到1萬元，再加上各種運(yùn)營(yíng)引流費(fèi)用，一萬元其實(shí)不賺錢。而與此形成對(duì)比的是，國內(nèi)能為裝修設(shè)計(jì)付2萬以上的用戶還是鳳毛麟角。

在1000個(gè)客戶的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用過程中，崔健團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，大模型加持下的裝修GPT能讓設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)切實(shí)提效，設(shè)計(jì)師原來花200個(gè)小時(shí)，現(xiàn)在只需要花原來5%的時(shí)間，時(shí)間成本降低95%，幫設(shè)計(jì)師提效了20倍。而對(duì)于業(yè)主來說，原先花幾萬元設(shè)計(jì)費(fèi)，現(xiàn)在只需花幾千塊錢，設(shè)計(jì)費(fèi)用最低可減少90%。

凌晨3點(diǎn)，AI機(jī)器人跟我溝通家裝設(shè)計(jì)需求 設(shè)計(jì)師大約20%的時(shí)間花在跟業(yè)主溝通需求上，這是崔健憑借此前服務(wù)過6000戶業(yè)主的裝修設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的經(jīng)驗(yàn)得出的結(jié)論。

傳統(tǒng)的面對(duì)面溝通，因?yàn)闃I(yè)主的需求會(huì)不斷變動(dòng)而具有極高的不確定性。很多時(shí)候，業(yè)主并不明確自己的需求，且裝修往往是家庭行為，要經(jīng)過家庭討論。設(shè)計(jì)師了解完業(yè)主需求后開始做方案，后續(xù)需求變動(dòng)，將經(jīng)歷數(shù)輪修改，效率很低，成本也很高。

崔健團(tuán)隊(duì)基于百度智能云千帆大模型平臺(tái)，調(diào)用文心大模型的能力，用此前服務(wù)6000多個(gè)業(yè)主積累的在線溝通語料，將專業(yè)設(shè)計(jì)師的最佳溝通經(jīng)驗(yàn)灌進(jìn)大模型，訓(xùn)練出了家裝需求溝通機(jī)器人，能夠?qū)I(yè)解答160多個(gè)裝修必問問題。

這樣一來，設(shè)計(jì)師在需求溝通上不再需要花費(fèi)大量時(shí)間。業(yè)主可以先跟AI機(jī)器人溝通，一般只需交流大約10分鐘就可明確需求。基于需求，設(shè)計(jì)師為業(yè)主作出線框圖，進(jìn)行關(guān)鍵平面布局。之后，設(shè)計(jì)師跟業(yè)主線上溝通30分鐘進(jìn)行最后的需求確認(rèn)。

這種人機(jī)協(xié)作的模式廣受用戶好評(píng)，AI機(jī)器人7*24 小時(shí)在線，即便凌晨3點(diǎn)也能解答問題，支持用戶隨時(shí)修改需求。

裝修GPT秒速出效果圖VS設(shè)計(jì)師50小時(shí)出圖

根據(jù)用戶需求繪制裝修效果圖，是設(shè)計(jì)師花時(shí)間最多的環(huán)節(jié)。

一般，設(shè)計(jì)師畫一套圖大約需要20~50個(gè)小時(shí)，如果業(yè)主需求改變，重新改圖的時(shí)間和成本被拉高，經(jīng)常要改3-5稿，設(shè)計(jì)師才能搞明白業(yè)主到底想要什么，業(yè)戶等待的時(shí)間也很漫長(zhǎng)。

“很多業(yè)主對(duì)裝修風(fēng)格和色系缺乏標(biāo)準(zhǔn)感知。我們之前曾接觸過一個(gè)客戶，TA在跟設(shè)計(jì)師需求溝通時(shí)說喜歡法式風(fēng)，結(jié)果效果圖設(shè)計(jì)了一禮拜后，客戶陰著臉說‘不是我想要的’，后來發(fā)現(xiàn)TA喜歡的是意式極簡(jiǎn)風(fēng)。這樣的例子還有很多，效果圖要多次返工重新設(shè)計(jì)。” 崔健回憶。

原先純?nèi)斯さ男Ч麍D設(shè)計(jì)服務(wù)，設(shè)計(jì)師付出成本過高，用戶還不滿意，既浪費(fèi)時(shí)間又浪費(fèi)錢。而大模型恰好在解決這類問題上，比人工更占優(yōu)勢(shì)。

在百度智能云千帆大模型平臺(tái)，崔健團(tuán)隊(duì)調(diào)用了國外知名AI繪畫大模型Stable Diffusion，采用先前設(shè)計(jì)師服務(wù)6000+業(yè)主的效果圖以及從國內(nèi)外設(shè)計(jì)類網(wǎng)站采集的家裝效果圖作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，使得裝修GPT能夠生成120多種風(fēng)格的效果圖。

用戶在裝修GPT上，基于設(shè)計(jì)師在前一環(huán)節(jié)做好的功能布局線框圖，就可以自助生成幾十種到上百種風(fēng)格和色系的效果圖。用戶可以迅速通過對(duì)比，隨意挑選自己喜歡的色系和風(fēng)格，這樣也很好地解決了風(fēng)格和色系描述不清的問題。

而且，大模型生成的效果圖更具想象力。在北京從事廣告營(yíng)銷行業(yè)的白雪，不久前剛通過萬幸科技的裝修GPT，完成了自己位于河北秦皇島阿那亞社區(qū)的一所民宿的裝修。

“每個(gè)房間的風(fēng)格都是我用裝修GPT生成的，最讓我驚喜的是，大模型可以生成一些奇妙的混搭風(fēng)格突破想象。比如沙發(fā)，我原先設(shè)想是嚴(yán)肅風(fēng)，沒想到AI生成了一個(gè)毛毛蟲形狀的沙發(fā)，周圍又做了壁爐設(shè)計(jì)，竟出奇地和諧。如果不是AI生成了，可能我都想象不到。”白雪說。

原先，設(shè)計(jì)師50多個(gè)小時(shí)出一套圖，現(xiàn)在裝修GPT幾秒鐘就可生成一套效果圖，設(shè)計(jì)師作圖的時(shí)間成本從小時(shí)級(jí)減至秒級(jí)。

效果圖生成環(huán)節(jié)亦采用人機(jī)協(xié)作模式，當(dāng)大模型給出上百種參考圖，用戶選中某一款后，再由設(shè)計(jì)師進(jìn)行精細(xì)化渲染，進(jìn)一步提高效果圖的精細(xì)度和分辨率。

大模型“推薦”，源頭配齊全屋家居

選定自己喜歡的效果圖后，白雪還在裝修GPT上配齊了民宿所有的家具。

“在裝修GPT選擇風(fēng)格后會(huì)看到軟裝產(chǎn)品的類似樣式推薦，通過線上看圖和視頻，我完成了下單。這些家具都是從源頭工廠采購的，最終價(jià)格對(duì)比下來，大概省了一半的錢”。白雪說。

白雪用的是萬幸科技在春節(jié)后上線的“產(chǎn)品清單”功能，這一功能也由百度文心大模型提供能力支持。用戶可以將效果圖中的家具截圖，用以圖搜圖的方式搜索，大模型便會(huì)半自動(dòng)推薦產(chǎn)品庫中近似風(fēng)格、規(guī)格的TOP 10產(chǎn)品，并展示產(chǎn)品規(guī)格、價(jià)格、材料等詳細(xì)信息，方便用戶按需購買。

萬幸科技的產(chǎn)品庫目前收錄了上百萬家居建材產(chǎn)品，這正是源自崔健團(tuán)隊(duì)過去幾個(gè)月跑出的100多個(gè)家居建材工廠所搭建起的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，這些工廠中不乏國際大牌家裝的代工廠，對(duì)用戶來說品質(zhì)更有保障。

“很多國外知名品牌用材一樣，但進(jìn)口溢價(jià)嚴(yán)重，國內(nèi)家裝工廠正在從中低端代工向著品牌化、高質(zhì)量發(fā)展，品質(zhì)不輸海外大牌，我們也希望讓中國用戶用上更好的家居產(chǎn)品”，崔健表示，基于大模型“產(chǎn)品清單”功能幫助業(yè)主低成本從源頭采買到高品質(zhì)家裝產(chǎn)品。

據(jù)悉，萬幸科技還正在研發(fā)基于大模型能力的“數(shù)字家”功能，整合用戶在裝修設(shè)計(jì)過程中的所有數(shù)據(jù)形成數(shù)字檔案，將成為用戶的萬能售后寶典。

在崔健看來，大模型對(duì)家裝行業(yè)帶來的改變，是在某一階段或某一環(huán)節(jié)的工作上替代人，如需求溝通、效果圖生成、商品推薦等環(huán)節(jié)。短期內(nèi)，能改變這幾個(gè)環(huán)節(jié)就足已讓先吃螃蟹的公司獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，低成本獲得首批用戶。長(zhǎng)期來看，大模型一定能顛覆整個(gè)漫長(zhǎng)的家裝鏈條，所有環(huán)節(jié)都能實(shí)現(xiàn)完全去人化。

選擇千帆大模型平臺(tái)的3個(gè)理由

不具備大模型研發(fā)能力的中小企業(yè)，應(yīng)該如何跟上大模型風(fēng)口？萬幸科技提供了一個(gè)樣例 —借力成熟的通用大模型，快速推出在垂直行業(yè)的大模型應(yīng)用，并很快賺到了第一桶金。

在最初選型時(shí)，崔健和團(tuán)隊(duì)對(duì)比了國內(nèi)外一眾開源、閉源大模型，最終選擇采用百度智能云千帆大模型平臺(tái)和文心大模型。

崔健給出了三個(gè)關(guān)鍵理由：

第一，模型效果好。“百度是國內(nèi)第一家研發(fā)出對(duì)標(biāo)ChatGPT產(chǎn)品的大廠。誰第一個(gè)做出來，誰就先開始迭代，越早發(fā)布就越早拿到反饋，數(shù)據(jù)飛輪就轉(zhuǎn)起來了”。

崔健自文心一言發(fā)布后就開始測(cè)試，每次升級(jí)都第一時(shí)間使用。“文心大模型迭代的速度特別快，現(xiàn)在已迭代到4.0版本，一直在國內(nèi)處于領(lǐng)先地位，目前已幫助我們?cè)诩已b設(shè)計(jì)行業(yè)建立了頭部?jī)?yōu)勢(shì)”。

第二：服務(wù)好。“百度在AI領(lǐng)域投入大、團(tuán)隊(duì)大，配套服務(wù)齊全，不像某些廠商只給技術(shù)文檔”。

調(diào)用大模型做訓(xùn)練十分復(fù)雜，大模型在進(jìn)入各垂直行業(yè)應(yīng)用過程中，會(huì)面臨很多適配性問題。“之前我們團(tuán)隊(duì)曾遇到Stable Diffusion文生圖模型出圖慢拖久用戶等待時(shí)間的問題，需要排查是網(wǎng)絡(luò)問題、顯卡問題還是模型問題。類似問題，如果我們自己解決，不但投入的資源多，也很慢。而千帆大模型平臺(tái)的團(tuán)隊(duì)會(huì)跟著我們一起解決，百度有專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，研究出來的解決方案，我們直接用就行了，特別省事，對(duì)于我們創(chuàng)業(yè)公司來說特別友好”。

第三：價(jià)格親民。作為一家早期創(chuàng)業(yè)公司，崔健對(duì)成本格外在意，“應(yīng)用大模型做開發(fā)的成本，我們不僅考慮調(diào)用大模型的成本，應(yīng)用云上算力做訓(xùn)練的成本，還會(huì)考慮技術(shù)團(tuán)隊(duì)部署的時(shí)間成本，綜合來看，千帆平臺(tái)是最適合我們的”。

“當(dāng)新的改變生產(chǎn)力的重大工具出現(xiàn)的時(shí)候，誰先擁抱它，誰就占得先機(jī)，誰的競(jìng)爭(zhēng)力就強(qiáng)。AI大模型當(dāng)前處在快速發(fā)展期，萬幸科技這樣的創(chuàng)業(yè)公司抓住機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)了小步快跑。大模型正在潤(rùn)物細(xì)無聲地深入所有行業(yè)和人們的生活中。我對(duì)大模型的發(fā)展和長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來抱有堅(jiān)定的信心。” 崔健表示。

審核編輯：劉清