深度對話三維家：4萬億市場，數百萬設計師加持，家裝設計會誕生AIGC首個殺手級賺錢應用？

2022年，ChatGPT的火爆登場，超級燒錢的AI大模型賽道隨即進入“千模大戰”，“戰況”慘烈異常。 時間來到2023年年中，AIGC熱度不減，雖然創業者還在洶湧入局。究竟如何使用AIGC技術？ AIGC技術可以在哪些場景率先落地？商業模式究竟在哪裡?這成為全球創業者最關心的話題，誰率先解決了這個問題，誰就最有可能是AIGC時代可賺錢的“超級應用”。 6月初，AI+雲工業軟件企業三維家宣布完成D輪數億元融資，投後估值6億美元。而該融資資金將主要用於加速三維家產品矩陣迭代升級，並加大在AI等技術上的研發投入。 三維家是國內家裝設計領域無可爭議的TOP級玩家，從營銷、設計到下單、生產，它打造的一條龍式服務讓很多人了解了什麼是“所見即所得”式的家裝設計體驗。 深厚、完整的產業基礎，超前佈局AIGC的理念和實踐，這都讓這家企業在2023年成為“AIGC+產業落地”這一風口的典型代表。三維家在AI、AIGC領域的理念和經驗是怎樣的？他們如何看接下來的產業機遇和挑戰？ 6月28日，三維家合夥人、首席產品官曹健參加了巴比特、中國AIGC 產業聯盟（AIGCxChina）和時戳微藍共同發起主辦的湧現·AIGC 產業應用沙龍。 活動上，曹健不僅做了題為《3D垂類大模型賦能智能製造》的專題分享，他還與巴比特CEO王雷展開了一場1對1的CEO對話，從三維家多年的行業經驗出發，詳細解碼了AI和AIGC給家裝設計行業的機遇和挑戰。

三維家曹健做主題分享 曹健介紹，AIGC在家裝設計、智能製造行業的使用屬於產業應用，它需要有真實性，可落地，如果設計師用AIGC生成一張家裝設計“美圖”，但無法被生產出來，那是沒有意義的。 因而，三維家需要把AIGC天馬行空式的作圖方式，變成一種“精準的控制”，一方面發揮AIGC“百變的魔法力”。同時，要讓AIGC作出來的位圖，對應、匹配到準確的、符合工業生產需求的3D矢量設計數據（圖）。這種“魔法”也是一種大模型，它可能是只屬於這個行業的、垂直的3D大模型。 實際上，AIGC走紅之前，在家裝設計、智能製造行業，AI的應用已經貫穿於設計、生產、管理和服務等製造業的各個環節。通過大數據和AI技術挖掘和發揮數據的價值，並開展節能降耗、設備預測性運維。 這個行業的“下半場”會如何發展？曹健認為，**3D大模型AIGC需要打通製造業的數據一體化。也就是說AIGC不僅僅畫個設計圖，而是要從設計到生產，完成整個產業鏈條的打通。它既可以做消費者觀看的圖，最後還能對接生產。 ** “首先，AIGC技術可生成3D矢量化的產品數據。其次，3D產品數據一體化貫穿各環節，自動轉換輸出格式。最後，數據全鏈路上雲，為智能排產、智慧經營的打造基礎。”他說。

王雷（左）與曹健1對1訪談（右） 以下內容來自王雷與曹健的對話，經巴比特整理。 **王雷：首先我想談一下融資的問題，這一輪融資有人說因為AIGC讓你們估值增加了不少，你怎麼看這個問題？ ** 曹健：還不一定是因為是AIGC。整個家居行業是一個非常大的產業，在中國大概有4萬億這樣一個交易規模，而且逐年都在漲。在過去，中國一直缺少這樣一個自主的軟件提供商，我們有這個機會。 **王雷：拿到這筆融資後，你們在AIGC方面的投入規劃可否介紹下？ ** 曹健：我們一直在投入。 2018年就健立了圖靈實驗室，研究AI的智能設計。而面對那麼大一個存量市場的一款產品，我們又是一個比較純粹的科技型公司，我們會有很大的研發投入。 **王雷：這麼多年來，我們見過了各種各樣的風口或者新技術。雲、元宇宙，那麼這一輪AIGC或者說AI，你覺得和前幾年所謂的風口有沒有什麼區別？你怎麼看今年大熱特熱的AIGC？ ** 曹健：技術發展都會有一個技術曲線圖，一個新技術出來之後過熱，然後又衰退，又再次繁榮。 AI其實已經是第二波了，17年已經熱過。這一波其實帶來了一些實質性的生產力的變革。之前可能是噱頭大於實際，大家都看不懂。但今天，人人都要去學習AI。 **王雷：現在有一種AI焦慮症，AIGC焦慮症。比如媒體報導有多少的崗位被AIGC替代。三維家的設計師怎麼看這個新技術，有沒有焦慮感。 ** 曹健：在國內，可能有很多設計師，大家稱他們是設計師，但因為市場的約束跟商業環境的問題，他們只能說是在繪圖，一畫就是好幾年，幾年下來可能連工藝的書都沒有翻過，材料也沒有怎麼研究過。其實設計師要學很多東西，他是一個需要淵博知識的工種。 畫圖是設計師向消費者、向他的買家去表達自己思想、理念的一個工具，是他工作的一小部分，這不應該成為他花費時間最多的工具。他應該花更多時間去學習工藝，學習工程，學習消費者心理，他要讓自己的設計在後期施工的時候不要存在太多坑，消費者住起來舒適。 我不認為AI會替代設計師，替代的是繪圖工作者，這個觀念要轉變一下。 **王雷：我們都說AIGC這個好那個好，在家裝設計行業，您感覺到AIGC的一些短板，不足之處在哪裡？ ** 曹健：現在來講，AIGC對我們這個行業來說帶來的是一種憧憬。實際的生產中價值還沒有得到有效的驗證，大家都還在摸索。我們作為一個技術公司，我還是很看好這條賽道的，AIGC可以在這裡做點東西出來。 目前看，它肯定是有缺點的。今天的AIGC，把它落到真正的生產鏈的環節當中，我認為我們還有很多工作要做。 **王雷：AIGC技術發展非常快，會不會有一些創業型公司，他掌握了先進技術後，會反超三維家這樣的頭部公司。它可能都不是這個行業的，但會對行業裡的企業來一個降維打擊。你怎麼看這個問題？ ** 曹健：我想各個行業的頭部企業都會有這樣的困擾。我們是13年成立的，經歷過很多輪這樣的考驗了。在13、14年，像我們這類公司你能數出上百家來，但堅持下來的並不多，一般的話生命週期可能在兩三年之內，影響因素有資本、另外一方面就是技術。今天，我覺得影響因素可能更多是槓桿跟商業模式，以及對行業的理解、創新。所以，這裡確實可能會有一些機會。但是，我們也在持續的進步，在利用這些新技術去超越我們的一些前輩公司，比如說海外的一些大公司。 **王雷：我們做企業可能每時每刻都有這樣的危機感。跟我們分享一下，怎樣去面對AIGC帶來的一種競爭，一種挑戰，以及你怎麼看其中的機遇。 ** 曹健：劉強東有分享過一個觀點，大企業中都會有小團隊去在做一些商業模式的創新，這些創新都需要基於一些緯度去思考，諸如服務的價值，市場在哪裡，用戶是誰，成本能不能支撐得住，服務有沒有一些特色。我覺得新技術可能年年都會出現一些，我們也擁抱過VR，擁抱過元宇宙，但是哪些能落地？這得我得先靜靜得去看這個事情，而不是充滿焦躁和不安，或是過於興奮。 **王雷：我們這些從業者也很關心的一個方面是數據安全。大模型肯定要用大量數據去訓練，數據的獲取，包括客戶的數據放在我們這邊，這都可能帶來一些擔憂。你怎麼看數據安全問題，隱私保護和版權的問題？ ** 曹健：每個新技術出來都會有這樣的質疑。在雲時代來臨的時候，大家就質疑過這個事情。很多頭部企業要求私有化部署，小的企業就利用雲租賃。其實現在雲也相對會做得很安全，因為很多東西在受監管約束，在逐漸完善。 我相信AI也會有這一天。你沒有汽車，那你就不會考慮安全帶的設計，肯定是汽車先造出來，再設計安全帶。 版權的問題，未來可能會由區塊鏈技術來解決。加密認證，可溯源。當然，這不是我們要去解決的，我們還是要專注在我們自己產業的商業跟應用。當這樣的東西出來時，我們直接接入就好了。 **王雷：很多人在討論，AIGC設計和最後生產之間的如何銜接的問題，你也提到在產業裡這非常關鍵，分享下三維家的一些具體的做法、思考。 ** 曹健：AIGC它其實是一個神經網絡渲染技術，它看了很多圖之後去模擬。在傳統製造業，無論是生產一雙鞋，一件服裝，還是我們的一個家具，它背後是有工藝的。設計師需經過嚴謹的設計，在設計的過程當中會考慮到材料的擬合性、加工屬性等等。 很多生產企業在用我們三維家的模型建模的時候，在裡面建的模型本身就帶工藝屬性。我們在做設計的時候用的就是這些帶工藝屬性的數據。 目前AIGC看的是表面功夫，沒有里子，但是，這不代表AIGC未來也沒有。 **王雷：展望一下五年以後AIGC在家裝設技領域的前景。 ** 曹健：五年是不是有點太遠了？ 三維家在創業之初就在講“所見即所得”。 10年、20年以前，裝修房子要獲得一張效果圖是很昂貴的。現在所有行業都講你買我東西，我免費給你提供效果圖。 通過把AI技術跟我們的生產數據打通，我可以想到一個情景，消費者在自己做兒童房局部改造的時候，或者廚房局改。他自己可以打開手機APP做設計，然後下單，最後，工場會把成品寄給消費者。中間的話可能只有線上的一些遠程服務來幫助消費者達成這樣一個結果。這可能使得裝修變成一種高頻消費，消費型服務。 我覺得這跟蘋果的深度攝像、深度量尺等等技術會有一個交匯點。但到底是三年還是五年，我不知道。