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鏡頭,開啟了一場工廠團購床墊直播,這場直播下來,累計成交額19.8萬。
不止床墊工廠,在開啟直播的5個月里,崔健跑遍了國內(nèi)各地100多個家居建材工廠,手機記錄的累積運動步數(shù)顯示已達到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年時間里,家裝行業(yè)的痛點仍舊沒變。
家裝行業(yè)市場規(guī)模約為五萬億,一年有約兩千萬套房子在零售市場上裝修,然而大部分業(yè)主對裝修結(jié)果不滿意,80%是來自前期客戶需求溝通和設(shè)計服務(wù)環(huán)節(jié)。更令人難以接受的是,裝修費用經(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)計平臺“打扮家”,8年累計融資近5億,核心裝修設(shè)計產(chǎn)品BIM服務(wù)了2200家裝修公司,TO C端的裝修設(shè)計業(yè)務(wù)服務(wù)過6000+業(yè)主。2020年,打扮家被國美集團收購,兩年后,因為種種原因,打扮家停止運營。
這次重新出發(fā),崔健依然選擇了最擅長的家裝設(shè)計領(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”。
他意識到,大模型如果應(yīng)用到裝修設(shè)計上,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)計工具。
這次的變化,與以往崔健做AI家裝設(shè)計軟件相比,將是顛覆性的。
打扮家此前推出過AI設(shè)計功能,AI可以根據(jù)業(yè)主輸入的戶型圖自動化做設(shè)計布局,但無法出效果圖,而大模型強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)計師提效有限,業(yè)主降本也是“毛毛雨”。
“做AI家裝設(shè)計軟件五六年后,我發(fā)現(xiàn),AI對于家裝領(lǐng)域帶來的改變還遠遠達不到根除所有痛點并大幅降本增效的臨界點,直到大模型出來,才達到這個臨界點”。崔健表示。
大模型也讓崔健此次創(chuàng)業(yè)的成長速度,加快了10倍。打扮家運營基本靠融資,做到第6年才盈利。而萬幸科技創(chuàng)業(yè)1年就實現(xiàn)了盈利。
目前,裝修GPT已服務(wù)了近1000個客戶。截止2023年12月,萬幸科技收入已達數(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,大模型顛覆家裝市場
在家裝領(lǐng)域,首當其沖的是設(shè)計環(huán)節(jié)。如今隨著用戶個性化、品質(zhì)化的裝修需求激增,設(shè)計環(huán)節(jié)愈發(fā)重要。
這一環(huán)節(jié)有一個行業(yè)秘密,家裝設(shè)計費一般在2萬元以上。
為什么這么貴?設(shè)計環(huán)節(jié)的主要成本是設(shè)計師的時間,傳統(tǒng)的全案設(shè)計服務(wù)一般需要150~200個小時,按時間評估,一個設(shè)計師服務(wù)一個客戶的成本大概要8千到1萬元,再加上各種運營引流費用,一萬元其實不賺錢。而與此形成對比的是,國內(nèi)能為裝修設(shè)計付2萬以上的用戶還是鳳毛麟角。
在1000個客戶的實戰(zhàn)應(yīng)用過程中,崔健團隊發(fā)現(xiàn),大模型加持下的裝修GPT能讓設(shè)計環(huán)節(jié)切實提效,設(shè)計師原來花200個小時,現(xiàn)在只需要花原來5%的時間,時間成本降低95%,幫設(shè)計師提效了20倍。而對于業(yè)主來說,原先花幾萬元設(shè)計費,現(xiàn)在只需花幾千塊錢,設(shè)計費用最低可減少90%。
凌晨3點,AI機器人跟我溝通家裝設(shè)計需求 設(shè)計師大約20%的時間花在跟業(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)計業(yè)務(wù)的經(jīng)驗得出的結(jié)論。
傳統(tǒng)的面對面溝通,因為業(yè)主的需求會不斷變動而具有極高的不確定性。很多時候,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)計師了解完業(yè)主需求后開始做方案,后續(xù)需求變動,將經(jīng)歷數(shù)輪修改,效率很低,成本也很高。
崔健團隊基于百度智能云千帆大模型平臺,調(diào)用文心大模型的能力,用此前服務(wù)6000多個業(yè)主積累的在線溝通語料,將專業(yè)設(shè)計師的最佳溝通經(jīng)驗灌進大模型,訓練出了家裝需求溝通機器人,能夠?qū)I(yè)解答160多個裝修必問問題。
這樣一來,設(shè)計師在需求溝通上不再需要花費大量時間。業(yè)主可以先跟AI機器人溝通,一般只需交流大約10分鐘就可明確需求。基于需求,設(shè)計師為業(yè)主作出線框圖,進行關(guān)鍵平面布局。之后,設(shè)計師跟業(yè)主線上溝通30分鐘進行最后的需求確認。
這種人機協(xié)作的模式廣受用戶好評,AI機器人7*24 小時在線,即便凌晨3點也能解答問題,支持用戶隨時修改需求。
裝修GPT秒速出效果圖VS設(shè)計師50小時出圖
根據(jù)用戶需求繪制裝修效果圖,是設(shè)計師花時間最多的環(huán)節(jié)。
一般,設(shè)計師畫一套圖大約需要20~50個小時,如果業(yè)主需求改變,重新改圖的時間和成本被拉高,經(jīng)常要改3-5稿,設(shè)計師才能搞明白業(yè)主到底想要什么,業(yè)戶等待的時間也很漫長。
“很多業(yè)主對裝修風格和色系缺乏標準感知。我們之前曾接觸過一個客戶,TA在跟設(shè)計師需求溝通時說喜歡法式風,結(jié)果效果圖設(shè)計了一禮拜后,客戶陰著臉說‘不是我想要的’,后來發(fā)現(xiàn)TA喜歡的是意式極簡風。這樣的例子還有很多,效果圖要多次返工重新設(shè)計?!?崔健回憶。
原先純?nèi)斯さ男Ч麍D設(shè)計服務(wù),設(shè)計師付出成本過高,用戶還不滿意,既浪費時間又浪費錢。而大模型恰好在解決這類問題上,比人工更占優(yōu)勢。
在百度智能云千帆大模型平臺,崔健團隊調(diào)用了國外知名AI繪畫大模型Stable Diffusion,采用先前設(shè)計師服務(wù)6000+業(yè)主的效果圖以及從國內(nèi)外設(shè)計類網(wǎng)站采集的家裝效果圖作為訓練數(shù)據(jù)集訓練模型,使得裝修GPT能夠生成120多種風格的效果圖。
用戶在裝修GPT上,基于設(shè)計師在前一環(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格和色系的效果圖。用戶可以迅速通過對比,隨意挑選自己喜歡的色系和風格,這樣也很好地解決了風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。
“每個房間的風格都是我用裝修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格突破想象。比如沙發(fā),我原先設(shè)想是嚴肅風,沒想到AI生成了一個毛毛蟲形狀的沙發(fā),周圍又做了壁爐設(shè)計,竟出奇地和諧。如果不是AI生成了,可能我都想象不到?!卑籽┱f。
原先,設(shè)計師50多個小時出一套圖,現(xiàn)在裝修GPT幾秒鐘就可生成一套效果圖,設(shè)計師作圖的時間成本從小時級減至秒級。
效果圖生成環(huán)節(jié)亦采用人機協(xié)作模式,當大模型給出上百種參考圖,用戶選中某一款后,再由設(shè)計師進行精細化渲染,進一步提高效果圖的精細度和分辨率。
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選擇風格后會看到軟裝產(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,最終價格對比下來,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,大模型便會半自動推薦產(chǎn)品庫中近似風格、規(guī)格的TOP 10產(chǎn)品,并展示產(chǎn)品規(guī)格、價格、材料等詳細信息,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,這正是源自崔健團隊過去幾個月跑出的100多個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,但進口溢價嚴重,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),能改變這幾個環(huán)節(jié)就足已讓先吃螃蟹的公司獲得競爭優(yōu)勢,低成本獲得首批用戶。長期來看,大模型一定能顛覆整個漫長的家裝鏈條,所有環(huán)節(jié)都能實現(xiàn)完全去人化。
選擇千帆大模型平臺的3個理由
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口?萬幸科技提供了一個樣例 —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,崔健和團隊對比了國內(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和文心大模型。
崔健給出了三個關(guān)鍵理由:
第一,模型效果好?!鞍俣仁菄鴥?nèi)第一家研發(fā)出對標ChatGPT產(chǎn)品的大廠。誰第一個做出來,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)布后就開始測試,每次升級都第一時間使用。“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,目前已幫助我們在家裝設(shè)計行業(yè)建立了頭部優(yōu)勢”。
第二:服務(wù)好?!鞍俣仍贏I領(lǐng)域投入大、團隊大,配套服務(wù)齊全,不像某些廠商只給技術(shù)文檔”。
調(diào)用大模型做訓練十分復雜,大模型在進入各垂直行業(yè)應(yīng)用過程中,會面臨很多適配性問題。“之前我們團隊曾遇到Stable Diffusion文生圖模型出圖慢拖久用戶等待時間的問題,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。而千帆大模型平臺的團隊會跟著我們一起解決,百度有專業(yè)的團隊,研究出來的解決方案,我們直接用就行了,特別省事,對于我們創(chuàng)業(yè)公司來說特別友好”。
第三:價格親民。作為一家早期創(chuàng)業(yè)公司,崔健對成本格外在意,“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)用云上算力做訓練的成本,還會考慮技術(shù)團隊部署的時間成本,綜合來看,千帆平臺是最適合我們的”。
“當新的改變生產(chǎn)力的重大工具出現(xiàn)的時候,誰先擁抱它,誰就占得先機,誰的競爭力就強。AI大模型當前處在快速發(fā)展期,萬幸科技這樣的創(chuàng)業(yè)公司抓住機會實現(xiàn)了小步快跑。大模型正在潤物細無聲地深入所有行業(yè)和人們的生活中。我對大模型的發(fā)展和長遠的未來抱有堅定的信心。” 崔健表示。
審核編輯:劉清
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原文標題:裝修設(shè)計費省90%,大模型重構(gòu)5億家裝市場
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