2024年1月27日，家裝領域大模型創業公司萬幸科技的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，崔健跑遍了國內各地100多個家居建材工廠，手機記錄的累積運動步數顯示已達到150萬步。

這是崔健第二次創業。在此之前，他已在家裝行業摸爬滾打了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，家裝行業的痛點仍舊沒變。

家裝行業市場規模約為五萬億，一年有約兩千萬套房子在零售市場上裝修，然而大部分業主對裝修結果不滿意，80%是來自前期客戶需求溝通和設計服務環節。更令人難以接受的是，裝修費用經常超支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、低成本的設計服務和更高品質的家裝建材，一站式解決用戶的家裝需求。 8年AI創業太燒錢，大模型創業1年盈利了 作為家裝行業的老兵，2015年，崔健曾創辦了互聯網家裝設計平臺“打扮家”，8年累計融資近5億，核心裝修設計產品BIM服務了2200家裝修公司，TO C端的裝修設計業務服務過6000+業主。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，崔健依然選擇了最擅長的家裝設計領域。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，大模型如果應用到裝修設計上，將帶來新的變革，這也促使他決定創業做基于大模型的家裝設計工具。

這次的變化，與以往崔健做AI家裝設計軟件相比，將是顛覆性的。

打扮家此前推出過AI設計功能，AI可以根據業主輸入的戶型圖自動化做設計布局，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軟件讓設計師的工作效率提高了2到3倍，但如此量變無法帶來質變，設計師提效有限，業主降本也是“毛毛雨”。

“做AI家裝設計軟件五六年后，我發現，AI對于家裝領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業的成長速度，加快了10倍。打扮家運營基本靠融資，做到第6年才盈利。而萬幸科技創業1年就實現了盈利。

目前，裝修GPT已服務了近1000個客戶。截止2023年12月，萬幸科技收入已達數百萬。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。

直擊行業痛點，大模型顛覆家裝市場

在家裝領域，首當其沖的是設計環節。如今隨著用戶個性化、品質化的裝修需求激增，設計環節愈發重要。

這一環節有一個行業秘密，家裝設計費一般在2萬元以上。

為什么這么貴？設計環節的主要成本是設計師的時間，傳統的全案設計服務一般需要150~200個小時，按時間評估，一個設計師服務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，國內能為裝修設計付2萬以上的用戶還是鳳毛麟角。

在1000個客戶的實戰應用過程中，崔健團隊發現，大模型加持下的裝修GPT能讓設計環節切實提效，設計師原來花200個小時，現在只需要花原來5%的時間，時間成本降低95%，幫設計師提效了20倍。而對于業主來說，原先花幾萬元設計費，現在只需花幾千塊錢，設計費用最低可減少90%。

凌晨3點，AI機器人跟我溝通家裝設計需求 設計師大約20%的時間花在跟業主溝通需求上，這是崔健憑借此前服務過6000戶業主的裝修設計業務的經驗得出的結論。

傳統的面對面溝通，因為業主的需求會不斷變動而具有極高的不確定性。很多時候，業主并不明確自己的需求，且裝修往往是家庭行為，要經過家庭討論。設計師了解完業主需求后開始做方案，后續需求變動，將經歷數輪修改，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，調用文心大模型的能力，用此前服務6000多個業主積累的在線溝通語料，將專業設計師的最佳溝通經驗灌進大模型，訓練出了家裝需求溝通機器人，能夠專業解答160多個裝修必問問題。

這樣一來，設計師在需求溝通上不再需要花費大量時間。業主可以先跟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，設計師為業主作出線框圖，進行關鍵平面布局。之后，設計師跟業主線上溝通30分鐘進行最后的需求確認。

這種人機協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設計師50小時出圖

根據用戶需求繪制裝修效果圖，是設計師花時間最多的環節。

一般，設計師畫一套圖大約需要20~50個小時，如果業主需求改變，重新改圖的時間和成本被拉高，經常要改3-5稿，設計師才能搞明白業主到底想要什么，業戶等待的時間也很漫長。

“很多業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在跟設計師需求溝通時說喜歡法式風，結果效果圖設計了一禮拜后，客戶陰著臉說‘不是我想要的’，后來發現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計。” 崔健回憶。

原先純人工的效果圖設計服務，設計師付出成本過高，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，比人工更占優勢。

在百度智能云千帆大模型平臺，崔健團隊調用了國外知名AI繪畫大模型Stable Diffusion，采用先前設計師服務6000+業主的效果圖以及從國內外設計類網站采集的家裝效果圖作為訓練數據集訓練模型，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，基于設計師在前一環節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，我原先設想是嚴肅風，沒想到AI生成了一個毛毛蟲形狀的沙發，周圍又做了壁爐設計，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，設計師50多個小時出一套圖，現在裝修GPT幾秒鐘就可生成一套效果圖，設計師作圖的時間成本從小時級減至秒級。

效果圖生成環節亦采用人機協作模式，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后上線的“產品清單”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品庫中近似風格、規格的TOP 10產品，并展示產品規格、價格、材料等詳細信息，方便用戶按需購買。

萬幸科技的產品庫目前收錄了上百萬家居建材產品，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鏈網絡，這些工廠中不乏國際大牌家裝的代工廠，對用戶來說品質更有保障。

“很多國外知名品牌用材一樣，但進口溢價嚴重，國內家裝工廠正在從中低端代工向著品牌化、高質量發展，品質不輸海外大牌，我們也希望讓中國用戶用上更好的家居產品”，崔健表示，基于大模型“產品清單”功能幫助業主低成本從源頭采買到高品質家裝產品。

據悉，萬幸科技還正在研發基于大模型能力的“數字家”功能，整合用戶在裝修設計過程中的所有數據形成數字檔案，將成為用戶的萬能售后寶典。

在崔健看來，大模型對家裝行業帶來的改變，是在某一階段或某一環節的工作上替代人，如需求溝通、效果圖生成、商品推薦等環節。短期內，能改變這幾個環節就足已讓先吃螃蟹的公司獲得競爭優勢，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，所有環節都能實現完全去人化。

選擇千帆大模型平臺的3個理由

不具備大模型研發能力的中小企業，應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的大模型應用，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。

崔健給出了三個關鍵理由：

第一，模型效果好。“百度是國內第一家研發出對標ChatGPT產品的大廠。誰第一個做出來，誰就先開始迭代，越早發布就越早拿到反饋，數據飛輪就轉起來了”。

崔健自文心一言發布后就開始測試，每次升級都第一時間使用。“文心大模型迭代的速度特別快，現在已迭代到4.0版本，一直在國內處于領先地位，目前已幫助我們在家裝設計行業建立了頭部優勢”。

第二：服務好。“百度在AI領域投入大、團隊大，配套服務齊全，不像某些廠商只給技術文檔”。

調用大模型做訓練十分復雜，大模型在進入各垂直行業應用過程中，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，需要排查是網絡問題、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，對于我們創業公司來說特別友好”。

第三：價格親民。作為一家早期創業公司，崔健對成本格外在意，“應用大模型做開發的成本，我們不僅考慮調用大模型的成本，應用云上算力做訓練的成本，還會考慮技術團隊部署的時間成本，綜合來看，千帆平臺是最適合我們的”。

“當新的改變生產力的重大工具出現的時候，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展期，萬幸科技這樣的創業公司抓住機會實現了小步快跑。大模型正在潤物細無聲地深入所有行業和人們的生活中。我對大模型的發展和長遠的未來抱有堅定的信心。” 崔健表示。

審核編輯：劉清