2024年1月27日，家装领域大模型创业公司万幸科技的CEO崔健，第一次穿着睡衣走进镜头，开启了一场工厂团购床垫直播，这场直播下来，累计成交额19.8万。
不止床垫工厂，在开启直播的5个月里， 崔健跑遍了国内各地100多个家居建材工厂，手机记录的累积运动步数显示已达到150万步。
这是崔健第二次创业。在此之前，他已在家装行业摸爬滚打了9年。在做直播、下工厂的过程中，崔健更深切地感受到，此前近10年时间里，家装行业的痛点仍旧没变。
家装行业市场规模约为五万亿，一年有约两千万套房子在零售市场上装修，然而大部分业主对 装修结果不满意，80%是来自前期客户需求沟通和设计服务环节。更令人难以接受的是，装修费用经常超支60%以上。
崔健将解决这些顽疾寄望于 大模型。
2023年6月，万幸科技基于百度智能云千帆大模型平台推出了大模型装修助手 — 装修GPT，帮助用户花更少的钱，享受到更高效、低成本的设计服务和更高品质的家装建材，一站式解决用户的家装需求。
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8年AI创业太烧钱，大模型创业1年盈利了
作为家装行业的老兵，2015年，崔健曾创办了互联网家装设计平台“打扮家”，8年累计融资近5亿，核心装修设计产品BIM服务了2200家装修公司，TO C端的装修设计业务服务过6000+业主。2020年，打扮家被国美集团收购，两年后，因为种种原因，打扮家停止运营。
这次重新出发，崔健依然选择了最擅长的家装设计领域。不一样的是，他这次瞄向的新模式是用 AI 大模型做装修。
2022年下半年以来，接连爆红的AI绘画工具Stable Diffusion，大语言模型ChatGPT等掀起全球大模型浪潮。每次试用这些工具后，崔健的感受都是“太吓人了”。
他意识到，大模型如果应用到装修设计上，将带来新的变革，这也促使他决定创业做基于大模型的家装设计工具。
这次的变化，与以往崔健做AI家装设计软件相比，将是颠覆性的。
打扮家此前推出过AI设计功能，AI可以根据业主输入的户型图自动化做设计布局，但无法出效果图，而大模型强大的生成能力让批量化生成效果图成为可能。家装BIM软件让设计师的工作效率提高了2到3倍，但如此量变无法带来质变，设计师提效有限，业主降本也是“毛毛雨”。
“做AI家装设计软件五六年后，我发现，AI对于家装领域带来的改变还远远达不到根除所有痛点并大幅降本增效的临界点，直到大模型出来，才达到这个临界点”。崔健表示。
大模型也让崔健此次创业的成长速度，加快了10倍。打扮家运营基本靠融资，做到第6年才盈利。而万幸科技创业1年就实现了盈利。
目前，装修GPT已服务了近1000个客户。截止2023年12月，万幸科技收入已达数百万。崔健和他的万幸科技，成为第一批通过大模型赚到钱的尝鲜者。
直击行业痛点，大模型颠覆 家装市场
在家装领域，首当其冲的是设计环节。如今随着用户个性化、品质化的装修需求激增，设计环节愈发重要。
这一环节有一个行业秘密，家装设计费一般在2万元以上。
为什么这么贵？设计环节的主要成本是设计师的时间，传统的全案设计服务一般需要150~200个小时，按时间评估，一个设计师服务一个客户的成本大概要8千到1万元，再加上各种运营引流费用，一万元其实不赚钱。而与此形成对比的是，国内能为装修设计付2万以上的用户还是凤毛麟角。
在1000个客户的实战应用过程中，崔健团队发现，大模型加持下的装修GPT能让设计环节切实提效，设计师原来花200个小时，现在只需要花原来5%的时间，时间成本降低95%，帮设计师提效了20倍。而对于业主来说，原先花几万元设计费，现在只需花几千块钱，设计费用最低可减少90%。
凌晨3点，AI机器人跟我沟通家装设计需求
设计师大约20%的时间花在跟业主沟通需求上，这是崔健凭借此前服务过6000户业主的装修设计业务的经验得出的结论。
传统的面对面沟通，因为业主的需求会不断变动而具有极高的不确定性。很多时候，业主并不明确自己的需求，且装修往往是家庭行为，要经过家庭讨论。设计师了解完业主需求后开始做方案，后续需求变动，将经历数轮修改，效率很低，成本也很高。
崔健团队基于百度智能云 千帆大模型平台，调用文心大模型的能力，用此前服务6000多个业主积累的在线沟通语料，将专业设计师的最佳沟通经验灌进大模型，训练出了家装需求沟通机器人，能够专业解答160多个装修必问问题。
这样一来，设计师在需求沟通上不再需要花费大量时间。业主可以先跟AI机器人沟通，一般只需交流大约10分钟就可明确需求。基于需求，设计师为业主作出线框图，进行关键平面布局。之后，设计师跟业主线上沟通30分钟进行最后的需求确认。
这种人机协作的模式广受用户好评，AI机器人7*24 小时在线，即便凌晨3点也能解答问题，支持用户随时修改需求。
装修GPT秒速出效果图VS设计师50小时出图
根据用户需求绘制装修效果图，是设计师花时间最多的环节。
一般，设计师画一套图大约需要20~50个小时，如果业主需求改变，重新改图的时间和成本被拉高，经常要改3-5稿，设计师才能搞明白业主到底想要什么，业户等待的时间也很漫长。
“很多业主对装修风格和色系缺乏标准感知。我们之前曾接触过一个客户，TA在跟设计师需求沟通时说喜欢法式风，结果效果图设计了一礼拜后，客户阴着脸说‘不是我想要的’，后来发现TA喜欢的是意式极简风。这样的例子还有很多，效果图要多次返工重新设计。” 崔健回忆。
原先纯人工的效果图设计服务，设计师付出成本过高，用户还不满意，既浪费时间又浪费钱。而大模型恰好在解决这类问题上，比人工更占优势。
在百度智能云千帆大模型平台，崔健团队调用了国外知名AI绘画大模型Stable Diffusion，采用先前设计师服务6000+业主的效果图以及从国内外设计类网站采集的家装效果图作为训练数据集训练模型，使得装修GPT能够生成120多种风格的效果图。
用户在装修GPT上，基于设计师在前一环节做好的功能布局线框图，就可以自助生成几十种到上百种风格和色系的效果图。用户可以迅速通过对比，随意挑选自己喜欢的色系和风格，这样也很好地解决了风格和色系描述不清的问题。
而且，大模型生成的效果图更具想象力。在北京从事广告营销行业的白雪，不久前刚通过万幸科技的装修GPT，完成了自己位于河北秦皇岛阿那亚社区的一所民宿的装修。
“每个房间的风格都是我用装修GPT生成的，最让我惊喜的是，大模型可以生成一些奇妙的混搭风格突破想象。比如沙发，我原先设想是严肃风，没想到AI生成了一个毛毛虫形状的沙发，周围又做了壁炉设计，竟出奇地和谐。如果不是AI生成了，可能我都想象不到。”白雪说。
原先，设计师50多个小时出一套图，现在装修GPT几秒钟就可生成一套效果图，设计师作图的时间成本从小时级减至秒级。
效果图生成环节亦采用人机协作模式，当大模型给出上百种参考图，用户选中某一款后，再由设计师进行精细化渲染，进一步提高效果图的精细度和分辨率。
大模型“推荐”，源头配齐全屋 家居
选定自己喜欢的效果图后，白雪还在装修GPT上配齐了民宿所有的家具。
“在装修GPT选择风格后会看到软装产品的类似样式推荐，通过线上看图和视频，我完成了下单。这些家具都是从源头工厂采购的，最终价格对比下来，大概省了一半的钱”。白雪说。
白雪用的是万幸科技在春节后上线的“产品清单”功能，这一功能也由百度文心大模型提供能力支持。用户可以将效果图中的家具截图，用以图搜图的方式搜索，大模型便会半自动推荐产品库中近似风格、规格的TOP 10产品，并展示产品规格、价格、材料等详细信息，方便用户按需购买。
万幸科技的产品库目前收录了上百万家居建材产品，这正是源自崔健团队过去几个月跑出的100多个家居建材工厂所搭建起的供应链网络，这些工厂中不乏国际大牌家装的代工厂，对用户来说品质更有保障。
“很多国外知名品牌用材一样，但进口溢价严重，国内家装工厂正在从中低端代工向着品牌化、高质量发展，品质不输海外大牌，我们也希望让中国用户用上更好的家居产品”，崔健表示，基于大模型“产品清单”功能帮助业主低成本从源头采买到高品质家装产品。
据悉，万幸科技还正在研发基于大模型能力的“数字家”功能，整合用户在装修设计过程中的所有数据形成数字档案，将成为用户的万能售后宝典。
在崔健看来，大模型对家装行业带来的改变，是在某一阶段或某一环节的工作上替代人，如需求沟通、效果图生成、商品推荐等环节。短期内，能改变这几个环节就足已让先吃螃蟹的公司获得竞争优势，低成本获得首批用户。长期来看，大模型一定能颠覆整个漫长的家装链条，所有环节都能实现完全去人化。
选择千帆大模型平台的3个理由
不具备大模型研发能力的中小企业，应该如何跟上大模型风口？万幸科技提供了一个样例 —借力成熟的通用大模型，快速推出在垂直行业的大模型应用，并很快赚到了第一桶金。
在最初选型时，崔健和团队对比了国内外一众开源、闭源大模型，最终选择采用百度智能云千帆大模型平台和文心大模型。
崔健给出了三个关键理由：
第一，模型效果好。“百度是国内第一家研发出对标ChatGPT产品的大厂。谁第一个做出来，谁就先开始迭代，越早发布就越早拿到反馈，数据飞轮就转起来了”。
崔健自文心一言发布后就开始测试，每次升级都第一时间使用。“文心大模型迭代的速度特别快，现在已迭代到4.0版本，一直在国内处于领先地位，目前已帮助我们在家装设计行业建立了头部优势”。
第二：服务好。“百度在AI领域投入大、团队大，配套服务齐全，不像某些厂商只给技术文档”。
调用大模型做训练十分复杂，大模型在进入各垂直行业应用过程中，会面临很多适配性问题。“之前我们团队曾遇到Stable Diffusion文生图模型出图慢拖久用户等待时间的问题，需要排查是网络问题、显卡问题还是模型问题。类似问题，如果我们自己解决，不但投入的资源多，也很慢。而千帆大模型平台的团队会跟着我们一起解决，百度有专业的团队，研究出来的解决方案，我们直接用就行了，特别省事，对于我们创业公司来说特别友好”。
第三：价格亲民。作为一家早期创业公司，崔健对成本格外在意，“应用大模型做开发的成本，我们不仅考虑调用大模型的成本，应用云上算力做训练的成本，还会考虑技术团队部署的时间成本，综合来看，千帆平台是最适合我们的”。
“当新的改变生产力的重大工具出现的时候，谁先拥抱它，谁就占得先机，谁的竞争力就强。AI大模型当前处在快速发展期，万幸科技这样的创业公司抓住机会实现了小步快跑。大模型正在润物细无声地深入所有行业和人们的生活中。我对大模型的发展和长远的未来抱有坚定的信心。” 崔健表示。
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