AIGC如何改变4万亿家居产业链?

AIGC行业资讯11个月前发布 XIAOT
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有没有想过,亲手设计自己的家?

只需将毛坯房照片上传到AI家居设计软件,添加“复古、温馨、适合发呆”等描述词,几张逼真的装修效果图就出现在面前。还可以调整色彩搭配、灯光类型、外景类型、添加家具,“这个过程好像在玩换装小游戏。”一位体验过AI家居设计的用户说。

如果说,过去几年算力的提升和渲染引擎的升级,让基于云端的家居设计软件被越来越多的个人用户及设计师接受,那么,AI的助力、尤其是生成式大模型对设计颠覆,则让AI家居设计走向新的阶段。

目前 AI 在家居设计软件中的应用方向主要体现在提升出图效率、提供设计灵感、智能纠错等三个方面。随着 AI 在家居设计软件中应用进一步深化,不仅有望大幅降低设计师门槛,突破经销商及品牌商的的成长限制,也可将消费者的任何诉求在设计方案中呈现,且与后端生产打通,真正实现个性化定制设计。

弗若斯特沙利文测算、中商产业研究院数据显示,2024年,预计中国家具装饰及家具行业销售额突破4.83万亿元,复合增速超20%,定制家具市场规模有望突破5000亿元,复合增速超16%。其中,新购毛坯房初次装修、新购精装房重新装修、新购二手房翻新以及现有住房改造是主要需求。

“为什么家电行业有1000亿、2000亿的企业,家居家装行业却没有?”三维家CEO蔡志森发出“灵魂之问”,“家装确实挺复杂,无论是导购谈单、整家设计、实体建模,还是素材的商品化、报价、下单、分单都是问题。如果可以用一张图纸,将非标部品和标准部品全部打通,一站式完成营销、设计、下单、生产、交付,我们就可以让家具家装像家电、汽车行业一样,实现高度自动化智能化的产业链协作。”

01 AI加持,设计门槛降低

室内设计师杨明宇是业内新秀,他经营着一家名为“悟我艺居”的设计师工作室,此前活跃于湖南卫视的设计师综艺,帮苏醒、王栎鑫做室内改造。杨明宇认为,在与客户谈单、制作CAD图、修改效果图等环节,AIGC至少能帮设计师节省一半以上的时间。

以往,设计师需要通过实地测量,将毛坯房的结构图画到CAD中,这个过程耗时1-2周。现在,客户拍几张室内照片,或者设计师简单勾勒几笔线稿,就可以通过AIGC直接生成真实尺寸的CAD图,一分钟生成一套室内格局模版。

在CAD图的基础上,杨明宇还需要根据客户想要的风格、色彩、格局、生活方式等要素,反复调整,确定最后的装修效果图。

这个过程需要CAD+3DMax配合,将效果图渲染出来,供客户参考和修改。3DMax是渲染效果图的标配,渲染一张图需要一小时,做一个小细节改动,比如将桌子上的苹果改成梨,需要再等1小时,杨明宇说“这个过程令人暴躁。”

AIGC工具没有这个困扰,改细节、换背景、指哪儿换哪儿,AI还能主动提供设计灵感,配上高性能的渲染引擎,1分钟可以渲染4张新设计图。

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图片来源:悟我艺居

有了AIGC工具,杨明宇的项目时间直接减半。“现在定CAD可以在一周以内搞定;效果图的沟通和修改,80平到100平的小三房大三房,一个月之内完成。之后进入施工阶段。”

对于家具厂商与定制厂商来说,AIGC除了适用于产品设计,还便利了门店销售和线上营销。

家居家装客户的决策周期长达30天-90天,线下门店仍然是主要渠道,为了让进店的客户转化为订单,品牌商们绞尽脑汁。

根据三维家 2022 年对近百个软装家居门店的调研发现,面对需要出效果图的顾客,26%的导购员选择给顾客看淘宝详情页或商品官网,63%的导购员引导顾客现场体验实物,只有不到 6%会给顾客做效果图。

“CAD软件需要学习成本,过去我们的云设计虽然比AutoCAD,3DMax智能化很多,但是还不够开箱即用,我觉得这轮AI就是想让我们的用户可以零使用门槛。”蔡志森说。

每平每家设计师则基于AIGC构建的3D虚拟直播间、3D样板间、3D展厅等虚拟场景,凸显家具的颜色、材质、尺寸、风格等商品特点的多元化沉浸式场景。针对短视频图片内容生产,每平每屋设计家推出3D爆品棚拍,从选棚、换品、选镜头/路径再到提交渲染,全部交由平台完成,一张“大片”的生成仅需几分钟。

酷家乐也推出酷家乐棚拍2.0的AI棚拍功能,基于酷家乐独创3D渲染技术和海量素材,形成了一个人工智能商业拍摄平台。不用搭建场景,不用再抠图、构图、调整光影,只要上传一张产品图,AI自动抠图,并根据风格与元素选择自动生成多场景商品图。

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图片来源:酷家乐棚拍2.0

群核科技(酷家乐)CEO陈航认为,泛家居是重服务的行业,通过服务渗透消费者,而服务的过程往往耗时、耗力、耗人工。人加AI将会形成更强大的服务能力,把最好的服务普及到所有人,这是巨大的机会所在。

02 从文生“图”到文生“房”

接下来的问题就是,设计软件做出来的图,但真的可以生产吗?能装修得一模一样吗?

杨明宇理解客户的这种担忧。在设计领域,尤其是涉及实物相关的家居设计,图不对版是最大问题。室内设计师需要做到所见即所得,“就像你吃泡面,包装上有很多的牛肉,打开之后不见得。”杨明宇补充。

这一点也是通用绘图模型难以解决的问题。

无界AI创始人长铗发现,室内设计对光照、空间布局有合理性要求,光照、阴影需符合光学原理,光源位置要准确,室内布局需符合业内常态化的设计规范。目前AI图片大多能满足风格、美观上的要求,但在图片合理性、逻辑性上有所欠缺。

Midjourney、Stable Diffusion生成的图像侧重无中生有、新奇有趣,但无法真正进入产线。

“一线设计”主理人钱敏使用AI绘图工具半年,他认为,Stable DiffusionMidjourney更适合做创意类设计,做室内设计的最大问题是,换个角度,方案的细节、大小、格局就随之变化。如果要按照实际尺寸真实比例去还原,设计时间会增加很多,效率也相对降低。

Midjourney随便生成一个客厅就五六米层高,看起来漂亮,但是实际做的东西没有那么高。Stable Diffusion能控制尺度,但美感不如Midjourney。总之,AI的随机性越高,它就越难控制。”所以钱敏将Stable Diffusion、Midjourney等多个设计工具结合使用。

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图片来源:一线设计

如何训练一个家居行业能够使用的AIGC工具?三维家CEO蔡志森认为,核心在矢量数据集。

矢量又称为向量,是指既有大小又有方向的量。矢量数据一般通过坐标的方式,将物体的空间位置表达得准确无误。“用户看到的设计图似乎是一个平面图,但这个图里所有的桌椅板凳、墙纸地砖、洗手台电视柜,都有相对位置和大小,都是矢量数据。”杨明宇指出。

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图片来源:三维家

比如一个实体沙发,从上往下看,从左往右看,都有固定的尺寸和线条,同时,沙发的大小颜色图案都可以被扫描成一个实物资产,一个矢量模型,设计师就是在调用这些实物资产进行设计。“你随便拍张室内照片,通过AIGC生成一张全新的设计图,还是形状可控、材质可控,这就是矢量AI的作用,自带生产数据。”蔡志森介绍。

矢量数据集背后是海量的行业数据资产。

比如三维家超200亿的家装大模型参数和数千万真实柜体数据集。“现在我们房屋数据大概有10亿量级,每个房子里面的部品数据至少1000以上,每一个部品的属性标签也是百级,每天大概百万量级的房子在通过云设计产生出来。”蔡志森表示。

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图片来源:三维家

基于这些行业数据,7月,三维家推出“整家AI大脑”(三维家矢量AI大模型)。矢量AI大模型可以做全屋空间的AI设计,某个衣柜、橱柜的AI设计,也可以根据拍照或线稿,生成全新的设计图图。“我们的AI模型还有很大的延展能力,因为AI是推荐算法,可以链接区域性的部品,全国性的部品,形成全国的链接生态。给客户做能落地的全屋定制。”蔡志森介绍。

在2023年8月14日淘宝天猫家装家居生态大会上,每平每屋设计家针对成本高、周期长、换品难、缺灵感等家居家装行业传统实拍的几大痛点,推出3D数字化产品矩阵,包括3D换景直播、3D爆品棚拍及全域营销平台

每平每屋设计家负责人曾表示,设计家将会把AIGC应用能力植入到淘系开放平台,将每平每屋设计家与淘系家装家居行业在AI智能设计、3D智能场景、电商与门店底层数字化、全域内容营销等方面技术能力对接至家居消费场景中。

沉淀了超2.7亿商品素材模型的群核科技也发布了酷家乐AI,可以根据实景图生成装修效果图、户型图生成创意方案、AI一键替换商品场景。不仅限于装修场景,酷家乐AI能力还在嵌入定制、门窗、建材等更多细分行业,以及办公、餐饮等更多空间场景。“酷家乐AI”推出针对设计师和企业的定制风格模型即将上线。

除了海量商品素材模型,群核科技还覆盖了近五年90%的新房户型,目前最广泛应用于室内场景认知深度学习的数据集InteriorNet,平台累计渲染图总量超33亿张。

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图片来源:酷家乐AI

群核科技CEO陈航曾指出,酷家乐AI的应用场景分为三类,面向业主的无限灵感图生成;面向设计师精准可控的 AI 创意设计;面向品牌门店导购的 AI 换搭选品。“家居行业的消费者、设计师以及企业端正在发生生产力变革。未来,人+AI形成的‘异构计算’将带来消费体验的进一步突破。”陈航总结。

03 制造业如何实现“一图到底”?

尽管AIGC方便上手、效率翻倍, 但杨明宇发现,很多室内设计师对此并不关心。

“毕竟大家手里的单子还没做完,先不操心AI的事儿。”杨明宇认为,家居家装设计师们日常工作过于饱和,导致很多设计师对变化并不敏感。贝壳研究院调研发现,除了绘制方案外,还要频繁与客户、合作伙伴展开沟通,同时还要处理各种突发事件。“频繁加班”、“工作时间长”,“休息时间少”是主要槽点。

同时,AIGC对室内设计的影响,远不及对平面设计和服装设计那么迅猛。

设计师包括平面设计、服装设计、产品设计、室内设计、建筑设计等几大类,不同行业的设计师受到AIGC的冲击不相同。杨明宇觉得,平面设计最先受到冲击,服装设计紧随其后,室内设计和建筑设计的影响则相对滞后,“等服装设计革完自己的命,才轮到我们室内设计革自己的命。”杨明宇认为。

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数据来源:波士顿咨询

但对于设计软件厂商和品牌商来说,不少人意识到这是一次非比寻常的发展机会。

三维家CEO蔡志森还记得大模型刚面世时带给自己的冲击,“我们一直在做AI,只不过大家都是一边不断投入一边怀疑人生,反复煎熬,冰火两重天。ChatGPT首先是给从业者信心,让我们更坚决地投入AI。”蔡志森认为,从长期来看,AIGC给家居家装设计带来三重利好。

首先,AIGC加速了设计产品的迭代速度,使得SaaS产品的迭代达到类似摩尔定律般的更新速度。

其次,AIGC解决了设计工具的易用性问题。

第三,设计工具的普及,将加速家具家装行业全流程工业化的速度。

更低的使用门槛意味着更高的行业渗透率和更多的营收。蔡志森说:“对于垂直细分行业的设计软件来说,市占率都是千分之几,我觉得这次AI应该可以加速我们快速将市占率推到两位数,同时有望更快突破20% 、30%的市占率。同时,突破两位数的市占率,意味着SaaS厂商家可以打破10亿营收魔咒。”

过去家具家装产业链的产品图纸格式不一,“以前的设计师们,效果图用3DMax,施工图用AutoCAD,工厂用AutoCAD,报价做BOM表用Excel,品牌商们买了一堆ERP用不着,配合起来就很痛苦。如果能基于同一款软件,既可以下单又可以拆单,既可以做效果图,又可以控制机床,那产业链的协作速度会提到新高。”蔡志森指出。

家具家装品牌商们也看到了一个提升管理半径、突破成长瓶颈的机会。

家装家居行业产业链冗长,产品多样化,需求个性化程度较高,服务商能力不标准,导致市场集中度较低,形成了“大产业小公司”的行业特点。

在“整家定制”的全品类融合销售趋势下,后端生产决定了交付效率、安装成功率以及能否实现“所见即所得”,除了设计端的AI应用,前后端系统打通以及后端生产流程智能化也是厂商们关注的重点。

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图片来源:国金证券研究所

比如欧派家居的CAXA 软件,集设计效果图、报价、线框图、下单、自动拆单为一体,后端环节较之前节约近 6 个小时;索菲亚工厂采用CNC数码控制系统,能够更快速处理生产流程数据,并做出生产预测,提升板利用率,有效减少木材资源浪费;同时,机器人板件分拣率近 100%,准确率在行业处于领先水平,控制了制造分拣过程中的损耗。

通过全品类全流程的打通,品牌商们以此可迅速将前端设计方案匹配为后端自动化生产数据,避免人工拆单的低效、出错问题,让单能够更快进入生产环节,提升整体生产效率。

有行业分析师认为,随着AI在家居产品、前端方案设计及后端生产环节的赋能持续深化,头部家居企业有望依托于资金、技术优势,在 AI 时代下进一步扩大自身优势,打破原本因人力限制造成的 成长瓶颈,持续提升份额。

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