原文來源：大模型之家

圖片來源：由無界 AI生成

日前,，貝殼宣布推出首款AIGC家裝設計產品“設?！保ㄟ^快速生成裝修設計圖,，把用戶對于家的構想可視化,，旨在提高設計師和用戶的溝通效率、打造裝修全新體驗的同時,，賦予家裝行業(yè)更多可能,。

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據悉，設牛主要有“拍照生圖”“選戶型生圖”“風格模板”“傳參考圖生圖”“直連設計師”五大功能,。根據官方介紹,，該功能將于12月份在北京、上海,、杭州,、成都等城市開始測試。

可以說,，設牛的推出讓貝殼邁出了“AI+”布局中十分關鍵的一步,。只是，切入人工智能賽道，貝殼打的到底是什么算盤,？發(fā)力AIGC與自身業(yè)務相融合,，貝殼又將面臨哪些困難呢？

貝殼＆AIGC:一場基于本質的“量身定做”

不難發(fā)現,，背靠著巨大的人工智能浪潮來襲,，賽道內AI家裝的落地融合產物層出不窮,。這其中，相較于諸多參與者的跟風入駐,，大模型之家認為貝殼與AIGC在產業(yè)上的融合更多了些“不謀而合”,。

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首先，作為一家房地產服務平臺,，貝殼的核心業(yè)務包括房源信息發(fā)布,、房屋租售、房屋估價,、房屋貸款等,。而這，不僅為設牛的推出提供了海量的戶型圖,、實拍圖和效果圖數據支持,，也在一定程度上將貝殼原有的業(yè)務模式由簡單房屋“轉手橋梁”，成功升級為一攬子式房屋升級迭代服務商,。

其次,，鏈入AIGC意味著貝殼進一步拓展了家裝業(yè)務領域，將用戶的體驗愈加深入化,。根據官方介紹,，設牛的“拍照生圖”功能可以實現快速生成效果圖；“風格模板”功能,，可為用戶提供多種家裝風格設計模板并應用到戶型全屋；“傳參考圖生圖”功能則可以將用戶心儀的效果直接生成應用,；最后,，在生成自己家的方案后，用戶可以使用在線咨詢功能與設計師交流問題,，并一站式解決從靈感到落地的所有問題,。

再有，設牛的推出開辟了貝殼全新的業(yè)務模式,。眾所周知,，AIGC技術在家裝設計領域的應用是創(chuàng)新性的，它有助于提高設計效率,，降低成本,，并為用戶提供更加個性化的設計方案。通過“設?！?，貝殼可以形成一套新的業(yè)務模式,，為諸多房地產行業(yè)賽道提供家裝設計支持，實現AI快速落地的同時,，增加了商業(yè)化的可能性,。

此外，設牛的推出一定程度上對B,、C兩端起到了更好的鏈接作用,。一方面，背靠著貝殼的數據支持,，設牛設計師可以擁有更多的“實操”機會,，積累更多的經驗，另一方面,，通過在C端的操作,，用戶可以將自己對家的構想可視化，更直觀地的了解裝修效果,。而作為“橋梁”,，有助于提高設計師和用戶的溝通效率，減少誤解和返工,，實現設牛設計師與用戶間的雙贏,。

最后，通過推出具有創(chuàng)新性的AIGC家裝設計產品,，“設?！庇兄谔嵘悮さ钠放菩蜗螅蛊湓诟偁幖ち业募已b市場樹立技術領先的形象,。而這,，不僅表明了其具有持續(xù)且強大的技術實力和研發(fā)能力，還增強了用戶在家具“全屋智能”背景下的信任感和認可度,。

根據弗若斯特沙利文測算,、中商產業(yè)研究院數據顯示，2024年,，預計中國家具裝飾及家具行業(yè)銷售額突破4.83萬億元,，復合增速超20%，定制家具市場規(guī)模有望突破5000億元,，復合增速超16%,。其中，新購毛坯房初次裝修,、新購精裝房重新裝修,、新購二手房翻新以及現有住房改造是主要需求。也就說，家裝行業(yè)仍具有巨大的想象空間,。

一個不容忽視的重點是,，據貝殼2023年第三季度財報顯示，其家裝家居的Q3凈收入為32億元（4億美元）,，較上年同期的18億元增長72.1%,，主要由于訂單增加及交付能力提升帶動了家裝家居業(yè)務總交易額的有機增長。“以己之長,，攻人之短”,，選擇將自己的長處矗立在“風口”上，勢必會為貝殼帶來更大的“起飛”機會,。

誠然,，種種跡象表明，設牛的推出的確從服務及商業(yè)化兩端升級了貝殼AI化的競爭高度,。它摒棄了目前家裝賽道簡單桎梏化的戶型可視化組裝應用,，將人工智能時代迸發(fā)的產業(yè)化完整融入自身，成功締造了“AI+家裝”功能化向商業(yè)化雛形過渡的格局,。

“隨著業(yè)務場景數據,、裝修簽單設計方案數據、貝殼平臺戶型,、實勘圖等信息的持續(xù)輸入,，貝殼將進一步進行模型調優(yōu)訓練，設牛也將不斷迭代升級,，讓更多用戶和服務者受益,。”貝殼強調,。

綜上所述,，如今貝殼的AI故事，是其骨子里的AI“基因”乘著“天時（AI風口）,、地利（家居家裝相關數據積累）,、人和（用戶留存基數大）的一次爆發(fā)。

AIGC家裝：“紙上談兵”筑不成現實

如果說,，過去幾年算力的提升和渲染引擎的升級，讓基于云端的家居設計軟件被越來越多的個人用戶及設計師接受,，那么,，AI的助力一定程度則讓AI家居設計走向新的階段。

不過,，盡管目前AIGC的“登堂入室”,，已經拉開了AI家裝賽道的競爭序幕，但距離真正的落地仍有幾個“臺階”需要跨越。

首先,，文生房能否成為現實依然存疑,。一位擁有7年家裝設計經驗的設計師告訴大模型之家，目前可以出效果圖的軟件很多,，但在實際應用中（尺寸,、設計需求、實際空間設計）仍效率不高,，整體處于噱頭大與實際的初級階段,。值得一提的是，此前,，無界AI創(chuàng)始人長鋏曾公開提到,，室內設計對光照、空間布局有合理性要求,，光照,、陰影需符合光學原理，光源位置要準確,，室內布局需符合業(yè)內常態(tài)化的設計規(guī)范,。因此，目前AI圖片大多能滿足風格,、美觀上的要求,，但在圖片合理性、邏輯性上有所欠缺,。

其次,，AIGC家裝可能會缺乏個性化。眾所周知,，由于AIGC一定是基于大量數據訓練而成,，因此稍有不慎便會出現重復或模仿已有的內容或數據，無法做到結合“實際”充分考慮滿足客戶的獨特需求和審美的弊端,。

同時,，雖然生成式大模型較人工的生成效率更高，但其生成的數據及方案“質量”及“準確性”是否可靠仍然存疑,。大模型之家在今年8月推送的文章《“ChatGPT”,，是不是程序員的“自掘墳墓”？》提到：大模型生成內容存在不準確,、錯誤,，甚至是包含漏洞的可能。

此外,，數據安全也是懸在其頭上的一把達摩克利斯之劍,。由于在整個開發(fā)及應用過程中勢必會涉及到用戶的住址、家庭結構、生活習慣等信息,。因此,，一旦在開發(fā)過程中數據被泄露或濫用，都將有可能為客戶帶來安全風險,。目前,，社交平臺上不乏《又見“AI換臉”詐騙!小伙7秒被騙30萬》等標題的文章出現，這對于基于巨大用戶數據的家裝行業(yè)同樣適用,。

最后,，賽道內，一眾家裝參與者大舉引入AIGC,，無疑為本就落后的貝殼帶來了更大的壓力,。據大模型之家不完全統計，目前賽道內,，Collov 推出了生成式 AI 驅動的設計工具 CollovGPT 0.2,，用戶能夠嘗試各種設計風格和一站式家具購買解決方案；Planner 5D 推出了一個基于 Stable Diffusion 的設計工具 Design Generator,，只需上傳圖片就能快速生成定制的室內設計渲染圖,；酷家樂成立了 AIGC 實驗室，三維家戰(zhàn)略合作無界AI,，尚品宅配發(fā)布了基于多模態(tài)大模型的 AIGC 技術,，東易日盛一口氣發(fā)布了三款新范式 AIGC 家裝工具……

因此，大模型之家認為,，對貝殼來說,，雖然設牛的誕生拉開了其業(yè)務全面AI化的序幕，一定程度上增加了有力的競爭籌碼,，但如何在五花八門的競爭對手及遍地開花的AIGC融合渠道中,，找到屬于自己的獨特優(yōu)勢，才是其亟待解決的重要課題,。

更長遠來看,，盡管如今的AI早已成為家裝行業(yè)普遍的“金湯匙”，但如何在不斷積累用戶信任的背景下,，抓住機遇,，開拓出一條全棧式業(yè)務落地的商業(yè)形態(tài)也將成為其持續(xù)發(fā)展的根本。