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产品虎嗅·陈伊凡_YF··AI 生成
终结血汗式内卷：他想让中国工人们不再卷工时
本文以圆木智能创始人姜昌浩的第三次创业为线索，探讨了AI在工业制造领域的落地路径。核心判断是：中国工厂无需先完成数字化再智能化，AI的推理能力可以直接将复杂的脑力劳动（如排产、报价）转化为可复制的标准品，通过压缩从接单到交付的响应周期来提升竞争力。文章提供了具体产品“今天排”的定价、效果数据，并对比了与传统APS厂商的差异。适合关注AI产业落地、工业数字化转型及制造业竞争的读者，尤其是对具体商业模式而非空泛概念感兴趣的人。原文 ↗
核心观点
- ▍中国工厂不必先做完数字化（数据治理）再做智能化，AI的推理能力可以直接理解和处理非结构化数据，从而跳过传统工业软件升级路径，实现跨越式发展。
- ▍AI在车间里最值钱的用法是压缩工厂从接单到交付的响应周期，这是中国制造在国际竞争中的真正生存壁垒，而非简单的产线效率提升。
- 01圆木智能的核心产品“今天排”聚焦于生产排程这一“通用且复杂”的脑力劳动场景，产品定价刻意压在每年5万到10万元人民币，旨在让工厂老板无需纠结即可计算ROI（投资回报率）。
- 02在该产品应用下，排产员制定计划的时间节省90%，设备利用率平均提升15%，交期平均缩短15%，这些数据均来自落地实测验证。
- 03圆木智能的商业模式已从SaaS年费转向按Token用量计费，这标志着工厂老板开始接受基于AI使用量的付费方式。
- 04作者指出，传统APS（高级生产排程系统）市场存在错位：99%的厂商服务1%的头部客户，而99%的中小工厂无人服务。圆木智能的目标正是这被忽视的99%市场。
- 05为了保持产品迭代速度（每周两个版本），圆木智能婉拒了客户提出的私有化部署需求，认为这会拖慢团队发展。
- 06作者认为，传统数字化的陷阱在于采集了大量结构化数据，但核心工艺与脑力劳动（如老师傅的推理过程）并未被沉淀，而AI可以逐步通过工具使用和对话来沉淀这些隐性知识。
反方 / 局限
- — 文章承认，工业场景中并非所有环节都能容忍AI的“幻觉”，产线执行等环节仍需严丝合缝。圆木智能选择切入的是那些“不要求绝对精确”的脑力劳动（如报价、排产、工艺选择），这是一个明确的适用范围限制。
- — 作者暗示了圆木智能面临的长期竞争压力：短期内与西门子、达索等巨头以及传统软件厂商是“错位竞争”，但长期硬刚不可避免。
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