大乐装刘慧：用AI搭积木，做装配式建筑的亚马逊

建筑业，国内GDP占比最大、工业模式最重、物流体系最不发达、上下游集中度最高、最受环境打压的行业，转型难度巨大。然而，一家名为大乐装的新星正冉冉升起，正在以AI和大数据技术搭建装配式建筑的新世界。

“大乐装是谁？”我问刘慧。

这些年，每当与产业互联网领域的企业家交流时，我总喜欢抛出这个问题，希望受访者能用最简洁的方式表述自己的事业。她回答说，大乐装是一家以设计驱动的装配式建筑一站式供应链云平台，核心是装配式混凝土建筑的AI辅助设计和全流程管理。

刘慧是大乐装的创始人、CEO。她是典型的高材生，建筑学专业出身，少年班毕业，后来去了宾大深造。在创立大乐装之前，刘慧曾在远大住工和筑友智造两家上市公司担任高层管理职位。

她创立的企业大乐装是建筑行业里融资速度最快，拿钱最多的初创企业。创立三年完成五轮融资，背后是中国最头部的人民币、美元基金，腾讯、贝塔斯曼，58产业基金、钟鼎资本、东方富海等，2023年最后一轮由招商局创投、招商蛇口联合领投。2020年8月创立，三年半时间内，大乐装已逆势实现4亿元的交付。

和刘慧对话是一种享受。她思维缜密，语速极快，带给听者获取高密度智力输出的快感。“大乐装所做的事情，不仅是在帮助建筑行业提升效率，还通过技术创新，重塑装配式建筑行业的供需链条。”刘慧说道。

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建筑行业沉睡得太久了，总有人要叫醒它

在更多资本和创业者眼中，建筑行业是一个太难改造的行业，几乎没有指数级增长的可能性。2023年前三季度，建筑业单季同比增速分别为5.98%、0.24%和0.45%，增速回落明显。同时，建筑业的过程在线率只有0.7%，低于农业。2023年建筑企业200强榜单中，国有或国有控股企业占据了3/4的席位。它所覆盖的产业链复杂而庞大，牵扯多方利益。

但刘慧认为，蛮荒之地一定有被开垦的价值。她对产业互联网平台价值的推算有一道公式：赛道规模*参与环节*提效比例--建筑行业很大，其中蕴藏着大量的标准化、结构化改造和数字化机会，平台参与的环节越多，提效的能力就越大。

“建筑行业并不是产业互联网的禁区，装配式建筑是足够大的风口。”目前，我国装配式建筑占比仅为15%，而欧美等发达国家的占比已经超过80%。

“产业互联网是一个慢活。”刘慧表示，“短期波动并不值得过多关注，但产品的选择和结构性调整非常重要。当行业处于低谷时，正是进行结构性调整的最佳时机。例如，建筑业的应收账款周期从1400天减少到800天，说明落后产能已经出清，行业结构在优化。”

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数据驱动的反向供应链模式

是建筑产业互联网的核心

产业互联网如何解决建筑业的难题？传统的供应链模式先生产商品，再向客户销售，容易导致大量库存；如今，反向供应链模式受到青睐，即精准获取客户需求，再用高效结构下的供应链实现所见即所得。Shein、Temu等都是该模式的受益者。

传统建筑行业完全依赖线下运作，产业链条包括设计、采购、生产、物流、交付和支付。在设计阶段，使用大量软件如CAD，Revit和众多底层引擎，在招投标、后端和终端的管理环节上，也都有单端的SaaS工具来提效，但这些图形引擎和工具已经完全脱离时代，数据无法在云端实时交互。

为解决建筑行业设计、采购和交付环节标准化程度低、不透明的痛点，大乐装开发出国内首款装配式建筑在线协同的BIM软件，解决了多工种人员不能实时在线建模和协同设计的困境。把从设计到售后的交付流程都搬到线上，实现实时在线，所有轨迹可查。

类似于美团和滴滴，针对不同的工种、不同的角色，大乐装在PC端、手机端、小程序端拥有完整的软件矩阵，旨在数字化每一个工厂，每一个岗位。

大乐装践行的基于需求驱动的反向供应链模式是：淘宝式一键设计、一键下单、一站式交付，通过设计、数据去反推的供应链，使协同难度降低。愿景是将建筑行业中所有的数据流在线化，没有合同，只有订单，实现全透明交付。

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用AI搭积木，分步骤解决建筑标准化难题

“中国的房屋建造合同里，大部分的材料品类，非物化成本占比到了60%以上。任何一个行业，非物化成本占比过半，就说明它是一个低效手工行业，无效管理成本很高。”刘慧对我说。

在长达几年的探索中，大乐装总结出了一个经验--“设计是建筑业标准化的基础”。大乐装通过与AI技术和数据库的结合，在设计前端实现AIGC智能一键设计与自动报价，同时系统自动推荐标准化构件，大幅度提升了设计的效率。

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关于建筑设计的不同需求，刘慧表示：“设计师最好使用我们数据库中的标准构件，AIGC软件可以一键智能识别并直接调用匹配的标准构件，既保持建筑外观的多样性，又能确保高标准化率，使供应链规范，同时实现低成本和高效率。之后最大的难点在于将设计与供应链连接，过程中需要说服业主并建立供应链模型，展示效率优势，逐步实现标准化。”

目前AI在建筑行业的应用还处于早期阶段。大乐装对AI的应用主要包括文本生成图像、文本生成代码等。然而，在设计领域的3D建模仍然是一个难点，需要等待底层技术的成熟。“AI对我们而言是一个大脑，一位员工，市面上谁的模型好用，我们就去接入”。刘慧表示，“未来并不会大力投入行业垂直大模型的开发，ROI非常低，我们只做产业相关的单点应用。”

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数智赋能云工厂，做装配式建筑的亚马逊

大乐装不仅仅是一个SaaS公司，它还直接销售标准化PC构件，货品来自加盟的协同工厂以及自营工厂。截至2023年8月，大乐装已在大湾区布局10多家分布式云工厂，服务了100多个智能建造项目。

电商交易平台，无所不卖，但淘宝、京东，亚马逊却极少涉及建材品类，原因就是没有标准化和数字化。建材品类分为三类：标准化品类（如马桶、洁具、卫浴）、标准化但带损耗的品类（如瓷砖）、完全非标品类。其中，标准化品类的管理相对简单，可以建立集采库，集中采购能力。完全非标品类的管理难度大，目前中国任何房地产开发商都没有足够的管理能力。

类似PC构件（预制混凝土）和门窗类的商品大部分没有数据库，但部分企业如保利等具有一定的计算能力。大乐装具备强大的数据基础和系统能力，通过系统实现一键调库和与房地产商的合作进行数据共享，能够沉淀和建立产业赛道的数据，提升核心能力。

刘慧表示，在创业之初公司通过卖PC水泥板这一件单品，打通整个产业链线上线下的一体化基础设施。后续拓展到门窗、精装、幕墙和机电等多个二次品类。“公司将从制造业自营的逻辑转变为类似于京东的平台模式，将自营品类和平台模式结合，计划在未来扩大到更多建筑品品类。”

在她的描述中，我们清晰地看到大乐装的发展蓝图：

首先，打造PC构件领域的“亚马逊”商城；

随后，逐步扩展到其他品类，打造建筑品头部电商平台；

最后，成为建筑行业的“大数据解决方案+基础设施服务提供商”。

几组对话，感受一下建筑行业门口的“野蛮人”：

新质汇：近几年资本对产业互联网领域的项目相对保守，你们如何去应对这样的动荡期？

刘慧：从创业公司本身来讲，还是要看自身能在行业解决多大的问题，如果只做产业链内一个单点的效率提升，遇冷可能也是正常的。其次是退出机制的问题，美元基金退场，国资产投和人民币基金入场，对我们来说没有大影响。市场是周期性的，无底线的投入是不商业是不道德的，在资本低潮期不要大量的烧钱，保持营收能盈利最好。

新质汇：你们与房地产企业的合作模式是怎样的？

刘慧：首先，要极致关注需求侧，但需求侧并不像大家想象的那么大而集中。中国房地产行业分为几大类：央企如中海、保利、华润等；地方国企如深圳地铁、特区建工等；本地明星企业如鸿荣源、宏发等；代建公司和地方政府的城投等。因此，市场非常分散但每家规模都很大。虽然我们有标准化工具，但对于非标项目，如歌剧院、音乐厅等小众房子，我们目前不做，而是主要输出标准化的住宅、办公楼和酒店等。

未来，如果有客户提出非标需求，我们也会考虑。等我们把底层引擎打通后，会开源给大家使用。目前，房地产行业的技术人才较少，可能不太Open，但我们对此持开放态度。

新质汇：怎样说服这些客户接受你们的反向供应链模式？

刘慧：很难，因为它打破了他们原有的组织流程。因此需要大量工作，从创业开始一直到现在，直到最近才完全得到客户的认可。尽管大家都知道这是产业应该发展的方向，但过往的组织结构难以调整。如今，我们已经完成了调试和打样模型，这让客户看到了实际效果并接受了这一模式。

新质汇：来来有没有考虑向To C方向拓展？

刘慧：这不是我的想法，而是一些资方的想法。希望将在To B展示的精装修集采能力输出到To C，因为他们认为未来存量市场比新建市场更大。尽管如此，我认为从商业角度来看，目前专注于新建市场更为合适，因为履约过程对于大单和小单来说基本相同，但效益却差别很大。

我更倾向于做主体品类，因为它标准明确，效率高且无情绪因素。精装修品类由于个性化需求较多，不适合现阶段的商业模式。To B和To C的履约过程完全是一样的，但To C从设计到报价和回报都很低，但如果发展到很成熟了，输出很简单与非常的标准化的时候，完全可以去做。

新质汇：目前你们面临着哪些竞争对手的挑战？

刘慧：当前这一赛道环境还是比较宽敞。资本环境不佳，新资金没有进入，老的传统玩家也在困境中。并非因为我们做得多好，而是因为没有其他人做同样的事情。潜在的竞争对手方面，我认为是电动汽车行业，因为他们也经历了从非标到标准化的过程，并且在供应链管理和设计入手方面有相似之处。此外，虽然有一些平台在考虑供应链侧的平台化机会，但目前他们的实际行动还未见成效。