“装修是个无底洞。”
这个扎在所有业主心头的老梗，可能要被推翻了。
从大到整体装修预算，小到每个房间，冬夏季需要的空调电力消耗，都可以在装修之前预知，已经成为可见的未来……
作为与农业、土建齐名的“土行业”，互联网家装虽然已经实践多年，然而在互联网+的外衣下，是“上网”8年，却仍仅停留在线上下单，线下跑腿的现实尴尬。如何优化价值链，解决剩下80%的“去传统”化，实现垂直领域的线上商业闭环？
锌财经第13期社群互动公开课，请到了上海数绎智能科技有限公司的CEO佟星宇，就“破局家装，像造汽车一样做装修”的主题，在锌财经社群中，进行了 的行业探讨。
作为在海外建筑设计工程领域沉浸了15年的“老将”，他主导完成的英国BIM LeveL 2规范项目<剑桥大学工程系馆>,被公认为是目前全球BIM应用最高水平的代表。
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像造汽车一样做家装
造汽车有几个环节？
1.设计图纸
2.零件生产
3.组装
汽车和家装，看似“风马牛不相及”的两个行业。但佟星宇认为，装配式科技必然会遵从汽车产业的升级路线，即——建立建筑产品生产线，完成所有构件的工厂生产，然后运到施工场地组装。
在传统装修方式当中，通常是采用由工人在现场，直接对原材料进行加工的“湿作业”模式，施工质量几乎完全依靠工人手艺。
而装配式装修模式，则可以将整个过程像“如何将大象关进冰箱”一样，拆解为和造汽车相同的三个步骤。当设计师设计完图纸以后，部品部件直接在工厂制作完成。产业工人在现场，只需要像拼乐高一样，将所有的“零件”组装起来即可。
而在这个过程中，如何连接业主、设计师、材料商的无缝隙合作，实现垂直领域闭环成了关键。
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不实现垂直领域闭环，都是隔靴搔痒
互联网的上半场，风口主要在流量红利，而下半场实现垂直领域的闭环一定是趋势。
在佟星宇看来，随着互联网下半场，流量红利减弱，直播、抖音等领域变现瓶颈逐渐显现。下一波发展机遇，必将从流量入口，向实现垂直产业的 应用转移。
而他认为，在以供应链为王的家装领域，不实现垂直领域的产业闭环，都只是蜻蜓点水式的隔靴搔痒，解决不了真正的行业痛点——只能实现部分流程的自动化，而无法贯穿整个价值链。
“网上下单，线下跑腿”，是目前大部分互联网家装公司的真实写照。业主通过网上下单，然后打电话给建筑，然后建筑师开始跑传统程序。最终是通过将用户带到建材商面前，开始赚钱。
应用型技术的缺乏，导致了这种模式在价值链上的互联网化可能只实现了10%~20%左右，它所有的光鲜都站在了最前面，而后面80%的流程，还是在用传统方式的那一套。
而BIM技术的应用，为如何填补剩下80%的价值链，形成全流程自动化的商业闭环，提供了应用技术的条件。
佟星宇在社群分享中称，虽然BIM建筑信息模型，最早起源于土建行业，但却可以适用在任何跟图形图纸相关的行业，其中就包括装配式家装、服装设计等领域。
彼时，业主在网上下单后，通过BIM的数据模型，就可自动生成一套加工图纸，连接到后台的数控车床进行自动化生产，从而实现产业后端自动化。
但BIM的魅力，绝不止于此。
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降维打击，用炮弹炸蚊子
BIM建筑信息模型，是一种数码化的建筑三维几何模型。
佟星宇提到，实现BIM的商业价值，必须满足两个条件：
1.外部环境的成熟，BIM只适用于装配式家装领域，在传统家装领域，BIM无用武之地。
2.精细化管理，对待BIM数据越细心，其可能产生的价值越大。
这里的数据，指的是行业的业务数据，比如家装从定制、设计、采购、加工、供应、安装和维护等多环节，每个环节有规范和规律，这一级别的数据诠释后工业逐渐形成的社会分工，通过人工智能的应用把每个环节串联起来。
然而，活动中，随即有业内人士提出质疑，对于中小型家装更关心的实际问题，怎么落地怎么实施？怎么节约成本，怎么提高效率？怎么获客？BIM技术是否略显鸡肋？
对此，佟星宇总结出BIM技术对互联网家装领域的作用主要有以下几个方面：
1.可视化。BIM可以将业务数据整合到设计模型中，设计师可以在云端完成设计方案的同时，还可以直接通过系统生成详细的、数据化的施工图。并精准地预算出工程量、材料、家具、门窗等数量与成本价格，自动生成造价预算，配合用户自由的进行材质的更换。
2.定制化。该技术允许从设计模型传递到施工数据级度，自动生成加工图下载到CNC机床加工。从设计定制到加工生产的一气呵成，避免了很多人为的失误以及数据处理成本。
3.自动化。结构化的数据反映了业务的流程。人工智能的普及，允许低成本的把这些流程模块整合在一起，通过系统判断执行。看起来，后台像有个机器人帮助用户选择决策，从定制、设计、采购、加工、施工、运维全流程最大化的去人化。
相比于家装领域，土建行业的维度更为复杂，在商业中被称为降维打击，更容易取得成功。某业内人士告诉锌财经记者，将BIM技术在家装领域应用的效果，通俗的理解就好比是“用炸弹炸蚊子”。
文章 ∣ 何莉
编辑 ∣ 惠敏
摄影 ∣ 黄硕
手绘 ∣ 精卫
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部分图片来自网络
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