這是一個(gè)屬于新概念的時(shí)代。

這里的概念當(dāng)然是指AI、半導(dǎo)體之類的新技術(shù)，A股流動(dòng)性大都?jí)涸谶@些方向上。和傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)應(yīng)的“老登股”相比，新概念含量拉滿的“小登股”一直在牛市里反復(fù)被捧上神壇。中際旭創(chuàng)這類核心股票動(dòng)輒百億交易額，市場(chǎng)的興趣高度集中。

但是，前有大洋彼岸的AI旗手互相交易左手倒右手大炒市場(chǎng)，后有越來越多的機(jī)構(gòu)頻繁在研報(bào)里關(guān)心應(yīng)用前景，市場(chǎng)風(fēng)向明顯趨于變化：AI應(yīng)用到了必須落地的時(shí)候，不然豈不全是故事？

這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，確實(shí)還出現(xiàn)了個(gè)意外的案例，也就是一個(gè)月前官宣的探跡科技對(duì)真愛美家的并購(gòu)。前者是以智能體為主要業(yè)務(wù)的AI獨(dú)角獸，后者主營(yíng)毛毯家紡，制造業(yè)典型的生意模式?！癆I+制造”，這不就來了？

01

“不性感”的生意，性感的AI

AI行業(yè)有個(gè)尷尬的現(xiàn)象：做模型的在天上神仙打架，底下的傳統(tǒng)企業(yè)在地上如履薄冰。

Gartner、麥肯錫這些永遠(yuǎn)奔跑在概念一線的咨詢機(jī)構(gòu)早就在搖旗，說未來80%的企業(yè)都要用AI，中國(guó)78%的企業(yè)已經(jīng)試水了。但實(shí)際上，大部分企業(yè)用的AI，依然還是寫文案、生成電商圖片，也就是互聯(lián)網(wǎng)這類輕資產(chǎn)企業(yè)能發(fā)揮比較明顯的價(jià)值，離核心業(yè)務(wù)還遠(yuǎn)。

為什么？因?yàn)橥ㄓ么竽Ｐ蜔o法做到“懂行”：不懂行業(yè)垂直需求，不懂篩選聯(lián)系客戶的方式，更不懂什么叫“做生意”。

要知道，制造業(yè)不像互聯(lián)網(wǎng)一樣，點(diǎn)點(diǎn)按鈕就能完成業(yè)務(wù)流程。如果AI提供的內(nèi)容不準(zhǔn)確，大量的精力和資源會(huì)打水漂。

制造業(yè)的問題是什么？人力成本越來越貴，傳統(tǒng)的人海戰(zhàn)術(shù)已經(jīng)過了黃金期；海量并發(fā)的任務(wù)讓在大促和旺季時(shí)人工處理捉襟見肘，效率和質(zhì)量成了蹺蹺板，按下葫蘆浮起瓢；最無奈的是，大量成熟的高素質(zhì)員工還陷在填表、篩選、初篩這種重復(fù)瑣碎的垃圾時(shí)間里。

這時(shí)候反過頭來看收購(gòu)真愛美家的探跡，事情就有趣起來了。探跡搞出了一套數(shù)字員工體系。注意，是“員工”，不是“工具”。

工具是人用的，人要休息，人有情緒，人有能力方差。而員工是獨(dú)立工作的個(gè)體，它自己就是生產(chǎn)力，能背KPI。

探跡推出的專注于數(shù)字生產(chǎn)力的大模型智能體平臺(tái)，以及新一代AI數(shù)字員工，擁有三個(gè)讓傳統(tǒng)老板無法拒絕的特質(zhì)：

——具備規(guī)劃、推理與執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)能力的智能體像人一樣思考與執(zhí)行，7×24小時(shí)在線，真正實(shí)現(xiàn)了“人停業(yè)務(wù)不?！?/strong>；

——一上崗就是行業(yè)老兵，擁有探跡服務(wù)超50000家企業(yè)所積累的行業(yè)Know-how與業(yè)務(wù)邏輯訓(xùn)練，業(yè)務(wù)知識(shí)達(dá)到專家級(jí)水平。

——適應(yīng)性極強(qiáng)，支持按需定制，無縫嵌入企業(yè)現(xiàn)有的ERP、CRM流程，不用花大改系統(tǒng)的錢。

如此“性感”的產(chǎn)業(yè)特質(zhì)，只有AI才能做到。那么怎么部署這樣的員工呢？這就要依賴探跡的太擎平臺(tái)和曠湖數(shù)據(jù)底座了。

“太擎”是企業(yè)級(jí)大模型智能體開發(fā)平臺(tái)，支持行業(yè)專家模型、多能力引擎、跨平臺(tái)數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)“專業(yè)能干、快速上崗”。而“曠湖”數(shù)據(jù)云底座，則匯聚了海量、經(jīng)過深度治理的商業(yè)數(shù)據(jù)，為AI提供決策的數(shù)據(jù)支撐。因此，探跡的Agent隊(duì)伍才能真正理解業(yè)務(wù)的真實(shí)需求。

比如， B2B銷售是難度很高的一塊企業(yè)業(yè)務(wù)，往往“精英太貴、小白太廢”，探跡的銷售Agent可以智能研判，根據(jù)關(guān)鍵詞智能研判下游需求，從海量數(shù)據(jù)中篩出高質(zhì)量潛客，讓商機(jī)一目了然。接下來，前期的觸達(dá)和篩選都交給AI，真人銷售只在最后成交的關(guān)鍵環(huán)節(jié)出場(chǎng)，大幅提升了轉(zhuǎn)化。

在B2C領(lǐng)域，旗下探域客服Agent能像真人一樣理解上下文，秒懂需求，而且永遠(yuǎn)不知疲倦，7×24小時(shí)在線，工作能力極強(qiáng)。這種降本增效的力度，在傳統(tǒng)模式下是不可想象的。

就像在生產(chǎn)力上做乘法，AIReady的理論和實(shí)際效果遠(yuǎn)超我們的想象。

02

在“看不見”的地方找增量

其實(shí)，探跡完整的Agent應(yīng)用遠(yuǎn)不止如此。探跡AI Agent平臺(tái)覆蓋B2B（銷售、營(yíng)銷、觸達(dá)、分析）、B2C（客服、營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、私域）等核心場(chǎng)景，制造業(yè)的大部分服務(wù)需求都能滿足。

所以，這次探跡拿下真愛美家，很大概率是要為“AI+制造”樹立一個(gè)標(biāo)桿案例。

很多制造業(yè)老板的痛苦并不在制造上，核心痛點(diǎn)是“看不見”。看不見客戶在哪，看不見新需求在哪，看不見銷售在外面到底干了什么。但使用AI和數(shù)字員工分擔(dān)工作后，這套邏輯就完全不一樣了。我們來看幾個(gè)案例：

佛山高明的木偶人家具，創(chuàng)始人蔣總是阿里鐵軍出身，對(duì)產(chǎn)品要求嚴(yán)格但最開始的營(yíng)銷方式以強(qiáng)度為先：業(yè)務(wù)員用最原始的掃樓方式找客戶，三天都未必能碰上一個(gè)真正有工程項(xiàng)目的有效客戶。信息不對(duì)稱，兩眼一抹黑。

直到接入探跡的AI銷售Agent后，局面才發(fā)生了質(zhì)的逆轉(zhuǎn)。銷售只需輸入“過去一年中標(biāo)體育館項(xiàng)目”“半徑50公里內(nèi)”，系統(tǒng)瞬間就能鎖定目標(biāo)企業(yè)，招標(biāo)明細(xì)都一清二楚。從此，業(yè)務(wù)員日均有效拜訪量從1.2家升至4.7家。

2024年，在同行都在收縮戰(zhàn)線時(shí)，木偶人業(yè)績(jī)同比暴漲48.6%，1個(gè)月用探跡打出1300萬業(yè)績(jī)，簽約轉(zhuǎn)化率提升3倍。數(shù)據(jù)在AI的驅(qū)動(dòng)下最終超越了經(jīng)驗(yàn)。

如果說家具行業(yè)還有設(shè)計(jì)差異，那鋼貿(mào)行業(yè)就是純粹的紅海。濟(jì)南恒順源的華總之前非常頭疼：因?yàn)殇摬膬r(jià)格透明到打一個(gè)電話就知道底價(jià)，螺紋鋼價(jià)格比去年跌了15%。而這個(gè)行業(yè)獲客成本又高得離譜。展會(huì)三天花20萬，可能只能拉來3個(gè)意向客戶；新人地推跑斷腿，三個(gè)月開不了單。

華總的選擇很大膽：讓銷售“上AI”。探跡的AI Agent展現(xiàn)了它在B2B領(lǐng)域的恐怖能力。輸入關(guān)鍵詞，基于知識(shí)圖譜，3秒鐘就能生成2000條精準(zhǔn)客戶名單。不僅有名字，還有規(guī)模、產(chǎn)能、年?duì)I業(yè)額。而且還能順藤摸瓜，推薦園區(qū)某機(jī)械制造廠后，繼續(xù)分析發(fā)現(xiàn)同園區(qū)類似需求。

換做傳統(tǒng)業(yè)務(wù)員拜訪模式，只能碰運(yùn)氣。而現(xiàn)在銷售拜訪情況和客戶數(shù)據(jù)都完美存在后臺(tái)。華總算了一筆賬：今年新增的5萬噸銷量里，至少有30%歸功于這種精細(xì)化管理。

全球制造業(yè)巨頭3M中國(guó)，產(chǎn)品線橫跨工業(yè)、醫(yī)療、消費(fèi)品等多個(gè)領(lǐng)域，面臨不同的困境：客戶體系龐大、畫像復(fù)雜，傳統(tǒng)方式難以高效整合信息，銷售團(tuán)隊(duì)往往陷在碎片數(shù)據(jù)里，看不見真正的機(jī)會(huì)在哪里。

與探跡合作后，局面為之一變。通過大數(shù)據(jù)與AI能力，3M系統(tǒng)性地補(bǔ)全、整合了海量客戶信息，構(gòu)建起精準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)客戶視圖。銷售團(tuán)隊(duì)從此能夠快速鎖定高價(jià)值目標(biāo)，從“廣泛覆蓋”轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)觸達(dá)”。數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)下，拓客效率與精準(zhǔn)度顯著提升，為這家多元化企業(yè)打開了持續(xù)、高效的精準(zhǔn)增長(zhǎng)通路。

回到最初的問題，AI在制造業(yè)的落地途徑是明白的：找客戶、管銷售、發(fā)現(xiàn)新賽道。探跡AI的知識(shí)圖譜和智能體對(duì)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)、人力驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)模式來說是降維打擊。對(duì)于真愛美家來說，更是如此。

03

對(duì)真愛美家的“AI化”猜想

回到這樁并購(gòu)案。探跡入主真愛美家是“AI+制造”深度融合的陽謀。后者本身就具備一定的數(shù)字化基礎(chǔ)，“真愛工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)”打通了研產(chǎn)供銷服全流程。而引入探跡的AI賦能，意味著真愛美家業(yè)務(wù)的三個(gè)方面會(huì)迎來顛覆性變革。

第一，AI智能體會(huì)改變甚至接管營(yíng)銷，尤其是海外業(yè)務(wù)。

如果你了解過外貿(mào)，就會(huì)知道對(duì)于一家80%業(yè)務(wù)在海外的企業(yè)，傳統(tǒng)的做法是鋪渠道、參展會(huì)，成本高、效率低——還得花展位費(fèi)。

但探跡擁有B2CAgent和海外版銷售智能體Futern，真愛美家可以按需部署數(shù)字營(yíng)銷員工。它們能根據(jù)不同國(guó)家的語言、文化、審美偏好，利用AIGC自動(dòng)生成營(yíng)銷素材，24小時(shí)不間斷地從公域流量里“撈人”。

同時(shí)，利用Futern覆蓋的8億聯(lián)系人與1.9億家企業(yè)的全球知識(shí)圖譜，真愛美家可以精準(zhǔn)定位海外的潛在經(jīng)銷商和大型零售商，不需要苦求人脈，也能做好拓客。

第二，傳統(tǒng)企業(yè)最麻煩的研發(fā)設(shè)計(jì)問題會(huì)迎來預(yù)測(cè)性革命。

家紡行業(yè)本身的想象力不強(qiáng)，和適應(yīng)客戶需求的能力弱有直接關(guān)系。僅從設(shè)計(jì)來看，以前靠設(shè)計(jì)師的靈感和買手的經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在可以靠AI。

探跡的大模型可以實(shí)時(shí)監(jiān)控全球的時(shí)尚趨勢(shì)、社交媒體熱點(diǎn)、搜索關(guān)鍵詞，什么INS風(fēng)、TikTok趨勢(shì)都不在話下。AI會(huì)持續(xù)尋找有潛力火起來的設(shè)計(jì)信號(hào)，輔助設(shè)計(jì)師快速生成設(shè)計(jì)方案，也許只要幾天，就能做出新的款式。

甚至如果有需要的話，向上游溯源也未嘗不可。在新材料與配方研發(fā)環(huán)節(jié)，AI專家大模型可以高效分析大量化學(xué)分子式、材料性能數(shù)據(jù)，尋找材料配方研發(fā)方案。不管是要保暖透氣還是抗菌環(huán)保，數(shù)據(jù)通通有支持。這是傳統(tǒng)制造業(yè)想都不敢想的進(jìn)步。

最后，探跡AI的賦能必然會(huì)改變真愛美家的業(yè)務(wù)模式。

從此之后，一切都將基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，而非經(jīng)驗(yàn)賭博。AI將幫助管理層做最艱難的決策，這些結(jié)果，也大概率會(huì)反映在往后的財(cái)報(bào)里。AI獨(dú)角獸的含金量到底高不高，遲早見真章。

這就是為什么說探跡科技控股真愛美家，打造的是一個(gè)可追蹤、可驗(yàn)證、可復(fù)制的“AI改造制造業(yè)”樣本。垂直場(chǎng)景，深度融合，A股貌似找不出第二家。這或許才是AI投資下半場(chǎng)的正確打開方式。

文章內(nèi)容和觀點(diǎn)僅供參考，不構(gòu)成投資建議。投資有風(fēng)險(xiǎn)，決策需謹(jǐn)慎。

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