2025 年冬季，12 月的寒意未能冷卻持續(xù)升溫的 AI 熱潮。 OpenAI 和 Google 披露，ChatGPT 擁有約 7 億周活躍用戶，Gemini App 月度使用用戶超過 6.5 億。與此同時，斯坦福大學 HAI 發(fā)布的

《AI Index 2025》顯示，2024 年全球生成式 AI 私人投資達到 339億美元；PitchBook 數(shù)據(jù)則表明，同年全球風險投資中每 3 美元就有 1 美元投向 AI 初創(chuàng)公司。然而，在繁榮熱鬧背后，一個越來越清晰的共識正在形成：比模型更難復制的是數(shù)據(jù)，而比數(shù)據(jù)更難獲取的是真實產(chǎn)業(yè)場景下的應用經(jīng)驗。

正是在這樣的背景下，由國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心主辦的第七屆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大賽全國總決賽在北京落下帷幕。領軍組的獲獎名單里，項目大多來自央國企、省屬國企及科研院所，集中于煤炭設備預警、油氣管網(wǎng)監(jiān)測、大型船舶建造仿真等核心工業(yè)領域，屬于典型的“硬場景”。海智在線以《基于 AI 的非標零部件工廠智能報價系統(tǒng)》躋身領軍組僅有的 4 個二等獎項目之一，并取得總分第二。

第七屆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大賽全國總決賽獲獎名單資料圖

一個“智能報價器”之所以值得被放到國家級賽場上評比討論，并不僅僅是因為它能支持工廠自定義加工設備與工藝參數(shù)，更重要的是，它抓住了工業(yè)零部件供應鏈中長期存在卻極難被數(shù)字化的核心問題——供應鏈黑箱。

海智在線在十年里跨越設計、采購、生產(chǎn)、交付與合規(guī)等不同

角色后發(fā)現(xiàn)：黑箱很少是某一個人的問題，它更多藏在“語言不通、信任不通、數(shù)據(jù)不通”之間。這些問題導致信息在供應鏈不同角色間傳遞時發(fā)生巨大損耗，最終讓企業(yè)在關鍵決策上看不見、算不清、管不住。

而在所有問題節(jié)點里，報價是最表層、也最容易被感知的一環(huán)：采購端最在意的是價格，工廠端最先被問到的也是價格。價格看似只是一個數(shù)字，實際上壓縮了設備、材料、工藝路徑、工時、良率、外協(xié)、管理與風險溢價等一整套隱性信息。當這些信息無法被標準化、難以被復用、解釋與對齊時，報價就會從“工程計算”退化為“經(jīng)驗博弈”。

海智在線正是看到了這個本質(zhì)，才基于十年的數(shù)據(jù)積累研發(fā)智能報價工具。它的核心價值不在于把報價“生成得更快”，而在于把影響報價的關鍵要素從黑箱中抽離出來，變成可解釋、可追溯、可復盤的數(shù)字化資產(chǎn)，讓供需雙方第一次能圍繞同一張“成本地圖”討論問題。

成本黑箱：報價不只是一張單子

在非標零部件交易里，成本黑箱往往表現(xiàn)為“報價慢、核價難、合理定價更難”。同一張圖紙在不同工廠間得到的報價差異巨大，采購端很難判斷差異來自哪個環(huán)節(jié)；工廠端也常常依賴老師傅經(jīng)驗和手工表格，缺少可以規(guī)?；瘡陀玫捏w系。

更棘手的是，成本黑箱會把供需雙方推向一種“短期合理、長期有害”的行為：

對需求側(cè)來說，降本被簡化成“把價格壓下去”。鏈主企業(yè)習慣性要求降價 5%、8%、10%，卻忽略真正決定成本的往往是更早一步的結(jié)構(gòu)、材料與工藝選擇。當降本只剩談判，被壓掉的可能不只是眼前的成本，還有質(zhì)量穩(wěn)定性、交付彈性、配合度，以及供應商的長期生存能力。

對供給側(cè)來說，報價一般是簡單的成本加成，有利潤就做，很難實現(xiàn)收益最大化。很多工廠并不知道自己真正的優(yōu)勢在哪里：同一臺高端設備可能長期加工低附加值零件，利潤被鎖在低端賽道；同一套工藝能力因為缺乏可見的數(shù)據(jù)表達，而無法對接到更匹配的訂單需求。

當成本結(jié)構(gòu)算不清也說不清時，供需雙方就只能用經(jīng)驗、關系與博弈來做決定。所以，海智在線要打開成本黑箱，做的不是把報價“自動化”這么簡單，而是把報價背后的隱性信息拆成可計算的結(jié)構(gòu)，并在供需兩端建立共同語言。你以為價格差異來自“單一工廠的成本”，但很多時候它來自“你看不見能力”帶來的不確定，來自“你看不清風險”帶來的溢價。于是，想把成本算清，必須先把能力看清。

能力黑箱：你找得到供應商，卻看不見能力

能力黑箱的典型表現(xiàn)是：供應商名單很多，但真正“能做、愿做、做得好”的那部分能力并沒有被識別出來。鏈主企業(yè)往往只知道供應商在做什么產(chǎn)品，卻未必知道其設備、工藝、材料和技術經(jīng)驗還能延伸到哪些領域；工廠也常常被單一品類定義，長期認為自己只能在現(xiàn)有的賽道里拼價格。海智在線把能力黑箱分為三層含義：

第一，產(chǎn)品標簽遮住了能力標簽。很多供應商用“產(chǎn)品”定義自己，而不是用“能力”定義自己。一旦把表達方式從“做什么產(chǎn)品”切換為“擁有什么設備、工藝、材料經(jīng)驗、技術水平、精度能力、研發(fā)配合度”，供應商的可用邊界會被重新打開。

第二，能力存在，但從未被充分識別與使用。好的技術被局限在傳統(tǒng)行業(yè)里，好的設備被用在低端產(chǎn)品里……能力一直都在，但它在供應鏈里從未被充分“識別”和“使用”。

第三，真正的交付競爭力來自組織能力。非標零部件的交付往往不是單點完成，而是多工藝節(jié)點協(xié)同。能否將多節(jié)點快速組成協(xié)同網(wǎng)絡，是實現(xiàn)交付速度與可靠性的關鍵。

能力黑箱如果無法被打破，成本就很難透明：你無法評估良率、外協(xié)穩(wěn)定性與工藝路徑的確定性，報價只能靠“保守估計”。因此，很多時候你看到的是“價格差異”，但本質(zhì)是“能力不可見導致的不確定性差異”。

風險黑箱：你以為風險在遠方，其實在鏈路深處

如果說能力黑箱與成本黑箱更多發(fā)生在“交易與協(xié)同”的效率層面，那么風險黑箱則直接決定供應鏈的韌性。今天的風險越來越以合規(guī)、原產(chǎn)地、關稅、綠色與追溯等“細碎要求”的形式出現(xiàn)：小到一張表、一份證明、一段記錄，卻足以讓訂單當場中斷。

對企業(yè)而言，“風險黑箱”往往不是你沒做風險管理，而是你看不見三件事：一是合規(guī)風險黑箱，你看得見一級，卻看不見二級、三級的合規(guī)能力；二是規(guī)則與地緣風險黑箱，你看得見今天的成本，卻看不見規(guī)則變化帶來的“動態(tài)成本”；三是生態(tài)風險黑箱，你看得見供應商名單，卻看不見整條鏈路的真實脆弱點。風險的應對重點在兩類能力：備用鏈路與快反節(jié)點。很多企業(yè)誤以為“供應商儲備多”就是韌性；但韌性往往不取決于名字多少，而取決于是否有備用鏈路，例如替代工藝、替代結(jié)構(gòu)、替代材料；是否具備快反節(jié)點，能打樣、能小批、能快速迭代。

風險最終會以交期、損耗、合規(guī)成本與備用鏈路成本的形式被 “寫進價格”。所以，想讓報價真正可解釋，就必須讓風險顯性化、可量化，并能被提前納入決策流程。

“智能報價器”擊穿成本黑箱

當供應鏈仍是黑箱，價格只能靠經(jīng)驗與博弈來填空；當黑箱被照亮，價格才會回到工程事實，協(xié)作才會回到同一語言。智能報價器真正要解決的，是把“為什么是這個價格”講清楚，這樣供需雙方才有機會把討論從“壓價”轉(zhuǎn)向“改結(jié)構(gòu)、換工藝、控風險”，從交易對立走向價值共創(chuàng)。

海智在線的做法可以概括為三步：

第一，把圖紙變成可計算的工程特征與工藝要求。通過對主流 2D/3D 圖紙的解析，識別影響加工的關鍵特征與要求，把原本依賴經(jīng)驗的判斷改為結(jié)構(gòu)化輸入，為后續(xù)報價提供統(tǒng)一口徑。

第二，把工廠產(chǎn)能變成可配置的“工廠模型”。不同工廠的設備、工藝、外協(xié)資源與管理結(jié)構(gòu)決定了真實成本差異。系統(tǒng)允許工廠用自己的實際參數(shù)構(gòu)建報價體系，實現(xiàn)“一廠一模型”，避免用平均值把差異“抹平”。

第三，把報價變成可解釋、可對齊、可復盤的成本結(jié)構(gòu)。報價結(jié)果不止是一個總價，而是一套可溝通的結(jié)構(gòu)：差價來自哪里、風險寫進了哪里、哪些項可以通過結(jié)構(gòu)/工藝優(yōu)化繼續(xù)下降。交易因此不再是終點，而成為協(xié)作的起點。

當成本黑箱被打開，需求側(cè)得到的價值也不再只是“便宜一點”，而是四個更重要的確定性：決策更確定、協(xié)作更確定、交付更確定、長期更確定，供應鏈不再被壓弱，而是通過數(shù)據(jù)與閉環(huán)變得更強。

海智在線“拆黑箱”：數(shù)智化供應鏈的系統(tǒng)重構(gòu)

要讓黑箱真正被穿透，必須回答一個更根本的問題：數(shù)據(jù)從哪里來，如何持續(xù)產(chǎn)生，并最終形成可迭代的閉環(huán)？如果報價器只是一個孤立工具，它很快會面臨同樣的困境——關鍵數(shù)據(jù)進不來、履約反饋回不去、模型無法迭代。

海智在線對“拆黑箱”的理解，并不是簡單“給供應鏈加一個AI”，而是把供應鏈活動的全過程、各環(huán)節(jié)、各主體，從線下搬到線上同一個網(wǎng)絡里，讓數(shù)據(jù)能夠持續(xù)產(chǎn)生、交互、留存、分析，進而實現(xiàn)可視化、可管理、可預警、可協(xié)同的目標。只有這樣，數(shù)據(jù)才能真正“跑起來”，能力才能真正“用起來”，黑箱才可能被持續(xù)穿透。

這也是工業(yè) AI 與消費 AI 的分水嶺：消費 AI 往往在“內(nèi)容生成與交互體驗”上即刻體現(xiàn)價值；工業(yè) AI 必須“進入流程”，并在交易與履約閉環(huán)中產(chǎn)生價值。工業(yè) AI 的勝負手也正在這里：不是模型參數(shù)，而是能否把 AI 嵌進真實業(yè)務閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)反哺決策，讓決策反哺協(xié)作，讓協(xié)作反哺交付。

海智在線十年的積累，使這套閉環(huán)具備規(guī)模化基礎：一端連接全球 117 個國家的 30 萬買家，一端連接 80 萬家中國工廠，并在長期交易與協(xié)作中沉淀出可結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。網(wǎng)絡越大，數(shù)據(jù)越豐富；數(shù)據(jù)越豐富，匹配、報價與協(xié)作越精準；越精準，越能吸引更多主體加入——這正是數(shù)智化供應鏈平臺的網(wǎng)絡效應，也是“拆黑箱”能夠持續(xù)發(fā)生的前提。

因此，海智在線此次在國家級賽事中的獲獎不僅僅是一項榮譽，更是一種路徑驗證：當 AI 真正融入場景、深入數(shù)據(jù)并形成閉環(huán)，它就不再是抽象概念，而會成為制造業(yè)的新型基礎設施。工業(yè) AI 不能成為“黑箱里的黑箱”，它應該把不可見變?yōu)榭梢姡巡豢煽刈優(yōu)榭煽?，把不可算變?yōu)榭伤恪?/strong>未來，海智在線也不會只停留在 “智能報價”環(huán)節(jié)，而將持續(xù)構(gòu)建制造業(yè)數(shù)字化供應鏈網(wǎng)絡，以更低摩擦、更高確定性的方式，使中國產(chǎn)能更好地服務世界制造。