够专业够懂你—海智在线智能体工作台让采供双方高效协同

2026年6月13日，海智在线第九届全球采供破壁会在上海成功举办。以下为海智在线联合创始人兼副总裁徐香主题演讲的完整内容。

各位领导以及各位海智朋友，大家上午好！

我是徐香，很高兴有这样一个场合，向大家介绍海智在线采供双边智能体。

这是过去一年我们整个团队用心打磨的成果，也是海智成立以来，我个人认为分量最重的一次产品发布。在介绍产品能力之前，我想先和大家聊聊，作为一直站在采供中间的平台，我们过去看到的变化、形成的思考，以及为什么决定去做这样一件事情。

今天台下有很多工厂的老朋友，大家都是陪着海智一路走过来的。海智成立11年了，我也跑了11年的工厂。在这些年跑工厂的过程中，我感触很深。每次到工厂，外面看到的是厂房、车间和各种设备；但当我真正走进去，坐下来和老板们深聊时才发现，真正的难处都藏在里面。

给大家举一个例子，每次我到工厂，开场聊得最多的可能就是订单。每次老板都会跟我说，他们没有订单的时候，会焦虑没活干；有订单的时候也焦虑，因为没什么利润。

聊着聊着，就会聊到人。现在工厂的图纸越来越复杂，需要做的工艺判断也越来越细。能做工艺判断、风险识别，能给客户专业判断的人，永远是那么几个。一旦这个人病了、累了，或者离开了，所有的活又回到老板一个人身上，有的时候对客户的响应速度，就达不到想要的水准。

聊着聊着，我们也会聊到时间。我经常看海智后台的一组数据：但凡工厂老板亲自参与平台操作的，报价活跃度往往不在白天，而在晚上。这一点并不奇怪，因为白天老板们都在车间里、在客户那儿，只有到了晚上安静下来，回到厂房，才有时间打开电脑处理那些客户催着要的报价。有时是简单的几张图纸，有时一个紧急项目过来，就是上百张图纸。我一般睡觉比较晚，十一二点还会收到客户的微信。每次看到这些消息，我就会想，其实有很多难处是讲不出来的。

除了这些，最让我纠结的是，他们跟我说“其实你知道吗，香总，我们早就知道该变了，但不知道往哪儿变，该怎么去变。”其实这句话背后所体现的，不是一两家工厂的困境，而是中国大量中小企业正在面临的处境：订单似乎没有以前赚得多了，却比以前更累了。

在平台运营的过程中，我们一直在思考，也在寻找一种破解的方法。我相信，今天的产品发布会能够给大家一个可以共同探讨的答案。

我们一起看看，整个制造业现在发生了哪些变化。

有些变化大家是感受到的，比如响应速度。以往一个询盘过来，三天回复很正常。但现在，24小时内不回复，这个订单可能已经在跟别人谈了。这并不代表现在客户更急，更没有耐心了，而是他们开始用响应速度来评判一家工厂的专业能力。你报得快、报得准，就证明你专业、靠谱，值得托付；如果你报得慢，回得粗略，即使你有很好的设备，客户也可能去找别的选择。所以响应速度已经变成了工厂的第一道门槛。

再说订单的复杂度。以前大批量、单一的订单很常见，工厂拼的是产能、成本和稳定。现在，订单越来越碎，小批量、多品种、短交期成为常态。工厂要应付的事情、要做的判断越来越多。图纸、公差、材料、DFM分析、交期……已经不是靠一两个老师傅就能轻松应对的。现在考验的不仅是制造能力，更是供应链的协调、组织和判断能力。对绝大多数中小工厂而言，不是不想像大公司一样配备所有人力，而是确实缺资源、缺人才、缺能力。

第三点是我最想讲的，大家可能已经感受到了，那就是创新产品的爆发。中国现在的创新速度前所未有：新材料、新能源、人形机器人、商业航空、低空经济等等。每一个赛道背后，都是大量的全新、复杂的零部件需求。每一个科技成果转化的过程，都需要具体的工厂，需要经历一条具体的生产线，才能最终走向市场。

在这个过程中，我们发现，很多应对方式已经无法解决当下的供应链问题。一边是大量科研院所和创新企业，手上有大量科技成果或者创新项目亟待转化；另一边是大量中小企业，有能力、有意愿，却看不见、也接不住这些机会。作为平台，我们一直在思考这个问题。

现在，一个悄然发生的变化是，中小工厂的角色已经从单纯的订单承接者，越来越多地转变为创新参与者。谁能更早听懂创新的语言，更快接触创新的需求，更稳地把样品交出去，谁就有机会在这一波的科技浪潮中跑到前面。而且我相信，在AI技术、政策和资本的共同推动下，一个创新企业成长为科技巨头的周期会越来越短。这对于制造业企业来说，是一个绝佳的机会。

站在采供中间，我们已经做了11年。很多老朋友知道，海智起步的时候是一个连接者，帮采购找工厂，帮工厂链接订单，拉通两边信息，建立产业信任。后来，我们从连接者转变成积累者。为了解决这些复杂问题，我们沉淀了大量的数据，比如工厂能力画像、采购偏好、交易匹配的各种模型。但坦白说，在很长一段时间里，即使作为一个平台，我们也仍然没有办法完全脱离人的判断，依赖我们专业的客服、工程和运营团队。我们做了大量数字化工具，但这些工具仍无法处理所有复杂问题。

直到这两年，AI来了。AI来了首先振奋的就是我们自己的团队，包括我自己。因为我发现，当AI能够读懂我们过往所有的沉淀——我们的数据、报价、沟通、工艺判断，当它能够读懂我们过去所有的产业Know-how，我第一次意识到，原来这些沉淀有机会能够转换成一种智能化能力，并且可以普惠地、低成本地、规模化地去赋能给产业链协同中的每一个工厂，每一个采购，每一个创新项目。在这个过程中，我觉得海智是最有能力、也最有机会去完成这件事的。从去年开始，整个团队开始没日没夜地加班，去All in AI。

今天，我想交出第一份答案。

过去我们一直在帮助工厂链接更多的订单机会，但从今年开始，我们会更多地把智能化的专业能力，赋能给每个中小工厂。也就是说，每个工厂都可以调用这种智能能力，把它变成日常工作的工作台。我们一起看看。

1、工程分析智能体

当一个订单、一张图纸来了，首先要判断图纸能不能做、工艺难不难、公差能否达到以及自己的工厂设备能力接了会不会有风险。这往往需要专业工程师甚至老板花上一两个小时甚至更长时间。但现在，可以实现分秒级处理。任何一个订单、创新图纸进来，只要输入工艺流程，智能体就能以分秒级速度告诉你，这是一个什么样的零件、什么工艺，用什么材料、公差要求是否合理、DFM可制造性分析结果怎样。最关键的是，这些判断并不是基于抽象的工厂模型，而是基于工厂自身已有的设备、过往的历史经验，给出的针对性判断，这一点对中小工厂来说非常重要。

过去受限于人力和经验，我们可能没有办法去判断订单到底能不能接。有一个工厂老板告诉我，用了智能体之后，有两个项目按照以往的经验判断就会放弃，但智能体给了他重新思考的依据。他形容说，就像拥有了一支超强的、完整的、无形的工程师团队。借助智能体，中小工厂拥有了与大公司一样的工程能力，这在当前技术迭代和AI加持下，具有非常重要的意义。

2、报价分析工作台

工程分析是为了解决订单“能不能接”的问题，第二个问题是“报什么价”。报价对于工厂老板来说，是最繁琐、最纠结的环节。报高了可能丢单，报低了会亏钱，不报就没有机会。过去大量时间花在这里，比如图纸来了，要算工序怎么拆，公式怎么计算，人工、设备、管理成本怎么分摊，交期紧价格怎么调整……这些原来装在工厂老板脑子里、工程师经验里，甚至Excel表格里。这个过程，非常受人的精力限制。而报价智能体能把原来完全依赖于人的经验部分，变成可调用、可复用、可传承的能力。有一位老板告诉我，他原来一天要报15个价，基本要花掉几个小时或者一上午的时间。现在有了智能体辅助，平均15分钟就能解决所有问题，时间释放出来，可以去做更重要的事情。

为什么能做到？因为智能体可以看图拆解工艺，可以根据工厂自有的材料、公式计算成本，给你一个有依据的报价参考。你只需要判断价格是否合理，这个价格下订单要不要接，要不要争取。这样，有价值的时间可以放在10倍乃至20倍产出的事情上。

3、询盘分析智能体

过去更多是人找订单，海智后台的订单是按时间倒序排列的，每天可能有几十个甚至上百个。很多工厂要花大量时间筛选，因为没那么多人力去覆盖订单。现在，智能体根据你自身的设备和订单偏好，使用越多就越了解你，直接在系统中把最适合的订单推送给你，大大缩短订单判断的时间，提高匹配效率。

4、 外贸助手智能体

这是为所有想做跨境出口的工厂老板准备的。过去和很多老板交流，大家普遍说国内很卷，想做国外订单。但是三四年过去了，变化并不大。问及原因，老板们说看不懂海外的图纸，不熟悉海外标准，也不擅长跟国外客户做跨境沟通。而现在，外贸助手智能体能够一站式解决这些问题，把外贸的门槛变得更低，让大家有机会能够参与到全球供应链的分工中。

大家能看到，我们推出每一个智能体都不是凭空想出来的，都是和几百上千位工厂老板沟通，甚至可以说是共创出来的。因为需求都是大家提的、大家表达的。

讲完了工厂端的智能体，我再讲一下采购端的智能体。我们这次强调的是“双边”。我毕业后服务了20年采购，几乎每天跟采购朋友打交道。采购最难的不是“找”，而是做判断和决策。采购的价值在于判断这个工厂到底靠不靠谱，能不能准时交付、质量是否合格，是否可以承担所有的风险。

我们的采购智能体就是把原来采购花在筛选、对比和整理上的时间释放出来，集中投入到最有价值的决策上。比如，你在智能体输入一段话：“想找一个浙江区域，有ISO认证、13485认证、有过医疗器械配套经验，大概50人，做过精密加工零部件的工厂。”智能体就会根据你的行业和采购阶段识别你的需求，从工厂数据库里推荐最适合的工厂给你，极大缩短筛选时间。

同时，智能体也可以做图纸的分析。并非所有采购都非常专业，智能体可以帮助采购看懂这是什么图纸，在采购时存在哪些供应链风险，把所有后面可能发生的问题前置，提前解决掉。另外，在采供过程中还有很多琐事，比如采购刚转到新兴行业或者采购角色变了之后不够专业，智能体可以帮助他达到资深采购的水准，帮他做行业分析、供应链洞察、谈判辅助、材料汇报整理等工作。我们希望采购能够喜欢智能体的工作台，在工作台完成更多工作，让采购决策效率更高，工厂的订单机会也更多。

前面所讲采购角色大多是有具体图纸、有明确需求的。但在创新起步阶段，很多公司是没有图纸的，需求也不完整，有的只是一句话、一个概念、一张草图。这些人是创客、个人创业者、小团队、科研院所的研究者。我一直认为，他们是最孤独的一群人。因为日常打交道中，他们不懂工厂，没有工厂的资源，也不懂工艺语言，整个创新过程不知道设计出来的东西有没有工厂可以生产出来，这些都是创新者会遇到的问题。

针对这个场景和群体，我们推出了魔法工场（Magic Factory）的造物平台，我们要解决的不是用AI做效果图、写文案，而是从你有一个想法开始，怎么一步步推演，变成可制造、可评估、可落地的产品方案。我们希望能够把“从一个想法到制造，再到走向市场”这段最模糊、最艰难的路程变得更短、变得更清晰，我们希望用这种方式连接全球创业者，把他们的想法、他们的创新概念落到中国，落到中国供应链去实现。我们希望在新的造物平台上，让从样品到小批量、再到量产的所有过程，都能在中国供应链中完美实现。

这个过程中，很多人问我们做的到底是一个智能体还是两个智能体？为什么要做双端？我的答案是，采供协同真正的价值不在两端，而在中间。因为过去很长一段时间，采购和工厂之间是一种博弈的关系。我们有时发现，一张图纸从发出来到真正落地，至少要经过6轮甚至10轮的相互沟通。而所有的沟通很多时候并不是落在判断上，而是一些信息对齐。比如，采购说的是标准，工厂理解成工艺；采购谈的是交期，工厂用的却是上一周的节奏。

所以，我们现在做的整体智能体，希望能够把整个链条放在同一个智能体系里，最终实现信息统一、语言一致，节奏同步。这次推出的智能体，更想表达一种新的协作方式，我相信这一定是未来的主流模式。

简单概括一下这件事的价值，对工厂来说，它拓宽了工厂的能力边界。我经常跟工厂朋友们说，现在不是你用不用的问题，而是我们要不要保住竞争力的问题。我们必须让认知能力和方法论跟得上这个时代。

对于采购来说，是让全球采购的质量变得更高，决策速度更快；对产业而言，我们希望能够缩短从创新到制造的距离。

最后，用六个字来结束我今天的分享。

第一，“够专业”。这是对我们自己团队的要求。我们要做的不是一个通用的AI大模型，而是在整个采供协同链条里，能真正解决专业问题的智能体。

第二，“够懂你”。我们希望 “懂”工厂老板的难，“懂”采购员的累， “懂”工程师的纠结，也“懂”创新创业者在项目落地中的不易。只有真正“懂”了，我们才有能力把这些事做好。

今天发布的产品只是一个开端，前面还有很长的路要走。

所以，我们也希望所有在座的各位朋友可以多用、多提意见，大家一起协同把这件事做得更好，谢谢大家！