各位海智客户、伙伴和朋友们：
周一，海智将正式发布全新打造的“智能体工作台”。它不是一次普通的产品上新，而是海智把AI真正放进制造供应链专业工作之后，交出的第一版答案。同时，它也开始真正有机会、有能力服务“小散多急新”的科创供应链需求。
每次到了这样一个新的阶段，我都会想，海智到底应该怎么向一路同行的人，把在做的事讲明白。
先说一下，这件事是什么？
海智一直想做的，并不只是“把工厂搬到网上”，而是能不能有一张：真正可用来链接的中国产能地图！
这张地图能够链接创新！链接生产！链接贸易！
这张地图，不是摆着一串工厂名字，也不是几页宣传册，而是能真正看到设备、工艺、经验、协作关系和可调用的供应链路径。谁做过，谁擅长，谁适合，谁珍惜，都不该再靠碰运气。
因为我一直认为，中国供应链还有更强大的潜力，但很多能力是散着的、藏着的、线下的，找不到、看不懂、接不上，所以潜力还没能被最大程度发挥出来，这是很可惜的一件事。
所以，过去这些年，海智做的本质上就是这一件事：把原本分散、隐形、线下的供应链能力，慢慢沉淀成数据，沉淀成认知，沉淀成可以调用的方法。
今天回头看，这件事已经有了一些基础。我们连接了117个国家和地区的采购需求，长期服务超过30万采购，沉淀了80万中国工厂的能力数据，也积累了大量创新、图纸、工艺、交易和履约信息。
对外看，这是一张网；对内看，这是一套不断变厚的行业理解。
我给大家讲一个真实的例子。
我们曾服务过美国路易斯安那州立大学的一个实验室的研发，他们做半导体散热，要在一平方厘米的科瓦合金的表面上，加工1936个凸台。如果按传统方式，就是科研工作者拿着图纸到处问：谁能做？
但海智不是这么干的。我们先回到自己的数据库里检索：有没有类似结构？谁以前做过？有没有更合适的工艺路线？哪台设备真正做过这种极限结构？最后我们找到的不是“某一家工厂”，而是一条更优的工艺路线。我们把机加工切换成激光加工，成本直接降到原来的 1/50。客户非常震惊，原本只是来咨询，最后专门申请把更多科研项目通过海智，交给中国供应商来做。
海智每天都在上演这样的故事，甚至在创业早期，这类故事对我们团队的激励作用极大，它们最打动海智人的，不是项目本身，而是一次次提醒我们：很多真正有价值的创新，差的不是想法，而是有人把它接到制造这一步。
为什么这件事现在可以被重新表达？
是因为AI终于开始能读懂我们沉淀的数据，开始真实地工作，而不只是生成几段漂亮的话。
这两年，大家都在谈AI。说实话，我对口号一直比较警惕。科创供应链、制造业，都不是靠热词就能被改写的领域。图纸能不能做、成本怎么算、风险藏在哪儿，产品能不能实现……这些事情最后都要落到专业判断上。
而我自己有一个标准：AI在这里最有价值的，不只是更会说，而是更会造；不只是服务个体，而是激活生态；不只是内部优化，更是重构链接。
所以我真正关心的，从来都不是“有没有AI”，而是它能不能真的进到工作里，进到专业判断里，最后还能对结果负责。
进不去，它就是个热闹；进得去，它才配成为供应链的新工作层。
在海智看来，这里最关键、也最难的，主要是三类判断：
图纸与工艺判断：这张图纸能不能做，难点在哪，工艺路线怎么走，哪些风险应该提前暴露？
成本与报价判断：材料、工时、良率、设备、外协、交付，哪些是明成本，哪些是暗成本，报价该怎么既接得下，又做得赢？
供需与交付判断：这些装备到底适不适合，这条链路有没有备份，项目该怎么组织才更稳、更快、更有利润？
所以，听了很多讲AI的，常常讲接个模型、做个入口、配几个Agent，好像事情就成了。可到实验室以及制造业的真实现场、到产品实现的供应链里，不能简单的这么看。有没有真实的供应链数据，有没有真实任务链路，有没有多角色协同结构。否则，AI说不深、跑不了、用不久。
一个真正能进入我们这个领域的AI，至少要懂七件事：
第一，懂图纸。不只是识别尺寸和符号，而是能看懂加工难点和工程语言。
第二，懂成本。不只是算价格，而是看懂材料、工艺、设备、工时背后的真实结构。
第三，懂供需。不是简单找厂，而是让能力真正找到能力。
第四，懂采购。不是只看价格，而是帮助判断、推进和协同。
第五，懂工厂。不是会生产就够了，还要能看懂机会、讲清能力、接住订单。
第六，懂创新。不是停在创意，而是能往制造走。
第七，懂韧性。不是临时救火，而是提前组织确定性。
海智是怎么看的？怎么做的？
周一，我们要发布的智能体工作台，它不是推倒重来，也不是简单地在界面上加个“AI对话框”，而是把我们十一年来积累的真实数据真正交给AI来驱动。
第一，是建立在以需求为入口的活数据之上。海智十一年的数据，不是买来的，而是在一笔笔订单、一张张图纸、一次次打样、一个个交付里，长出来的。它来自真实场景，带着上下文，经得起相互验证。
第二，是嵌在真实工作链路之中。我们不是先造能力，再找场景，而是反过来，从研发、采购、工厂每天真正卡住的地方倒推，从他们想实现的目标倒推。研发要考虑外观设计、结构设计以及是不是能落地；采购要判断找谁、怎么决策；工厂要算算能不能接，多少钱接，以及怎么干，找谁协同。
第三，是按多角色协同来设计系统结构。供应链不是单人作战，一个创新需求进来，想要落地，往往牵动业务、工程、采购、老板一起判断；背后是图纸、工艺、价格、交期、风险层层咬合。海智这次是让系统，从一开始就按“多人协同、一线到底”的方式来设计，而不是把原来割裂的动作，用AI再重新割裂一遍。
按照这种理念、方法、标准，我们的工作台，首先做了工厂侧智能体和采购侧智能体。
为什么先从这儿做起？
原因也不复杂。供需两端，是供应链里最先见结果、也最先暴露问题的地方。
很多公司喜欢先做看起来热闹、也更容易展示的部分。海智没有这么选。因为我们在这一行做了很多年，很清楚一件事：真正决定一条供应链能不能跑起来的，不是后面的口号，而是前面这几个判断有没有做对。
工厂这边，最先卡住的，是机会来了能不能看懂、能不能判断、能不能接住。
采购这边，最先卡住的，是信息太多、确认太碎、材料太杂，真正留给判断的时间反而不多。
所以，我们从最关键、最高频、也最容易见结果的地方下手：
工厂侧智能体和采购侧智能体。
因为只有两端先顺了，后面的协同才有意义。只有工厂活得更好、赚到钱了，它才有余力做研发、做投入、做陪跑；只有采购从重复劳动里抽出来了，它才有能力把更多时间放回真正重要的判断和推进上。
工厂智能体：先把“看机会、做判断、接住单”做对、做快、做好。
对很多工厂来说，真正难的，往往不是生产本身，而是机会来了以后，能不能第一时间看懂、判断、接住。
这一轮我们先落下来的，是四个最贴着工厂日常的入口：
询盘专家：聚焦最值得投入的机会。
面对大量询盘，它不是一股脑全推给工厂，而是结合工厂真实能力、历史经验、接单偏好和竞争优势，优先筛出3—5个高优订单，并把推荐理由讲清楚。先把精力放在最值得做的机会里，而不是耗在海选上。
工程分析：把雷排在前面。
这张图纸能不能做，难点在哪，工艺路线怎么走，DFM风险藏在哪里，哪些地方会影响成本和交期，尽量都在前面看清楚。很多后面会出问题的地方，越早暴露，代价越小。
报价分析：让报价更有依据。
材料、设备、工时、工艺参数、费率，这些都不是孤立的数字。真正有竞争力的报价，不只是快，而是站得住。我们希望帮工厂把报价这件事，从经验判断，慢慢变成更清楚、更可复用的专业判断。
外贸助手：抓住海外更多机会。
很多工厂不是不会做，而是卡在海外图纸、技术要求、认证标准、贸易条款这些门槛上。外贸助手要补的，不只是语言，而是理解和转译能力，让会生产的工厂，也更有机会把单真正接到海外去。
说到底，工厂智能体不是替工厂做决定，而是帮工厂把从发现机会到接住机会这条链路，走得更顺一点、更快一点、更有把握一点。
采购智能体：把“找厂、判断、决策、汇报”真正串起来。
对采购来说，真正耗时间的，往往不是最后那个决定，而是前面那些搜信息、反复确认、整理材料、来回沟通的过程。信息很多，动作很碎，真正留给判断的时间，反而不多。
所以，这一次我们先落了五个能力入口：找工厂、图纸智能分析、采购知识库、采购策略助手、汇报助手。
找工厂：不是名单更多，而是判断更快。
过去最容易掉进的坑，是“名单很多、风险不小、判断很慢”。现在，可以直接用自然语言输入工艺要求、加工能力、区域位置、人员规模、质量体系、行业经验、设备条件等要求，系统完成多维语义匹配，并用雷达图把候选工厂的基础信息、技术能力、服务能力拆开对比。采购看准之后，可以直接往下推进，而不是在一堆表格和聊天记录里来回折返。
图纸智能分析：把风险尽量前移。
材料牌号有没有问题，尺寸和公差标注是否合理，技术要求和表面处理说明是否完整，可制造性风险处在什么等级，系统都会先做一轮综合判断，并给出具体修改建议。很多原来要到打样、甚至量产阶段才暴露的问题，最好都尽量前移。
采购知识库：别每次都从零开始理解。
真正让采购犯难的，不只是找厂和审图，而是面对新零件、新品类、新形势时，该怎么快速建立判断。采购知识库会提供产供链结构、区域热力、工时费与原材料价格等方面的研判，帮助采购先把背景看明白。
采购策略助手：把难点拆开，把路径理顺。
采购很多时候难的不是不会做，而是不知道这一次该先推进什么、后推进什么。采购策略助手会顺着采购目标和当前进度，把项目难点拆开，给出更可执行的路线图和后续建议，让判断不再只停留在经验里。
汇报助手：让采购少做一点表格体力活。
很多采购人最头疼的，其实是汇报。汇报助手会根据上传的数据，自动提取关键指标，生成总结、改进建议和下一阶段计划初稿。说白了，就是让采购少花一点时间在整理和搬运上，多留一点脑力给判断。
所以，采购智能体真正想做的，不是让采购更会“压”，而是让采购更会看、更会判、更会推。把那些原本被碎事务切掉的时间，一点点还给真正重要的事。
接下来，我们会保持2—3天一轮的迭代节奏，把能力一点点磨深、磨准、磨到越来越好用。
一句话，先把关键环节做透，而不急于把功能铺满。
此外，周一我们还会同步宣发Magic Factory，它不是和工厂智能体、采购智能体同成熟度的第三个现成模块。对海智来说，它更像是一个正在被孵化的新方向：由海智内部一支 AI native 小团队往前推进，基于我们十年服务海外 OPC 所积累的经验、数据和方法论，开始进一步服务那些真正想造物、想做产品的人。
过去十年，海智已经服务了大量海内外的OPC（一人公司）、小微创新团队和科研院所。我们深知他们的痛，有创意但不懂可制造性评估，导致成本失控；订单太小（100件以内），传统工厂不愿接；从想法到量产的链路太长，风险极高。
同时，这两年有一个趋势很明显：创新的门槛在往下掉，速度在往上提。AI推理成本在过去18个月里大幅下降，小团队、一人公司、跨界创业者、科创机构，都开始拥有前所未有的创新能力和试错能力。但另一边，供应链里的那条“死亡之谷”还横在那儿。很多创意不是没有人想做，而是没有办法在合适的时间、成本和组织方式里把它做出来。
Magic Factory，就是为了跨越这道“死亡之谷”而生的。当造物主们的脑洞，想在物理世界和自己相遇，链接了海智过去积累的庞大数据，它能服务的不只是“从0到1”的突破，也有机会解决“1到10”的验证和“10到100”的放量。
未来，它能生成媲美专业设计师的技术方案，自动核算成本并给出降本路径；它将分散的工厂产能，整合为按需调用的资源池，用户只需提交需求，系统自动完成匹配排产，就像在家用桌面3D打印机一样简单。
它目前还在快速迭代打磨中，但我们内部对它的期待很明确，就是让造产品比造梦更简单。
让无论多小的科创主体，也能像大企业一样快速验证、快速组织供应链、快速响应市场。让每一个创新创意都“造得出！造得起！造得好！”
再回到开始说的那件事上。
海智这些年干的活，很多都是看起来慢、笨、甚至不够性感的！一张图纸一张图纸地解析，一家工厂一家工厂地画像，一个场景一个场景地打磨，这放在AI时代之前，像苦活，放到今天，反而成了最难替代的地基。说得更直白一点，AI让我们有更大的机会，把我们此前的沉淀更好用起来，把我们一直想做的事情，做的更快、更好、更强！
这也是因为，我们在真实场景里待得够久，踩过的坑够多，见过的人和事够复杂，所以，我们才知道，今天是真的能把这些积累，通过AI变成一个真正能工作的系统。
我也焦虑过，我们不是那种一出生就带着AI标签的团队。可是后来我和团队拿着并不完美的测试版，一次次走进真实场景，那种焦虑反而被客户的“哇塞”、被客户的包容、被客户愿意一起共创，甚至被客户那些很尖锐的建议，一点点给治好了。
接下来，海智会继续做两件事：
一件是把AI工作台真正做深，让它越来越像你的专业同事；另一件，是继续把从想法到产品、从样机到量产的路径缩短，让更多创新不只停在PPT里，而是更快变成现实，让更多人能在物理世界里和自己的脑洞相遇！
写在最后：
在过去几十年的数字化浪潮中，供应链主要是解决“信息化”和“连接”的问题，把线下的单子搬到线上，把纸质的流程变成系统里的表单。而今天，当AI能听懂人话，能看懂图纸，能算清每一分钱的成本，能排好每一道工序的产线时，供应链的底层逻辑在开始被重写。它不再是一个仅仅用来传递信息的“管道”，或是撮合交易的“黄页”，而是一个由AI实时驱动的智能决策网络。
而海智成立十一年来，一直在最深处，做着别人不愿做、做不下来的“笨功夫”。而正是这种“笨功夫”，让海智不是在供应链的表面刷一层AI，而是从它的根部长出了一套真正的AI基础设施。
这套基础设施或许将悄然改写未来：传统的“大与小”边界会被无情消解，一家小微工厂，能随时调用大企业的数据分析和外贸开拓能力；一个刚入行的采购新手，能瞬间拥有行业资深专家的知识储备和最优策略；一个只有三五个人的硬件创新团队，能像顶级科技企业一样，自如地指挥一条高标准的敏捷量产线。
中国创新、中国制造的下一个十年，竞争的核心不再仅是产能规模、成本控制，更是供应链的系统性智能和创新协同效率。而真正能改变这些的AI，不是在演示中看起来很酷的技术展示，而是在车间里经得起超高精度检验，是在报价单上经得起利润率考验，是在供应链中经得起交期压力测试的真实能力！
我始终相信，当AI真正"长"在创客的图纸上、采购的报表中、工厂的车间里，一个更智能、更高效、更韧性的全球产供链新生态，才刚刚拉开序幕！
最后，感谢Jimmy，最近的很多个夜晚，我总能想起北京的那个咖啡厅，它是海智All IN AI，真正的起点。
周一见！
佘莹
海智在线创始人
写于2026年4月18日
结尾导语：
如果你是海智的同事，希望这封信能让你更清楚，我们为什么还在这里，接下来要把力气用在哪？
如果你是工厂，希望你能看到，我们想解决的不是某一个局部效率问题，而是更长的一段工作链。
如果你是采购伙伴，希望你知道，海智想做的，不是帮你多找几个供应商，而是帮你把判断做得更稳，把结果做得更好。
如果你是科创机构或造物极客，欢迎你继续和我们一起把这件事往前推。因为这件事一旦做成，受益的将会是一整个创新生态。
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