在高度竞争的制造业市场中，快速、精准的报价能力，是企业赢得订单的第一道门槛。但是，传统报价流程长期依赖资深工程师或成本核算人员的经验判断——翻BOM清单、查物料价格、估工艺工时、算管理费用……整个过程不仅耗时费力，还容易因人为疏漏导致成本漏项或利润误判。

随着客户需求日益碎片化、交付周期不断压缩，这种“经验驱动”的模式正面临严峻挑战。越来越多制造企业开始思考：能否将报价从“手艺活”转变为“系统能力”？

而AI，正在成为这一转型的关键推手。

一、传统报价的三大痛点

• 响应慢：一个复杂订单的报价动辄需要数小时甚至1-2天，难以应对高频询价场景；
• 一致性差：不同人员核算结果差异大，缺乏标准化依据；
• 数据沉积：企业积累的大量历史订单、工艺路线、供应商价格等数据，未能有效转化为决策支持能力。

这些问题的本质，是知识未结构化、流程未自动化、数据未资产化。

二、AI如何重构报价逻辑？

AI并非简单“替代人工”，而是通过图纸与模型理解 +数据驱动 + 规则嵌入 +智能推理，构建一套可复用、可迭代、可追溯的智能核价体系。

其核心逻辑包括四个层次：

1. 图纸与模型特征解析

许多客户询价以2D图纸或3D模型形式提供。AI系统首先通过轻量化几何识别引擎，自动解析其中的关键特征：

• 零件类型（轴类、壳体、钣金等）；
• 关键尺寸与公差要求；
• 表面处理与形位公差标注；
• 材料牌号与热处理要求；
• 可制造性特征（如最小孔径、拔模角、焊接坡口等）。

这一过程将非结构化的工程信息转化为结构化参数，为后续成本估算提供准确输入。

2. 数据融合

根据解析出的零件特征，AI系统自动关联企业内部多源数据：

• 历史相似订单与成交价格；
• BOM清单与物料编码体系；
• 工艺路线库与标准工时；
• 供应商实时/历史报价；
• 设备折旧、能耗、管理费率等间接成本。

这些数据不再是“躺在ERP里的记录”，而是成为AI推理的“燃料”。

3. 规则建模

• 老师傅的“感觉”被拆解为可量化的规则：
• 某类机加工件的表面处理成本 = 面积 × 单价系数 × 难度等级；
• 注塑模具分摊成本按预计产量动态计算；
• 外协工序自动匹配合格供应商池并取最优价。

这些规则可配置、可审计，确保AI决策“有据可依”。

4. 智能推理

当新订单图纸或模型输入后，系统自动完成从特征识别到成本汇总的全流程，输出结构化报价单，含明细成本与利润分析，响应时间从“小时级”缩短至“秒级”。

三、轻量化、专业化、可集成

需要注意的是，这类场景并不适合直接套用通用大模型。原因有：

1. 通用模型缺乏对制造成本结构的深度理解，易产生“合理但错误”的估算；
2. 报价涉及企业核心商业数据，需私有化部署保障安全；
3. 系统必须与现有ERP、PLM、CRM等业务系统无缝对接，而非独立运行。

因此，更有效的路径是：基于企业私有数据，训练轻量级专业模型，嵌入现有业务流程。这正是“小而专”的垂直AI模型的价值所在。

四、从效率到决策的双重提升

在电子零部件、精密机械、注塑成型等多个行业，已有企业通过AI核价系统实现：

• 报价响应时间缩短70%以上；
• 成本漏项率显著下降，毛利率波动更可控；
• 新员工可快速上手，降低对个别“老师傅”的依赖；
• 历史报价数据反哺定价策略优化，形成持续改进闭环。

更重要的是，企业开始将“报价能力”视为一种可量化、可复制的核心竞争力。

五、让数据说话，让决策更稳

AI在核价报价中的应用，不是一场技术革命，而是一次管理升级。它把模糊的经验，转化为清晰的规则；把沉睡的数据，激活为决策的依据；把偶然的精准，固化为必然的能力。

对于制造企业而言，真正的智能化，不在于用了多“大”的模型，而在于是否解决了最真实的业务问题。

博骞智能聚焦人工智能与工业技术的深度融合，依托领先的AI创新技术能力与扎实的工程化落地经验，构建覆盖研发设计、仿真优化、智能制造、数据协同等多场景的闭环式解决方案，为制造业客户在降本、增效、提质等方面提供强有力的智能化支撑，全面助力企业实现高质量发展，立志通过AI让制造更智能！