成熟的工业软件领域，创业公司如何靠「图纸协作」切入赛道？ | Founder 100

图纸协作

可以显著降低企业成本

Founder Park：机械制造产业如何看待软件的价值？

吴星辉：分成几个维度，这些维度正好也是我从学校到公司成长过程中的维度变化。

第一个维度，大家认为它是辅助工具，一种被动式的选择，认为软件是业务开展必不可少的工具。

第二个维度，也是现在大部分企业所属的阶段，把软件价值作为公司效率的发动机。软件成为提高公司效率的重要部分，甚至成为产品服务的一部分。在航天领域比较常见，有的公司通过这样变成了伟大的公司，有的公司有了软件还是默默无闻。

第三个维度，软件逐渐成为有先进理念公司的先进组织的承载体。软件作为承载体把理念覆盖到公司里的方方面面，然后把整个公司的生产组织流程体现起来。达到这个水平的公司并不多，基本上已经成为行业里的佼佼者。

另外还有更广一些的第四维度，从产业链上来思考，大部分工业品的全生命周期是跨企业之间的协作。我们会思考整个工业软件工作流对整个产品的生产效率的提升，如何去调动不同企业间的资源共同制造产品等。

Founder Park：基于图纸的协作到底是如何影响机械制造的，给企业带来了哪些价值？

吴星辉：抽象来说，工业品的产生，本质上是知识流转的物化过程。这些图纸就像人体的血液在各个器官之间流转，协作流转出现了问题，每个环节都会受到影响。具体一些，协作带来的问题针对具体的产品形态可能会有点不一样。比如说航空航天、汽车轮船这种复杂的产品，图纸协作带来的问题不仅仅是效率问题，而是能否把产品做出来的问题。这也是为什么很多工业软件包括这些图纸协作软件往往诞生在这些领域的原因，它决定的是产品是否能做得出来。

传统的图纸设计与修改 | 来源：互联网

细化来说，对于市面上很多中小型的企业，图纸协作带来的价值，通常归类成三个方面。

第一个方面是人力成本，在航天全生命周期选用先进的图纸协作流程，可以降低 30%-40% 的周期和成本。第二方面是物料成本，哪怕花了更多的人和精力在，还是没有办法完全避免在某个环节出错，这时候会带来图纸的物料浪费。第三方面对于中小型企业可能更严重。因为花了更多的人力成本，产品面向市场的周期会更长。对于市场竞争来说，产品最终面市的响应速度带来的机会成本的影响，可能是几百万上千万，甚至是公司存亡的问题。

Founder Park：你们软件要服务的群体是机械工程师，他们大概的工作状态是怎么样的呢？

吴星辉：我们服务的是典型意义上的机械工程师，在制造过程中是默默无闻的存在。机械工程师虽然是一个职业，但具体所属的职能跟制造行业一样是特别离散的，不同领域的工作环境和待遇千差万别。涉及的学科面特别多，工作环境相对一般，社会地位和压力比较大，是一个日常工作十分繁重的职业。

比如工业机械臂，典型的特征是复杂度高，有 1000 多个零件，都需要有图纸文件、仿真文件、一些技术文档等。第一特点就是产品复杂，带来的文件多。

第二，协作链条特别长。有外观设计、结构设计，可能还有电气设计，包括仿真、工厂之前的加工工艺、工厂内加工、组装，整个协作链条特别长。

第三个特点是文件修改特别多。很多工业产品都是从零到一、开创性的设计。从知识流物化成最终产品前，设计师也不知道它会是什么样的，以致于过程中需要不断经历反复和迭代。

这三个特点：文件多、协作长、修改多，就让机械工程师的日常工作变得十分繁重。

Founder Park：工业软件其实非常早熟，基本上是软件行业里发展最成熟的行业，如果协作的问题很重要，为什么之前没有看见工业机械设计工作流或者基于图纸协作这部分有比较成熟的产品出现，而直到现在才去解决呢？

吴星辉：关于工业机械设计的协同工作流，从工业软件诞生的第一天开始就已经在解决了。以仿真软件为例，在 CAE 软件出现之前，设计很大程度依赖于设计工程师自己的行业经验，需要把产品造出来，发现问题再去更改，造成时间浪费和成本浪费。当仿真软件诞生后，我们可以把需要物化过程的问题在仿真环境里解决。而随着技术的发展，为了进一步提高工作效率，一些 CAD 软件又会嵌入仿真软件的分析功能，让结构设计师在前置设计环节就有仿真验证来提高设计效率。工业软件一直以来都在解决机械设计，包括离散制造工作、流程怎么提效，包括一些准确性的问题。

随着计算机技术的发展，还有用户和产业的发展，工业软件的形态也随着时代在不断发生变化，大家的分工和流程也发生了变化。我们现在去做的事情，是解决当前时代下，社会面的技术变化、社会分工还有组织方式带来的新问题，最明显的变化就是工业品的产品迭代速度在近些年成倍数地加快。我们在定义当前技术变化下的新一代工作流，怎么去提升，怎么样更流畅，怎么样更智能。这是为什么我们现在这个点可以去解决新问题的原因。

Founder Park：具体是出现了哪些技术变化，导致工业软件在协作维度出现了一些新的变化，才有机会推出软件工具去解决问题？

吴星辉：主要是产业和基础技术领域的变化。

产业领域，国内产业上下游环节、中小企业之间，本身的工业信息化基础已经跟 10 年前不一样了，得到了一定提升。同时大家的产品服务意识和分工细化也发生了变化。以前是生产产品然后去销售，现在产品是来自于用户需求，要以更高的效率、更精确的服务快速推出产品。这直接导致工业品的迭代速度在近些年成倍数的加快，比如过去可能三年五年才推出一款新型号汽车，现在平均不到一年就得有新款。新问题出现了，那么老的解决方案就行不通了，就像马车无法成为工业时代的出行方案，因为无法带来结构性的效率提升，咱得上汽车、上高铁、上飞机、甚至宇宙飞船。

另外，技术也发生很多变化，比如现在的云化趋势、基于浏览器的很多新技术诞生，还有一些新的 AI 技术。在社会分工面下，多人协作、异地协作之间的基础能力有了提升。

Founder Park：什么在推动工业设计领域图纸、技术文件的协同化趋势往更深的方向进行发展呢？

吴星辉：从最底层的市场层面来看，不仅我们，很多领域的协同化都有一个共同因素，就是随着科技发展，社会分工越来越细，人却越来越贵了，大家希望提高效率。

其次，具体到离散制造业领域，协作为什么逐渐成为更大的浪潮呢？因为整个产品的生产流程发生了变化。过去生产出产品再去销售，现在更多是围绕用户需求形成工业品。用户需求从以前的通用需求往个性化需求发展，企业急需去快速响应用户个性化柔性服务的需求，这就会造成大家对工业数字化，包括协同，融入成为产品服务的一部分的需求。这是第二层面，它会推动图纸和相关技术协作化的发展。

第三，从机械工程师的角度，整个协作围绕的还是知识的产出，所以设计师本身的工作状态是很影响效率提升的。我们在做底层需求的产品时，需要有更人文性的关怀。我们希望尽可能提高机械设计师在过程中的成就感，来降低他们的辛苦感。我认为这三个层面在逐渐推动技术协同化的发展。

Founder Park：在你看来，好的设计协作工作流究竟是什么样的？你们的产品在其中扮演着什么样的角色？

吴星辉：我们将创意到产品分为三个阶段：创意落地为知识、知识高效流转、驱动工业协同。

第一阶段，创意要通过某种形式来表达，要把大脑想的东西变成图纸；

第二阶段，知识需要在设计研发过程中高效流转；

第三阶段，驱动工厂调动物料进行加工，最终成为物化的工业品。

我们更关注中间环节的工作流（即「知识高效流转」环节），就是用设计工具从 0 到 1 变成图纸之后，在不断的迭代和演变过程中，知识怎么样高效流转。在这个环节比较好的工作流，需要能最小化信息流转中人的参与因素，让人更专注于处理机器不可替代的知识产出部分。这是我们对于好的工作流的定义。

追光几何对于工作流的改进 | 来源：追光几何官网

为了实现这样的工作流，我们一方面基于自己的思考，另一方面也会去借鉴跨领域的思维。我们发现代码领域上有很多共通性，就归纳代码领域在过去发生了什么样的底层逻辑变化，如何在机械领域因地制宜去做一些应用和改进。通过这样我们抽象出了三个基础原子功能。

第一个功能，解决怎么样最小化信息过程中人的参与的问题，让设计师可以以项目为维度管理所有的文件。

第二个功能，在机械设计过程中存在很工程化的东西，急需保证正确性。在过去极端情况下，为了保证正确性，我们通常会以串行的方式来操作。但是现在为了提高效率，往往需要以并行方式来操作。第二个功能就是以 Git 类似的分支概念来管理并行操作。相互分支各干各的，然后产生一些信息的交叉，以分支管理并行，最终还是要变成同一项目。

第三个功能，让设计师可以先修改再处理冲突，以软件的方式辅助或者以自动化替代来快速处理。

这三个原子功能构成软件抽象底层，以项目维度管理文件，以分支管理并行，先修改再处理冲突，是我们帮企业提供的基础功能。

Founder Park：目前你们商业化的进展情况是怎么样的，商业模式是什么样的，客户认可你们的点是什么？

吴星辉：我们去年底完成上线，正与最精准的用户去共创核心工作流。

典型用户有如下 4 个维度。首先，客户处于快速发展过程中，产品复杂度高，存在很多需求。

第二是部分企业在新时代变化上有数字化思维，希望通过数字化方式替代重复性工作，让团队专注于设计。

第三，科技创新类的企业，他们期待组织从底层开始进行工作流的变革，作为产品服务的一部分，来强化自己公司整个产品的生产效率。

第四个维度，我们之前往往会忽略，企业依然很关注工作流提效，最终会关注到解决方案的设计师体验过程是否良好。

现在客户中机器人领域用户比较多，其他创新领域如新能源汽车、半导体设备、民营航天等行业都会去介入。在商业过程中，我们可能在 PLG、SLG 之间也会再做权衡。大部分创新企业愿意接受 SaaS，中小型企业会更适合我们以 PLG 方式找到关键点去做。对于传统型企业，包括一些大型的央企，已经经历了历史沉淀，SLG 会是更好的方式，需要自上而下去满足他们的需求点。总的来说，这个过程中我们是在寻找一个平衡点。到某个环节、针对不同的用户形态，可能走的路径也会有区别，但最终还是围绕设计师本身体验来进行。

Founder Park：工业软件一直都有一个核心逻辑--降本增效。除了降本增效，你们产品还能带来什么增量性的创新空间和新的机会的呢？

吴星辉：降本增效是我们的起点。

在降本增效之外，第一层是从被动变成主动的推动过程。我们在开始定义产品的时候，希望把过去这种被动的降本增效的拉取方式，变成一个自下而上的推动方式，嵌入成为产品全生命周期服务的一部分。通过加快客户的产品迭代速度，让客户可以具备更快的市场响应能力，从而创造更多市场机会。

第二层是图纸的保密性，这也反过来证明数据对企业来说是重要的资产。这些重要资产怎么去沉淀、怎么样去管理，是我们关注的第二点。在我们之前，企业过去有很多图纸，因为没有以结构化方式管理起来，造成了删又不敢删、用又不知道怎么用的状态。其次设计师不断设计的过程中，设计工作流的思维其实也是企业的资产，利用好它来不断重构企业的工作流，让这些组织可以实现更好的优化和迭代。所以我们其实为客户增加了两类资产：模型变成了可用资产、过程也变成了可用资产。

第三个维度会更远一些。在图纸从不确定到变成产品的过程中，大家很关注进展和效率。基于数据沉淀，我们可以在前面两层做到留痕、存储、协作，项目进展可控、可复盘。第三层面基于这些数据，我们希望进一步实现对设计项目进展整体的预测性。总的来说大概是这三个层面，我们现在做到了第二层次。

Founder Park：你会怎么去定义你们产品的本质和边界？比如说是一个基于协同的生产力工具还是？在产品未来迭代上是怎么思考的？

吴星辉：工业设计本质上是从不确定到确定的过程，在概念的时候有最大的不确定性，当变成产品的时候有最大的确定性，是一个熵减的过程。我们产品的本质是通过有效管理不确定性来提高知识流转效率，并且支持企业工作流的变革。不确定是工业品必经的一个阶段，追求的是既有不确定性又要有效率。这时候我们最小化这个过程中人的参与，更好管理这些不确定性，让设计师专注于做知识产出。

我们的定位是工业软件新物种，边界很清楚，围绕知识流转的媒介——图纸（它是知识流的承载体），在产品全生命周期中去提高知识流转效率。可以理解成我们搭建的是信息高速公路，按这个定位，CAD 我们是不做的，因为它是产生知识、数据的 0-1 工具；CAE 我们也不做，CAE 可能会使用我们的数据去做，然后输出新的数据返给我们。我们想搭建数据流转的这套通道，跟上下游的软件有着更紧密的关系，形成数据中枢来提高各个环节之间的数据流转效率。这是我们对自己的定位。

Founder Park：你们做的工具，感觉更像是 Office 时代给 Word 做文档管理、协作的工具，像是对上个时代的「打补丁」。上云对于未来协作带来的影响如何，会不会直接取代了你们？

吴星辉：我们在创业初期已经推出了云文档，那时候我们就思考产品的定位是什么，然后花了很长时间去分析为什么做产品。首先我们产品的底层理念是管理知识流转过程中不确定性，提高效率。这些底层理念并不会受到软件是否云化的影响，但软件的落地形态会受到影响。整个云化趋势，其实对于大众所认知的文件管理，带来了巨大的变化。

在最早期，假设没有网盘、云文档，纯本地的状态时，所有软件的共用入口，是电脑的文件资源管理器。这个超大的资源管理器承担了文件管理功能，所有软件都需要它。

网盘出现后，替代了本地资源管理器一部分的角色，但在网盘里文件的整理依然是某种云端版本的资源管理器。大家的生产工具的直接文件入口还是在本地资源管理器，只不过有时会上传到网盘。

第三阶段，我们叫它混云阶段，这时既存在本地管理器，又有网盘，还有某些云文档或软件生产力工具。这个阶段，对于工业产品来说，项目就比较复杂了，一部分文件在本地，一部分在网盘，还有一部分文件是云原生软件自己直接产生的。通常云化的生产力工具软件会维护自己的空间，它的文件会存在软件自己的空间里。这时候文件很散，拿一个项目的文件，可能要去不同软件里拿。

Figma 的文件管理入口 | 来源：互联网

第四阶段会遥远一些，是纯云化的阶段。假设现在没有客户端软件，所有软件都在云化。你会发现所有软件都有一个云化的资源管理器。作为工业品项目，我们要的是项目所有环节、所有软件产生的所有文件的组合关系。这些云化软件各有自己的一套空间，那么是不是需要一个类似于文件资源管理器的超级 hub 来把所有环节串联起来？这个 hub 又由谁来产生呢？

我们现在属于混云阶段，大部分主流的 CAD 软件是用电脑安装的，文件还是在本地资源管理器。有一些云化的 CAD 软件逐渐在产生。我们当前产品的形态是围绕用户当前所处阶段做的呈现，未来也会去管理云化的文件。底层并不会受到云化趋势的影响，但落地形态会随着用户和技术趋势发展和变化。

Founder Park：在当前时代中很多新技术，包括云、SaaS 有更多的变化。工业软件也处在变化的浪潮中，你们给自己定义的环节是：「介于 CAD、CAE 等生产力工具之上，位于 PDM、PLM 等重量级跨流程管控系统之下。」会担心被上下游给吃掉吗？

吴星辉：这个问题有一个隐含假设，就是大家对协作的理解，认为云化本身解决了大部分的协同问题，包括文件管理功能。但我们拆解发现，文件版本管理在云化下面其实面临几个重要的问题要解决，大概拆成四个层面。第一个层面就是要做好版本控制。第二层面是文件的信息同步，就是我们有多人分工，要相互知道大家都干了什么，是否会造成影响。第三层是文件信息的汇总，大家干同一个项目，最后要形成统一的项目产出。第四层面是基于文件的沟通，不管是批注、讨论或者审阅。

第一，在文件版本控制层面，以文档为例，对于机械设计领域的多文件场景，不管是用飞书文档还是其他云文档，依然会有很原始的方式来管理多文件，创建副本、重命名，新建文件夹来重新做整理。这个工作跟本地化阶段没什么本质区别。所以在云化阶段，对于多文件的文件版本控制依然需要专业的控制系统来解决。从文件版本控制系统看，它的工作量不会因为云化而消失。

第二是文件信息的同步。大家直接的感受是既然已经云化了，信息流同步及时性和自动性肯定是更高效的。这点毋庸置疑。但是反过来，我们又发现信息同步最大的要求是，在正确的时间把正确的内容给到正确的人。比如说两个人做协作，A 设计过程中有 N 个不同的设计修改。这些过程只有 A 才需要关注。对于跟 A 合作的 B 来说，他只关注 A 沟通中对自己相互影响的部分就可以。这是为什么我们需要很多群聊，并且只关注 @ 我的信息的原因，这也是一种协调方式。这时如果没有做好信息同步资源管理，大家在同一个空间做操作，其他人的任何操作都会给你信息，带来的反而不是效率，很可能是信息灾难，带来了极大心情干扰，反而无法专注自己的工作。

云化软件往往会有两个空间，一个是个人的私有空间，做自己的工作；一个是团队共同协作空间。私人空间里文件的创建、挪移，有点像电脑的本地资源管理器。公共空间有点像云盘。在文件信息同步方面，我们会发现纯本地化和完全云化之间有一个信息整理的过程，不可能所有文件信息都要发出去。这项工作的效率，在云化阶段依然需要专业的解决方案来处理，不然依然是人工在介入，这不是云化本身能解决的。

第三层是文件信息的汇总。依靠云表格进行信息的汇总是我们很常见的场景，也是云文档文件汇总方面发挥的最大效率。但是对于工业设计来说，更多的是复杂的单文件或者说是多文件的汇总场景。工业级别有 1000 多个零件，每个零件都有对应的图纸。在文件信息汇总方面，云化本身依然需要专业的解决方案。

最后一个环节就是基于文件信息沟通，比如文件的评审等。这个是云化与生俱来就能解决的问题。

综合来看，在云文件版本需求上面，云化本身只解决了很小程度的问题。其他问题的解决所需要的工作量，有时候甚至高于上游的生产力工具或者下游环节的工作量。在这种场景下，我们不是特别担心上下游去吃掉我们。因为问题的难度，本来也不低于上下游所处领域的挑战。这时候合作、互动，反而会带来互赢。

Founder Park：随着技术进一步成熟，能够看见软件有非常大的改变，甚至设计都可以按照 AI 内容生成的逻辑来，工业设计领域会不会出现颠覆性的变化，还需不要设计师的存在？

吴星辉：之前看过的某篇文章有一个观念，Design 可以等为两类不同的设计。一类是 Nothing to Something，从没有到有的过程。第二类是 Everything to Something，很多内容变成某一个产品。我觉得这代表两类设计。第一类中设计师有不可替代的作用。很多 AI 符合第二类设计，可以极大提高过程效率，但人在整个过程中肯定是不可替代的。

但反过来，在 AI 机制下，AI 的应用肯定会对设计领域带来颠覆性的变化。这个变化在 2019 年的工业领域就已经发生了。Generative Design，很多工业软件公司很早就在做。在设计过程中只要给边界条件，整个优化过程就会基于力学、性能各方面做自动优化，最终形成一个结构看起来十分完美，但是又跟传统不太一样的结构，通过 3D 打印的方式制作出来。设计过程以前可能花很长时间，现在只需要一瞬间就自动产生了很多成本可控、符合边界条件又具备可加工性的方案。

而理想场景下，其实跟 AIGC 的概念差不多。以椅子为例，我需要一把椅子，告诉 AI，然后椅子就出现了，看起来只是画出来的模型，但在工业行业，实现它有更复杂的要求，这个形态的椅子，要符合 200kg 承重，要考虑供应链，用什么材料加工，哪家工厂去加工等全都设计好。你只要有概念、有资金，椅子就生产出来了。如果达到这种程度，必然对工业设计发生颠覆性的影响，整个工作流都会发生变化，人与设计之间的交互关系也发生了极大的变化。整个社会生产角色彼此也发生了一些相互的影响，大家会越来越专注于 Nothing to Something 的过程。