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AI|AI时代的乐高卖爆130万件,完成数百万美金新融资:和UNICUS创始人徐豪聊AI硬件新消费

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2026-05-07 06:56
2026-05-07 06:56
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“「人生瞬间」实体化的魔力。


 01 
供应链重构,打造 AI 时代的乐高

如果 AI 时代注定会诞生新一代的消费品公司,比如 AI 时代的优衣库,AI 时代的泡泡玛特,AI 时代的可口可乐——

它会是什么样子?

已知过去两年,AI 几乎都发生在软件世界:写代码、生成文案,它改变了信息的生产分发消费的方式,但尚未颠覆「物」。与消费品、制造业的结合,将会改变底层的生产逻辑:消费品将从规模化的大爆款逻辑,进入按需定制的个性化时代。

UNICUS(原名方仔照相馆)就在做这样的探索,通过 AI 重构供应链,为用户提供「个性化定制的积木人偶」,他们正在打造 AI 时代的乐高。

近日,UNICUS 宣布完成数百万美金新一轮融资,由线性资本领投,九坤创投、天际资本跟投,资金将主要用于积木生成模型训练、AI Agent 的研发以及海外市场的拓展。

用户上传任何一张照片,UNICUS 会先把照片里的关键信息识别出来:脸型轮廓、发型、表情、习惯细节;再把衣服的图案从光影、褶皱、材质「抽离」,保留最关键的纹理与标识,然后自动补全你没拍到的部分:比如衣服背面、配饰的结构,让照片在三维结构中完整成立。

之后,照片被翻译成「积木语言」,生成一套可直接生产的拼装方案,进入工厂,封装成像乐高一样的积木人偶。

从下单到发货,最快18小时,平均单价200块。

「我们的产品定位是人生瞬间的实体化。」UNICUS 创始人徐豪说,他们已累计销售了130万件定制产品,常年位列天猫礼品类冠军(第二名是飞科剃须刀)。

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随着 AI 技术发展,UNICUS 表现力提升很快
 02 
技术起家,从构想走向柔性制造

徐豪是⾹港中⽂⼤学计算机图形学博⼠,主攻方向是 3D ⽣成式设计,通俗一点解释,为设计搭建算法——比如把一个 3D 形象转成机器可执行的加工路径。

创业是一场阴差阳错的意外。

2020年疫情,拿到美国几家大公司 offer 的徐豪被困在了香港,无聊时参加了一场极客比赛,认识联合创始人李承。李承是⾹港科技⼤学⾃动化博⼠,师从李泽湘教授,曾是⼤疆⽆⼈机智能产线研发负责⼈。

两个人都是乐高的狂热粉丝,「我俩聊到,当时市面上定制一套乐高要2000块钱一套,等好几个月,如果使用自动化方式能不能更便宜,发货更快?」于是开始推演,「发现原来只需要优化6-7个生产环节,就能把产品定价压到100-200块钱一套,加上中国物流很快,一天之内就能发货。」

几乎没做任何市场调研,他们在深圳一间民房开始手搓生产流程,结果「不小心」搓出了5000平米的自动化柔性供应链,「确实当年没有任何工厂能满足我们的个性化工艺。」

徐豪是一个典型的工科男,习惯用数据反推决策,讲话风格务实,很少有强烈的感情倾向。

创业初期,AI 技术还未深度介入生产环节。但这两年,UNICUS 已用 AI 跑通了整条生产流程——从风格化抽象、结构化生成到产品制造,效果之好「是我读博士在实验室时不敢想象的」,徐豪说。

「我们做的是 AI 时代的乐高。」

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创始人徐豪
 03 
UNICUS:AI 赋能个性化消费实践

照相机发明后,人类第一次获得了一种全新的情感能力:消失的瞬间,变成可以反复回看的胶片,人生意义第一次被实体化了。

UNICUS 更像是照相机的一种升级,把重要时刻变成一件可以摆在桌上的实体物。

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UNICUS 60%的场景是送礼

这是 AI 时代才会出现的新消费物种。

UNICUS 的个性化能力、成本结构、交付方式已经完全被 AI 接管,没有 AI,他们也不可能把「个性化」做成一个能规模化交付的生意。

AI 改写传统消费行业的成本结构和交付方式——要知道,过去传统的消费行业是反个性化的,因为个性化意味着长尾、碎片和低效。

AI 时代的新消费品公司应该长什么样子?

徐豪认为,要具备优衣库一样的供应链效率,又要有泡泡玛特、迪士尼一样的情感高黏性,同时学习可口可乐的规模化分发能力。

但风险也很大:比如订单要保持一定的规模,UNICUS 就曾一度出现「击穿」风险;第二是容错率低,产品表现力直接决定市场规模以及用户的复购率,「AI 技术的发展速度对我们至关重要。」

无论如何,AI 时代一定会诞生全新的消费品牌,将与工业化时代拥有完全不同的面貌与商业逻辑。

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自研的柔性供应链细节



对话徐豪




AI 闹:如何理解你们是 AI 时代的乐高?

徐豪:乐高本质是满足用户的情感需求,把共性情感比如著名 IP、建筑、人物实物化,然后批量销售。但一个人还有非常多个性化的需求,我们希望把个性化的记忆、场景以非常快捷、低成本的方式生产出来,让每个人的「人生一瞬」都能实体化。

随着 AI 技术发展,如果 UNICUS 能实现像照片一样,完全呈现人物在那一瞬间的细节神态,那不亚于照相机的发明,它的市场规模只会比乐高更大。

AI 闹:非常好奇,你们是如何用 AI 重构生成环节?

徐豪:第一步是人物建模,这是我的老本行,把三维模型设计出来:人物到底长什么样、每一块积木该放在哪里。一目了然。

第二步是设计表面的图案。比如衣服上的花纹、脸上的表情、一些细节装饰。传统标品的设计需要三四个月。但我们分析过,人物最核心的变量其实就几个:头发、发型、衣服。这些东西看似复杂,但放到足够大的样本里,其实是可以被分类和枚举的。

我们准备了几千种发型模板,再训练一个计算机视觉模型,让系统先判断:这个人更接近哪一类发型、哪一类衣服,再自动匹配进去。

难点在于怎么组合才能既像、又有那种「灵动感」,比如刘海怎么翘、发梢怎么落、衣服怎么有层次,这些都很讲究。初期用户拿到的模板是很粗糙的,现在已经好多了。

接着实物测试,有些模型在 3D 软件里没问题,但实际拼出来可能会松、会掉,或者背后根本没有真正连上。我把博士阶段研究的物理模拟算法集成进了一个系统,系统会提前判断。如果有局部问题,再用一个小型优化器修正结构。

最后是生成拼装说明书,过去设计师要一页一页画,我参考了博士时期写的基础代码,也自动化了。现在用户只要扫码就能在手机上直接就看到 3D 拼装演示,通俗来讲,这个环节的技术有点像阿尔法狗的强化学习。

AI 闹:聊聊你们5000平米的自研工厂吧,据说最初是在深圳一间民房纯手搓出来的?

徐豪:对,我还挺喜欢动手的(笑)。因为是个性化定制,每单都不一样,传统工厂最基础的「分拣」环节对我们都很困难。就这么一个环节,前后花了一两年才真正变成个性化。

接下来是印刷。因为积木不是一张平整的纸,不同零件的表面可能是平面、斜面、弧面,让工人自己去理解「这块积木该印什么图」「图案怎么摆」,效率会极低,容易出错。于是我们又自己做了一整套控制软件,工人只要按照提示把零件放好,按一下机器,一次就能打印40-50个积木。

我觉得传统工厂效率低下,最重要的问题是让人在太多环节做判断选择,我们尽量去掉人的主观性。

最后是质检,这也是很难的一环。个性化产品最怕漏件、错件、颜色不对,我们做了一台视觉质检设备,装了五个摄像头,识别零散积木的种类和颜色,再和系统里的 BOM 表一一比对。

做完这一套才发现,我们竟然把 AI 和柔性工厂做出来了(笑)。

AI 闹:消费公司天然反个性化,你们如何在个性化和规模化之间找到平衡呢?

徐豪:这是一个好问题。也是我们的难点。现在的解法是用标准化零件兜住规模化,再用 AI、3D 打印和印刷补足差异化。

一方面,产品必须有足够多的标准化部分才能规模化生产;另一方面要保留足够细腻的个性化表达,用户才会觉得「像我」。这个平衡几乎渗透在日常执行的每个环节里。

最典型的就是「开模」——不可能为每一种发型都去开模,比如人的头发,有1000种发型,如果开1000个模,成本根本回不来。

我们把「开模」严格限制在通用部分,比如脸型和身体躯干这种高复用结构;而像头饰、手持物、配件这类个性化程度高、复用率低的东西,就交给 3D 打印和印刷,甚至直接用积木结构去实现。比如用户手里拿一本书,这种就可以用积木+印刷完成,不需要开模;如果是一个可开合的笔记本电脑,结构有点复杂,更适合3D 打印。

这也是为什么我们前期启动成本能压得比较低,实际需要开模的部分并不多。

AI 闹:刚创业时,你不太确定做的是不是一家 AI 公司,从什么时候确定 UNICUS 是一家 AI 公司了?

徐豪:早期确实不敢说,AI 的能力不足,介入生产环节还不多(笑)。

第一个触动我的瞬间是2024年我们自训练了一个 diffusion 模型。实现了“用户给出非常随意的一张照片,我们就可以把他衣服上的图案抽象、提取出来”,而且效果非常棒,另外还能去掉衣服上的光影、褶皱、一些不重要的材质,只保留关键图案细节,重绘成适配积木的风格。

这个能力说明 diffusion 在我们的任务上不只「能做」,而且很实用,AI 一下就成为产品能力的核心引擎了。

第二件事是2024年我们发表了一篇文章到 SIGGRAPH(图形学顶级会议),这是一个学术确认,说明我们的技术方向没什么问题。

第三件事就是2025年四五月份,我们训练出了「积木生成模型」,其中有一些细节让我现在想起来还觉得很神奇:比如一个人的刘海如果偏右,它会自己用一些小扇形的积木把方向感还原出来;如果一个人的头发是毛刺、它会用更多三角形积木表现纹理。

我觉得非常兴奋,模型现在已经有能力深度理解视觉特征,然后匹配合适的积木了。

AI 闹:作为一家 AI 时代的新消费公司,你现在最在乎的指标?

徐豪:毛利。毕竟自己要养活自己。毛利率也是一个结果指标。如果我们的技术能带来强壁垒,那一定会体现在毛利率上。还有一个关键指标:用户的退货率直接反映了我们产品的表现力。现在的退货率是千分之几。

AI 闹:很多创业公司也从 AI 生成切入,3D 生万物,和你们是竞品吗?

徐豪:我们的供应链更简单,因为前期没想过融资,所以创业第一天就关注利润,只聚焦「人生一瞬」这么一个单一场景,过程中把很多部件标准化了。其他公司最核心的问题可能还是规模化的问题,品类越多,供应链越复杂,管理成本越高。

AI 闹:假设乐高、泡泡玛特入场,UNICUS 还有优势吗?

徐豪:他们的基因和我们完全不同,很难迅速搞出把 AI 生成与柔性供应链打通的系统。我们的核心壁垒是模型+Agent+软件系统+工厂的一体化链路。

他们研究半天可能发现,还是收购我们这样的公司是最快(笑)。

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