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 14:56

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给你可复用的爆品立项与广告节奏和预算模型

“「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）。

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。」

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。

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。

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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