来源：顺为资本
随着人工智能技术从感知智能迈入认知智能时代，制造业正在成为大模型落地的主战场之一。过去十年，工业数字化主要集中在数据采集与流程管理，如今，在大模型驱动下，企业正迎来“从人找数据到数据找人”的智能跃迁，推动研，产，供，销，服等各核心环节加速实现自动化、智能化协同。
顺为团队长期看好“AI+工业”融合趋势，持续关注具有深度场景能力和强工程执行力的技术企业。在我们看来，下一代工业智能的核心标志，不仅是模型能力的跃升，更是“从工具到智能体”的系统性重构。在这一趋势中，「纽酷科技」凭借其深耕制造业十年的行业积淀与技术洞察，率先完成了从工业软件厂商向“工业智能体平台”提供者的战略转型。
其中，在今年正式推出的新一代智能客服产品 3Chat，是其 AI 战略的重要里程碑。不同于传统客服系统对话浅、理解弱、割裂严重的问题，3Chat 以“通用大模型+行业专精模型”的双引擎驱动，打通外部交易系统与内部运营系统业务系统，实现从复杂问题理解、多轮语义推理，到自动执行的全链路闭环。从客户售前咨询和售后排障，到产品销售与生产供应，再到跨语言的全球化客户协同支持，3Chat 都以“AI 主执行、人类主决策”的新范式，重塑制造企业的人机协作边界。
在下文的对话中，纽酷科技创始人兼 CEO 陶滨江将围绕“AI 的战略定位”“3Chat 的核心能力”以及“AI 如何重构人机协同范式”等关键议题，深入解析纽酷科技如何通过前瞻的产品布局与持续的场景打磨，走出一条属于中国企业的智能化进化路径。
关于「纽酷科技」
上海纽酷信息科技有限公司（以下简称：纽酷科技）成立于 2014 年是一家利用工业大模型全面赋能制造业生产运营的软件研发商。「新核云」是旗下面向离散制造业的新一代 AI MES。聚焦新能源汽车零部件、装备制造、消费电子行业，提供工厂核心生产运营场景的数字化转型升级服务。
对话「纽酷科技」创始人陶滨江：
一、战略定位与市场洞察
Q：纽酷科技深耕制造业数字化十年，为何选择将 3Chat 作为战略级产品？这与贵司服务3800+制造企业的经验有何关联？
「纽酷科技」陶滨江：纽酷科技自 2014 年深耕工业软件领域，服务覆盖 3C 电子、汽车零部件、装备制造等细分行业头部客户。在服务过程中，我们发现企业数字化正从后端生产向前端服务延伸。以我们的某 3C 制造客户为例，其拥有 30+ 产品线，不同经销商政策差异达 200 余项，客服团队每月需接受 20 小时产品培训，人力成本高达 8000 元/人·月。更关键的是，当他们的客户咨询涉及跨系统数据（如产品订单状态、设备维修记录）时，客服需手动查询 4-5 个系统，平均响应时间超过了 30 分钟。
与此同时，对于客户中有出海需求的企业，面临的更是语言、时效、政策变更等多重压力。我们接触到的某东南亚年营收 5 亿的卖家客户，已配备英、日、韩、泰四语种客服，然而夜间咨询却因时差问题，流失率超 15%。这些痛点揭示了一个本质问题：企业需要的不只是客服工具，而是业务链路的服务化枢纽。3Chat 正是基于纽酷科技对制造业 Know-How 的积累，将传统生产和运营管理系统（如 MES、ERP 等系统）的业务理解力注入客服场景的战略级产品。
二、目标客户与核心痛点
Q：3Chat明确服务大制造和跨境电商等企业，这类客户在客服场景面临哪些独特挑战？
「纽酷科技」陶滨江：我们观察到三大核心痛点：
第一，复杂业务链的协同断层。制造业客户服务常涉及技术、物流、法务等多角色协作。例如我们的一个机器人客户，其在美国的下游客户报修机械臂故障，传统流程需客服、技术、海外服务商接力沟通，平均耗时要 2 天。我们另一个在接触的跨境电商企业，其客户遍布欧洲，他们在处理客诉时，需跨时区协调物流商、关务、法务，邮件往返，导致客户满意度大幅度下降。
第二，人力成本与专业度的矛盾。目前在咨询我们产品的某精密仪器客户，其自营客服团队人均成本就有 10000 元/月，但他们内部做了统计，发现处理专业咨询时错误率达 25%；假如他们把外包成本进一步降低和优化，则需要担心因服务质量波动从而引发的品牌风险问题。
第三，全球化服务标准难以统一。跨国企业需在数十种语言环境中保持服务一致性，但传统方案依赖人工翻译，而且技术文档中还存在大量的专业术语，假如遇上新产品上线或者政策的更新，知识库的沉淀和人员的培训都需要时间，服务质量更是难以保证。
这些痛点共同指向一个需求：现在的企业需要的是一个能打通业务系统、具备行业认知、支持全球协同的智能服务中枢。
三、技术架构与差异化能力
Q：您提到 3Chat 的核心是“MCP 业务协同能力”，能否具体解释它如何解决传统客服系统无法应对的复杂业务流转问题？
「纽酷科技」陶滨江：MCP 是一种大模型特有的对接的技术协议，其优势是如果需要对接第三方系统，相较于传统的集成，可以通过自然语言描述的形式完成对接开发工作，无需代码——只需要对方系统遵循 MCP 协议，并提供标准的 API 即可。以客户投诉场景为例，当用户反馈“某产品开箱损坏”时，3Chat 通过 MCP 执行以下协同链：
第一，即时业务验证：自动关联客户关系管理系统（CRM）调取订单批次、质检报告（制造业客户）或物流轨迹（电商客户）；
第二，智能决策路由：制造业场景检索生产制造管理（MES）系统中的设备SN码，匹配维修策略；电商场景联动物流系统（TMS）生成补发方案；
第三，跨系统执行：自动创建维修工单或补货指令，并推送至相应业务系统；
第四，服务增强：根据客户场景，同步推送优惠券（电商）或延保服务（制造），提升客户体验。
整个过程在 20 秒内完成，而传统模式则需要 3 个部门的 4 次转接。在我们某个制造业客户案例中，MCP 将欧美市场技术咨询的解决时效从 120 分钟压缩至 8 分钟，其背后的逻辑关键是“数据找人”，而非“人找数据”。
比如图片里展现的 MCP 与 MES 的对接：3Chat 利用 MCP 的能力，能够充分理解 MES 等业务系统的每个实体，API，属性字段的全量含义，当用户询问查询订单号，可智能调用 MES 的“查询生产进度”API，得到全量生产单、生产进度等相关信息。
Q：3Chat 使用的是“双引擎驱动”——通用大模型与行业专精模型结合。这在制造业设备排障等场景如何实现远超 Chatbot 的精准服务？
「纽酷科技」陶滨江：双引擎架构解决的是语义理解与业务执行的融合问题：
在制造业高门槛服务场景中，3Chat 的精准性源于通用大模型（基于 DeepSeek 等）与行业专精模型的深度协同，其业务价值体现在三层能力跃迁：
第一层，通用引擎：打破语言牢笼，理解业务意图；
第二层，行业引擎：注入业务规则，驱动精准决策；
第三层，双引擎协同：从问答到闭环的业务代偿。
用通俗易懂的语言总结起来就是，DeepSeek 听懂人话，行业引擎干好业务——合起来才是真智能客服。
四、全球化能力落地
Q：跨国制造企业长期受困于语言壁垒和系统孤岛，3Chat 的“全球服务一张网”具体如何运作？
「纽酷科技」陶滨江：我们通过两层架构突破语言和系统平台的壁垒：
第一层：全渠道服务枢纽。我们聚合客户的自建官网、微信公众号和小程序、国内外邮件平台、Amazon、WhatsApp、Facebook、飞书企微等 IM 办公平台等 10+ 渠道咨询，后台自动归一化处理。某客户接入后，跨国咨询响应时间从 2 小时降至5分钟。
第二层：业务级语言引擎。我们支持 26 种语言实时互译，且会针对行业术语进行回复优化，而非简单的字面翻译。当某个西班牙客户咨询订单状态时，系统自动提取企业资源管理系统和生产管理系统中的订单状态和生产进度，并以母语反馈：“您的某订单已完成总装，预计 5 月 25 日清关”。
五、行业化实施与效果验证
Q：不同行业客服话术差异显著，3Chat 如何通过“行业化 Prompt 模板”实现专业适配？跨境电商的补发策略与制造业的 SN 码溯源有何本质区别？
「纽酷科技」陶滨江：在服务 200 余家制造与跨境电商企业过程中，我们发现高价值客服场景存在鲜明的行业分野。制造业的核心诉求是精准与溯源，当客户反馈设备故障时，资深工程师的第一反应往往是：“请提供 SN 码，我需要核对生产批次和检测记录”。这种职业本能被融入 3Chat 的决策逻辑——就像服务某德系汽车部件客户时，AI 会优先关联生产管理系统 MES 中的装配参数库，锁定同批次设备的扭矩传感器历史故障数据，最终给出具体到型号的技术方案。
而跨境电商的胜负手在于体验和补救。东南亚某头部 3C 卖家曾向我们透露：“客户开箱发现屏幕碎裂时，纠结责任归属只会激化客户和我们之间的矛盾。” 因此 3Chat 的行业模板将“快速补偿”作为黄金准则，例如当收到退货请求，系统会自动调取该订单的物流投保记录，同步生成“补发新品”方案，并追加客户情绪上的安抚——这种融合业务规则与人情味的策略，能够大幅度下降客户的差评率。
而数据更是从侧面印证了行业化设计的价值，在测试案例里，我们的某新能源汽车零配件客户接入 3Chat 后，德语技术咨询的首次解决率从 72% 跃升至 98%，响应速度提升近 5 倍。这背后的逻辑并非简单的话术移植，而是将制造业“严谨溯源”与电商业“敏捷补救”的底层逻辑，转化为 AI 的决策基因。
六、客户价值与标杆案例
Q：3Chat“按效果付费”模式，企业如何从中获得确定性收益？
「纽酷科技」陶滨江：该模式的本质是将技术价值与客户业务成果绑定：
计费机制：仅当 AI 独立完成有效对话时发生计费，独立有效对话的定义是，当在一次对话中（最多 7 轮）的最后一次 AI 回答之后，客户确认所提供的答案令人满意，或者在没有请求进一步帮助的情况下结束对话，就视为一次有效 AI 对话；
成本对比：我们曾做过成本数据分析，欧美企业单次咨询成本超 6.67 美元，中国大陆的大约为 1.67 美元，连菲律宾外包都要 0.87 美元。而 3Chat 通过 AI 规模化处理，把成本压到 0.3 美元一次，却提供 24 小时秒级响应和如带 SN 码溯源这样的专业服务。这才是全球化企业该有的效率革命。
更关键的是风险可控性和这里面的隐形收益，例如电商平台使用 3Chat 后，因差评减少带来的店铺评分提升，间接增加了平台流量的倾斜。3Chat 的使用有效提升了处理结果的质量，降低了潜在的客服风险。
七、布局与愿景
Q：3Chat 支持对接第三方系统和知识库，这种开放架构对客户意味着什么？
「纽酷科技」陶滨江：我们选择开放集成，核心就一句话：让企业用最低成本跑起来。传统 SaaS 存在高额售前成本，用户需要先付几十万定制费，等 3 个月实施，再培训员工。而 3Chat 只做三件事：
第一，零配置接入：无论是初创团队还是跨国集团，只要把飞书文档、钉钉云盘、企业微信的连接器配置好，当天就可以上线；
第二，业务系统的全贯穿：开放 API 不是摆设，订单系统、物流跟踪、工单管理，都能像像插 U 盘一样直连；
第三，拒绝对用户进行绑架式收费：传统封闭系统有大量的“定制费+年维护费”，我们靠按效果付费；客户随时能用自有数据训练专属AI，所有权也全部归客户——这才是真正的开放。
所以回归到我们的战略，其实很简单，让企业像用水用电一样用 AI 客服，按需，按效果付费。
Q：您认为 AI Agent 最终会取代传统客服系统吗？3Chat 如何为这一变革铺路？
「纽酷科技」陶滨江：取代不是目的，解决“人扛不住”的痛点才是关键！你看现在客服的困境：产品越来越复杂，培训速度追不上知识迭代，外语客户半夜催单等。传统的客服系统只会记录问题，但解决不了问题。
这种变革需要两步走：
第一，让 AI 真正理解业务。我们花一年基于 MCP 打磨的平台，就是把企业订单、物流、生产系统“翻译”成 AI 能操作的模块；
第二，按效果收费。客户只为解决问题的对话买单，答非所问不算钱——这才倒逼我们死磕专业性。
Q：对于考虑拥抱 AI 智能化转型，尤其是中国制造和跨境电商企业，您会给出什么具体建议？
「纽酷科技」陶滨江：我的建议企业应该从业务痛点反推技术选型。
若面临产品复杂度高，如多 SKU、多政策，服务链路长，如需跨部门协同，或全球化布局，如多平台、多语言、多时区的业务场景时，可以尝试 3Chat 的专属场景验证。当前，我们的产品正在开放客户深度体验计划，提供 7 天全功能试用和行业 Prompt 模板定制，同时技术团队陪跑对接您的内部系统，通过业务系统调用智能体，结合业务数据生成回复话术，并输出定制化 ROI 分析报告。企业用户可登陆我们的官网 3chat.ai 直接在线注册试用，也可以扫二维码联系我们的售前顾问进行产品体验。
