Fictiv被认为是推动零部件制造在线化、自动化的重要平台，其背后的技术核心之一正是以AI为基础的智能定价和制造辅助系统。这桩收购释放出一个明确信号：制造业的AI应用已不再只是概念或宣传口号，而是正在深度嵌入实际业务流程，并具备了可量化的商业价值。

01. AI走到哪一步了？

为了帮助业内人士更直观地理解市场格局，看看AI在零部件制造领域的进展走到了哪一步，我们选取了三家具有代表性的在线制造平台——Fictiv、Xometry，以及国内服务商Leanplans（立谱智造），围绕“设计环节、报价交易、DFM评估”三大核心流程进行了横向测评。

具体方法包括：分别在三家平台的AI报价系统上传同一批2D和3D图纸，随后记录系统反馈的报价结果、用时和界面操作体验，并对比其与人工预估的偏差；最后结合DFM（Design for Manufacturing）评估报告，对各平台的工艺可行性、材料选择和公差合理性给出客观判断。

• 测评维度（从阶段对比AI能力）：

1. 设计环节
   -外观设计（效果图、3D建模生成能力）
2. 交易环节
   -自动报价（支持图纸格式、成本计算原理）
   -下单支付（报价是否真实可用）
3. DFM评估
   -制造工艺可行性
   -材料加工可行性
   -公差合理性
4. 实操对比
   -体验从设计到报价到下单的流畅度

02. 设计支持对比

在“设计环节”部分，Fictiv和Xometry目前都尚未推出一键效果图或CAD建模功能，客户仍需自行准备图纸和所有的技术参数，才可以进入下一步报价环节。

Fictiv上传图纸询价界面截屏

而Leanplans则提供了图文生成3D模型的早期功能，可支持从简单手绘图、结构描述或已有2D工程图生成标准3D模型，并支持人工干预修改。这项功能虽仍在打磨中，但已在多个打样项目中实现了“从草图到3D模型”的快速转化。

立谱智造 3D建模界面截图

这一能力在样机验证阶段尤其受欢迎：用户只需描述零件用途和尺寸要求，十几分钟内便能得到效果图和模型，大大缩短了产品开发周期。

从这里可以看出，Fictiv与Xometry目前更强调生产执行能力，而 Leanplans在设计环节引入AI，试图在前端节省工程沟通与建模时间，这对于研发初期的客户尤其友好。

03. 实操流程

1. 报价准确度

• 样本选择：3种典型零部件各3款（CNC加工件、3D打印件、钣金件）
• 对比结果：
  • Fictiv与人工离散估算平均偏差在+100%左右；
  • Xometry与人工离散估算平均偏差在±40%左右；
  • Leanplans与人工离散估算平均偏差在±20%以内。

AI自动报价是在线制造平台的一大核心竞争力。Fictiv与Xometry均使用深度学习算法对上传的3D模型进行特征分析，再结合历史订单数据和人工审核来输出价格。

Xometry 报价界面截屏

据我们的数次测试数据显示，平台的报价平均与人工离散估算偏差较大，fictiv的报价偏差约在+100%，且给出的报价为浮动区间，而Xometry也是在±40%左右，且两家平台都需要等待40秒到1分多钟才能拿到最终结果。

Leanplans基于对自身工厂设备、工序和材料价格的精细化建模，可同时解析2D和3D文件，完成报价计算仅需约5秒，平均偏差在±20%以内。

立谱智造 报价界面截屏

如此高效和精准的表现，不仅提高了客户下单的决策速度，也显著降低了因价格不确定带来的谈判成本。

2. 响应速度

Leanplans在模型轻量化与并行计算架构上做了优化，报价响应速度是Fictiv的12倍以上。

3. 易用性

• 上传方式：
  • Fictiv/Xometry仅支持3D格式自动报价，2D格式需人工介入；
  • Leanplans支持2D/3D一键上传，格式自动识别并解析。

用户体验方面，Fictiv和Xometry目前仅支持3D文件自动报价，遇到2D图纸需先自行建模3D图纸，增加了使用门槛。其报价界面虽能显示基本的价格明细，但缺乏工序拆分与可视化对比。

Leanplans则实现了2D&3D一键上传，系统自动识别并解析；报价结果页不仅列出了各种成本，还通过图表形式直观展现不同材料和处理方式的价格对比；点击报告中的可疑项，可立即呼出详细说明和优化建议。这种“所见即所得”的交互方式，极大提升了操作效率和决策体验。

04.优缺点总结

从整体评测来看，Fictiv和 Xometry作为全球领先的数字化制造平台，其核心优势在于对全球制造资源的高效整合能力。

两家平台通过多年积累，构建起覆盖北美、欧洲与亚洲的分布式供应链体系，能够为客户提供更具地理弹性和规模效率的制造方案，尤其适用于跨国企业的批量订单或多地交付需求。这类全球制造网络，是目前Leanplans仍需提高的。

与此同时，Fictiv和Xometry的AI功能主要用于提升效率而非全面决策支持，仍大量依赖人工审核与运营经验。我们的实测显示，其AI报价系统在应对复杂工艺、2D图纸解析等方面存在一定局限。

Leanplans在本地化深度工艺建模、2D/3D图纸解析、DFM自动化评估等 AI 功能上走得更远，具备了工业级自动判断和推荐能力，并且在响应速度、准确率和用户交互体验方面都有较大优势。

通过这次实测可以明显感受到，AI在制造业的角色正发生质变。从早期的“图纸分析工具”或“估价参考系统”，正逐渐变成覆盖设计、决策、成本控制、工艺规划等环节的“全链路中枢”。

特别是在Leanplans提供的一站式解决方案中，AI不仅提升了效率，更在诸多场景中真正替代了经验型人工操作，从而在打样、试产、快速定价等高频、低单值场景中表现出强大的商业潜力。

05.基因差异

在深入分析之后，我们发现三家平台之间最本质的差异，其实不在功能点，而在“基因”和“起点”。

Fictiv与Xometry本质上是制造供应链平台出身，AI是作为工具嵌入其核心能力中的一环，目的是提升整个制造网络的接单效率。

xometry 首页引导截图

他们的系统强调的是对接上游制造端，比如如何快速调度合适产线、平衡成本和交期、实现全球制造资源的最优分配。在这套思路下，AI是一种“增强接单能力”的手段，本质是围绕制造资源进行匹配优化。

立谱智造AI多智能体

而Leanplans的起点则完全不同。Leanplans是典型的“AI原住民”，从一开始就是以“客户为中心”构建产品与系统。

它的AI系统不是附加在已有的供应链上，而是直接面向客户的设计、图纸、价格、加工反馈这些“交互入口”设计的。从建模到报价、从DFM分析到工艺建议，它的技术目标是从产品研发环节切入，通过AI加速原型设计并帮助客户快速获取成品，以大幅缩短产品开发周期。

这种路径差异也决定了平台的发展逻辑：

• Fictiv/Xometry重“背后的人和产能”，AI是流程优化器，是工具；
• Leanplans重“前端的决策和体验”，AI是问题解决者，是交付结果。

从行业趋势来看，这两种路径最终可能会交叉融合。但在现阶段，它们代表了制造AI两种不同的成长方向：一种是AI服务供应链，一种是AI重塑客户体验。

前者依托产业互联网时代的网络飞轮积累规模与弹性，后者则在AI时代以数据驱动为核心中枢，将效率与精准度提升到新高度。未来，谁能在海量制造数据的沉淀与快速反馈中建立起更高效的数据飞轮，并持续升级专有模型，就能在未来AI+制造的竞争中占得先机。

关于我们

作为人工智能领域的高成长型企业，立谱智造专注于垂直行业大模型研发，核心技术团队来自哈工大国际人工智能研究院团队，已获得多项专利及自主知识产权。

我们基于人工智能大模型，结合制造场景，推出了立谱智造AI多智能体，旨在帮助客户在设计产品外观和结构、评估可制造性、核算成本等方面实现智能化升级。通过数字化系统和云工厂的结合，立谱智造提供了从设计、报价、接单到加工交付的一站式多品种零部件柔性生产智能解决方案。

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