早期的 AI 报价软件,核心依托的是传统机器学习、专家系统、规则引擎、统计建模等 AI 技术,而非生成式大模型,这类软件早就在制造业、工程、电商、物流等领域落地应用了,核心解决的是报价的标准化、自动化、精准化问题,比如:
制造业的整机报价:将物料清单(BOM)、工艺工时、设备折旧、原材料价格波动、人工成本等维度的规则和历史数据,融入回归分析、决策树等模型,实现输入参数后自动核算成本、给出报价区间,还能基于历史报价的成交数据优化报价策略,这就是典型的AI落地,只是没有大模型的自然语言交互、非结构化信息处理能力,不会说话,看不懂Word格式的询价单,也没法给你写一封情真意切的报价邮件,更像一个“超级计算器”。
工程报价:把户型、用料、施工工艺、区域人工价等固化为专家规则,结合少量机器学习做成本偏差修正,实现快速出报价单,替代人工繁琐的核算;
物流报价:基于订单量、配送距离、货品属性等数据,用聚类、预测模型实时调整报价,适配动态的市场成本。