摘要

拓竹把消费级3D打印重新抽象为 Machine（设备）、Model（模型）、Material（耗材）三者高度耦合、互相拉动的增长系统，并围绕这一极简逻辑做全部产品决策。

通过多传感器、端侧AI和瑞芯微芯片，第一代产品就把“弱智打印机”升级为能自检、自停、远程管理的联网设备，解决“常坏、常堵、易炒面”的行业痛点。

抓住海外极客“为成就感买单”的情绪需求，让3D打印从工具变成可炫耀、可社交的“个人制造”体验，实现快速破圈。

继续深化设备端的智能感知与精细控制，模型端强化优质内容供给和AR互动体验，让模型反过来成为驱动硬件购买的核心变量，维持行业最快增速。

尽管成立已五年，拓竹仍是一家让产业链“看得见产品，却看不清全貌”的公司。

这家总部位于深圳的3D打印机制造商，凭借一款又一款高度完成度的消费级打印设备，在北美、欧洲和中国极客群体中迅速走红。与此同时，拓竹几乎不接受媒体采访，创始团队也极少在公开场合露面和发声，因而长期被视为低调但技术体系极强的黑马。

它的增长速度足够引人注目。2024年，拓竹营收已达到55亿至60亿元区间，净利润接近20亿元，净利率超过30%；2025年第一季度，单季营收就已达到约20亿元。

高速增长下，几年前还在摸索“打印头怎么不会堵”的初创公司，已经在一级消费市场站稳脚跟。海关总署数据显示，2024年中国消费级3D打印机出口数量达376万台，拓竹位列前茅。

7月17日，福州。在瑞芯微主办的开发者大会主论坛上，拓竹CTO高修峰身穿黑色T恤走上讲台。这是拓竹成立以来，第一次有核心高管在公开场合讲述公司的整体思考——不是产品功能，也不是市场成绩，而是对“个人制造”路径的认知和判断。

高修峰作为拓竹联合创始人、CTO，负责公司核心产品的架构设计与技术路线制定。他博士毕业于中科大自动化系，专攻嵌入式软件系统和人工智能。曾在半导体公司工作6年，2011年加入大疆，担任系统工程部门负责人，主导多条重要产品线的研发与技术方案设计。

2019年，高修峰与合伙人共同创立拓竹科技，主导从0到1研发第一代消费级3D打印机，带领团队解决了行业内被视为“老大难”的硬件稳定性和控制系统自主化问题。

这场演讲，他主要讲了三点：从公司创立时对“重新做一款产品”的技术直觉，到过去几年里如何一步步构建 Machine、Model、Material（设备、模型和耗材）三者闭环的 3M 结构，再到为什么这套结构可以跑得动、跑得久。

没有过多讲愿景，也没有堆砌产品参数，而是尽量避免抽象词汇，力图讲清楚每一个关键选择背后的原因，从一个更底层、更产品主义的角度给出了拓竹的答案。

对于一家习惯沉默、不太主动解释自己的公司来说，这是一次罕见的公开表达。

以下是拓竹CTO高修峰的完整演讲内容，本文在不改原意的基础上做了适度编辑与调整，以便阅读：

各位同学，大家好！感谢瑞芯微提供交流机会。看到瑞芯微关于AIoT模型重新做产品的主题，我很惊讶，这和拓竹创业至今的理念不谋而合。

五年前创业时，我们几个合伙人并不知道要做什么产品，但有一个朴素的判断：AI与IoT技术将在未来五到十年带来深远影响，并有潜力改变产品形态。我们希望用这两项技术“重新做一款产品”，最终选择了3D打印作为切入口。

今天主题是《AIoT模型重塑个人制造》，拓竹是一家3D打印公司，我们为什么选择这个方向暂且不谈，但从2020年决定创业到今天，大致可以分三个阶段来回顾这条路。

第一阶段：2020年构想个人制造

我们创业时面临的一个核心问题是：个人制造行业未来会是一个什么样的形态？我特别喜欢“Rethink Personal Manufacturing”这个标语，它贴合我们当时的思考，这也是我们近期产品HTB的广告标语。

我简单介绍几点我们当时是怎么 Rethink 个人制造的。

首先，是要明确个人制造到底能给用户提供什么样的价值。就像刚才兆易创新胡洪总说的，现在消费降级，大家愿意为情绪价值买单，我们当时就抓住了这一点。

2020年我们了解到，个人制造行业里中国公司占厂商90%市场份额，但终端消费者90%以上在海外。疫情期间没法去海外调研，我们就天天翻Facebook、YouTube、Reddit（美国贴吧）的论坛帖子观测用户。发现这些平台上3D打印内容视频很多，只是比较分散，比如打印枪的内容在Reddit某个论坛较集中。有个YouTube博主晒出用3D打印机打印枪的作品，播放量和点赞都很多。

我们观察到这些帖子有共性：第一，内容点赞数非常多；第二，用户看到后会问怎么做、想重造；第三，大家还会讨论配件、配色、功率等。这明显能看出，个人制造能给作者带来超高成就感，正契合情绪价值的点。有作者花三个月做车模，花300小时做枪模，发帖时肯定带着自豪。

另外，3D打印内容自带传播属性，这很重要，能省流量费。对比传统购物，个人制造在获得效率（几小时vs几天）、成本（原材料每公斤50-80元，用户易计算）、个人定制化、非标品获得上，都有独特价值，尤其海外购物还得算物流和场地费。

但当时行业存在的问题：一是模型获取难，99.9%的人没建模能力，只能靠论坛、微信群获取，这些群很多也叫“白嫖群”，结果是模型少就导致机器闲置。

二是那个时期的机器基本上可以认为是一个“弱智产品”，它只是一个简单的运动平台，外加一个基础的机械执行。因为它纯粹是一个机器，但它又是一个运动的机器，导致非常容易坏，可操作性差。用户本想玩3D打印，结果变成修机器，Reddit上最火的是修打印机的论坛。

一个新手刚买了机器，碰到故障时只能上论坛求助。我们在2020年时反复翻看这些论坛，发现大量用户在高频率地提问，很多人买的是我们的竞品，遇到问题却不知如何解决。这也引出了我们当时思考“个人制造”的一个重要点：当用户既找不到有趣的模型，又总是忙于维修设备，机器的加工率就被限制了。

耗材也是一个很关键的点。很多硬件产品都有类似的商业逻辑，比如纸质打印机本身很便宜，但墨水却是长期的支出。3D打印机也是类似的：用户不仅要为设备付费，更大的成本往往来自耗材。

我们认为，从长期看，耗材的成本甚至会远高于设备本身。

另外，打印机经常“炒面”。“炒面”是3D打印圈里一个很形象的词，意思是打印失败、线材缠绕打结，最后一团废料，只能丢掉了。这不仅浪费了大量耗材，也非常不环保。欧美会非常在乎环保问题。

回到今天的主题，也就是第一章的核心：当我们重新思考“个人制造”时，它到底遵循什么样的逻辑？

我们当时看得很清楚，这个逻辑其实就是“3M”：Machine（机器）、Model（模型）、Material（耗材）。这三者之间高度耦合，缺一不可，逻辑也非常直接清晰。

首先，机器数量要足够多。机器多意味着用户多，用户多就会带来内容和模型的需求，类似于智能手机生态的建立。当3D打印用户数量上升，用户之间会自然分享模型，推动模型数量和多样性增长。而模型越丰富，用户越愿意去打印，打印效率提高，耗材消耗也会随之增加。

反过来，当模型库丰富到足以影响用户的购买决策时，也会进一步拉动打印机的销量。整个逻辑就是一个互相促进、循环增长的系统。

这个简单的逻辑，也是我们做产品时坚持的一个理念：技术可以很复杂，但产品背后的逻辑必须足够简单。

你可以为了实现功能在技术上投入很多，但一旦涉及用户理解和使用，逻辑必须清晰直接，否则你就很难让用户认同你的价值。我们当时也意识到，3D打印行业本质上的运行逻辑非常简单。

第二阶段：过去几年的产品实践

在我们理清了这个逻辑后，具体是怎么把产品做出来的？

就围绕三个关键点展开产品设计和优化：机器、模型、耗材，三者相互促进，相互循环。

根据我们当时对行业和用户的调研，第一个需要突破的，其实就是“麻烦”。用户买了机器后会遇到各种问题，而这是阻碍普及的关键。

所以我们在思考如何做这款产品时，首先明确了一点：2020年的3D打印机本质上仍是一个“弱智产品”，它的核心运算基本依赖MCU平台和一些电机驱动芯片，功能简单，缺乏智能化体验，

因此我们第一代产品的目标，就是打造一款更智能、更可靠的机器。我们借助端侧多传感器和部分AR计算能力，推动机器向智能化方向发展。产品研发过程中，我们做了40多次迭代，并采用了瑞芯微的卫星V 1126 芯片。

此外，我们还配备了多摄像头系统，实现了多种传感器协同感知，让机器具备更多自我感知能力，提升了整体可靠性。因为3D打印机比较特殊，用户不可避免会遇到各种问题，且很多问题还不是机器本身导致的，受环境因素影响，环境又不可控。

所以第一代产品重点是帮用户及时止损。当检测到异常时，及时停止打印，避免“炒面”导致机器损坏，并及时提醒用户。

第二，我们将机器设置成一台联网设备，拓扑结构简单，通过IoT协议或其他方式与云端链接，再由云端与设备端交互。

我们当时提了一个理念，“print from anywhere”，意思是机器联网后可以带来很多便利。因此我们设计了多种工作模式，重点是实现低功耗待机，鼓励用户打印完成后不关闭设备。为此，我们把电源按钮和指示灯设计在机器后面，用户不易触及，自然而然就不会频繁关闭机器，这也是产品设计上的一个巧思。

我们后来也观察到，大多数打印机在不用时都会进入低功耗待机模式。机器在线后，用户可以随时远程发起打印任务。

其次，打印完成后的视频和数据可以上传到云端，方便用户快速分享。及时分享对用户来说很重要，毕竟打印完成一个作品，大家都想在朋友圈秀一把。第三，打印过程中出现的各种问题，我们通过AI技术在机器端进行检测和处理。我们第一代机器实现了这些基础功能，后续产品也差不多。

当这些基本功能落地后，3D打印开始逐渐破圈，出现了许多意想不到的应用场景。比如中国义乌地区就有数百到上千台设备在运行。央视新闻也曾报道，这些联网设备让小型制造团队更容易实现自动化管理。尤其在农村，效率是关键。用户买机器后，会计算几个月内能否回本，只有打印利润足够，才会持续投入。有了联网模型，用户遇到打印错误时，处理起来就更容易了。

其实，今天在景区或商场，你经常能看到有商户卖3D打印的产品，比如很流行的龙形摆件（有脚链结构，只能3D打印）。甚至有商户用3D打印机吸引小孩来买东西，这相当于帮我们免费打广告。

就像刚才所说，我们当时观察3D打印行业时，看到一方面是机器的问题，另一方面是模型的问题，那模型怎么获得？实际上，这也是我们在2023年之后一直想解决的一个问题。

2023年起，我们打造了一个云端用户数据集（Mac word），因为机器数量多，内容也必须丰富。

正如我之前所说的，形成“机器-模型-耗材”三者的正循环非常重要。机器卖了没模型支持，市场占有率低，既不能带来传播效应，也无法推动耗材消耗。只要其中一环断了，整个生态链就无法成立。三者的相互促进，正是我们努力构建的核心目标。所以我们在很长一段时间都是依赖云端，通过设备连接和云端算力来解决模型分析问题。

这套玩法类似于内容社区，比如小红书或抖音，要让用户愿意打印，就必须推送符合他们喜好的模型。这涉及内容的个性化推荐。因为设备联网，我们可以收集大量用户行为数据，建立精准的用户画像。我们也推出了一些个性化功能，比如用户可以在手机或Web端浏览模型，并随时发起打印。

这些功能本质上都是为了提升用户体验，而其底层逻辑就是AI+IoT。

第三阶段：未来预期

最后说一下我们对未来的预期。现在我们在内部已经能清晰地看到——Machine（机器）、Model（模型）、Material（耗材）正在同步共振。

机器保有量足够大，带动了模型数量的快速增长；模型越丰富，用户打印意愿越强，从而进一步推动耗材的消耗。这一套循环，正在逐步跑通。

如果大家关注近期的行业数据就会发现，过去两三个季度，3D打印机是整个设备类行业中增速最快的品类之一。

未来的发展逻辑其实也很清晰，主要从两个方面来看：机器和模型。

在机器端，智能化仍然是主要方向。前几代产品更多聚焦在基础功能上，而未来我们会通过更高效的感知系统，引入更多传感器，让设备具备更强的自我理解能力和精细化控制，实现真正的智能交互。因为用户不可能总是反复处理问题，设备要能自主识别并响应异常，才能大幅提升使用体验。

在模型端，关键是要有足够丰富、优质的内容。目前是机器推动模型的发展，但未来的趋势是模型反过来驱动机器的购买和使用。这也意味着我们需要更精准的内容推荐系统，让用户快速找到自己想打的东西。

第三个趋势是AR的介入。AR能显著提升模型展示和交互体验，如果能借助AR更好地理解、修改和使用模型，将极大推动用户的创造意愿与参与感。