# 设计院工程图纸知识库与智能设计辅助系统调研

## 1. 调研目的

某设计院长期从事工厂产线及设备设计工作，积累了大量工程图纸、项目资料、设备参数、工艺数据和设计经验。随着新业务增加，设计院希望评估是否可以基于历史资料和 AI 智能体，辅助新项目完成资料检索、类似项目推荐、方案思路生成、设备清单初拟，甚至生成部分图纸草案。

本调研重点回答以下问题：

1. 这件事具体想做什么，边界在哪里；
2. 技术难度如何，哪些近期可做，哪些需要长期建设；
3. 市面上是否已有成熟产品可以直接使用；
4. 如果自建，大致需要哪些步骤；
5. 成本、周期、人力和风险大致是什么量级；
6. 是否值得推进，以及建议采用什么路线。

本调研不把目标定义为“AI 自动完成完整施工图设计”。更合理的定位是：

> 构建基于历史工程资料、图纸知识库和大模型智能体的设计辅助能力，优先服务方案阶段和资料复用，逐步扩展到清单、流程图、布置草图和 CAD/BIM 半自动化。

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## 2. 想做的事情

设计院想做的不是单一聊天机器人，也不是单纯 CAD 自动画图，而是一个分层的工程设计辅助系统。

### 2.1 工程资料知识库

将历史项目资料整理成可检索、可引用、可复用的知识库，资料范围包括：

- 历史项目设计说明；
- 技术协议、招标文件、可研报告；
- 设备清单、参数表、报价清单；
- 工艺路线、方案汇报材料；
- 内部规范、标准图集、设计经验；
- 图纸文件、图签、图纸目录和图纸版本信息。

该层的价值是解决“资料在哪里、哪个项目能参考、依据是什么”的问题。

### 2.2 类似项目推荐

新项目启动时，根据产能、原料、工艺、场地、设备、行业类型等条件，自动推荐相似历史项目和可复用资料。例如：

> 该项目与 A 项目、B 项目较相似，建议参考 A 项目的工艺路线、B 项目的设备清单和 C 项目的布置原则。

这部分依赖项目元数据和图纸索引质量，不完全依赖大模型本身。

### 2.3 方案辅助生成

在资料检索基础上，自动生成：

- 需求理解；
- 待确认问题；
- 初步工艺路线；
- 设备配置建议；
- 设备清单初稿；
- 设计说明草稿；
- 风险点和注意事项；
- 可参考图纸清单。

该层适合优先建设，因为它价值明显、技术门槛相对可控，也便于人工审核。

### 2.4 图纸辅助生成

图纸生成应分层看待：

| 图纸类型 | 自动化可行性 | 说明 |
|---|---:|---|
| 工艺流程图 / PFD | 高 | 适合基于模板和规则生成 |
| 设备关系图 / 流程框图 | 高 | 可由设备清单和工艺关系生成 |
| 设备清单 / BOM | 高 | 可由参数、模板和规则生成 |
| 产线布置草图 | 中 | 需要规则、场地约束和人工调整 |
| DXF/DWG 初稿 | 中 | 可通过 CAD 模板和脚本生成草图 |
| 非标设备详图 | 中低 | 需要专业模型、经验规则和校核 |
| 多专业施工图 | 低 | 涉及规范、安全、专业协同和设计责任 |

短期目标应是“辅助生成初稿”，不是“自动生成可盖章施工图”。

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## 3. 难度与可行性判断

### 3.1 总体判断

该方向具备较强可行性，但难点不在“让 AI 回答问题”，而在资料治理、工程规则结构化、CAD/BIM 接口和责任边界。

按难度排序：

1. 文档资料问答最容易；
2. 类似项目推荐和方案草稿生成较可行；
3. 设备清单生成需要设备库和选型规则；
4. 流程图、关系图、布置草图需要模板和参数化规则；
5. 完整施工图自动生成难度最高，不适合作为短期目标。

### 3.2 分项难度评估

| 建设内容 | 难度 | 近期可行性 | 主要依赖 |
|---|---:|---:|---|
| 历史资料整理与入库 | 中 | 高 | 资料收集、命名规则、元数据 |
| 设计说明 / 技术协议问答 | 低-中 | 高 | 文档解析、知识库、权限控制 |
| 扫描件资料读取 | 中 | 中高 | OCR / 文档理解能力 |
| 类似项目推荐 | 中 | 中高 | 项目标签、图纸索引、案例库 |
| 方案提纲生成 | 中 | 中高 | 历史方案、专业提示词、人工审核 |
| 设备清单初稿 | 中 | 中 | 设备参数库、选型规则、模板 |
| 工艺流程图生成 | 中高 | 中 | 流程模板、设备关系、图形输出 |
| DXF/DWG 草图生成 | 中高 | 中 | CAD 二次开发、模板、图块库 |
| 规范校核 | 高 | 中低 | 规则库、规范条文结构化 |
| 完整施工图生成 | 很高 | 低 | 多专业规则、CAD/BIM 深度集成、校审体系 |

### 3.3 关键制约因素

影响项目成败的关键因素包括：

- 历史资料是否集中、完整、可授权使用；
- 图纸命名、图签、版本和项目编号是否规范；
- 是否能整理出项目元数据和图纸索引；
- 资深工程师是否愿意参与规则沉淀和结果审核；
- 现有 CAD/BIM 软件是否允许二次开发或接口调用；
- 数据安全、权限隔离和日志审计是否满足院内要求。

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## 4. 市面已有方案调研

目前市场上有 AI 工业设计、建筑方案设计、智能图纸识别和设计院自研系统等方向，但尚未看到一款可以直接覆盖“墙材产线设计全流程”的现成产品。现有方案更适合作为参考或局部能力补充。

### 4.1 设序科技 DesignOrder

- **定位**：工业“AI 生成式设计与方案”产品公司，官网表述为“基于 AI 的新一代工业 CAD”。
- **相关能力**：工业设计、仿真、工艺和制造环节的效率提升，强调工程数据结构和 AI 生成式设计。
- **适配判断**：在工业 AI 设计方向最接近本需求，但是否适配墙材产线、非标工艺和设计院历史资料体系，需要商务沟通和 POC 验证。
- **成本判断**：商业产品或定制合作，预计成本较高，但可减少自研工业设计核心能力的时间。

### 4.2 广联达 CONCETTO

- **定位**：广联达官方 AI 建筑设计软件，面向建筑方案阶段。
- **相关能力**：任务书解读、场地分析、AI 渲染、数字建模、AI 分析、AI 估算、汇报材料生成等。
- **适配判断**：适合建筑前期策划和方案设计，技术思路可参考，但与工厂产线、设备配置和工业流程设计差异较大。
- **成本判断**：商业 SaaS / 软件产品成本中高，直接适配度有限。

### 4.3 小库科技 XKool

- **定位**：建筑行业 AI 应用和建筑数字化平台，提供建筑设计、建造、管理等方向的数智化产品。
- **相关能力**：建筑 AIGC、设计云、AI-driven BIM on Cloud、规划和建筑设计辅助。
- **适配判断**：适合建筑规划和建筑设计领域，对产线工艺、设备和工程图纸复用的直接帮助有限。
- **成本判断**：商业产品成本中等，主要作为建筑 AI 平台参考。

### 4.4 Autodesk Forma

- **定位**：Autodesk 面向早期建筑和场地设计的 AI 云端工具。
- **相关能力**：场地规划、体量方案、日照/风环境/微气候等分析、方案比选；Autodesk 也在 Forma 中探索生成式 AI 平面布局能力。
- **适配判断**：适合建筑和场地早期规划，不是产线设备设计工具，但其“早期方案 + 多方案比选 + 分析”的产品形态值得参考。
- **成本判断**：标准商业订阅成本中等，深度定制和生态集成成本另计。

### 4.5 设计总院“智云出图”等自研案例

- **定位**：大型设计院基于自身业务建设知识库、协同系统和专业出图系统。
- **相关能力**：专业知识库、协同业务系统、桥梁结构出图、造价和外业系统等。
- **适配判断**：说明“设计院自研知识库 + 专业出图系统”路线可行，但这类系统通常依赖长期资料治理、专业规则积累和较高研发投入。
- **成本判断**：长期自研成本高，适合有持续投入和明确专业突破口的单位。

### 4.6 zcbot 院内智能体底座

zcbot 不是市面上的商业 CAD 出图软件，而是当前已有的院内智能体工作台，可作为自建路线的基础。

当前可承接的能力包括：

- 多用户 Web 控制台、任务会话、文件上传和移动端使用；
- 个人知识库 `.kb`，适合先做项目组级资料库、规范库和设备资料库；
- 院级文档检索服务客户端，可对接共享大库；
- Word、PDF、Excel、CSV 等资料读取，扫描件 PDF 可走文档理解 OCR；
- 文件处理、脚本执行、表格处理、报告生成和 PPT 生成；
- 企业微信 / 个人微信入口，可用于移动端查询、推送和追问；
- 后续可扩展 CAD/DXF 解析、图签抽取、图块库、设备库和规则校核工具。

zcbot 的价值在于降低第一阶段建设成本，先把“资料复用、问答、方案草稿、报告/PPT 产物”跑起来；后续 CAD/BIM 自动化能力可以作为工具层逐步接入。

### 4.7 方案对比

| 方案 | 适用方向 | 可直接适配墙材产线 | 建设/采购成本 | 周期 | 综合判断 |
|---|---|:---:|---:|---:|---|
| 设序科技 DesignOrder | 工业 AI 设计 | 中 | 高 | 1-3 个月 POC | 最接近工业设计方向，但需验证领域适配 |
| 广联达 CONCETTO | 建筑方案设计 | 低 | 中高 | 1-2 个月试用评估 | 可参考方案生成形态，直接适配度低 |
| 小库 XKool | 建筑 AI / BIM 云 | 低 | 中 | 1-2 个月试用评估 | 建筑方向较强，产线场景需另行开发 |
| Autodesk Forma | 场地和建筑早期设计 | 低 | 中 | 1-2 个月试用评估 | 可参考多方案比选和分析能力 |
| 大型设计院自研系统 | 专业知识库和出图 | 中高 | 高 | 6-18 个月以上 | 路线可借鉴，投入和组织要求高 |
| zcbot 自建底座 | 院内智能体和资料复用 | 中高 | 低-中 | 1-2 个月初版 | 最适合作为低成本起步路线 |

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## 5. 自建建设路线

如果采用自建路线，建议分阶段推进，不宜直接进入完整 CAD 出图。

### 5.1 阶段一：资料知识库与类似项目检索

- **目标**：能查资料、找类似项目、列参考依据、生成方案提纲。
- **周期**：1-2 个月。
- **主要工作**：
  - 整理历史项目资料；
  - 建立项目元数据表；
  - 建立图纸目录和图纸索引；
  - 导入设计说明、设备清单、技术协议和规范；
  - 建立自然语言查询和类似项目推荐能力。
- **产出**：
  - 工程资料知识库；
  - 项目案例库；
  - 图纸索引库；
  - 类似项目推荐结果；
  - 方案提纲和参考资料清单。
- **可用底座**：zcbot + 个人知识库 + 院级文档检索服务。

### 5.2 阶段二：方案生成与设备清单初拟

- **目标**：根据新项目输入生成初步方案、设备配置建议、设备清单初稿和风险点。
- **周期**：2-4 个月。
- **主要工作**：
  - 建立设备参数库；
  - 梳理设备选型规则；
  - 建立方案模板和设计说明模板；
  - 引入人工审核和修订机制；
  - 将输出格式标准化为 DOCX、PDF、Excel 或 PPT。
- **产出**：
  - 初步技术方案；
  - 设备清单初稿；
  - 设计说明草稿；
  - 风险点和待确认问题；
  - 汇报材料草稿。

### 5.3 阶段三：流程图和布置草图生成

- **目标**：生成 PFD、设备关系图、简单布置草图或 DXF/DWG 初稿。
- **周期**：3-6 个月。
- **主要工作**：
  - 建立标准流程图模板；
  - 建立标准图块库；
  - 开发参数化绘图脚本；
  - 对接 CAD/DXF 生成工具；
  - 让工程师在 CAD 中继续深化。
- **产出**：
  - 工艺流程图；
  - 设备关系图；
  - 初步布置草图；
  - DXF/DWG 草稿；
  - CAD 模板和图块库。

### 5.4 阶段四：专业图纸半自动生成与校核

- **目标**：在特定专业和标准化图纸上实现半自动生成和辅助校核。
- **周期**：6-18 个月。
- **主要工作**：
  - 选择标准化程度高的图纸类型；
  - 建立专业规则库；
  - 接入 CAD/BIM 二次开发接口；
  - 建立规范校核程序；
  - 对接校审、版本和权限流程。
- **产出**：
  - 专业图纸半自动生成模块；
  - 规则校核模块；
  - 图纸版本和审批流程；
  - 多专业协同接口。

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## 6. 成本与投入估算

以下为调研阶段估算，具体费用取决于数据规模、部署方式、模型选择、是否采购商业产品、是否接入 CAD/BIM。

### 6.1 三类路线成本比较

| 路线 | 周期 | 成本级别 | 适用情况 | 主要成本 |
|---|---:|---:|---|---|
| 商业产品试用 / POC | 1-3 个月 | 中高-高 | 想快速验证外部工业 AI 能力 | 软件采购、定制服务、接口适配 |
| 基于 zcbot 自建轻量系统 | 1-2 个月初版 | 低-中 | 先做资料复用、问答、方案草稿 | 资料治理、人力、模型 API、少量集成 |
| 完整自研设计平台 | 6-18 个月以上 | 高 | 要深度接入 CAD/BIM 和校审流程 | 研发团队、规则库、CAD 二开、长期维护 |

### 6.2 人力投入估算

| 角色 | 阶段一 | 阶段二 | 阶段三及以后 |
|---|---:|---:|---:|
| 业务负责人 | 0.2-0.5 人月 | 0.5 人月 | 持续参与 |
| 资深设计工程师 | 0.5-1 人月 | 1-2 人月 | 持续参与规则和校核 |
| 资料整理人员 | 1-2 人月 | 1-2 人月 | 持续补充 |
| AI / 后端工程师 | 1-2 人月 | 2-4 人月 | 3-8 人月 |
| CAD/BIM 二开工程师 | 可暂不投入 | 0.5-1 人月调研 | 2-6 人月 |
| 运维 / 安全 | 0.2-0.5 人月 | 0.5 人月 | 持续维护 |

### 6.3 费用构成

主要费用包括：

- 大模型 API 或私有模型部署费用；
- 文档解析、OCR、向量检索或知识库服务费用；
- 服务器、存储、备份和安全审计成本；
- 商业软件试用、采购或定制费用；
- CAD/BIM 二次开发费用；
- 资料治理和专业工程师审核的人力成本；
- 后续运维、模型升级和系统迭代成本。

阶段一成本通常不应过高，核心目标是验证资料复用和方案草稿是否真的节省工程师时间。若阶段一无法产生明确价值，不建议直接进入高成本 CAD 自动出图。

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## 7. 主要风险

### 7.1 资料治理风险

历史资料如果分散、命名混乱、版本不清、缺少图签和项目编号，AI 很难准确检索和复用。资料治理是该项目的基础工作，不是附属工作。

### 7.2 图纸理解风险

DWG 图纸中的图层、图块、尺寸、标注、设备编号、管线关系等信息不能完全依赖大模型理解，需要专门解析工具、图层规范和结构化抽取流程。

### 7.3 专业规则风险

设备间距、检修空间、安全距离、输送角度、管道坡度、电气容量等规则必须由专业工程师定义，并固化为规则库或校核程序。不能让大模型凭经验自由生成关键工程判断。

### 7.4 设计责任风险

AI 输出应定位为辅助草稿，不应直接作为正式交付物。关键技术方案、施工图和专业图纸仍需工程师审核、校核和签字确认。

### 7.5 数据安全风险

设计院资料涉及客户信息、商业秘密和知识产权。系统应优先考虑私有化部署、权限隔离、日志审计、数据备份和模型调用边界。

### 7.6 期望管理风险

如果一开始宣传“自动出施工图”，很容易造成过高预期。建议统一口径为“资料复用、方案辅助、图纸草稿和专业校核辅助”，逐步建设。

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## 8. 调研结论

### 8.1 是否值得做

值得做，但应分层推进。

短期价值不在自动出图，而在：

- 快速查找历史资料；
- 推荐类似项目；
- 总结历史经验；
- 生成方案提纲；
- 初拟设备清单；
- 输出设计说明和汇报材料草稿。

这些工作在方案阶段耗时较多、复用价值高、人工审核成本可控，适合作为第一阶段目标。

### 8.2 是否有现成软件

目前没有一款现成软件可以直接覆盖“墙材产线设计”的完整流程。

现有商业产品可提供参考或局部能力：

- 设序科技更接近工业 AI 设计方向；
- 广联达 CONCETTO、小库、Autodesk Forma 更偏建筑方案和场地规划；
- 大型设计院自研案例证明路线可行，但投入较高；
- zcbot 可作为现有院内智能体底座，先承担资料知识库、方案草稿、文档产物和后续工具接入。

### 8.3 推荐路线

建议采用：

> zcbot 自建底座 + 历史资料知识库 + 工程规则逐步结构化 + 后续 CAD/BIM 工具接入。

不建议一开始采购或自研完整智能出图平台。更稳妥的路径是：

1. 先做资料知识库和类似项目检索；
2. 再做方案草稿和设备清单初拟；
3. 再做流程图、设备关系图和 DXF/DWG 草图；
4. 最后选择标准化程度高的图纸类型推进半自动出图和校核。

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## 9. 建议下一步调研内容

正式立项前，建议补充调研以下内容：

1. **资料现状**
   - 历史项目数量；
   - 文件格式和存放位置；
   - 图纸命名、版本、图签和项目编号规范；
   - 是否已有电子化设备清单和参数表。

2. **业务优先级**
   - 哪类项目复用率最高；
   - 方案阶段最耗时的工作是什么；
   - 哪些内容可接受 AI 生成草稿；
   - 哪些内容必须人工严格绘制和校核。

3. **软件环境**
   - 当前使用 AutoCAD、Revit、SolidWorks、Plant 3D 或其他软件的情况；
   - 是否已有 PDM、PLM、ERP、图档系统或设备数据库；
   - 是否允许系统接入 CAD/BIM 软件接口。

4. **外部产品验证**
   - 联系设序科技等工业 AI 厂商，确认是否支持产线类场景；
   - 评估是否可做小范围 POC；
   - 获取报价、交付周期、私有化能力和数据安全条款。

5. **自建条件评估**
   - zcbot 部署环境；
   - 院级文档检索服务接入条件；
   - 模型调用方式和数据出域要求；
   - 资料治理负责人和专业审核机制。

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## 10. 参考资料

检索日期：2026-07-23。

- 设序科技 DesignOrder 官网，公司介绍与“基于 AI 的新一代工业 CAD”定位：https://www.designorder.cn/zh/about
- 广联达 CONCETTO 官网，AI 建筑设计软件与全流程方案设计能力：https://www.concetto.cn/
- 小库科技 XKool 官网，建筑 AIGC、设计云与 AI-driven BIM on Cloud 能力：https://www.xkool.ai/zh
- Autodesk Forma 官网，AI-powered cloud software for site planning and analysis：https://www.autodesk.com/products/forma
- Autodesk News，Forma 早期设计定位与生成式 AI 功能动态：https://adsknews.autodesk.com/en/news/building-layout-explorer-in-autodesk-forma/
