啃了四年AI识图、投入上亿后，帮图科技想做建筑设计圈的WorkBuddy

大家好，这里是AI4ELAB，我是秦明。今天向大家介绍一家我们长期追踪的公司——帮图科技，在让AI读懂工程图纸这件事上，它是国内少数几家下功夫最深的公司。设计院几乎所有工作都从图纸开始，顶尖大模型至今仍读不准图纸，帮图把最多的力气花在了这道坎上。

2021年底成立至今，这家总部在上海的公司持续在做一件事：让AI读懂二维CAD图纸。四年里，帮图前后用掉约1万套图纸，投入上亿，自研了一套CAD工程图纸解析混合专家模型，能把建筑、结构、水暖电5个专业的图纸变成可计算的结构化工程数据。图纸读懂了，后面的审图、比对、算量才有了基础，帮图后来的产品都长在这一层上。

帮图离场景和用户也很近。董事长邹军利同时执掌上海都市建筑设计，这家设计院每年承接数百个项目，既给帮图提供数据，也是帮图产品的试验田；后续又有10家上海民营设计院入股，近千名设计师在一线用它、给它挑错。

最近，帮图有了新动向：它上线了新产品「帮图Mind」，这是公司成立以来最重要的一次发布。帮图Mind是一个面向建筑设计行业的AI工作平台：设计师把图纸放进去，说清要做的事，平台调度各类技能与智能体去完成，人只负责判断和确认。帮图科技CEO王伟东给它的定位是「建筑设计行业的WorkBuddy」。

在办公领域，腾讯推出的WorkBuddy已经成了数千万人每天干活的入口。到了设计院，这套能力卡在第一步：通用平台读不懂工程图纸。帮图四年攒下的，正是这一步。

走到这一步，帮图踩过不少坑。帮图Mind上线前的半个月，AI4ELAB有幸先后与帮图科技董事长邹军利、CEO王伟东做了深度交流，聊了帮图啃识图的过程、从AI审图工具走向工作平台的转变，以及帮图Mind之后，这家公司要往哪走。

01 从审图出发，撞上识图

缘起于2021年，邹军利在上海都市设计院推数字化转型，要解决的核心难点就是审图。

那时都市设计院有约900名员工，全院出的图纸，都要靠人工一张张审。强制性条文不能违反，签字要终身负责，审图老师劳动强度极大。邹军利谈到，这个痛点所有设计院都有：审图大约占设计院10%的工作量，人员要占到8%左右，审查要求严格的话，一套图纸要审上半个月。这些条文是国家白纸黑字写清楚的，他当时就想，能不能交给软件来处理。

2022年，帮图科技与小i机器人公司联手合作，开始了艰难的研发之路；同时，资深建筑设计师王伟东博士也加入了帮图团队，王伟东是同济大学建筑学博士，陆家嘴的「蓝宝石」中国金融信息中心就是出自他手。

陆家嘴「蓝宝石」中国金融信息中心

在不少开发商眼里，设计师就是「画图的」，谈不上科技含量，画得还未必比刚毕业的学生快。王伟东有不同看法，一直以来，设计师的时间被大量重复劳动占去了。资深设计师的能力被脏活累活压着，如果能用AI工具把这些活替代掉，是他梦寐以求的事。

2021年底，帮图科技成立。都市设计院为主、小i参与投资：小i出算法，都市出建筑、结构、给排水、电气、暖通等专业工程师，最初的班底是十几名算法工程师和十几名产品工程师。这时，距离ChatGPT问世还有将近一年。

干起来后发现，审图之前，机器先得读懂图纸。

工程图纸看着只是几根线，难也难在这里，图形越简单，越没有特征。邹军利举过一个例子：两条实线夹着一条中心线，它可以被解释成上水管、下水管、污水管、蒸汽管或电线管，实际上是一处飘窗的栏杆。

难度还会层层叠加：一个项目有几十到几百张图，同一个构件的信息分散在设计说明、平面图和详图里，要跨图纸对应起来；每个设计师的画图习惯又不同，识别不能依赖图层，也不能依赖图块。

当时没有现成的识图工具，团队只能一个构件、一条线条地写代码往前推。最多时帮图有80多名员工，其中75名是研发。王伟东告诉AI4ELAB，那时每天都在踩坑，比如图纸的图签栏识别不准，后面的识别都没有意义。

除了一行行写代码，团队后来也找过捷径。几条看上去更省事的路，帮图都试过，都没走通：用大模型直接看图，分辨率不够，无法进行定位，矢量信息也会丢掉；直接训练矢量大模型的话，工程图特性导致编码难度极高，需要海量数据投入，就必须把图层当作重要权重，可设计师并不按图层画图。

最后定下的路线，王伟东叫它混合专家模型。底下是一个通用底座，处理各类图纸共有的元素；楼梯、尺寸线这类差别大的构件，各自单独训练小模型，再由大模型路由组合。每个小模型只针对一类构件，准确性有保证，幻觉也少。王伟东把它比作一个合成旅：「有无人机、有坦克、有单兵，哪种AI算法强项在哪，就让它去解决哪个问题。」

回头看这四年，王伟东说，基本就是干了脏活累活，到今天为止，发现脏活累活还是值得的。帮图由此有了一套不依赖图层且能读懂整套图纸的识图能力。

02 识图的根扎下去，产品迭了三代

这套识图能力，也不是等全部做好才拿去用的。识图精度一点点往上提，产品就跟着一代代往外推，帮图是一边啃、一边做。从最早的审图工具到今天的帮图Mind，产品前后更新了三代。

第一代做到2023年底，是用传统算法和机器学习训练的小模型。没用大模型，也就没有幻觉，但迭代速度太慢，文字等相关内容解析精度也不够。

问题卡在一道乘法上。产品由识图、读规范、系统调用和解释三块组成，光读规范这一块，国家和地方规范就有大约3000册，每一条都要用代码写出来。邹军利算过一笔账：三个环节各做到90%左右，乘在一起只剩70%左右。每个环节都下了苦功，乘出来的结果却只有七成。

大模型的出现，让帮图迎来第一次提速。

第二代产品接入大模型后，前两年多写下的规则代码没有推倒，他们把图纸内容分成CV图像、文字、表格三类：文字和表格交给大模型优化和蒸馏，CV图像仍用自研算法识别，这部分最稳定，也不会产生幻觉。王伟东把规则和大模型的关系比作放风筝：主线由专家定的规则牵住，大模型在主线之下自由发挥。

规则和大模型配合起来，这一代的精度提到80%到85%，帮图陆续做出图纸比对、审图、校对、会审、消防审查、算量6款产品，覆盖设计院出图之后的审核、质量管控和工程量计算等环节。

行业的认可也跟着来了：AI审图产品拿下2025年上海市优秀工程勘察设计软件一等成果，是同批获奖者中唯一的民营企业；帮图还先后入选工信部中小企业人工智能典型应用场景和全国企业「人工智能+」行动创新案例TOP100。

6款产品，一串行业荣誉，在外人看来，帮图已经交出了答卷。王伟东心里却一直觉得不够。审图是帮图的拳头产品，可审图本身是低频工作，除了专门做审图的公司，大多数设计师并不天天审图，只靠这一款产品，用的机会不多，难免有点鸡肋。往大了看，行业里的AI审图、AI算量，包括帮图自己的几款产品，都只管设计流程里的一段，设计师的工作方式并没有因此真正改变。

在他看来，四年下来，识图已经长成一片很深的根系，审图只是根系上的一个小点。根扎得这么深，本可以长出更多东西，地面上却只长出几片叶子。推出审图的时候，团队还没找到一种能把识图能力全部用起来的产品形态。

这个产品形态，最后是在办公领域找到的：腾讯推出的WorkBuddy出现后，大模型能调用专业工具，把一件事从头做到尾。王伟东从中看到了一种模式，大模型强大的推理能力加上专业精准的识图小模型，用户在平台上自由组合技能。他觉得，这个模式和帮图的识图能力正好能接上。

憋了四年的劲，终于等到了出口。团队很快决定做智能体。底层能力早已具备，推进也快，这半年，帮图把产品改造成了建筑设计领域的智能体平台，也就是第三代帮图Mind。它要做的，是在这片识图根系上长出一棵大树。

第一批枝叶已经长出来了。打开帮图Mind，首页分上中下三块。最上方是一排技能，第一期共17个，覆盖设计师日常最高频的几类工作：二维CAD转BIM、管线碰撞检测、全专业的设计说明精审、消火栓和防火阀这类消防专项审查、火灾报警自动设计，以及门窗、卫生器具、消防水、暖通通风等专项算量。中间是对话框，设计师可以直接提需求，也可以自己DIY搭技能。最下方是帮图原有的6款专家产品，以及识图API、MCP和CAD插件。

技能好不好用，得实际跑一遍。10月中旬访谈时，帮图向AI4ELAB演示了一个测试场景：把一个厂房项目的建筑、结构、给排水、电气图纸拖进对话框，选取对应Skill技能，给一句指令：「我要做管线综合碰撞」。

系统先把二维图纸生成三维模型，再跑碰撞检测，找出管线碰梁167处。随便点开一处，能看到管线从哪根梁中间穿过，右侧同时给出定位、依据的条文、风险提示和整改建议。从拖进图纸到找出167处碰撞，设计师只写了一句话。

能做到这一步，靠的还是那套识图能力。帮图Mind从下往上搭：最底下是识图模型；往上一层把识图能力封装成MCP协议，这是大模型调用外部工具的通用接口，各家大模型和Agent都能调用；再往上是技能和专家智能体。设计师提出需求后，大模型会判断该把任务交给哪个技能，还是哪款专家产品。

帮图Mind架构示意图

平台上没有现成技能的，交给用户来补。年底的2.0版，企业也可以把自己的企标传进资料库，系统自动转成RAG知识库，写几句提示词就能按企标审图。设计师和设计院也可以把做好的技能放上平台，和其他人共享。

技能越攒越多，按王伟东的初步测算，设计师大多数工作，以后都可以交给平台完成。眼下的1.0版本先面向个人，下一步做企业版。

03 设计院的活，越来越多交给AI

在帮图看来，设计院全面用上AI，用不了太久。

邹军利的判断是，中小型设计院到明年年底，80%以上将把AI工具作为主要生产工具；大型设计院会稍慢一些，3年内也会达到这一比例。设计中重复劳动性的工作，大部分将由模型完成，人的精力集中在创意和决策上。

市场情绪的变化也印证了这一点。王伟东观察到，去年不少设计院仍把AI当作新鲜事物，今年已经开始把它当作正经的生产工具。对帮图来说，这是一个需要抓住的窗口期。

按计划，帮图Mind二期将于12月底上线，轻量化技能将进一步增加，和6款专家产品一起，覆盖设计师的主要高频工作。

企业市场是帮图更看重的。王伟东的逻辑是，设计院的产能结构正在改变。过去衡量一家设计院，看的是人员规模和资深工程师的数量，本质是「人乘以人」的人海战术；未来则是「人乘以AI平台能力，再乘以数据」，企业沉淀的图纸和经验，需要借助平台转化为生产力。

围绕这一判断，帮图设想了三种形态：为重视数据安全的大型企业做私有化定制，为预算有限的中小设计院提供通用平台，为设计师个人提供AI助手。

更远的增量来自城市更新和数据资产化。大量2000年以前的老建筑，图纸没有BIM模型，有的还是手绘蓝图，邹军利认为，用AI把它们转成CAD乃至三维模型，是一个确定的方向。

从设计院出发，再回到设计院，这是帮图过去四年走过的路。邹军利给帮图的定位，是做中国传统建筑设计院的「好助手」。王伟东则希望，这个长期自嘲为「画图工厂」的行业，能够成为一个「高创意、高科技、高附加值的行业」。

帮图Mind上线之后，这个愿景需要一家家设计院的使用数据来验证。帮图Mind 1.0官网下载体验：https://mt.bangtu-ai.com。

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