（一）业务背景
随着民航行业基础建设投资规模缩减，设计市场竞争日趋激烈、利润率持续下降。传统人工审图周期长、费用高、人工经验为主的弊病进一步凸显。伴随Deepseek等开源大模型的推广，AI技术助力民航设计行业打破瓶颈，实现多角色协同审图、精准合规检查与高效版本管理。
AI审图业务逻辑图
（二）核心功能及价值
•智能图纸解析：
通过深度学习模型快速识别CAD图纸并生成BIM模型，支持建筑构件自动建模与空间拓扑分析。
基于物体检测的深度学习模型从扫描的二维图纸中识别构件，对既有建筑物的图像和CAD图纸进行半自动几何信息抽取与建模，自动分析识别CAD平面图并生成对应的BIM模型等。
逆向建模主要分为基于CAD/图纸的BIM重建与基于点云/图像的BIM重建；前者以自动识图结果为基础，通过进一步提取形体尺寸信息来重建BIM 模型；后者则按照类似的步骤，通过对点云或图像进行语义分割和识别并进一步提取尺寸等信息进行重建。
•规则自动化审查：
基于自然语言处理（NLP）与语法分析，将规范条文转化为计算机可执行规则，实现跨专业错漏碰缺一键筛查。
通常情况下，审图规则可视为对特定类别或特定部分的工程实体的约束和限定，有关规则的形式化往往离不开前述领域知识的表示模型或特定的领域数据模型。
基于语法分析与模式匹配的自动解译算法可实现完全自动化的规则解译，将规范条文自动转换成计算机可处理的规则而无需人工干预。该类方法通常以自然语言处理方法为基础，通过分词、词性标注、语法分析等手段处理规范条文，并以此为基础人工编制一系列术语映射、逻辑转换的模式和规则，从而自动将规范条文转化为规则逻辑子句，最终将其集成到某特定系统实现自动规则检查。
•问题定位与双向对比分析
实现跨专业的错漏碰缺审查，支持跨图联审，审查结果支持双栏模式自动定位比对，也可以用叠图模式直观展示；支持企业标准批量导入功能，用户通过下载模板快速编辑，可以实现一键批量导入，便捷查阅和引用。
•文档&版本智能管理：
自动记录图纸修改历史，结构化目录树清晰归档，支持版本回溯与多端协同编辑，杜绝版本混乱问题。
基于AI识图能力，实现图纸的智能结构化、自动形成清晰的目录树、整理图名图号；同时，可以智能识别图纸是否有修改、自动记录更新情况并升级版本，需要时还可随时回溯历史版本。
•数据驱动优化：
多维分析设计质量（公司/项目/专业），精准定位高频问题，助力企业持续改进设计流程。
（三）应用对象
民航设计院、施工图审查机构、BIM协同平台。