近日，由深圳市勘察设计行业协会组织的《工程图纸人工智能审查技术创新及应用》科技成果评价会顺利召开。评价委员会专家听取了本项目的汇报，审阅了相关技术材料，经质询、答疑和讨论，结合各项技术成果的技术特点和创新点，认为“该成果具有创新性和实用性，在工程图纸审查领域具有推广应用价值，整体达到国内领先水平”。

此次会议云集了设计和人工智能领域多名权威专家，共同评价AI审图科技成果：
   • 中国电子工程设计院有限公司的全国工程勘察设计大师、国务院特殊津贴专家 谢卫；
   • 深圳大学计算机与软件学院院长、国家领军人才 黄惠；
   • 中建科技集团教授级高工、首席设计师 孙占琦；
   • 粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA）科学家 张磊；
   • 香港华艺设计顾问（深圳）有限公司教授级高工、设计总监 郭文波

1.
研发行业级AI审图解决方案
面临诸多现实难题

评审会首先回顾了万翼科技研发工程图纸人工智能审查技术的历程。当万翼决心要打造一个行业级AI审图解决方案时，也面临诸多现实难题。

# 首先是数据格式种类繁多
行业上普遍使用的基于CAD的设计软件有十几款之多，各自拥有各自的数据格式，想要跟每一款软件进行对接提取设计信息难以实现。因此必须研发一种基于CAD通用格式的智能审图解决方案。
# 其次是制图标准难以统一
CAD设计已普及多年，但至今仍没有统一的制图标准。每个地方、每个企业、每个人的制图标准和绘图习惯都不相同。想要通过要求设计师按照统一标准制图的方式来实现智能审图，基本也是不具备落地性的。
# 高周转设计压力大
建筑设计行业普遍高周转，设计师的工作强度和压力已经非常大，要求设计师进行大量人工操作辅助计算机识别图纸信息的方式，将进一步给设计师增加工作量，难以推广普及。
# 最后是深度学习方法难以直接应用
工程图纸与常规自然图像差异较大，图像特征稀疏；相比常规自然图像，可供训练的数据量仍然有限；构件画法多样，同一种构件存在多种画法、不同类别构件存在相同画法；图纸中对象类别多，数据分布很不均衡；图纸中相同或不同类别构件尺度变换剧烈，范围从十几像素到6000多像素不等。因此其他行业通用的深度学习方法难以直接应用，需要针对工程图纸特点进行大量优化和创新。

2.
突破科技难题
实现多项技术创新
万翼科技立足现状、循序渐进，以CAD格式图纸作为人工智能审查研发切入点，确立了四项核心研发思路：基于计算机视觉算法、经过海量图纸数据训练、不改变设计绘图习惯、自动化减少人工操作。
 
通过两个方向实现关键技术创新，成功支撑了工程图纸人工智能审查技术：一是研发面向建筑工程图纸优化的深度学习目标检测和语义分割方法。二是研发面向建筑工程图纸的图文多模态识别方法，有机结合视觉信息和文本语义，完整准确地理解图纸中灵活的设计表达。

经过仔细评审，专家们一致认为，万翼科技“工程图纸人工智能审查技术”在以下方面实现了创新：
   • 定义了一套通用可靠的审查数据标准，提升了整体的代码开发效率，为设计规范审查数量和范围大幅度扩展奠定了坚实的基础。
   • 提出了面向建筑工程图纸优化的深度学习目标检测和语义分割新方法。
   • 提出了面向建筑工程图纸的图文多模态识别方法，有机结合视觉信息和文本语义，完整准确的理解图纸中灵活的设计表达。
   • 提出了融合领域知识的识别方法，实现了建筑信息的结构化理解。
   • 搭建面向工程图纸审查的高效稳定的架构，实现了审图任务的消耗时长最短、资源利用率最优、执行任务的服务资源在租户层面相互不影响。

3.
持续自主创新
专利资产储备量位居行业第一
突破科技难题的过程中，万翼科技也持续自主创新，积累了大量的发明专利。

截止目前，在AI审图技术领域中，万翼科技专利申请总量达到123件，是位列第二的申请人的3倍以上，专利资产储备量位居行业第一，且在多个重点/热点技术分支中占据绝对优势。

同时，2022年万翼将提交40件以上发明专利，进一步扩大国内领先技术优势。