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清华学霸团队打造“AI工程师”,帮2000万工程师打造AI助手|水下项目

杨越欣(杨桃)2026-03-12 10:30
从一个避雷针的AI设计开始,到一座核电站的电缆系统,当别人在做“性感”的事,品览科技选择慢慢积累内功,然后等时间给出答案。

2026年,全球AI产业迎来关键转折点,大模型狂热逐渐退潮,核心叙事从技术军备竞赛转向商业化兑现。

在这样的周期里,AI+CAD平台公司「品览科技」选择了一条相对另类的发展路径:没有追逐大模型风口,没有做C端爆款,也不想讲AI替代人力的故事,而是选择钻进图纸堆,切入工业设计这个不太“性感”的细分领域。

品览科技创立于2018年,专注于AI+CAD核⼼平台的研发与产业化应用,为AEC⼯程设计和MFG⼯业设计⾏业提供AI设计整体解决⽅案。创始人李一帆毕业于清华⼤学电⼦⼯程系,后在卡耐基梅隆大学攻读硕士学位。在硅谷创业期间,曾参与多个创业项目,担任MailTime创始团队成员与Caicloud⾏业AI负责⼈,领导开发多个AI相关产品与解决⽅案。

近年来,AutoDesk等头部CAD厂商也开始布局AI能力,但李一凡并不想做“中国版AutoDesk”,而是要构建一个可以接受自然语言任务、理解设计意图和物理规律,并且能够自主规划与持续自我进化的“AI工程师”。

1.从图纸识别到“AI工程师”的产品演进

2018年李一帆从硅谷回国创办品览科技后,曾用一年时间在不同行业寻找适合AI技术落地的应用场景。直到2019年,品览科技在微软一场论坛上的演讲引起万科团队的注意。

经过几个月沟通探讨,李一帆了解到,建筑设计需要大量绘图工作,单张图纸平均修改10次,重复劳动占比超80%,仅管线排布的施工图就需要半个月反复核对。与此同时,大量的数字化图纸、规范与经验,恰恰具备AI技术落地的核心数据基础。这让李一帆看到技术落地的可能性,品览科技与万科达成合作,研发出一套AI审图系统。

不同于简单的图片识别,图纸的复杂性远超自然图像,包含图层信息、专业符号、尺寸标注、多页关联等高度结构化的专业表达,几百张图纸之间还有复杂的逻辑关系。“那时候的‘AI四小龙’虽然能做图片识别,但设计图纸的识别,除了我们,到今天也没有企业能做。”李一帆说道。

品览科技的算法团队从几何原理、结构力学等基础知识入手拆解绘图逻辑,搭建底层的模型算法,设计部门提供行业know-how,两个团队互相配合反哺,从避雷针的极小模块,到整栋住宅的电气系统,再到各类非建筑行业的设计需求,逐渐构建起适配工程场景、能够让设计师用起来的设计模型,从而不断打磨和优化公司AI CAD核心产品筑绘通的能力。

这套技术架构的核心逻辑是,用通用的底层算法作为“内功”,应对不同行业场景需求的“出招”。

“客户不用重复发明轮子,只需在平台上训练自己的专属模型。”李一帆解释,从而将绘图效率提升10倍,返工率降低90%。

目前,筑绘通已经历七次关键迭代,基于大语言模型、深度学习识图引擎、生成式设计引擎与云端建模引擎的技术底层,具备云CAD、AI识图、设计大模型与AI设计agent能力,现已应用于建筑、电力工程、船舶等工程项目的排布设计与图纸绘制。

品览技术产品架构

筑绘通工作界面

“国外传统厂商已经注意到我们的产品,但是更有可能对我们造成威胁的其实是基模巨头,不过目前还没有这个迹象,基模还无法处理设计图纸这种形态。”李一帆说道。

2.从垂直应用转向平台化战略,以“ODM”模式出海日本

2023年,中国房地产行业经历波动,商品房年开发量骤降,也导致品览科技原本聚焦于住宅AI设计的战略受到直接影响。

“市场环境促使我们认清一个现实,我们的优势不是行业专家。而是AI技术专家,所以我们应该专注于做好技术平台,行业的事交给合作伙伴和客户,他们比我们更懂。”李一帆说,“就像华为做基站,却不会去卖SIM卡。”

目前筑绘通的产品定位为“AI+CAD核心平台提供商”,采用“软件授权+实施服务”(License+ Service)的服务模式,也可以与客户共创开发定制版。截至2026年3月,筑绘通B端客户数量突破300家,已实现全年经营性盈利。
 

商业化布局

例如,海尔基于筑绘通开发的空调设计应用“海筑绘”,较以往实际节省70%的设计时间。某连锁酒店运用品览科技AI平台排布酒店房间,快速⽣成符合品牌标准的建筑平⾯图和⼯程量清单,将原本4小时的设计时长缩减⾄1⼩时,提效约75%。

“海筑绘”工作界面

原本品览科技对出海并没有明确规划,有日本客户在寻找供应商的过程中,看到36氪对品览科技的报道后,伸出合作的橄榄枝。

从接到咨询到正式启动合作,品览科技用半年时间研判,最终选择联合共创的合作模式:品览科技出技术,本地伙伴出本地行业专家与销售渠道,共同开发面向日本市场的行业版AI设计工具。

这种类似ODM式的出海路径与近年来流行的SaaS出海不同,不是将产品进行语言翻译后直接进行销售,而是需要从技术适配到产品定义都“重做一遍”。

李一帆解释,“我们过往的经验是,不要着急在面上铺开,和C端用户‘尬聊’,先选择一个有行业know-how的合作伙伴深度共创,从一个专业方向纵深切进去。试点成功了,向客户证明了我们的能力,再往外延展就只是时间问题。”

“在日本、韩国这样高度发达的本土化市场,一定得是当地人做当地事。”合作启动后,李一帆确实很快体会到日本市场的“不一样”。日本独特的建筑形态以独栋的“一户建”为主,集中式公寓较少,并且设计规范与标准体系也完全不同,因此模型算法要做全面改动和适配。

其次,日本市场对产品的可靠性要求很高,对试错更加保守,希望问世的AI产品必须足够更成熟。“所以我们的产品打磨也必须得慢工出细活。”李一帆表示,这种“细”体现在方方面面,比如更高的抗震设计要求,模型能够与本地常用的设计软件对接,符合日本工程设计师的工作流程和使用习惯。

为解决这些问题,品览科技采用两地协同的模式:一部分团队常驻日本,一部分留在国内,通过线上协作推进开发。“出海这件事是急不来的,我们毕竟不是巨头企业,先在日本把第一步走好,未来无论去韩国还是欧美,都会像这样由点及面地慢慢做大。”李一帆表示。

这种“慢”或许正是工程技术应用赛道的本质,需要时间积累行业理解,以耐心建立信任关系。当被问及最终愿景时李一帆表示:“让AI能够做工程设计,创造一个更好的世界。”这个愿景很大,但实现路径很简单,从一个避雷针的AI设计开始,到一座核电站的电缆系统,当别人在做“性感”的事,品览科技选择慢慢积累内功,然后等时间给出答案。