清華學霸團隊打造“AI工程師”，幫2000萬工程師打造AI助手｜水下項目

2026年，全球AI產業迎來關鍵轉折點，大模型狂熱逐漸退潮，核心敘事從技術軍備競賽轉向商業化兌現。

在這樣的周期里，AI+CAD平臺公司「品覽科技」選擇了一條相對另類的發展路徑：沒有追逐大模型風口，沒有做C端爆款，也不想講AI替代人力的故事，而是選擇鉆進圖紙堆，切入工業設計這個不太“性感”的細分領域。

品覽科技創立于2018年，專注于AI+CAD核?平臺的研發與產業化應用，為AEC?程設計和MFG?業設計?業提供AI設計整體解決?案。創始人李一帆畢業于清華?學電??程系，后在卡耐基梅隆大學攻讀碩士學位。在硅谷創業期間，曾參與多個創業項目，擔任MailTime創始團隊成員與Caicloud?業AI負責?，領導開發多個AI相關產品與解決?案。

近年來，AutoDesk等頭部CAD廠商也開始布局AI能力，但李一凡并不想做“中國版AutoDesk”，而是要構建一個可以接受自然語言任務、理解設計意圖和物理規律，并且能夠自主規劃與持續自我進化的“AI工程師”。

1.從圖紙識別到“AI工程師”的產品演進

2018年李一帆從硅谷回國創辦品覽科技后，曾用一年時間在不同行業尋找適合AI技術落地的應用場景。直到2019年，品覽科技在微軟一場論壇上的演講引起萬科團隊的注意。

經過幾個月溝通探討，李一帆了解到，建筑設計需要大量繪圖工作，單張圖紙平均修改10次，重復勞動占比超80%，僅管線排布的施工圖就需要半個月反復核對。與此同時，大量的數字化圖紙、規范與經驗，恰恰具備AI技術落地的核心數據基礎。這讓李一帆看到技術落地的可能性，品覽科技與萬科達成合作，研發出一套AI審圖系統。

不同于簡單的圖片識別，圖紙的復雜性遠超自然圖像，包含圖層信息、專業符號、尺寸標注、多頁關聯等高度結構化的專業表達，幾百張圖紙之間還有復雜的邏輯關系。“那時候的‘AI四小龍’雖然能做圖片識別，但設計圖紙的識別，除了我們，到今天也沒有企業能做。”李一帆說道。

品覽科技的算法團隊從幾何原理、結構力學等基礎知識入手拆解繪圖邏輯，搭建底層的模型算法，設計部門提供行業know-how，兩個團隊互相配合反哺，從避雷針的極小模塊，到整棟住宅的電氣系統，再到各類非建筑行業的設計需求，逐漸構建起適配工程場景、能夠讓設計師用起來的設計模型，從而不斷打磨和優化公司AI CAD核心產品筑繪通的能力。

這套技術架構的核心邏輯是，用通用的底層算法作為“內功”，應對不同行業場景需求的“出招”。

“客戶不用重復發明輪子，只需在平臺上訓練自己的專屬模型?！崩钜环忉?，從而將繪圖效率提升10倍，返工率降低90%。

目前，筑繪通已經歷七次關鍵迭代，基于大語言模型、深度學習識圖引擎、生成式設計引擎與云端建模引擎的技術底層，具備云CAD、AI識圖、設計大模型與AI設計agent能力，現已應用于建筑、電力工程、船舶等工程項目的排布設計與圖紙繪制。

品覽技術產品架構

筑繪通工作界面

“國外傳統廠商已經注意到我們的產品，但是更有可能對我們造成威脅的其實是基模巨頭，不過目前還沒有這個跡象，基模還無法處理設計圖紙這種形態。”李一帆說道。

2.從垂直應用轉向平臺化戰略，以“ODM”模式出海日本

2023年，中國房地產行業經歷波動，商品房年開發量驟降，也導致品覽科技原本聚焦于住宅AI設計的戰略受到直接影響。

“市場環境促使我們認清一個現實，我們的優勢不是行業專家。而是AI技術專家，所以我們應該專注于做好技術平臺，行業的事交給合作伙伴和客戶，他們比我們更懂?！崩钜环f，“就像華為做基站，卻不會去賣SIM卡?！?/p>

目前筑繪通的產品定位為“AI+CAD核心平臺提供商”，采用“軟件授權+實施服務”（License+ Service）的服務模式，也可以與客戶共創開發定制版。截至2026年3月，筑繪通B端客戶數量突破300家，已實現全年經營性盈利。

商業化布局

例如，海爾基于筑繪通開發的空調設計應用“海筑繪”，較以往實際節省70%的設計時間。某連鎖酒店運用品覽科技AI平臺排布酒店房間，快速?成符合品牌標準的建筑平?圖和?程量清單，將原本4小時的設計時長縮減?1?時，提效約75%。

“海筑繪”工作界面

原本品覽科技對出海并沒有明確規劃，有日本客戶在尋找供應商的過程中，看到36氪對品覽科技的報道后，伸出合作的橄欖枝。

從接到咨詢到正式啟動合作，品覽科技用半年時間研判，最終選擇聯合共創的合作模式：品覽科技出技術，本地伙伴出本地行業專家與銷售渠道，共同開發面向日本市場的行業版AI設計工具。

這種類似ODM式的出海路徑與近年來流行的SaaS出海不同，不是將產品進行語言翻譯后直接進行銷售，而是需要從技術適配到產品定義都“重做一遍”。

李一帆解釋，“我們過往的經驗是，不要著急在面上鋪開，和C端用戶‘尬聊’，先選擇一個有行業know-how的合作伙伴深度共創，從一個專業方向縱深切進去。試點成功了，向客戶證明了我們的能力，再往外延展就只是時間問題?！?/p>

“在日本、韓國這樣高度發達的本土化市場，一定得是當地人做當地事?！焙献鲉雍螅钜环_實很快體會到日本市場的“不一樣”。日本獨特的建筑形態以獨棟的“一戶建”為主，集中式公寓較少，并且設計規范與標準體系也完全不同，因此模型算法要做全面改動和適配。

其次，日本市場對產品的可靠性要求很高，對試錯更加保守，希望問世的AI產品必須足夠更成熟。“所以我們的產品打磨也必須得慢工出細活?！崩钜环硎荆@種“細”體現在方方面面，比如更高的抗震設計要求，模型能夠與本地常用的設計軟件對接，符合日本工程設計師的工作流程和使用習慣。

為解決這些問題，品覽科技采用兩地協同的模式：一部分團隊常駐日本，一部分留在國內，通過線上協作推進開發?！俺龊＿@件事是急不來的，我們畢竟不是巨頭企業，先在日本把第一步走好，未來無論去韓國還是歐美，都會像這樣由點及面地慢慢做大?！崩钜环硎?。

這種“慢”或許正是工程技術應用賽道的本質，需要時間積累行業理解，以耐心建立信任關系。當被問及最終愿景時李一帆表示：“讓AI能夠做工程設計，創造一個更好的世界?！边@個愿景很大，但實現路徑很簡單，從一個避雷針的AI設計開始，到一座核電站的電纜系統，當別人在做“性感”的事，品覽科技選擇慢慢積累內功，然后等時間給出答案。