文 | 包校千

编辑 | Lina

设计，作为建筑的基础和灵魂，是地产行业核心命脉的主宰。然而近几年，在房地产高周转的开发节奏下，建筑设计图纸的交付水准每况愈下。

尽管数字化是行业的总体趋势，头部房企也叩响了转型的扳机，却迟迟没有一款革命性产品让囿于传统思维的设计部门买账。

作为万翼科技合伙人，夏晨曦在设计领域从业超过十年。2017年加入公司之后，他试图寻找解决这一顽瘴痼疾的答案。

万翼科技前身是万科集团的信息化部门。2016年独立为集团的全资子公司后，团队专注于地产科技的开发和应用。过去三年，夏晨曦带队研发了一套基于人工智能技术的数字化审图系统，用以纠正图纸在设计环节可能存在的疏漏和差错。

2020年4月，万科要求集团所有的住宅项目全面上线AI审图。一年时间里，设计底线的问题锐减80%，在部分领域的审图效率甚至是人工的七八倍。而夏晨曦和他的团队，也借AI审图撬动了整个地产开发产业，在这个保守而传统的红海市场中，捕获了一片百亿蓝海新商机。

01.“矛头直指建筑设计图纸”

在地产行业，开发商最不愿面对的就是群体投诉——这直接影响了信誉和销售。根据中国质量万里行消费投诉平台发布的数据，2018年，平台共收到房地产行业投诉为3972例，相比2017年，投诉量增长2.6倍；2019年，平台共获取房地产行业相关投诉15325例，其中质量类投诉有4641例，占比30.28%。

房屋质量问题不仅包括用料和做工，还涉及水、电、暖、气的位置是否合理、楼梯宽度是否达标、公用照明和消防安全设施是否完善等。

在业主遭遇的这些高频问题背后，矛头直指建筑图纸设计的不规范。

实际上，在建筑施工前，开发商需要对建筑设计院的图纸进行审核。虽然这道核验环节是一道必不可少的保护屏障，但在高周转模式下，开发商把设计和审图周期压缩得越短，图纸出错和问题被遗漏的概率就越高。

作为AI审图的产品负责人，夏晨曦在进入科技领域前，曾在深圳某甲级设计院工作多年。他告诉36氪，传统的审图工作往往需要经验老到的设计师对图纸把关，仔细审查的话通常需要一周左右时间，“但就算设计师经验再丰富，也不可能所有问题都找出来。

夏晨曦（左一）和团队讨论审图产品方案

对于开发商而言，最不愿看到的就是因设计不合规导致的安全隐患。一旦没有发现图纸的设计缺陷，后果将是不可逆的。

比如某开发商2016年在杭州建成的项目，曾因廊道栏杆高度不足被业主投诉。按照国家《民用建筑设计通则》规定，当房屋的临空高度在24米及以上时，廊道栏杆高度不应低于1.1米。而廊道栏杆有一道水泥台阶，按照可踩踏部位来计算，栏杆的高度只有76公分。

此外，通则中还提到，住宅所用栏杆必须采用防止少年儿童攀登的构造，但在实际设计的过程中，项目并没有按照设计规范来执行。

2017年，万科对过往群诉案例进行了系统性的梳理。为了严格落实这类“设计底线”，团队开发了一套线上审图的系统。

不过在地产行业，“最难用、最没人用的产品恰恰就是设计系统，”夏晨曦直言。

在企业数字化转型的过程中，财务、成本系统是日常刚需，但设计师并不认为自己需要任何系统。况且，这套系统只是把审图流程从线下搬到线上，没有对设计质量起到管控作用，只是成为集团的一个“管理动作”。

彼时，夏晨曦即将从BIM项目抽身，准备加入万科设计系统的建设。他非常清楚，如果单纯依靠传统思维，无法解决用户痛点，产品自然很难得到应用和推广。

对于当时的万科来说，内部迫切地需要一套全流程、自动化的系统，对图纸质量进行严格把控。于是，围绕智能审图的产品构想，开始在万翼科技内部酝酿。

02.走前人没走过的路

自上世纪70年代，交互式图形处理技术的出现和计算机图形学的发展，为CAD产品的开发奠定了基础。

作为一种建筑数字语言，CAD拥有广泛而坚实的“群众基础”，至今仍是建筑设计师绘制平面图的生产力工具。

在智能审图产品正式立项前，万翼科技最初的想法是基于CAD软件二次开发。但很快，这一产品思路就被团队推翻了。

TArch是建筑设计领域普及度最高的一款专业级软件，市场占有率长年维持在95%以上。可他们做过论证发现，即便以这款产品为原型，也和理想效果相差甚远。

首先，设计师作图习惯各异，是摆在开发团队面前的主要难题。图层、图例、命名等制图信息几乎没有标准，各种千奇百怪的画法层出不穷，想要规范设计师的制图几乎是不可能的。

其次，如果采用传统二次开发的方式，由于设计软件的格式、种类繁多，适配诸多软件的工作量和难度巨大。这种方式往往还需要设计师手动录入数据或对图纸做处理。这无疑增加了设计师的操作成本，违背了不给用户增加负担的产品理念。

毕竟 ，在设计周期被压缩的前提下，出图是地产开发的第一要务。如果对设计师作图规范要求太高，操作又非常复杂，产品就会沦为鸡肋。

夏晨曦用一句话概括智能审图，那就是“无需改变设计习惯，一键全自动智能审图”。考虑到行业现状和CAD二次开发的限制，团队最终选择了一条全新的道路——AI+SaaS。

尽管机器视觉早已褪去了神秘面纱，并在过去几年被广泛地应用于安防、产品质量检测、医学影像处理、自动驾驶等诸多场景，但2019年6月项目刚启动时，夏晨曦心里其实是没底的。

在当时，建筑行业AI的成熟应用非常少，听得最多的就是智慧工地的人脸识别，在设计领域更是近乎绝迹。万翼曾通过专利公司进行检索、也向权威科技查新机构进行查询，但几乎没有找到同类研究资料。在没有任何经验能够借鉴的情况下，万翼不得不从零开始自研算法模型。

为了让算法能看懂并审核图纸，研发部门与微软亚洲研究院、粤港澳大湾区IDEA人工智能实验室做过不少课题研究。

为了提升AI能力，研发部门曾与微软亚洲研究院、粤港澳大湾区IDEA人工智能实验室等顶级AI研究机构都一起做过深入探讨和课题研究。由于建筑设计图纸与常规自然图像存在诸多差异，一位资深专家曾表示，AI识图远比AI设计和AI画图还要难。

说着，他拿出了一张建筑设计平面图，图纸上由各种颜色的线、文字组成的信息要素密密麻麻，外行很难看懂，而且图像特征稀疏、画法多样。这也是为什么AI审图的复杂程度远高于一般的图像识别应用。

图元数量多、互相重叠，且对象没有明确的图形特征，给机器自动审图带来巨大挑战

不过万翼笃信，这是用技术换市场的机遇。“建筑设计领域，虽不及自动驾驶和人脸识别领域，但后两者的竞争程度也异常激烈。”从商业角度来讲，“技术越难，未来的护城河越宽。”

那段时间，团队开始集中纳贤，培养既懂建筑设计、又懂AI技术的复合型人才。经过一系列的摸索，开发团队逐渐建立起一系列面向建筑设计图纸的算法模型和研发体系，通过图纸识别、数据结构化管理、规则分析判断等方式实现了AI智能化的审图作业流程。

某住宅项目的地下车库，由于人防门挤占车位导致业主无法正常停车

和传统人工审图相比，AI的最大优势在于可以全天候无差别地稳定工作。例如，过去要人工检查每一个车位宽度是否符合要求，不仅枯燥又费时费力。现在，机器能够自动检查地下车库几千个车位，效率是人工审核的七八倍以上。

2020年底开始，万科要求集团所有的住宅项目全面应用AI审图。经过一年左右的时间，集团品质标准相关问题减少了78%，这让夏晨曦和他的团队感到欣慰。

03.用技术洼地填补市场

时间依然是2020年4月，万科针对AI审图产品专门召开了一场发布会。虽然是闭门性质，但“风声”还是传到了外界。

当时，国家住建部质量安全监管司从某种途径得知了这一消息后，表现出对AI审图技术的兴趣。为此，万科高管专程赴北京做了项目汇报。

两个月后，喜讯传来。在住建部质量安全司组织的专家会议上，决定向市场推广这项技术。不久后，《国务院办公厅关于全面开展工程建设项目审批制度改革的实施意见》发布，批准深圳市住建局与万翼科技进行人工智能审图的试点。

双方的合作在2021年1月正式启动，深圳政府的监管部门和开发商陆续接入这套系统。而这次罕见的机遇，为万翼科技打开了产品商业化的一扇窗。

凯德集团是AI 审图的早期受益者之一。快，是他们使用产品后的第一反应。无论多么复杂的图纸和施工量，只要设计师把图纸上传到系统，后台都能在24小时之内给到审查结果。

近几年，国家大力推进保障房的建设，但由于项目密集开工，导致人手严重不足，总体管控很难得到保障。

不少开发商闻讯也主动前来咨询，出于数据安全的考虑，他们希望通过私有化部署的方式上线AI审图系统，但都被一一“劝退”了。

数字化时代，算力的成本越来越高。一位行业人士对AI审图的私有化部署进行过评估，在不考虑弹性扩容的情况下，一套最基本配置的需要至少一百四十多台服务器，采购成本高达数百万元，远超客户能接受的心理范畴。

图为人防地下车库图纸的审查结果，系统支持审图报告一键生成和下载

截至目前，万翼科技已与万科、中海、凯德90 多家房企、设计院和政府机构，累计审查超32万张真实项目图纸、审出58万个问题。

不过，AI审图与传统软件不同，每审一张图纸都需要调用云端的算力。而且由于一个项目可能有上千个文件、需要审查四五百条规则，中间会产生诸如图框解析、子图分割、轴网解析、目标检测、空间分割、条文审查等数万个任务，如果多个项目并发情况会更复杂。因此，为了保障服务、控制成本，团队也在云架构技术上做了大量研发：

一方面，通过智能调度技术，最小化任务在队列中等待的时间长度、最大化任务并行量以确保同时运行尽可能多的任务，减少因任务积压等待导致的资源和成本浪费的现象。

另一方面，团队基于某云厂商提供的容器云技术，通过云原生架构实现按需自动开闭服务器，以便更好地利用云资源和提升效率。

夏晨曦表示，尽管业务量在持续增加，但这两项技术的优化让公司节省了近千万元的云费用。

企业日常可以通过可视化审图数据看板，了解公司设计质量以及优化空间

AI审图打开了全新市场后，夏晨曦注意到一些传统的设计软件公司也在觊觎这块蛋糕，“但绝大部分都是在CAD产品中内嵌审图辅助工具，走二次开发的老路。”虽然这类产品开发成本低，但限制性很强，产品定位也主要是面向设计院，而非开发商。

尽管广联达和小库科技这类创新型企业也在研发AI审图的相关产品，不过尚未对外发布。在兼容性方面表现的小智审图，目前也仅支持建筑结构类图纸的审核。

“AI审图研发有一个重要基础，就是需要大量的数据。万科从事了三十多年的地产开发，每年一两百个项目，积累了至少几百万张图纸。”夏晨曦认为，图纸数据是万翼科技推动这件事情的一大优势。

04.结语

房地产作为支柱型产业，2020年在全国贡献了17万亿的销售额。其中，Top100的开发商拿地总额超3.23万亿元，规模同比增长14.0％。

中国房地产行业历来奉行快速周转的开发模式。特别是行业从2008年开始迈入“黄金时代”，项目开发量一路高歌猛进。在此期间，万科用7年时间把销售规模从1000亿增长至6000亿。

“高周转”数度让开发商开启了“利滚利”的躺赚模式。于是，抢收、再投资、继续扩大产能变为房企的第一要务，但由于行业缺乏成熟的系统化管控能力做支撑，高周转必然导致开发商对交付品质的忽视。

然而，2016年底的“房住不炒”政策，不仅没有遏制住这种风气，反而因为各地“限购、限价”以及金融机构收紧信贷，导致房企为了提高资金利用效率，经营策略大面积地向高周转调整，大幅增加期房销售，并尽可能缩短拿地到预售款回笼的时间差。

在2018年博鳌房地产论坛上，绿城房地产建设管理集团有限公司董事长、总经理李军曾坦言，形势逼着开发商进行快周转、控成本、降标准，房屋质量也越来越差，2019-2020年可能迎来中国房地产行业投诉和维权高峰期。

一位行业人士还记得：“有段时间，开发商交付就群诉，天天忙着’灭火’。”

市场危机与商机永远并存。

截至目前，万翼科技AI审图的准确率已达95%。“而未来每提高1%，都需要在方法上做革新。”他向36氪展示了一张图表，里面列出了在图纸识别、图纸审查领域的专利申请情况。

夏晨曦告诉36氪，基于特定的图纸，审出特定的问题，所有软件开发者都能轻松实现。但针对不同项目随机审核图纸，开发难度就呈指数级增加。这也是为什么市场缺乏成熟产品原因之一。

他相信，市场商机绝非今天才存在。“若不是万科下定数字化转型的决心，AI审图或许仍然是一道未知且难以逾越的高墙。”

（本文完）