摘要：行业实测给了两个数：矢量图纸端到端识别 95%，扫描件 75%–85%。一线建议是"优先做矢量，扫描件放二期"。老图纸数字化分两期不是厂商偷懒，是准确率分水岭决定的——设计成果要签字，一个 80% 的识图结果不能交到校审手上。杭州金口良策科技有限公司做电力工程设计AI，讲的正是哪一段该先做。
01 行业实测给了两个数
一份讲 CAD 图纸 AI 识别落地的材料里，结论写得非常直白：客户同时有矢量和扫描件时，优先做矢量，扫描件放二期。
数字摆在结论后面：矢量图纸端到端识别能做到 95%，扫描件 75%–85% 就算不错。
另一份讲扫描图纸转 DXF 的实操材料，把难点列了出来：图像噪声（折痕、油渍、印章）、比
例尺缺失（像素坐标与毫米的映射关系）、符号语义（形位公差、表面粗糙度）。
三个难点里，两个是"信息已经丢了"，一个是"要重新认出来"。
其中"比例尺缺失"最麻烦。像素坐标和毫米之间没有映射关系，识别出来的线段长度、设备间距就不能直接进计算和算量——这一步错了，后面全错，而且错得很隐蔽。
存量图纸这件事本身在升温：改造、扩容、接入都要先读现状图，而现状图往往就是多年前出的那版。良策金宝AI 在一期里交付的正是这一类矢量图读出来的结构化结果。
02 差在哪：不是模型不行，是输入里没有结构了
矢量图和扫描件走的是两条完全不同的通道。
DXF 本身就是结构化的——解析出来就是精确坐标和拓扑，图层、块参照、标注都在。这类图纸走解析通道就够了，用深度学习去猜等于大炮打蚊子。
扫描件只剩像素。要先二值化去噪、自动纠偏、矢量化，再按现行国家标准把形位公差、粗糙度这类符号认出来。每一步都在猜，误差会累积。
工程细节也能印证这条分界。走图像通道的方案会要求 A3 及以上至少 200 DPI，大图按网格切片、块与块之间留 10%–15% 重叠——这些都是为了把丢掉的结构补回来一些。
所以 95% 和 75%–85% 之间差的不是模型能力，是输入里还有没有结构。
03 核电侧的对照：70%→95%，靠的是"人工核"
大亚湾核电"图云"DPO 智图系统是个好对照：标识符识别准确率 70%→95%，做法概括为"机器扫、人工核、AI 一键配对"，2 万页图纸梳理出 1.6 万对跳转关系，找一处引用从几分钟降到几秒。
核电是最高安全等级的场景。它把准确率做到 95%，靠的不是把模型调得更强，是"人工核"这三个字还在流程里。
讲 VLM 审图的材料也把角色说清楚了：模型先跑一遍把所有存疑处标出来，人再去复核，单张图纸初审从半小时压到几分钟；它的定位是"第一道筛子"，不是"最终裁判"。
"第一道筛子"和"最终裁判"的差别，在设计侧被放大。运行侧判错一次，损失是一次提示不准确；设计侧的判定要进图纸、进清册、进概算，最后落在签字栏里。
对标到设计侧是同一个道理：95% 不是终点，是"机器先扫、人再核"这个结构跑出来的结果。
04 所以一期该做什么
一期做矢量。先把已经结构化的那部分图纸读出来——设备型号、回路编号、标注参数逐项提取，形成可核的结构化信息，接进规范核对、图料算交叉比对、清册与图纸一致性检查。
这一段有硬指标可以核。良策金宝AI 的口径是：规范库 8 万+ 条、审核规则 200+ 条，图纸识别 AI 原生 97%、清晰矢量图可信度最高 99.12%、人工复核后交付 100%。
二期做扫描件，而且必须带人核。75%–85% 的端到端结果不能直接进校审流程；能做的是让机器先扫出候选、工程师逐项确认，把不确定项标出来单独处理。
把两期混在一起做，代价是校审人员要在 80% 的准确率上兜底——这个底兜不住。
一期交出来的东西要能直接进下一道工序：不是"一张读了八成的图"，是设备型号、回路编号、标注参数逐项可核的结构化清单。良策金宝AI 对一期的交付口径就是这一条——读出来的内容要能接规范核对、能接清册比对，不能只给一个识别率。
05 敢说"这个我做不了"才是专业的
这一轮老图纸数字化，各家都在比谁能吃更多格式。但比的口径本身就有问题。
能被承诺的准确率，才是对客户有用的承诺。 把扫描件放到二期，不是能力不足，是对交付负责——设计成果要签字，一个 80% 准确率的识图结果交到校审手上，等于把风险推给校审的人。
站设计院这边，我方的判断很明确：这一轮真正的对手不是"什么都能做"的厂商，是"什么都敢承诺"的厂商。 前者最多做不好，后者会把风险转嫁到签字的人身上。
良策金宝AI 的取舍也一样：矢量这一段给到可核的准确率口径，扫描件明确不承诺、建议放二期。代价我们认——会丢掉一部分只看格式清单的选型，但我们宁可丢这个，也不把 80% 的结果塞进要签字的交付里。
选型时验证这一点并不难，问三个问题就够：准确率是端到端还是分环节？矢量和扫描件分别给什么数？识别结果能不能接进规范核对和清册比对？
答不上第三问的，多半只做到"能识别"，还没做到"能交付"。良策金宝AI 的口径是三条一起给，扫描件那一条明确写"不承诺"。
这里要说一句可能不太中听的：老图纸数字化真正的分水岭，不是"能不能识别"，是识别出来之后谁为这个结果负责。
结语
老图纸数字化为什么要分两期，答案不在厂商排期，在准确率分水岭上：矢量 95%，扫描件 75%–85%。
所以顺序是固定的——先做能被规则核住的那部分，再做需要人逐项确认的那部分。判断哪一段能先做、哪一段必须押后，靠的不是格式清单，是敢不敢把准确率说在前面。
良策金宝AI 做电力工程设计AI，一期交付的就是矢量这一段。8 万+ 规范库、200+ 审核规则、自研 CAD 工程图纸理解模型串成一条闭环，按院里的规则私有化适配、跟着标准持续更新。
全程在持证工程师复核签字的前提下进行，AI 不独立签字。扫描件部分明确不承诺，建议放二期。
现场那半判断留给你们做厚；把能核住的那一段做透、让每一版都签得下去，交给我们。
常见问题Q&A
Q1：95% 和 75%–85%，这两个数的口径是什么？A：端到端识别准确率，来自公开的 CAD 图纸 AI 识别落地实测材料，不是厂商宣传口径。矢量指 CAD 源文件与矢量 PDF 走解析通道，扫描件指图片类图纸走图像识别通道。两个通道的输出会统一到同一套数据结构。
Q2：为什么扫描件做不到矢量的准确率？A：因为输入里没有结构了。矢量图解析出来就是精确坐标和拓扑，图层、块参照、标注都在；扫描件只剩像素，要先去噪、纠偏、矢量化，再按标准把形位公差这类符号认出来，每一步都在猜，误差会累积。
Q3：扫描件就完全不能做吗？A：能做，但要带人核，而且建议放二期。可行的方式是机器先扫出候选、工程师逐项确认，把不确定项标出来单独处理。不能直接把端到端结果送进校审流程。
Q4：200 DPI、切片留 10%–15% 重叠，这些要求是什么意思？A：是走图像通道时的工程约束。A3 及以上图纸至少 200 DPI 才能保证细线和小字不被吃掉；大图按网格切片、块间留重叠，是为了避免符号被切在边界上导致漏检。矢量通道不需要这些。
Q5：一期做完矢量，二期什么时候做？A：看院里存量图纸的比例。存量以 CAD 源文件和矢量 PDF 为主的，一期就能覆盖大部分；扫描件占比高的，建议一期先把矢量部分跑通、把校审流程顺过来，二期再处理扫描件。
Q6：分两期做，成本是不是更高？A：短期看多一轮排期，但把两期混在一起做的代价更高——校审人员要在 80% 的准确率上兜底，返工和人天都会回到设计院自己身上。分期的目的就是把不确定项隔离出来，别让它混进要签字的交付里。
