AI 产品 · 独立项目

古建测绘成果工作台

我把任务理解、资料整理、实测核对、构件识别、程序出图和交付检查放进同一工作台。AI 负责理解与解释,规则程序负责确定性计算,专业人员处理存疑并签发。

AI 工作流 规则校验 人工责任
交互原型 AI、规则程序与人工协同完成一类立面成果
古建测绘成果工作台一次查看一个流程模块
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打开完整原型

项目起点

资料、成果和检查记录之间缺少稳定关系

资料整理

来源分散

照片、尺寸、草图、图纸和文字记录分散保存,资料是否齐全、从哪里取得,常靠人工记忆。

成果生产

重复修改

同一构件的信息会出现在记录、图纸和清单中。一次改动往往需要在多个文件中重复处理。

质量检查

问题发现较晚

尺寸、完整性和图面问题常在成果形成后集中检查,定位依据和返修范围都不够清楚。

交付归档

责任记录断开

正式文件与原始资料、修改原因、检查结果和确认人员缺少连续记录,后续复查需要重新查找。

调研过程

先明确成果如何成立,再确定产品需要哪些能力

  1. 01

    区分使用者和责任人

    绘图员负责整理和校正,项目负责人负责检查和确认,接收方核对交付内容。采购关系仍需在真实项目中验证。

  2. 02

    从正式成果反推输入

    先写清成果类型、规范、精度、角色和验收条件,再生成资料清单和检查要求。

  3. 03

    比较关联行业的工作流程

    我比较了测绘、遗产数字化、档案、工业质检等相关流程,提取任务定义、资料治理、对象结构、质量责任和交付归档等稳定能力。

  4. 04

    划清 AI、程序与人工边界

    AI 读取任务与资料、识别构件、解释问题并提出建议;尺寸换算、几何校验、出图和组包由规则程序完成;实测、专业判断和签发由人负责。

核心判断

先验证一类正式成果,再决定后续产品范围

近期目标是让一类立面成果可以生产、检查、确认和交付。持续档案需要真实使用频率、复查责任和预算支持。

产品目标

完成一类可核验交付

从任务要求到正式文件、结构化数据、检查记录和交付清单保持关联。

AI 边界

建议不直接写入正式成果

AI 输出经过字段限制和规则复核,专业人员处理未知项、冲突并最终签发。

验证边界

记录采用、质量和成本

样本可以说明路径可运行。真实项目才能说明成果是否采用、是否减少成本、是否有付费可能。

功能结构

产品能力沿成果形成顺序展开

01

建立任务

明确对象、成果、规范、精度、角色和验收条件。

02

整理资料

登记资料来源、时间、质量、覆盖范围和缺失状态。

03

核对构件

建立建筑、构件、资料和证据之间的身份与关系。

04

记录现状

保存实测基准、空间关系、专业判断和存疑区域。

05

制作成果

从同一版对象数据形成图纸、清单和现状记录。

06

检查成果

分别记录技术检查、专业复核、退回和确认状态。

07

准备交付

组合正式文件、元数据、版本说明和检查记录。

08

后续复查

新资料先形成变化疑问,专业人员确认后更新记录。

使用流程

问题在形成成果的过程中逐步处理

输入

任务与资料

任务要求决定资料清单。缺失、遮挡和权限问题先进入待处理列表。

AI

理解与识别

AI 形成任务结构、构件候选和判断理由,未知项保留给用户处理。

程序

计算、出图与检查

规则程序换算尺寸、生成图纸并校验确定性问题,结果回到对应对象。

人工

确认与交付

专业人员处理存疑、复核修改并签发,成果与记录组成交付包。

当前结果

AI 已进入关键步骤,交付价值仍待验证

已经完成

可操作的协同流程

  • 支持自然语言任务、图片与文档上传、构件识别和判断理由展示。
  • AI 建议、规则校验、人工确认和程序出图已经进入同一流程。
  • 交付前可查看问题、修改记录和责任状态。

仍待验证

真实项目价值与部署条件

  • 识别准确性、建议采用率和正式成果采用情况。
  • 整理、绘图、审核和返工人时能否减少。
  • 接收方需要的检查记录、版本信息和结构化数据。
  • 数据权属、部署条件和采购关系。

下一步

先完成一次代理交付

  1. 取得带任务要求、适用规范和实测基准的完整资料。
  2. 记录人工基线、AI 建议采用率、修改和返工人时。
  3. 按同一套验收条件比较成果质量、交付时间和退回问题。

项目入口

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