0 引言

近年来，全球汽车产业电动化、智能化转型加速，车企新建及改扩建项目投资大、工艺复杂且工期紧张，工厂设计总承包行业竞争加剧、项目难度上升、利润承压，传统设计模式弊端凸显。

设计环节中，大量标准化重复性制图工作拖累效率；图纸审核依靠人工经验，易产生错漏，合规核查存在隐患。此外，海外项目面临各国建设规范差异，人工校对周期长、风险高，难以满足快速交付要求。

针对上述行业痛点，亟需一种能够将汽车工程领域沉淀的知识数字化、将大模型能力工程化，并深度嵌入设计流程的解决方案，以实现工程设计质量与效率的双重提升。

1 系统架构与技术方案

调用Microstation、Revit和AutoCAD等主流设计软件开放API，以插件形式内嵌智能设计与审查模块，依托可停靠窗体统一管控功能入口；底层搭建多智能体协同平台与企业本地化知识库，结合汽车工厂工艺特征模拟资深工程师协作模式，支撑四大核心应用场景。

1.1 智能识别与预处理智能体

在传统设计流程中，专业条件图（特别是工艺设备布置图与建筑布置图）的接收与处理往往是制约进度的关键环节。由于设计节点频繁调整，多版本条件图需反复清理与转换，人工处理不仅单次耗时久，且极易产生误操作。本系统部署的图纸理解智能体，能够像资深工程师一样，自动识别图纸中的工艺设备轮廓、物流通道、柱网及各类标注符号等关键要素，支持批量智能处理与无损恢复。处理前后的图纸对比如图1所示。该智能体将底图处理时长从数小时压缩至10min以内，效率提升达90%以上，在显著提升处理效率的同时，亦为后续设计保留了充分的灵活调整空间。

图1 条件图处理前后对比

1.2 设计与计算协同智能体

汽车工厂公用系统管路设计具有“介质种类多、参数要求严、管道布置密集”的典型特征，长期以来面临着出图效率低、管线碰撞频发、复用率差等共性难题。针对上述痛点，本系统构建了设计与计算协同智能体机制：设计生成智能体依据车间工艺布局与设备接口位置，自动规划管路布点与连接拓扑；规范审查智能体则实时调用企业知识库中的水力计算模型与公用系统设计规范，对生成方案进行同步校验。如图2所示，该系统实现了从“设备接口识别—布点—连管—参数计算—系统图生成”的全流程自动化范式转变，将单套管路系统的设计总时长缩短至1.5h以内，综合效率提升50%以上，显著降低了人为绘图错误率。

图2 工艺排水管路自动绘制

1.3 动态仿真与合规审查智能体

汽车工厂消防与安全合规审查是图纸外审的核心关注点，尤其在涂装车间（易燃易爆危化品存储与使用区）及辅房区域，人工检查不仅耗时巨大，且极易因视觉盲区导致漏判。市面上现有的部分二次开发插件虽提供保护半径检查功能，但多采用简化几何计算，未充分考虑汽车工厂特有的墙体、设备遮挡等物理环境因素，导致计算结果与实际工况存在显著偏差。本系统创新性地引入了动态仿真机制，消防审查智能体能够模拟消防设备（如消火栓、灭火器）保护范围的扩散路径，智能绕开设备、墙体、柱和门窗等遮挡物，精准识别视觉盲区。如图3所示，该技术将隐蔽的合规风险可视化、量化，使审查模式从传统的“随机抽检”升级为“全量、精准仿真”，特别满足了汽车行业对防火防爆设计的极高安全要求。

图3 真实消防保护范围显示

1.4 多模态翻译与合规智能体

在中国车企海外建厂项目的交付过程中，设计说明的多语种对照与本地化合规审查是关键瓶颈。传统工作流需在CAD/BIM软件与在线翻译工具间频繁切换，且难以保证汽车工程专业术语的一致性。此外，欧美及东南亚等国对汽车工厂的环保排放、劳工安全标准极为严格，图纸说明需符合当地法规。针对此类挑战，多语种合规智能体不仅基于专业词典实现了工程术语的高精度互译，更能结合目标国的汽车工厂建设规范知识库，对设计说明进行跨文化合规性审查，确保“语义等值”而非“字面对应”。同时，系统具备双语内容语义对比功能，可自动标识不一致内容。该技术使多语言校审效率提升5倍以上，极大缩短了国外项目的设计审图周期，有效规避了因文化差异导致的海外项目交付延误。

2 技术突破与创新

2.1 基于规划式工作流的多智能体架构

基于规划式工作流的多智能体系统采用规划式（Plan-and-Execute）工作流架构，由主控智能体（ControllerAgent）负责解析设计师的自然语言指令或宏命令，将其拆解为结构化的子任务序列，并动态调度图纸理解、规范审查、设计生成等专项智能体协同完成作业。各智能体以松耦合的微服务形式独立部署，支持横向扩展与独立升级，既保证了复杂设计场景下系统的运行稳定性，也为后续接入新型AI能力预留了标准化的接口。

2.2 企业级工程知识库与RAG增强决策

为解决通用大模型在专业工程领域存在的“幻觉”现象及专业知识匮乏问题，本项目构建了私有化的企业级工程知识库。该知识库系统性地集成了国内外主流汽车厂商的设计标准、四大工艺车间设计规范、历史优秀图纸及典型错误案例。通过RAG（检索增强生成）技术，使智能体在生成决策前，优先从知识库中检索相关的规范条款与相似案例，将其作为上下文注入Prompt，从而确保输出结果的精准性、合规性及可追溯性，成功将大模型的通用能力转化为可靠的工程领域专家能力。

2.3 混合模型调度与优化技术

为平衡系统性能、算力成本与数据安全，本系统采用分层混合模型调度策略：图元识别、符号提取、简易规则检查等轻量任务运行本地小参数模型，削减时延与算力消耗；空间优化、多语种合规审查等复杂推理生成任务，动态调用千问、DeepSeek等云端大模型。该弹性架构可保障高并发场景下系统实时响应与稳定运行。

2.4 沉浸式无缝集成技术

区别于外挂式AI工具，本系统深挖Autodesk、Bentley等工业设计软件底层API，以原生插件形式将智能体能力内嵌至设计环境，实现“设计即审查、边画边算”沉浸式交互。设计师无需跨平台切换，在原有界面完成各类智能辅助工作，有效提升流程连贯性。

3 结语

本文提出的多智能体协同AI辅助设计系统，已在海内外多家整车及零部件工厂项目落地，成效突出。实践表明，系统使汽车工厂公用系统设计效率提升50%～60%，项目交付周期缩短15%～20%，设计审查精度接近100%，重大设计缺陷风险基本消除，人力成本下降约30%。该系统证实AI可替代重复性工作，并依托知识赋能汽车工厂精益设计，为汽车工程数字化转型提供可复制的“AI+工业软件”融合方案，对汽车工程智能化高质量发展具备借鉴意义。

参考文献

[1] 刘杨，杨祖贤.国内外工程建设EPC模式的风险因素对比研究[J].建筑经济，2020，41（S2)：132-135.DOI：10.14181/j.cnki.1002-851x.2020S2132.

[2] 吴璇，付涛.检索增强生成技术研究综述[J].计算机工程与应用，2025，61（20）：19-35.

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