理解空间，不止识别

Understand Reality,
Beyond Recognition

空间智能的起点

正如李飞飞教授所言，物理世界是多维且充满逻辑的，智能体必须在多维世界中生存与交互。思绘（sphere®）致力于构建空间智能的数字底座，赋予 AI 穿透平面数据、洞察物理因果的“工程直觉”。

使命

我们正在打破纸面数据与现实逻辑的断层。通过解码人类文明最复杂的空间说明书——工程图纸，我们让 AI 像人类专家一样理解空间的物理联系，开启工程自动化的新纪元。

愿景

成为工程世界的视觉与空间智能引擎。通过 AI 连接图纸、现场与决策，让智能体不仅能“看到”数据，更能真正“理解”空间。

产 品

思绘不是一个简单的识图工具，而是一个能够深度理解物理世界的工程智能体。它将静态、碎片化的工程数据，转化为可交互、可执行的空间智慧。

直接解析原始格式（DWG、DXF、PDF 及复杂图像），超越传统图形识别。sphere agent 能像专家一样读懂工程语言，精准重构每一个图元、符号及标注背后的语义属性。

原生图纸理解

拒绝孤立的对象检测。系统自动识别设备间的拓扑结构、物理连接与因果链条（如：变压器与断路器的逻辑关联），构建具备功能逻辑的空间拓扑网络。

设备关系识别

将二维数据升华为三维逻辑。基于工程常识进行空间约束与维度推理，即使在遮挡或信息缺失的情况下，也能推导出合理的物理排布，构建符合工程现实的世界模型。

空间几何推理

将空间认知转化为生产力。基于深度理解，自动化执行 BIM 建模、设计校验、工程算量及运维决策，让 AI 具备独立完成复杂工程任务的能力。

面向业务执行

我们构建了独特的空间理解范式，使AI能够穿透平面数据映射，洞察物理世界的多维本色。

技 术

双路并行神经网络架构

CAD 语言分支： 像阅读语义一样解析工程语法的逻辑深度。

几何空间分支： 肉眼一样感知物理实体的形体特征与空间排布。

跨模态融合： 采用 Cross-Attention 技术，实现语言逻辑与几何形状的深度统一。

行业智慧库

因果图谱引擎： 内置深厚的行业工程规则，赋予 AI 专家级的常识与合规性判断力。

空间语义知识库： 基于海量行业图纸沉淀，构建出高壁垒的物理空间认知底座。

生 态

从图档重构到资产进化，驱动空间智能的实务落地。

电力工程： 贯穿造价与施工的 全链路支撑

电力工程的核心价值在于精准的成本管控与严密的施工协同。我们为电力工程提供从投资造价到施工执行的全过程数据支持。通过自动化抽取工程量与核验设计合规性，我们将图纸中的工程语言转化为精准的造价台账与施工指导，显著提升全生命周期的管理效能。

城市建筑： 从复杂图纸到 高质量数字资产

资产数字化的瓶颈不在于资料录入，而在于如何从浩如烟海的图纸中准确还原空间语义与构件逻辑。基于对图纸结构、文本、标注与关系的联合理解，我们帮助企业将图档中的关键对象自动沉淀为可管理、可关联、可追溯的数字资产。这些高质量的底层数据，将直接为空间数据库、资产台账、数字孪生及智能运维提供核心输入。

具身智能： 物理交互的 空间操作层”

正如李飞飞教授所言，物理智能体必须生活在多维世界中。机器人要真正进入生产与生活空间，单纯依靠视频感知和遥操作是远远不够的。我们为具身智能提供了缺失的“空间操作层”。通过整合平面图逻辑、设备关联及施工约束，sphere agent 为机器人提供了包含可达路径与语义对象的“认知地图”，为世界模型注入确定性的物理常识。

从“绘图辅助”转向“数据资产的源头治理”，我们解决了行业最痛的“数据孤岛”与“资料失效”问题，为数字化转型提供具备语义逻辑的高质量数据。

路 径

历史资料的语义化检索

基于语义理解实现跨项目的工程知识快速召回与复用。

图档知识结构化沉淀

将散落在历史图纸中的工程知识转化为可追溯的数字资产。

构件与空间关系整理

自动理清复杂空间内的设备拓扑与构件逻辑关联。

图纸到空间台账的智能抽取

实现从非结构化图档到资产台账的分钟级转化。

科研基因

依托杭州全息智能技术研究院，在空间智能前沿方向与浙江大学 CAD & CG 全国重点实验室紧密协同，并联合成立了智能工程计算联合实验室。

精英团队

核心成员来自浙江大学与阿里达摩院的领军人物，中坚力量来自于浙大、清华、复旦等全球著名高校与研究所。

荣誉与验证

项目已获得工程类专业资本关注，并在全国性客户及造价机构中形成了深度的协同应用。