2026 年，全球 AI 产业迎来关键转折点，大模型狂热逐渐退潮，核心叙事从技术军备竞赛转向商业化兑现。
在这样的周期里，AI+CAD 平台公司「品览科技」选择了一条相对另类的发展路径：没有追逐大模型风口，没有做 C 端爆款，也不想讲 AI 替代人力的故事，而是选择钻进图纸堆，切入工业设计这个不太 " 性感 " 的细分领域。
品览科技创立于 2018 年，专注于 AI+CAD 核平台的研发与产业化应用，为 AEC 程设计和 MFG 业设计业提供 AI 设计整体解决案。创始人李一帆毕业于清华学电程系，后在卡耐基梅隆大学攻读硕士学位。在硅谷创业期间，曾参与多个创业项目，担任 MailTime 创始团队成员与 Caicloud 业 AI 负责，领导开发多个 AI 相关产品与解决案。
近年来，AutoDesk 等头部 CAD 厂商也开始布局 AI 能力，但李一凡并不想做 " 中国版 AutoDesk"，而是要构建一个可以接受自然语言任务、理解设计意图和物理规律，并且能够自主规划与持续自我进化的 "AI 工程师 "。
1. 从图纸识别到 "AI 工程师 " 的产品演进
2018 年李一帆从硅谷回国创办品览科技后，曾用一年时间在不同行业寻找适合 AI 技术落地的应用场景。直到 2019 年，品览科技在微软一场论坛上的演讲引起万科团队的注意。
经过几个月沟通探讨，李一帆了解到，建筑设计需要大量绘图工作，单张图纸平均修改 10 次，重复劳动占比超 80%，仅管线排布的施工图就需要半个月反复核对。与此同时，大量的数字化图纸、规范与经验，恰恰具备 AI 技术落地的核心数据基础。这让李一帆看到技术落地的可能性，品览科技与万科达成合作，研发出一套 AI 审图系统。
不同于简单的图片识别，图纸的复杂性远超自然图像，包含图层信息、专业符号、尺寸标注、多页关联等高度结构化的专业表达，几百张图纸之间还有复杂的逻辑关系。" 那时候的‘ AI 四小龙’虽然能做图片识别，但设计图纸的识别，除了我们，到今天也没有企业能做。" 李一帆说道。
品览科技的算法团队从几何原理、结构力学等基础知识入手拆解绘图逻辑，搭建底层的模型算法，设计部门提供行业 know-how，两个团队互相配合反哺，从避雷针的极小模块，到整栋住宅的电气系统，再到各类非建筑行业的设计需求，逐渐构建起适配工程场景、能够让设计师用起来的设计模型，从而不断打磨和优化公司 AI CAD 核心产品筑绘通的能力。
这套技术架构的核心逻辑是，用通用的底层算法作为 " 内功 "，应对不同行业场景需求的 " 出招 "。
" 客户不用重复发明轮子，只需在平台上训练自己的专属模型。" 李一帆解释，从而将绘图效率提升 10 倍，返工率降低 90%。
目前，筑绘通已经历七次关键迭代，基于大语言模型、深度学习识图引擎、生成式设计引擎与云端建模引擎的技术底层，具备云 CAD、AI 识图、设计大模型与 AI 设计 agent 能力，现已应用于建筑、电力工程、船舶等工程项目的排布设计与图纸绘制。
" 国外传统厂商已经注意到我们的产品，但是更有可能对我们造成威胁的其实是基模巨头，不过目前还没有这个迹象，基模还无法处理设计图纸这种形态。" 李一帆说道。
2. 从垂直应用转向平台化战略，以 "ODM" 模式出海日本
2023 年，中国房地产行业经历波动，商品房年开发量骤降，也导致品览科技原本聚焦于住宅 AI 设计的战略受到直接影响。
" 市场环境促使我们认清一个现实，我们的优势不是行业专家。而是 AI 技术专家，所以我们应该专注于做好技术平台，行业的事交给合作伙伴和客户，他们比我们更懂。" 李一帆说，" 就像华为做基站，却不会去卖 SIM 卡。"
目前筑绘通的产品定位为 "AI+CAD 核心平台提供商 "，采用 " 软件授权 + 实施服务 "（License+ Service）的服务模式，也可以与客户共创开发定制版。截至 2026 年 3 月，筑绘通 B 端客户数量突破 300 家，已实现全年经营性盈利。
例如，海尔基于筑绘通开发的空调设计应用 " 海筑绘 "，较以往实际节省 70% 的设计时间。某连锁酒店运用品览科技 AI 平台排布酒店房间，快速成符合品牌标准的建筑平图和程量清单，将原本 4 小时的设计时长缩减 1 时，提效约 75%。
原本品览科技对出海并没有明确规划，有日本客户在寻找供应商的过程中，看到 36 氪对品览科技的报道后，伸出合作的橄榄枝。
从接到咨询到正式启动合作，品览科技用半年时间研判，最终选择联合共创的合作模式：品览科技出技术，本地伙伴出本地行业专家与销售渠道，共同开发面向日本市场的行业版 AI 设计工具。
这种类似 ODM 式的出海路径与近年来流行的 SaaS 出海不同，不是将产品进行语言翻译后直接进行销售，而是需要从技术适配到产品定义都 " 重做一遍 "。
李一帆解释，" 我们过往的经验是，不要着急在面上铺开，和 C 端用户‘尬聊’，先选择一个有行业 know-how 的合作伙伴深度共创，从一个专业方向纵深切进去。试点成功了，向客户证明了我们的能力，再往外延展就只是时间问题。"
" 在日本、韩国这样高度发达的本土化市场，一定得是当地人做当地事。" 合作启动后，李一帆确实很快体会到日本市场的 " 不一样 "。日本独特的建筑形态以独栋的 " 一户建 " 为主，集中式公寓较少，并且设计规范与标准体系也完全不同，因此模型算法要做全面改动和适配。
其次，日本市场对产品的可靠性要求很高，对试错更加保守，希望问世的 AI 产品必须足够更成熟。" 所以我们的产品打磨也必须得慢工出细活。" 李一帆表示，这种 " 细 " 体现在方方面面，比如更高的抗震设计要求，模型能够与本地常用的设计软件对接，符合日本工程设计师的工作流程和使用习惯。
为解决这些问题，品览科技采用两地协同的模式：一部分团队常驻日本，一部分留在国内，通过线上协作推进开发。" 出海这件事是急不来的，我们毕竟不是巨头企业，先在日本把第一步走好，未来无论去韩国还是欧美，都会像这样由点及面地慢慢做大。" 李一帆表示。
这种 " 慢 " 或许正是工程技术应用赛道的本质，需要时间积累行业理解，以耐心建立信任关系。当被问及最终愿景时李一帆表示：" 让 AI 能够做工程设计，创造一个更好的世界。" 这个愿景很大，但实现路径很简单，从一个避雷针的 AI 设计开始，到一座核电站的电缆系统，当别人在做 " 性感 " 的事，品览科技选择慢慢积累内功，然后等时间给出答案。
