“一张变速箱图纸人工标注要3小时，错误率还高达18%”，这是某机械企业曾面临的困境。在工业制造领域，图纸作为核心信息载体，其处理效率直接决定项目进度，而传统人工模式早已难以适配数字化生产需求。简会 AI 图纸识别系统的出现，正以技术革新打破这一僵局。

工业图纸的非结构化特征曾是智能化的最大障碍：CAD 图纸中公差框、技术要求分布随意，GD&T 标注常以任意角度呈现，传统 OCR 技术对旋转超 45° 的标注识别率骤降。简会 AI 通过上万级图纸数据训练，精准定位任意位置、角度的标注信息。

针对旋转变形难题，其专属旋转校正算法可自动检测倾斜角度并完成校正，哪怕是倾斜的直径符号「Φ」也能精准识别。结合工程知识图谱构建的语义解析模型，更能破解 “位置度 + 最大实体要求” 等复杂标注的解读难题。

在某激光等企业的实践中，简会 AI 将单张图纸处理时间从3小时压缩至30分钟，效率提升 10倍；GD&T 标注识别准确率从 62% 跃升至 97.6%，年节省人工成本超40万元。当图纸处理从 “人工苦工” 变为 “AI 速解”，制造企业终于能将精力聚焦于核心生产创新。