“DeepSeek 與設計院數智化系統的結合”本質上是將大模型能力嵌入到設計院的核心業務系統中，實現設計流程的智能化、知識化和自動化。DeepSeek 是類 ChatGPT 的中文大語言模型（如 DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder），具備極強的代碼生成、語言理解、知識推理和文檔處理能力。
?? 一、結合的核心目標
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設計知識的理解與推理
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快速理解設計任務、圖紙說明、標準規范
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自動對比、分析、總結圖紙與設計說明的一致性
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文檔和流程自動化
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自動生成技術交底、設計說明、校審意見、會議紀要
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智能審批、項目匯報文檔自動生成
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設計知識庫的語義檢索與推理
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輔助編程與自動化工具生成
?? 二、結合場景示例（分類說明）
1. ?? 與文檔系統對接：知識問答與文檔生成
| 功能 |
DeepSeek能力 |
示例 |
| 技術說明生成 |
自然語言生成 |
自動生成《設計說明》《節能說明》《施工說明》 |
| 項目匯報文稿 |
總結與報告自動化 |
從會議記錄中自動生成會議紀要 |
| 規范語義問答 |
長文本問答 |
“JGJ16-2008中關于樓梯欄桿高度怎么規定？” |
| 圖紙語義分析 |
OCR + NLP |
識別圖紙中的房間用途、標注信息，轉為結構化數據 |
2. ?? 與項目管理系統對接：任務理解與智能助手
| 功能 |
DeepSeek能力 |
示例 |
| 智能設計助手 |
智能對話與任務生成 |
“幫我規劃一個500床醫院的初步方案，地塊是70×120米” |
| 進度預測與預警 |
推理與總結 |
從設計日志、任務分配記錄中發現滯后或資源沖突 |
| 圖紙版本理解 |
文本比對+摘要 |
自動總結新舊圖紙的主要變更點，輔助校對 |
3. ?? 與 BIM/CAD 系統對接：編程能力與規則應用
| 功能 |
DeepSeek-Coder能力 |
示例 |
| Revit腳本編寫 |
Python/C#自動生成 |
“寫個Revit腳本，篩選所有風管并按尺寸分類輸出Excel” |
| 圖紙批量處理 |
AutoCAD命令/LISP腳本生成 |
“寫一個CAD腳本，批量調整圖紙比例為1:100” |
| 參數化節點生成 |
代碼生成 + 規則匹配 |
輸入自然語言需求，生成幕墻/機房節點的參數配置邏輯 |
4. ?? 與知識庫/數據庫對接：語義搜索與知識圖譜
| 功能 |
DeepSeek能力 |
示例 |
| 圖紙語義搜索 |
多模態推理 |
“找一個和本項目類似的辦公樓平面圖，3層，框架結構” |
| 規范與法規圖譜問答 |
知識圖譜+QA |
支持“防火間距判斷”邏輯鏈式推理 |
| 智能標簽與歸檔 |
文檔結構識別 |
自動識別圖紙內容，歸類進樓層、專業、階段等標簽系統 |
?? 三、技術對接方式建議
| 模塊 |
對接方式 |
| 業務系統（OA/項目管理） |
API調用大模型（私有部署或API服務） |
| BIM平臺 |
嵌入 DeepSeek 生成的 Revit插件腳本或參數助手 |
| CAD平臺 |
AutoCAD 腳本助手 + DeepSeek 文生代碼對接 |
| 知識庫系統（規范/項目庫） |
自然語言檢索接口 + 嵌入式助手界面 |
| 數據庫 |
語義解析→SQL生成→接口對接（用于圖紙歸檔、進度數據） |
?? 四、落地部署建議