近日，赛意和华为合作发布了面向PCB行业的工程资料解析一体机。赛意在PCB行业长期深耕，工程资料解析是其探索的当前能够有效落地应用的大模型智能体典型场景，推出一体机的形式，则可能是适应一些国产化要求，以及能更快的让智能体落地。

PCB图纸识别，典型高价值场景

PCB企业在设计阶段会生成大量的设计图纸，但这些图纸一般都是CAD、PDF等格式，其中蕴含的设计参数相关数据，并不像后续的工艺、质量、报价等管理系统中那样，直接存储在数据库里，可以方便的被业务管理系统识别。因此需要人工从中识别关键参数，并输入到业务系统，从而方便后续生成报价、工艺质量文件等。人工完成这一过程是个费时费力的过程，AI正好可以将此过程转为自动化，从而提高效率

4小时到4分钟是60倍，不是10倍，这里写8-10倍可能是包含了转换之后一些人工校对审核等的时间

具体地，AI系统识别设计生成的PDF、CAD、Word、Gerber、OBD++等常见文件格式，从中提取并填入预置的180个参数的标准化数据表，这些数据表作为结构化数据，就可以与企业ERP、MOM、营销等系统对接，从而为后续的自动报价、MI资料生成、配方自动生成、质量检验等提供基础。

结果上，赛意表示，在图纸参数提取过程，一个资深预审工程师每天也就完成2-3家客户资料的导入工作，用AI可以从4-6小时缩短到4-6分钟，做到每天2,30家客户资料的导入工作。对应的报价过程，也可以从2-3天缩短到半天左右。

准确率方面，赛意结合了自身多年积累的PCB行业数据做训练，提升了准确率。参数提取的准确率达到90%，客户如果基础好，最高能达到95%。

CAD图纸等设计文件，由于无法直接将其中信息导入各种业务系统的企业数据，导致了企业实现数据端到端连通过程中存在了重要断点。基于大模型的AI系统识别提取CAD图纸信息则可以打破这一断点，实现从设计开始的全生命周期数据贯通。外加这一过程对大量人工工作量的节约，这个场景可谓很典型的AI大模型应用价值明确的高价值场景。

正是因为这一场景的潜在价值，可以看到行业内很多类似的企业也都在朝这个方向努力，如雪浪云、羚数智能、嘉立创也都有相关解决方案或应用。

软硬结合一体机更容易落地

至于为什么提供成软硬一体的解决方案，则主要是为了加速应用部署。

很多工业企业由于不清楚未来部署AI大模型会有哪些智能化应用场景，所以当前更多以单点应用为主，并没有系统性的采购AI算力设备，这就导致如果直接应用部署AI大模型智能体的软件解决方案，还需要企业额外去单独采购算力，这一过程涉及很多的申请审批等问题，将显著拉长项目的落地时间，而一体机的方式，则可以直接采购即用，缩短了这一过程。

同时，很多供应商也通过一体机的形式，打造开箱即用的方案，解决配置AI工作栈费时的问题。企业采购AI算力之外，还需要在其上安装部署一系列AI工具集和中间件，不同的工具和中间件还需要进行调试和对接，才能最终支撑上层AI智能体应用的顺利运行。一体机则是供应商把所有应用所需的中间层软件等全都预装好，用户开箱即用，进一步提高效率。

此外，当前主流的AI一体机有基于NV卡或者华为的昇腾卡等多种，很多供应商都会给工业企业客户提供多种选择，如默认提供NV卡的方案，可选其他卡等。赛意联合华为推出的昇腾的一体机方案，可以给对国产化和自主可控有更强要求的用户以更好的选择。

智能体快速落地：垂直细分场景与软硬结合

在当前的条件下，垂直细分场景软硬结合，无疑是在工业企业内推进智能体快速落地的优先选择。

足够的垂直，解决特定细分场景下的问题，这样才能保证准确率和足够的实用性，过于宽泛通用的智能体在企业内尚难以达成较好的效果。

软硬一体方式，则是可以以较低的成本快速应用部署和试错。

当然，更长远来看，对于未来有计划大规模部署大量智能体的企业而言，一体机可能就只是一个过渡方案，未来面向大量智能体的应用和开发，企业肯定还是需要系统性的规划AI算力中心、智能体开发平台、AI开发人才和组织等