基于善谋GPT的PCB行业大模型及应用，赋能客户订单报价和工程预审处理流程化、自动化、智能化

基于赛意信息自研AI中台-善谋GPT的PCB行业大模型深度融合计算机视觉（CV）、深度学习与自然语言处理（NLP）技术，综合平衡企业算力成本、训练成本、模型能力、应用价值等要素，通过接入通用大模型对PCB行业大量的工程图纸、订单资料、行业知识等数据进行清洗、训练和精调，拥有更丰富的PCB专业知识、工程图纸识别和解析等能力，可提供工程MI参数提取、智能报价、AI质检、知识检索和问答等服务，推动PCB行业的数字化与智能化发展，加速行业智能化跃升。

采用先进的图像识别和人工智能技术，自动化解读Gerber、PDF、Word、Excel、TXT等不同格式的图纸文件，将图纸解读时间降低至分钟级。

能够处理多种文件格式和语言，简化工程师的操作流程，降低因格式多样性带来的解读难度和时间成本。

先进的图像识别和自然语言处理技术自动识别和解析PCB图纸中的元件、线路、层数等关键参数，并引入自动校验机制，降低人工错误率，提升准确性。

通过大模型分析图纸中的MI参数和设计复杂度，结合材料成本、制造过程和市场需求等因素自动生成而准确的报价，大幅提高工程报价速度和精确度，帮助企业优化成本控制，增强市场竞争力。

◆通过文档图片分类、文本版面探测和文本版面恢复三项自研算法显著提升PCB领域复杂工程图纸信息阅读、解析、提取、处理能力

◆通过深度学习模型、特征提取、数据增强、图像分析、版面重建、光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLU）和版面布局还原等步骤，实现对PCB文档图像内容的识别及关键工程参数的高效、准确的自动化提取。

自然语言处理（NLP）技术通过文本预处理、命名实体识别、句法分析、语义理解、信息提取等步骤，实现了对PCB工程图纸文本中关键参数的精准识别和提取。结合自然语言理解，NLP模型能够解析用户查询意图并生成智能报价。这一过程中，模型不断学习和优化，确保了报价的准确性和效率，显著提升了PCB行业的自动化水平。

提高效率：通过自动化的图纸参数识别，大幅提高工作效率，缩短项目周期。

降低成本：减少人工干预，降低因错误识别带来的成本损失。

提升准确性：利用人工智能技术提高图纸参数识别的准确性，减少生产错误。

增强竞争力：为客户提供快速、准确的报价服务，增强企业的市场竞争力。

某印制电路板有限公司

业务痛点：在客户样板制作环节，需完全依赖人工解读多种文件格式（如Gerber、PDF、Word、Excel、TXT）和多语言业务描述的订单资料，并从中提取关键的工程参数，这一过程耗时且容易出错。

项目成效：

赛意信息在客户现有业务系统的基础上调用PCB大模型的能力，帮助客户构建“AI文档解析”和“智能报价”应用，彻底革新传统的PCB报价流程。通过大模型来解析、识别、理解工程图纸和文档，并自动提取尺寸、材料、层数等工程参数，将原本4~6个小时的报价周期缩短至4~6分钟，项目制上线以来大幅减少人工操作，提高订单接收到生产准备过程的效率，并极大提升了品牌形象和行业地位。根据当前项目研发费用及节约的成本测算，未来一年内客户企业的投资回报率将达200%以上。