概述

融资金额： 短期： 1000 万元 / 1 年 中长期： 2000 万元 / 2 年 资金用途： 产品开发 (55%)： 数据集开发、专业模型训练、算力租赁、客户端（前端）开发、数据中台（后端）建设。这是资金投入的绝对重点。 团队建设 (30%)： 招聘产品经理、架构师、前端/后端/算法/图形/机器学习工程师等关键人才。 运营推广 (25%)： 市场推广、营销、早期用户验证、办公场所与设备租赁、人事运营等。

需求详情

一、核心技术 (Core Technology)该项目的核心技术架构融合了前沿 AI 与空间设计专业知识，形成独特闭环：AI 大语言模型 (LLMs) + 空间推理：核心引擎： 利用 GPT-4o 等大型语言模型进行空间语义理解与推理。输入方式： 支持自然语言提示词 (Prompt)、手绘草图、图片、PDF 等多模态输入（“Vibe Design”）。输出形式： 模型推理后生成结构化的 JSON 代码，而非直接生成图像或网格。这确保了模型的精确性、可编辑性和与专业工作流的兼容性。结构化数据与可编辑模型：关键创新： 生成的 JSON 代码可被解析为三维空间模型，具备清晰的空间关系、简洁的体量，并支持后续编辑和拓展，可无缝输出至 Revit、Rhino 等专业软件。对比优势： 区别于竞品（如影眸科技使用 Diffusion+NeRF 生成不可编辑的网格模型），该平台的模型是“活”的，满足专业设计需求。空间向量数据库与 RAG：知识库： 构建专业的空间数据集、规范库、材料库、设备库等。检索增强生成 (RAG)： 通过 RAG 技术，让大模型在生成时能访问和调用这些专业数据库，显著提升输出结果的专业性和准确性。智能体 (Agent) 协作框架：自动化工作流： 设计了多个 Agent（智能助手），如“模型生成”、“图纸生成”、“规范检查”、“概念深化”等，可协同完成复杂任务。人机协作： 用户只需提出目标和创意，由 Agent 执行具体的空间思考、规划和生成任务。前后端技术栈：前端： 基于浏览器，使用 HTML, JavaScript, React, ThreeJS (3D可视化), Konva.js (2D图形)。后端： Python Flask 服务器，WebSocket 实时通信。模型层： 连接 OpenAI, DeepSeek 等基础模型，集成专业数据集。二、研发方向 (R&D Direction)核心能力建设：空间数据集建设： 这是当前及未来的重中之重。包括数据收集、预处理、特征提取、建立空间语义规范、开发人机协同标注工具、构建空间图/向量数据库。模型优化： 通过 Prompt Engineering 优化、RAG 增强、以及未来可能的模型微调 (Fine-tuning)，提升空间推理的准确度和专业性。Agent 能力拓展： 开发更多功能强大的 Agent，覆盖设计、工程、施工、成本等全生命周期。产品迭代路径：短期 (2025-2026)： 完善现有平台，优化数据集，实现小范围试用和反馈迭代。中期： 实现从“概念设计”到“工程深化”甚至“施工建设”的更完整闭环。远期： 接入工业机器人，实现 RaaS (Results as a Service)，即“结果即服务”，将数字设计直接转化为物理建造。三、核心亮点与竞争优势 (Core Highlights & Competitive Advantages)颠覆性效率提升： 宣称可将设计效率提高数十倍，将传统需数周的工作缩短至数小时甚至分钟级。真正的专业级 AI 设计：自然的人机交互： 支持“Vibe Design”（氛围设计），用户可通过自然语言、涂鸦、图片等低门槛方式与 AI 交流，开箱即用，学习成本极低。多模态输入与长上下文对话： 支持手绘草图与提示词结合，并能进行多轮对话，持续修改和深化设计。平台化生态构建： 不仅是工具，更是连接 C 端用户（设计师、学生）、B 端企业（开发商、设计院）、G 端（政府）、供应链（材料商）的智能平台，形成数据和价值的闭环。对标 AlphaFold 的愿景： 借鉴 AlphaFold 成功依赖高质量蛋白质数据库的模式，强调构建高质量空间数据库是其长期竞争力的核心。四、市场前景 (Market Prospects)巨大市场容量：明确的目标市场：市场容量预测：商业模式：五、面临的问题与挑战 (Challenges)核心挑战 - 高质量数据集建设： 构建覆盖建筑、工程、材料、规范等领域的高质量、结构化、大规模空间数据库是项目成败的关键，投入巨大且技术复杂。技术成熟度与可靠性： 当前依赖基础大模型（如 GPT-4o）的 Prompt Engineering，其空间推理的准确性和稳定性需在真实项目中验证。向微调或自研模型过渡是长期挑战。市场竞争：市场接受度与习惯改变： 说服传统 AEC 行业用户放弃已熟悉几十年的 SaaS 软件（如 AutoCAD, Revit）和工作流程，转向基于 AI Agent 的新模式，需要克服巨大的惯性。商业化落地： 从技术原型到稳定可靠、能产生实际商业价值的产品，需要跨越“死亡之谷”。企业用户的付费意愿和定价策略（尤其在订阅制接受度不一的市场）是关键。团队与执行： 需要同时具备顶尖的 AI/算法人才、资深的建筑/工程领域专家以及强大的产品和商业化团队，人才获取和团队协作是挑战。六、预期融资规模及用途 (Funding Plan)融资金额：短期： 1000 万元 / 1 年中长期： 2000 万元 / 2 年资金用途：产品开发 (55%)： 数据集开发、专业模型训练、算力租赁、客户端（前端）开发、数据中台（后端）建设。这是资金投入的绝对重点。团队建设 (30%)： 招聘产品经理、架构师、前端/后端/算法/图形/机器学习工程师等关键人才。运营推广 (25%)： 市场推广、营销、早期用户验证、办公场所与设备租赁、人事运营等。