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1、 C Co od de e（以以基基坑坑支支护护场场景景为为例例。测测试试样样本本有有限限，测测试试结结果果仅仅用用于于参参考考建设综合勘察研究设计院有限公司建设综合勘察研究设计院有限公司北京航空航天大学高研院、清华大学北京航空航天大学高研院、清华大学沈阳教授团队沈阳教授团队 何静（副教授）何静（副教授）x x F Fo or r C CA AD D 工工程程应应用用评评测测报报告告Codex+CADCodex+CAD软件介绍软件介绍Codex+CAD：从“指令式绘图指令式绘图”到“意图式生成意图式生成”的技术跨越什么是什么是Codex for CADCodex for CAD？语义解析语义解

2、析：理解“桩径800mm”、“间距1.60米m”、“混凝土强度C30”等工程术语。核心能力核心能力基于OpenAI Codex，经过CAD领域数据（AutoLISP、VBA、.NET API、脚本宏、图元数据库）微调，能够将自然语言描述和工程逻辑直接转化为可执行的CAD绘图命令和参数化图元的AI引擎。逻辑编码逻辑编码：自动生成绘制直线、圆弧、填充、标注、图块插入的底层代码。上下文学习上下文学习：根据已有图纸比例、图层、样式，延续一致的绘图风格。与传统与传统CAD/CAD/简单脚本对比简单脚本对比对比维度对比维度传统交互式传统交互式CADCAD简单宏简单宏/脚本脚本Codex+CAD(Codex

3、+CAD(本测试对象本测试对象)输入方式鼠标点选、键盘命令预录顺序操作自然语言+工程参数灵活性高，但依赖人工操作低，参数变化需重写高，根据描述动态生成代码并执行对计算结果的响应人工读取、手动输入无法自动读取可直接读取计算书文本或表格数据工程师负担双手不离鼠标键盘，重复劳动需要编程知识聚焦设计意图，描述即可输出产物.dwg图纸固定套路完整的、可编辑的.dwg图元Codex并非简单的“语音绘图”，而是一个具备工程语义理解能力的“AI绘图助手”，它让CAD从“工具”进化为“能听懂你计算结果的伙伴”。工程领域工程领域“计算计算-画图画图-改图改图”痛点痛点计算阶段计算阶段 “数据孤岛数据孤岛”痛点描述

4、：痛点描述：1.使用理正、启明星等计算软件，输出大量文本/Excel数据。2.人工提取关键数据（土压力值、嵌固深度、配筋面积）用于绘图，极易抄错、看串行。3.不同计算模块（如整体稳定、抗倾覆）结果割裂，难以综合到一张设计图。代价：代价：数据错误导致设计返工；计算书与图纸不一致，审图风险高。典型场景：典型场景：“理正算出来抗滑桩弯矩是850kNm，画图时写成了580”常见低级错误。画图阶段画图阶段 “体力劳动密集体力劳动密集”痛点描述：痛点描述：1.1.绘制标准剖面：绘制标准剖面：重复画轴线、土体分层线、支护桩、锚索、冠梁、腰梁、标注每个剖面耗时30分钟以上。2.2.配筋配筋详图：详图：绘制钢筋

5、、箍筋、螺旋筋、标注直径间距，极度繁琐，但几乎每个项目都需要。3.3.“计算计算-画图画图”两套语言两套语言：计算结果是数字，图纸是图形，中间无自动转换，全靠工程师手动翻译。代价：代价：工程师大量时间消耗在“画图工”而非“设计师”角色；项目周期被迫拉长。典型场景：典型场景：一个中型基坑15个剖面，同样的图元复制粘贴几百次，极易遗漏或错位。改图阶段改图阶段 “牵一发而手动动全身牵一发而手动动全身”痛点描述：痛点描述：1.1.单点修改低效：单点修改低效：参数变更需手动逐图修改，效率极低；2.2.局部联动缺失：局部联动缺失：桩径调整后，配筋、标注等依赖项无法自动更新；3.3.复合修改易错：复合修改易

6、错：多参数叠加调整易遗漏依赖项，出错率高；4.4.推理修正缺失：推理修正缺失：嵌固深度等参数变更后，验算结果无法自动更新到图纸标注中。代价：代价：修改成本极高，版本易失控，“改桩忘改配筋”成为常见质量通病，工程师加班修改成为常态。典型场景：典型场景：业主临时将桩径从 800mm 调整为 900mm，工程师耗时半天改完所有图纸后，又被要求恢复原参数，重复劳动造成极大效率浪费。CodexCodex驱动驱动CADCAD的主要实现路径的主要实现路径基本思路：基本思路：让Codex根据自然语言需求，直接生成CAD可打开的图纸文件，例如DWG文件。典型流程：典型流程：自然语言描述 Codex生成绘图代码