Digs 將平面圖轉化為 AI 可讀取的營造資訊
瞭解 Digs 如何擴大高品質藍圖註解規模，支援 AI 驅動的營造工作流程。
2026 年 9 月 1 日 | 美國
Executive Summary
Digs 持續擴展為住宅建商和屋主打造的 AI 協作平台，因此需要可靠的方法，將複雜的平面圖和藍圖影像轉化為可供 AI 系統使用的結構化資料。
Digs 與 Uber AI 解決方案 (UAIS) 合作建立彈性的註解作業流程，可隨藍圖標籤需求的變化進行調整。此次合作維持了高水準的註解品質，也將支援範圍擴展至更精細的營造元素，提升作業透明度，並建立可重複運用的基礎，支援 AI 產品持續開發。
主要成果
99.5% 以上
維持註解品質
1,000+
為識別房間名稱而標記的其他任務
建立 AI 驅動的營造工作流程，有賴於進階的資料註解
Digs 正在打造 AI 驅動的平台，協助住宅建商和屋主整理營造文件、共同制定計畫、自動化交接流程，並保存住宅的數位紀錄。為確保這些工作流程可靠運作，平台首先必須能理解住宅平面圖與藍圖，而這些圖面在配置、符號、尺寸、方向和建築細節方面都有很大的差異。
隨著 Digs 推出新的 AI 功能，對資料註解的需求也變得更加複雜。最初從房間分割開始的註解工作，逐步擴展至房間命名、測量、牆體判讀及其他藍圖元素。真正的挑戰不只是標記更多影像。Digs 需要一套能隨產品發展靈活調整的資料註解作業，同時維持住宅建商和屋主所仰賴的下游一致性。
尋找能因應產品持續發展的註解合作夥伴
Digs 與 Uber AI 解決方案 (UAIS) 展開合作。UAIS 團隊迅速配合 Digs 現有的技術環境與持續演進的工作流程，而非要求 Digs 遵循僵化的營運架構。UAIS 組建專責註解團隊，並依循 Digs 既有的審查流程進行作業。隨著需求變化，工作流程也逐步調整。經過調整的工作流程可支援旋轉配置、更新後的分割規則、房 間命名、測量，以及日益專業化的藍圖元素，無需從頭重建整套作業流程。
此次合作也解決了作業流程缺乏透明度的問題。由於審查與資料擷取流程分散在不同系統中，團隊難以迅速掌握工作受阻的情況及新發生的問題。UAIS 導入控制台報告與自動 Slack 更新，可顯示佇列狀態、進行中的作業和受阻項目，讓雙方團隊更清楚掌握日常作業情況，也減少人工協調的需求。
隨著 AI 需求擴展，藍圖註解準確率仍維持在 99.5% 以上
此次合作建立了一套穩定的註解作業機制，能因應不斷變化的藍圖需求，同時讓核心工作流程的註解品質維持在 99.5% 以上。
透過更清楚的報告資訊，團隊能更快掌握工作流程中的問題並協調作業，而彈性的營運模式也讓 Digs 能隨著 AI 產品發展新增註解任務。例如，新的工作流程能輕鬆承接一項額外專案，其中包含超過 1,000 項房間名稱辨識任務。
UAIS 具備管理複雜註解方案及因應需求變化的實務經驗，讓 Digs 能進一步運用結構化營造資料，不必在每次註解需求調整時建立新的內部流程。
為 AI 驅動的營造工作流程打造可擴展的基礎
住宅營造所使用的 AI 系統，仰賴對高度變化的視覺文件進行準確解讀。要打造這些能力，註解作業也必須能與產品同步演進。
Digs 透過與 Uber AI 解決方案合作，建立了可靠的藍圖註解工作流程，不僅能因應不斷變化的需求並維持品質，也能擴大作業規模，不會增加不必要的複雜性。如今，Digs 正打造 AI 驅動的工作流程，以因應住宅營造與持有的新時代。
瞭解 Uber AI 解決方案如何與貴企業合作，攜手推動 AI 發展。
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