你是否想象过，一个设计方案能在几分钟内从毛坯房跃然纸上？你是否期待，有一个得力的AI助手，能大幅提升从构思到提案的效率？现在，这一切正通过AI技术变为现实。今天，我们很荣幸地向大家分享AI智能设计V3.0版本的内部测试结果，用真实数据说话，带你了解这个“智能设计师”的强大能力。



功能简介——你的AI设计助手

你只需上传自家的毛坯房户型图，AI便能：

1.智能匹配样板间：基于你家户型结构特征，快速匹配相似度较高的样板间方案。

2.精准推荐软装：解析样板间内的软装家具搭配，并根据“观察者模式”精准地放置到合理位置。

3.完美还原硬装：自动识别户型特征并应用样板间中的墙地面的铺法样式和材质。

数据说话：V3.0测试结果全面透视

本次测试严格区分了高相似度（目标户型与样板间户型较为相近）和低相似度（目标户型与样板间户型有较大差异）两种场景，对23个高相似度案例和16个低相似度案例测试，包含多空间与单空间案例，以评估AI在不同条件下的稳定性。主要指标包括：户型匹配、软装召回率1、软装召回率2、软硬装正确率。

以下是我们本次测试的基于详实测试记录的单空间（卧室）部分数据：

截取高相似度测试记录：

截取低相似度测试记录：

核心指标解读

• 召回率1：（实际应用部件个数/样板房部件个数）AI能找出多少样板间里应有的家具。数值越高，说明方案越完整。
• 召回率2：表示识别正确率，实际召回部件数量/应召回部件数量（不召回的模型：不计入召回率；如被应用到毛坯房（发生碰撞之类）。
• 正确率：AI推荐软硬装被放置得是否准确、合理。数值越高，说明方案越专业。
  

     软装识别应用效果正确率 = 正确放置在毛坯房的模型 / 放置在毛坯房的总模型数值

     硬装识别应用效果正确率 = 墙体和地板铺贴正确数（铺法+材质+缝隙） / 总的墙体和地板数

   从整体来看，AI智能设计V3.0版本已经具备了高度的成熟度和稳定性。但在“低相似度户型的方案完整度”仍需持续的优化。

   在高相似度场景下，AI智能设计的整体表现近乎完美，功能价值显著，核心指标“召回率1”（最高100%，平均91.19%）、“召回率2”（最高100%，平均99.56%）和“应用效果正确率”（软装、硬装最高均为100%，软装平均98.25%、硬装平均97.5%）极高，说明AI的判断非常精准；

   在低相似度场景下，软装模型的召回率1较低（召回率最高87%，平均72.06%），可能原因是AI对空间结构、尺寸的兼容性判断不够智能这表明当AI面对差异较大的户型时，策略趋于保守，会“跳过”大量它认为可能不合适的样板间家具，导致生成方案的丰富度和完整性不足，但是“召回率2”平均100%，软装识别应用效果正确率平均95.75%，硬装识别应用效果正确率平均98.75%说明一旦识别出该放的模型，放置基本正确，保证了输出质量的下限。

   相较于一个月前的测试版本，V3.0在低相似度场景下的适应性和整体方案的稳定性上取得了显著进步，综合性能提升明显。

   相较于我们了解到的行业普遍水平，我们的AI设计采用物理AI的思路，避免了幻觉，在这次测试中展现出的核心正确率指标达到了行业领先水准。这标志着我们的AI在设计方案的精准性和可靠性上，已经经受住了严格的内部考验，具备了为用户创造实际价值的能力。

AI智能设计V3.0版本已进入最后的准备阶段，将于近期正式发布。我们相信，这一能力的开放将为设计效率、方案标准化与个性化服务带来新的可能。

版本上线在即，敬请期待！

浏览更多资讯 尽在福昕家装官方网站

免责声明：本宣传资料所涉及的所有图文及数据仅供参考，精准信息以正式批文或确认文件为准，我们尊重创作，注重分享，所转载的图片、资料、视频等来源于网络，知识产权归该权利人所有，如涉及侵权，请联系删除

你是否想象过，一个设计方案能在几分钟内从毛坯房跃然纸上？你是否期待，有一个得力的AI助手，能大幅提升从构思到提案的效率？现在，这一切正通过AI技术变为现实。今天，我们很荣幸地向大家分享AI智能设计V3.0版本的内部测试结果，用真实数据说话，带你了解这个“智能设计师”的强大能力。



功能简介——你的AI设计助手

你只需上传自家的毛坯房户型图，AI便能：

1.智能匹配样板间：基于你家户型结构特征，快速匹配相似度较高的样板间方案。

2.精准推荐软装：解析样板间内的软装家具搭配，并根据“观察者模式”精准地放置到合理位置。

3.完美还原硬装：自动识别户型特征并应用样板间中的墙地面的铺法样式和材质。

数据说话：V3.0测试结果全面透视

本次测试严格区分了高相似度（目标户型与样板间户型较为相近）和低相似度（目标户型与样板间户型有较大差异）两种场景，对23个高相似度案例和16个低相似度案例测试，包含多空间与单空间案例，以评估AI在不同条件下的稳定性。主要指标包括：户型匹配、软装召回率1、软装召回率2、软硬装正确率。

以下是我们本次测试的基于详实测试记录的单空间（卧室）部分数据：

截取高相似度测试记录：

截取低相似度测试记录：

核心指标解读

• 召回率1：（实际应用部件个数/样板房部件个数）AI能找出多少样板间里应有的家具。数值越高，说明方案越完整。
• 召回率2：表示识别正确率，实际召回部件数量/应召回部件数量（不召回的模型：不计入召回率；如被应用到毛坯房（发生碰撞之类）。
• 正确率：AI推荐软硬装被放置得是否准确、合理。数值越高，说明方案越专业。
  

     软装识别应用效果正确率 = 正确放置在毛坯房的模型 / 放置在毛坯房的总模型数值

     硬装识别应用效果正确率 = 墙体和地板铺贴正确数（铺法+材质+缝隙） / 总的墙体和地板数

   从整体来看，AI智能设计V3.0版本已经具备了高度的成熟度和稳定性。但在“低相似度户型的方案完整度”仍需持续的优化。

   在高相似度场景下，AI智能设计的整体表现近乎完美，功能价值显著，核心指标“召回率1”（最高100%，平均91.19%）、“召回率2”（最高100%，平均99.56%）和“应用效果正确率”（软装、硬装最高均为100%，软装平均98.25%、硬装平均97.5%）极高，说明AI的判断非常精准；

   在低相似度场景下，软装模型的召回率1较低（召回率最高87%，平均72.06%），可能原因是AI对空间结构、尺寸的兼容性判断不够智能这表明当AI面对差异较大的户型时，策略趋于保守，会“跳过”大量它认为可能不合适的样板间家具，导致生成方案的丰富度和完整性不足，但是“召回率2”平均100%，软装识别应用效果正确率平均95.75%，硬装识别应用效果正确率平均98.75%说明一旦识别出该放的模型，放置基本正确，保证了输出质量的下限。

   相较于一个月前的测试版本，V3.0在低相似度场景下的适应性和整体方案的稳定性上取得了显著进步，综合性能提升明显。

   相较于我们了解到的行业普遍水平，我们的AI设计采用物理AI的思路，避免了幻觉，在这次测试中展现出的核心正确率指标达到了行业领先水准。这标志着我们的AI在设计方案的精准性和可靠性上，已经经受住了严格的内部考验，具备了为用户创造实际价值的能力。

AI智能设计V3.0版本已进入最后的准备阶段，将于近期正式发布。我们相信，这一能力的开放将为设计效率、方案标准化与个性化服务带来新的可能。

版本上线在即，敬请期待！

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