本文阐明大模型识别设计图的核心在于多模态视觉—语言对齐，将图像或矢量几何与专业语义（构件、符号、尺寸、约束）结构化抽取，并以RAG知识库与规则引擎校验形成“识别—校验—回写”的闭环。文章分类型解析建筑/BIM、机械、电气与UI设计稿的任务差异，提出由预处理、分任务识别、语义整合、人审闭环构成的端到端管线，给出评估指标与可解释性方法，并从国际与国内生态的选型和合规部署角度给出中立对比。最后展望3D与参数化融合、图谱化推理与企业知识库增强带来的趋势，使设计图识别更规范、可审计与可协同。

本文阐明让大模型读懂图纸的核心是“视觉几何+结构抽取+知识对齐+多步推理”的混合式技术路线，通过OCR/版面分析、矢量化与符号库匹配构建拓扑，再以多模态大模型配合工具调用与RAG对齐行业标准，实现可解释、可审计的工程语义理解；并给出数据与评测体系、部署与合规治理、最佳实践与未来趋势，强调证据优先与私有化合规的重要性。

本文给出可落地的自动标注流程：以多模态大模型识别视图与尺寸图元，结合OCR与几何推理推断比例与单位，按ISO/ASME规范校验GD&T与容差，生成结构化标注并回写CAD/PLM；通过插件与本地化部署实现人机协同与合规安全，分阶段提升可交付率与精度。

本文系统阐述大模型标注尺寸图形的完整路径：以几何解析与比例推断为硬约束，结合多模态推理与规则引擎完成语义规范化、公差与单位处理，并输出可编辑的矢量与结构化结果；通过混合架构、人机协同与版本化管控提升可信度与可追溯性；评估遵循标准与风险框架，构建监控与反馈闭环；在落地中优先采用矢量/CAD管道托底，让大模型专注语义与异常纠错，逐步扩展到更复杂视图与跨语言场景。