既然 GPT-4V 或 Qwen-VL 都能看懂图了，我为什么还要费劲去标注数据、训练 YOLO 呢

在电气工程图纸识别场景下，YOLO 依然是必不可少的。

虽然 MLLM 很强，但它们在“检测（Detection）”这项具体任务上，存在几个致命的短板，而这恰恰是 YOLO 的强项。以下是 5 个必须保留 YOLO 的硬核理由：

1. “数不清”与“看不见” (Recall & Density)

电气图纸通常非常密集。一张主接线图中可能包含几十个甚至上百个图元（如密密麻麻的端子排、继电器触点）。

• MLLM 的弱点： 大模型通常有“偷懒”的毛病。如果你让它“找出图中所有的端子”，它往往只能找出前 5-10 个，然后就停止了，或者漏掉角落里的小目标。它很难处理高密度小目标。
• YOLO 的强项： YOLO 是机械式的。只要特征匹配，哪怕图里有 500 个端子，它也能一个不漏地全部框出来。对于工程统计（如生成 BOM 表）来说，漏检是不可接受的。

2. 幻觉问题 (Hallucination)

• MLLM 的弱点： 大模型是基于概率生成的。当图纸模糊或线条复杂时，它可能会脑补出一个不存在的开关，或者把“常开触点”看成“常闭触点”，因为它在根据上下文“猜”这里应该有个什么东西。
• YOLO 的强项： YOLO 是基于像素特征的。它只看图像纹理，不进行复杂的语义联想。虽然它也会误检，但它的错误通常是可预测、可调试的（比如把污渍看成点），可以通过调整置信度阈值来控制。

3. 空间坐标的精度 (Localization Precision)

电气图纸的后续处理（如分析连线关系）需要极高的坐标精度。你需要知道电线到底连在图元的哪个引脚上。

• MLLM 的弱点： 目前的大模型（即使是 GPT-4o）输出的 Bounding Box 坐标通常是粗略的。它可能给你一个大概的范围，误差可能在几十个像素，这会导致你无法判断线路的精确连接点。
• YOLO 的强项： YOLO 是专门为回归坐标训练的，它可以实现像素级的边缘贴合。这对于后续判断“线是否连在设备上”至关重要。

4. 领域特异性 (Domain Specificity)

电气符号标准繁多（国标 GB、IEC、ANSI），甚至不同设计院有自己的“方言”符号。

• MLLM 的弱点： 通用大模型见过很多通用的电气符号，但如果你遇到一个非标的、冷门的、或者手绘风格的符号，大模型大概率不认识，或者把它认成别的。你很难去“微调”一个千亿参数的大模型来记住这几个特殊符号。
• YOLO 的强项： 极易定制。 你只需要标注 20-50 个这种特殊符号的样本，训练几分钟，YOLO 就能变成这个符号的专家。它是“可塑性”最强的工具。

5. 成本与速度 (Cost & Latency)

• MLLM 的弱点： 推理成本高，速度慢。处理一张高分辨率大图，可能需要切片多次调用 API，耗时数秒甚至更久，且 Token 费用昂贵。
• YOLO 的强项： 可以在本地 CPU 或低端 GPU 上毫秒级运行。对于 50 份甚至未来 5000 份图纸，YOLO 是免费且瞬时的。

直观对比测试

你可以做一个简单的实验来验证我的说法：

实验： 找一张包含 20 个密集端子排的电气图局部。

1. 问 MLLM (如 GPT-4V/Qwen-VL)：

   "请输出图中所有端子排的坐标，格式为 JSON。"

   • 预期结果： 它可能会给你 5-8 个坐标，剩下的忽略，且坐标框可能画得很大，把相邻的线都框进去了。

2. 看 YOLO (训练良好的)：

   • 预期结果： 瞬间弹出 20 个框，每个框紧贴端子边缘。

结论：最佳实践架构

不要做“二选一”，要做“组合拳”。

• YOLO 是“眼睛” (Eye)： 负责哪里有东西、有多少个、精确位置在哪。它不需要太聪明，只需要眼尖、不漏看。
• MLLM 是“大脑” (Brain)： 负责这是什么意思。当 YOLO 切割出一个复杂的组合符号，或者需要结合旁边的文字（如 "备用"）来判断功能时，再交给 MLLM 去理解。

针对你目前的 50 份 PDF：
必须用 YOLO。因为你需要把图纸里的成百上千个元件结构化（变成数据库里的行）。单纯靠 MLLM “看图说话”，你得到的只能是一段描述性的文本，而不是工程可用的数据。