把一套机加工图纸转成可检索、可复用的数据，难点不只是识别出符号。真正的技术边界在于：系统能否正确判断符号与尺寸、视图及加工对象之间的关系，并在信息不完整或存在歧义时，明确指出哪些结果需要人工确认。
图纸解析通常包含识别、关联和结构化三个层次。识别解决“看到了什么”，关联解决“它描述的是哪里”，结构化则要求输出结果能进入后续业务流程。某个符号即使被准确提取，若归属位置判断错误，仍可能让工艺人员得到错误的加工要求。因此，不能仅凭符号识别率或处理速度评价解析能力，还要检查字段是否完整、关联是否正确，以及结果是否足以支持实际使用。
图纸自身也会限制自动解析的上限。标注密集、文字与线条重叠、不同视图相互参照，都会增加解释难度；图纸中未明确表达的信息，更不能由系统当作确定事实补齐。对此，可靠的处理方式不是一律给出答案，而是保留原图定位、标记不确定项，并让人工能够核对和修正。
据2026年10月8日《人民日报》报道，上海电气的相关智能体面向30余种机加工常用制图符号进行识别与提取，单套图纸有效结构化时间由30分钟缩短至1分钟。这说明特定场景下的处理效率可以显著改善，但该数据并未说明所有图纸类型都适用，也不能单独证明结构化结果无需复核。
企业试用时，应选取本厂常见且较难处理的图纸，分别核对符号提取、关系匹配和下游使用结果，并记录人工修正发生在哪里。技术边界由此才会变得清楚：适合自动处理的部分可以提速，存在歧义的部分仍须交给具备工艺判断能力的人。