人工智能+制造 | 加速CAD工具与生成式AI融合

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“不骄傲、不自满，既要承认我们与顶级的工业软件存在20年代差；同时又要看到我们的巨大优势：拥有最全的工业门类——三大门类、41大类、207中类、666小类，所有场景和数据都在手里，加上中国人的奋斗精神，一款较好融入AI的工业软件，三年内有可能做出来。”走向智能研究院执行院长、国家工业信息安全专家咨询委员会委员赵敏在中工智库沙龙·生成式CAD模型首版次工业软件研讨会上表示。

近年来，我国围绕人工智能赋能制造业作出了一系列重大部署。工信部等八部门印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务，发布实施制造业企业人工智能应用指南。同期，工业和信息化部办公厅印发了《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，进一步推动工业互联网与人工智能的深度融合。这一系列政策举措的出台，为AI赋能工业软件营造了良好的政策环境，为国产工业软件突破发展提供了坚实的保障。

工业设计是制造业价值链的源头，而CAD作为设计的核心工具，其智能化水平直接关系到产品创新能力和研发效率。中国电子信息行业联合会副会长王建伟表示，生成式人工智能技术的突破，正在从根本上改变工业设计的理念、方法和工具体系。传统的工业设计以人驱动工具为核心，设计师通过鼠标、键盘逐项完成几何建模、参数调整、约束设置等操作，效率高度依赖个人经验，设计周期长、迭代成本高。AI技术使设计过程逐步转向意图驱动、智能生成的新范式，大幅降低了重复性劳动，让工程师能够将更多精力投入到创造性决策和系统优化中。

从1983年至今，CAD的本质仍未真正从辅助绘图跨越到辅助设计，本质上还是人在设计、计算机辅助某个环节。走向智能研究院执行院长、国家工业信息安全专家咨询委员会委员赵敏认为，AI的加入带来了希望。十几年前的生成式设计已能根据几何、重量等约束自动生成多种变形并择优，如今大语言模型进一步提供了语言输入的柔性，但也存在工程领域表达不确定性的局限。技术上，AI生成二维几何已近乎完美，但生成三维尚有难度，若再加上时间维度变成四维，再加上力学条件——如高速行驶的坦克变成五维，则面临更深层的数学、物理甚至化学问题，有待持续突破。未来的关键在于将大语言模型的“所言”与专业领域的参数化设计小模型深度结合，最终实现“所言即所得”——输入想法、输出设计，这不再是梦。

“工业软件由五个层次构成，GUI图形交互界面、背后功能、支撑的知识体系、工业科学知识以及最底层的工业思想，但多数人只关注前三层，忽略了架构与深层思想。”赵敏表示，“最慢突破的是工业思想这一层，但架构层面将很快被AI冲击——云原生、AI原生‘双原生’工业软件会快速出现。功能、知识体系、界面都会重构，语言交互界面已经让输入需求、生成设计成为入门起点。目前这五个层次正与AI快速AI，两三年内有望看到成果——手机上已出现能实现文生三维的工业软件，尽管目前生成的仍是如飞机机翼气流、冲压发动机激波位置等碎片化表达，但进展令人鼓舞。”

但是，我们也要意识到，技术突破不等于产业突破。AI赋能的工业设计工具要想真正落地生根、发挥作用，必须回到一个根本问题上来。“工业软件的本质是工业品，而非单纯的IT产品。工业知识的积累需要专业深耕，而非仅依赖大语言模型。深耕越深，工业软件的寿命与价值就越长。”中国航空工业信息技术中心原首席顾问宁振波表示。

据悉，此次研讨会发布了卡伦特“创模AI”平台。该平台是国内首款AI生成式CAD建模工具，核心功能是让设计师通过自然语言或图片，直接生成可用于工业生产的三维模型。与传统CAD需要逐项完成草图绘制、拉伸、抽壳等繁琐操作不同，创模AI支持“文生模型”和“图生模型”。例如，输入“设计一个黑色、防摔手机壳”，AI可在两分钟内直接生成带有完整特征历史记录的三维模型，该模型不仅包含防摔筋位、缓冲角等结构，还支持参数化编辑，可一键调整壁厚或修改颜色。与传统AI生成工具仅输出不可编辑的网格模型不同，创模AI生成的是带有完整建模特征的参数化模型，可直接用于生产、加工和装配，并可导出为CATIA、UG、SolidWorks等主流格式进行二次编辑。该平台主要面向机械装备、汽车零部件、工装夹具、建筑钢结构等场景，可将传统数小时至数天的建模任务压缩至分钟级，整体项目周期缩短约40%。

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