夜雨聆风
当前，AI浪潮正以前所未有的速度席卷各行各业，工业软件作为支撑工业制造的核心力量，同样迎来了深刻的赋能与变革机遇。作为研发数字化领域的知名品牌，开目软件依托在高端装备制造领域的深厚积淀，构建了“AI技术底座+工业软件+智能体”的新一代智能产品矩阵。本文将深度拆解开目AI融合架构、低代码平台与三十年护城河，看其如何以AI为翼，突围向上。
“AI是冲击，也是助力——它本质是工业软件能力的倍增器。我们的核心在于如何将AI技术深度融入工业软件，为客户真正创造价值。”开目软件联合创始人、董事长陈万领博士接受媒体采访时如是说。
这不仅是开目对产业变革趋势的积极回应，也是这家深耕工业软件领域30年的国产企业，对自身发展路径的清晰定位——既坚守工业软件的核心根基，又通过AI融合实现创新突破，开辟新的增长空间。
当生成式AI能够快速生成代码，AI Agent能够拆解任务、调度工具，作为现代工业数字神经系统的工业软件，究竟是被AI强化，还是终将被替代？
开目软件总经理宁静波先生明确指出，工业软件与AI绝非替代或颠覆，而是相互赋能、协同演进的共生关系。
工业软件在长期实践中积淀了深厚的行业机理与物理算法，能够保障工业场景所需的精准运算与可靠输出。AI虽具备强大的学习、生成等能力，却存在天然缺陷：在缺乏高质量数据时，模型极易输出偏差结论，无法直接满足工业领域的精度与可靠性要求，尤其是生成式AI固有的幻觉问题。因此，AI时代必然是“机理模型+工业AI”双轮驱动。
另外，AI的高效运行离不开高质量数据，而工业软件恰好承担着全生命周期数据归集、治理与管理的关键角色，且已形成数据、模型、应用的闭环。
更关键的是，工业数据涉及企业的核心商业机密与生产安全，安全性要求极高。工业软件经过多年积累，已形成完善的数据加密、权限管控、访问审计等安全体系，能够满足工业场景的安全要求。若脱离这一安全框架，AI 极易引发数据泄露风险。
当然，传统工业软件也有其自身的局限性，诸如数据多为被动记录、事后使用；系统推理判断依赖固定规则，缺乏自主思考与动态优化能力；使用成本高，跨域闭环难等。AI的介入，可以助力工业软件在知识复用、分析诊断、决策支持、交互方式等方面实现重构。
因此，工业智能化发展注定无法依靠单一技术路线，工业软件与AI的深度融合，是破解双方短板、实现双向赋能的关键。
开目软件“小沐”AI助手
作为国产工业软件自主创新的先驱，开目软件深知唯有主动顺应趋势，善用AI，完成自我蜕变，方能扩展能力边界，避免被AI所颠覆。
近年来，开目软件持续推进工业软件与AI的深度融合。基于长期积累与探索，公司构建了面向下一代的AI融合架构，形成了“底座+工业软件+智能体”新一代智能产品矩阵。
具体包括：
● 底层是最新推出的Cloud+平台，由云计算底座KMOS与AI基座KMArtizen.AI组成。KMOS提供坚实的算力与存储支撑；KMArtizen.AI涵盖大模型微调、低代码开发、知识图谱构建、智能体管理、数据集管理等能力，可为上层产品提供稳定、高效、安全的技术支撑；
●中间层是智能体矩阵，分为通用智能体与专业智能体。通用智能体覆盖需求文档生成、业务流程编排、智能体开发、智能运维等场景。专业智能体则聚焦制造业研发、工艺、制造领域的细分业务，提供面向具体场景与行业需求的AI应用；
● 最上层是工业软件，主要包括KMPLM、KMMPM、KMMOM三大管理系统及一系列研发设计类工具软件，通过嵌入各智能体，实现相似推荐、工艺生成、变更分析等智能化应用。它们承载着工业机理、沉淀着行业Know-How、连接着数据与智能，是底座发挥作用、智能体落地场景的前提。
开目工业软件+AI技术架构
“传统工业软件不会消亡，但它们的角色会发生变化，会从孤立的操作工具降维成AI大脑的执行器。”开目软件AI与创新研究院院长蔡青博士一语道破了开目重构底座平台，打造面向下一代AI融合架构的核心逻辑。
纵观工业软件与AI的融合路径：早期以“增值外挂”模式为主，即在现有系统中嵌入AI能力；伴随生成式AI的兴起，迈入“智能副驾”（Copilot）阶段，AI能力深度嵌入工业软件底层数据与业务流，通过自然语言对话，实现跨系统检索知识库、辅助校验等人机协同。
如今，随着AI Agent的加速发展，为最大化释放AI Agent的潜力，软件系统面临的已不再是单纯的功能升级，而是底层的彻底重塑——构建以智能体为核心的“AI原生”架构，逐渐摒弃传统UI，打造全AI原生的智能体矩阵。
面向未来，行业将步入“统一AI知识大脑”的阶段，即在AI原生架构之上，将企业的业务数据、图纸等提炼为统一的知识图谱，形成可自进化的“业务大脑”，工业软件则API化，演变为底层AI的“大脑执行器”。
值得一提的是，针对大模型的幻觉与安全问题，开目的解决方案是在幻觉与硬约束之间寻找动态平衡区。
●在架构层面，采用神经符号架构，通过工业机理模型与AI技术的有机结合，实现“大脑与四肢”的体系解耦。
其中，大模型作为“大脑”，负责模糊意图理解与泛化推理；工业软件的专业求解器与规则引擎退化为“四肢”，负责核心工业决策、三维几何计算与严格参数设定；中间还辅以基于传统工业机理的“安检网”作为规则护栏。这种模式既发挥了AI的灵活智能优势，又守住了工业机理的硬约束。
● 在数据层面，采用RAG（检索增强生成大模型），结合工业知识图谱，用业务域确定性事实锚定生成边界。
此外，构建双重评估体系，通过设立“影子模式（Shadow Mode）”平行轨道，让模型只推理不下发指令，并长周期对比AI决策与人类专家操作差异；并引入OOD非分布测试检验极端工况泛化能力。
在幻觉与硬约束之间寻找动态平衡区
“AI是工业软件的能力放大器，但它并非万能。我们不应盲目追求‘All in AI’，而应理性识别AI的能力边界，精准匹配具体业务场景，才能真正发挥其优势。AI Agent的本质是专业化任务执行单元，因此成为AI能力在具体场景中落地的关键载体。”开目软件PLM事业部总经理助理兰永嘉指出。
为更高效推进AI Agent规模化落地，开目软件采用“用户共创”模式：联合客户挖掘高价值、高痛点的业务场景，分析AI能力，并找到与业务融合的切入点，据此构建智能体。再依托客户真实业务数据完成场景验证与持续打磨，最终将成熟方案沉淀至标准化产品，形成可复用、可快速复制的智能能力。
目前，开目软件重点聚焦AI的六大核心能力，形成了覆盖复杂装备研发、工艺、制造、数据决策、知识运营五大领域的25大核心智能体，且在多个场景实现突破。
开目软件构建的部分智能体
例如，AI需求识别智能体，运用的是AI的理解分析能力。它将企业分散的需求转化为结构化要素，并记录来源与依据链路，形成指导产品开发的需求标准。同时，按场景匹配，让相关需求主动找到对应业务，而非传统的关键词被动检索，从而使需求遗漏率降低60%。
AI工艺生成智能体，以工艺路线库与规则库、制造资源库、零件参数库为基础，其中规则库采用“AI先提取规则初稿，再由人工进行交互确认并予以干预调整”的构建模式，且这一过程持续迭代优化，形成持续积累与进化的闭环。
当新零部件需要编制工艺时，智能体根据输入参数，结合开目自研的特征识别模块，获取零部件的几何特征、PMI 等参数，理解特征之间的关系及工艺要求，再依托工艺推理引擎，在规则库中匹配适用工艺路线，并综合评估方案合理性与制造可执行性，最终一键生成完整工艺规程，让工艺员从“编写者”转型为“审核与优化者”。
AI工艺交互设计智能体，摆脱“找菜单、点鼠标”的繁琐操作。用户通过自然语言表达意图，智能体精确理解并自动转换为相应的软件操作指令，实现从指令到执行无缝衔接，复杂任务自动拆解，效率提升30%以上。
开目AI工艺交互设计智能体
兰永嘉强调，工业AI落地的基础，在于企业知识与领域知识的双重支撑，这也是开目AI Agent坚守的底线——以RAG与知识图谱为刚性约束，确保智能体在正确的数据范围和功能边界内活动，确保操作精准可靠。
其中，企业知识图谱依托企业原始业务数据搭建而成：由开目软件提供标准理论模型，明确数据规范与数据范围，再结合企业自身业务主线与实际数据，落地形成适配企业的专属知识模型；领域知识图谱，则沉淀行业通用工艺规范、制造标准、材料属性及优秀实践经验，是可跨行业、跨企业复用的共性知识底座。
“业务在跑，系统在等”这是传统工业软件交付模式的真实写照。每一次系统改动，都伴随着响应速度慢、迭代成本高、升级风险大的问题，数字化转型越深入，这一矛盾越是突出。
近年来，低代码开发平台以其简单易用、灵活配置、高效开发及低成本等优势，成为企业敏捷响应业务变化的关键工具。
低代码平台赋能客户定制与运维
面对离散制造企业大量个性化、高频定制的需求，开目软件构建了AI+低代码平台，通过可视化建模、界面拖拽、业务流编排等，大幅降低了企业的开发门槛，并结合AI能力，真正实现“把改系统的能力还给懂业务的人”。其核心优势体现在：
● 非通用低代码工具，与工业场景耦合
开目AI低代码平台内置标准数据模型和标准API，让开发者在标准工业模型上做扩展，上手快、见效快。以KMMOM低代码开发平台为例，其内置150+KMMOM数据模型，极大降低了建模门槛。
另外，平台设计环境与运行环境相互独立，设计变更不影响运行中的应用，保障系统稳定性；软件产品与平台独立部署，通过HTTP/HTTPS、MQTT等标准协议接口交互，产品稳定迭代，定制应用灵活扩展，互不干扰。
● 可视化配置开发，无需编写大量编码
平台通过拖拽、配置等可视化方式完成数据建模、页面设计、业务流编排、系统集成等。例如，数据建模，通过图形化拖拽完成数据结构定义，建模结果自动映射数据库表。界面设计，提供所见即所得的表单、列表、大屏看板设计，支持组件级复用。逻辑编排，支持可视化拖拽定义处理逻辑，简单业务逻辑不写代码，复杂逻辑在线编写脚本、调试，支持调用标准API和外部接口。
● 模板化持续沉淀：让经验资产化
每个项目的交付成果都可以抽取为模板，上架至模板中心。新项目可以基于现有模板快速调整，实现“不从零开始”。随着项目积累，企业的可复用资产越来越多，经验不会因人员流动而流失。
● AI智能开发助手，以自然语言驱动的“超级自动化”
借助AI智能开发助手，业务人员只需用自然语言描述需求，平台自动生成配置草稿，覆盖数据建模、页面开发、业务流编排、系统集成和API脚本五个核心环节，真正实现“业务即代码”。另外，为有效避免AI幻觉问题，开目软件设计了两段式交互机制，AI先生成配置草稿，人审核修订后生效，既提速又控质。
开目AI低代码开发平台
AI大潮下，未来工业软件将是机理模型、AI算法、企业数据的融合体。“这意味着谁掌握了特定工业领域的跨模态高质量数据与机理规则，谁就能主导下一代的利润分配矩阵。”蔡青博士指出。而这些正是开目软件三十年深耕积淀的核心价值所在。
陈万领博士表示，AI技术再先进，其效能发挥离不开工业机理与行业Know-How，而两者均需长期积累、持续迭代。
多年来，开目软件扎根高端装备制造业，服务了航空航天、兵器船舶、汽车等数千家企业，深刻理解不同行业、不同生产模式下的差异化需求，并将这些行业知识与实践经验沉淀为软件算法与规则库，构筑起不可复制的竞争壁垒。
同时，依托与高端客户建立的深厚信任，开目坚持“用户共创”模式，结合真实业务场景，持续打造贴合需求的AI Agent。
数据质量决定AI上限，而高质量数据的获取与利用，离不开数据贯通。因此，企业需要的并非孤立的单点技术，而是覆盖设计、工艺、制造全链条的集成化解决方案。开目以工艺为核心，已构建起“平台+系统+工具+解决方案”的全栈产品体系，为企业提供一体化的数字化转型支撑。
开目在2026用户大会上发布工业软件AI产品
此外，面对AI加速行业洗牌的挑战，唯有快速响应才能立于不败之地。为此，开目设立了AI与创新研究院，与传统产品开发团队并行协同：前者聚焦AI前沿技术研究，后者专注于技术与产品的融合落地。
无疑，深厚的工业Know-How、成体系的解决方案、快速的迭代能力，是开目软件30年来逐步形成的护城河。在此基础上，AI将成为强大的倍增器，助力开目软件为客户创造更大的价值。
在AI重构产业格局的当下，开目软件以专注务实、锐意创新的姿态，回应着时代的激流。依托三十载深耕高端制造的深厚积淀，开目软件打造AI技术底座，通过“技术筑基、场景赋能、用户共创”的战略布局——以工业机理筑牢发展底线，以智能体拓展应用场景，以客户需求检验核心价值，推动AI Agent从演示Demo走向工业实操场景，成为国产工业软件AI突围的样本。
2026年，开目软件迎来成立三十周年。回望征程，“坚持”与“创新”是其发展的主旋律。从聚焦单一CAD工具，到打造多个中国“首创”、拥有二十多款自主知识产权的软件产品；从构建覆盖设计、工艺、制造全链条的一体化解决方案，到全面拥抱AI，形成新一代智能产品矩阵；从服务中小企业到聚焦高端装备制造业，并在汽车、非标设备、家电、消费电子等领域不断开疆拓土——开目软件始终坚守一个愿景：成为世界领先的数字化工艺与制造产品及解决方案供应商、中国领先的智能制造解决方案供应商、中国高端工业软件领导品牌。
三十年风雨兼程，是里程碑，更是新起点。展望未来，开目软件将持续全面拥抱AI，深耕设计工艺制造一体化，坚守高端客户战略与客户导向，并携手上下游伙伴共建工业软件生态，以软件之智赋能中国制造高质量发展。
开目软件 /Profile/
武汉开目信息技术股份有限公司是国内最早从事工业软件自主研发的高科技企业之一，国家级“专精特新”小巨人企业，承担了30多项国家级及省部级科研攻关项目，2次荣获国家科技进步二等奖，拥有200余项发明专利及软件著作权，是业内率先获得“CMMI5级认证”的厂商，已成长为中国高端工业软件领先企业。
自主研制的开目PLM/MPM/MOM以及3DDFM/3DDFC/3DMPS/3DAST/3DCAPP/CAPP/CAD等数字化设计、数字化工艺、数字化制造系列工业软件产品和解决方案，广泛应用于航空、航天、航发、电科、船舶等集团，以及以中国铁建、中国中车、特变电工、徐工集团、太重集团、东风汽车、美的集团等为代表的诸多中国500强高端装备制造企业，高端客户数市场占有率名列前茅。
（来源：开目软件）
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