夜雨聆风对于工程公司，大型工程软件是开展设计、工程、仿真、运营的基础工具。这里的工程，我主要指工业领域的工程，包括机械工程、化学工程、热动力工程、液压(气动)工程、电气工程、软件工程以及对应的工艺流程设计。
工程公司的业务，根据不同场景，有自己的特殊性。因此，在工程公司的业务流程中，人的经验和积累就十分重要，对于AI的部署门槛就比较高。
进一步考虑，在工程公司部署AI属于To B，他和我们个人使用豆包、Deepseek，或者自动驾驶等To C的场景差别很大，实施路径要复杂的多，要考虑的因素，比如数据安全，要更谨慎。
再进一步，仅就工业领域，数据可以是一种工业基因，一种产业主权，它本身将不止有经济效益，更具有政治属性。特别是逆全球化的今天，中国和欧美世界建立独立数据治理体系的方向不会变，不可有任何幻想。
实际上，当今工业体系中，欧美国际工业软件仍占据主导。因此，探讨大型工业软件的AI部署主要就是探讨欧美国际大型工业软件在中国境内部署AI的问题和路径。
那么，中国企业或者在华外资企业，采用欧美国际工业软件如何部署AI和国产大模型呢？有哪些路径可走呢？
结合本人的探索，主要采取集成的模式，即外企优先非侵入，不改动原厂软件内核。这个集成模式，大致又可分为三种:
模式A：松耦合外挂（短期落地，零原厂改造）
1. 在华搭建独立本地AI中台，仅通过Restful API、COM接口对接国际工业软件；
2. 工业软件原有功能完全不变，增加侧边AI助手面板；
3. AI中台内置本地RAG向量库，存放企业脱敏后的工艺案例、行业标准、操作手册；
4. 流程：设计师在工业软件内发起指令→数据本地脱敏抽取→境内大模型推理→结果返回软件界面，全程数据不出境。
适配：SolidWorks、Inventor、ANSYS、西门子NX、达索CATIA全部存量版本。
模式B：内嵌插件（长期版本迭代）
和国际软件总部协商，由中国研发团队开发中国专属AI插件，内置轻量化推理引擎与本地向量库，仅在中国区版本启用国产大模型能力，海外版本保持原有方案。
模式C：老旧无接口软件
采用本地UI智能体+屏幕语义识别，模拟人工操作，无需调用软件内核接口，适合老旧版本、永久授权旧软件。
以上，三种模式仅就从国际公司内部治理角度讲，模式A比模式B更可行，便于大型国际公司中国团队和欧美总部团队规避国家间软件和数据治理规则。
实际上，模式A的松耦合外挂仍然是要欧美总部大力支持，甚至进行实施的技术主导。如果欧美总部本身不希望中国团队壮大，或者处于种种担忧或者偏见阻挠，那么模式C应该属于最可行的策略。
对于模式C，中国团队可以单干，率先探索国际大型工业软件与中国国产大模型的集成。此时，把软件以及欧美正在联手开发的软件内核层AI应用当成一个黑匣子，我们开发应用层、场景层的AI和大模型应用。这个策略是农村包围城市的策略，待积累到一定能力，则可以倒逼并参与欧美大型软件和工业企业欧美总部的AI和大模型应用开发。
对于中国企业，在中国境内使用国际大型工业软件，开展AI和大模型应用研究，基本也可采用上述路线。
欢迎各位同仁分享，交流自己的经验和做法！
