融合多模态与机械机理的AI设计工具，面向智能装备制造的新智生产力

OmniX是一款面向非标领域的智能设计辅助工具。以工业数据与多模态机械认知模型为核心驱动力。聚焦设计师在方案构思、零部件设计、工程制图等环节中面临的高强度重复劳动与低效率协作问题，提供从设计优化到智能出图的全流程支持。致力于实现设计效率的倍增，能够快速、准确地完成从概念到交付的全生命周期设计任务，重塑非标机械设计的形态，提升非标自动化行业的生产力。

基于AI的工程图生成技术，OmniX能够从三维模型自动生成高精度的二维工程图，准确完成智能标注、智能布局优化、标题信息填写等。支持主流文件格式转换。能够减少90%的制图时间，节省60%的制图成本。

OmniX通过多模态RAG技术持续吸收用户交互和设计反馈，融合结构化与非结构化数据，将企业积累的设计案例、设计规范融为一体，实现知识智能应用。

能够自动分析需求并生成可行的基准设计方案，支持3D模型智能检索、智能选型计算。将设计经验智能化沉淀，降低降低专家经验依赖，帮助新人快速能力提升。

借助多模态机械认知模型，OmniX能够结合用户设计需求与历史数据，智能完成关键零部件的几何优化、加工路径建议以及3D装配模拟。降低设计错误率50%，减少90%重复工作，让每一次设计都兼具效率与创新性。

自研的多模态机械认知大模型与专业领域小模型协同技术。将高质量工业数据集、行业知识和设计案例等多模态数据转换成标准化的中间模板，能够被模型更好地学习和理解。在训练阶段使用预训练模型、课程学习、离线强化学习以及拒绝采样技术。协同使用生成式AI和判别式AI，让模型在用户使用过程中持续学习，形成可进化的认知智能。

结合非标机械设计设计特点的向量化特征提取技术，能够为辅助设计、辅助标注、下游预测任务等提供服务。其提取的3D数模与二维图纸特征的embedding效果，在数模搜索任务上，领先基于点云的Embedding和基于stp描述的Embedding。

整合企业历史积累的数据和案例，从多模态数据中提取信息并生成相关内容。通过多模态对齐技术确保语义统一，高效向量检索技术加速多模态内容查找，以及生成模型结合上下文生成准确连贯的输出。支持多模态信息融合、高效检索与生成、强扩展性以及增强的用户交互能力，适用于非标机械设计场景的跨模态问答、智能搜索、专业领域内容生成等。

效率倍增：通过智能工程出图、设计优化和方案推荐，设计师可将重复劳动时间缩减60%以上，从繁琐的制图和方案拼接中解放出来，专注于核心创意和创新设计，大幅提升设计效率。

成本节约：OmniX的智能报价工具和优化算法帮助企业在设计阶段就优化方案，避免因设计错误或重复工作导致的资源浪费。通过降低设计成本和缩短开发周期，企业可实现更高的ROI。

智能资产：借助Omnic的AI知识库和持续学习能力，企业可以将资深设计师的经验与行业最佳实践转化为可复用的智能资产。通过对历史方案、零件特征和工艺信息的结构化存储与动态优化，初级设计师也能快速输出高质量方案，减少对资深专家经验的过度依赖，加速团队整体设计能力提升，让每位设计师都能成为“专家”，为企业提供一种可持续增长的核心竞争力。

一家国内领先的汽车零部件生产商，主要为知名车企提供天窗和座椅的非标自动化装配线。通过引入Omnic的智能辅助设计功能，该企业将零部件工程图纸的生成时间缩短了83%，工程设计阶段的错误率降低了35%。售前阶段的智能报价工具进一步帮助团队减少了30%的人工评估工时，同时提升了客户满意度。通过这些改进，企业成功获得了多个大型订单，年营收提升近18%。

一家专注于高性能火箭发动机设计的航天企业，面临设计需求复杂、零部件多样且频繁调整的挑战。借助Omnic的智能知识库和多模态机械认知模型，企业在短短两个月内完成了2万余张历史图纸的结构化存储和知识提取。智能推荐功能协助设计师快速生成方案，并根据客户需求调整。最终，设计团队的整体效率提升了近50%，并成功交付了更优化的液氧甲烷发动机方案。

一家致力于柔性生产线的中型机械制造企业，利用Omnic的智能基准方案推荐功能，将非标设计方案拼接和优化的时间从3天缩短到仅需8小时。AI辅助设计大幅降低了对资深设计师的依赖，初级设计师也能在Omnic的支持下独立完成高难度方案，帮助企业节约了20%以上的设计人力成本。