AI正推动工业软件实现从“辅助工具”到“自主伙伴”的智能化跃迁，通过生成式设计、AI代理模型等技术极大提升效率，但其与工业场景的深度融合仍面临可靠性、数据壁垒等核心挑战。
一、AI在工业软件中具体应用方向和核心价值
AI技术在CAD、CAE、CAM三大工业软件领域的融合，正从自动化工具向“自主生产力”演进，深刻改变着产品研发与制造的全流程。
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二、AI驱动的设计创新
1、CAD：从执行指令到理解意图
（1）辅助式AI设计：通过机器学习，CAD工具可以自动执行或建议许多重复繁琐的操作，极大降低了传统CAD软件的操作复杂度，提高设计效率。例如，SOLIDWORKS 2026的AI被用于 “自动化” 。它负责处理大量重复性、机械性、完全可以标准化的工作，例如装配配合的自动识别与生成、重复特征的自动处理、结构焊件的快速生成、紧固件的自动检测和装配等。过去工程师每天消耗大量时间在做的 “非创造性劳动” ，在这一层被AI接管，让人从繁重操作中被解放出来，把更多精力用于设计思考而不是机械操作。在此基础上，SOLIDWORKS 2026的AI进入 “辅助” 阶段，它开始真正理解工程师的习惯、判断和意图。系统会根据用户的建模路径、特征结构、约束逻辑与历史操作轨迹，自动预测下一步最可能的操作，并给予可选择的建议。它会自动挑选最合理的视图、自动补全尺寸、推断可能的约束关系，甚至在装配或草绘时提前给出 “最优下一步” 的提示。这一层的AI不替工程师做决定，但会让工程师的决定更快、更稳、更少错误。在企业实际使用中，这意味着经验不再依赖于 “跟人学” ，而可以由系统主动推送给每一个工程师，让团队整体能力在结构化知识的帮助下抬升一个台阶。
（2）生成式设计：这是CAD领域最具革命性的应用之一，利用算法和AI，根据工程师设定的约束与目标，自动生成大量备选设计方案。工程师无需手动勾画每个细节，而是在明确需求（如材料、载荷、成本等）后，让AI探索形状与结构的可能空间。例如，SOLIDWORKS 2026把AI推向 “协同创作” 。这里的AI已经不再是工具，而是参与到 “方案生成” 的环节中。系统可以根据用户的输入条件自动生成工程图布局，自动生成 2D/3D 的设计草案，分析特征结构并提供多种可能的设计方案供工程师筛选，还能对布局、支撑结构、特征组合等提出具备可制造性的优化建议。工程师不再从零画起，而是从AI生成的初稿中挑选、修改、评估与迭代。决策过程不再是线性的，而是人和AI并行思考、实时推演。这意味着设计部门不再只执行任务，而是将创造力前置，让试错成本更低、方案空间更大、创新速度更快。
2、CAE：从物理驱动到数据与物理融合驱动
（1）极致加速仿真：AI代理模型的核心优势在于速度。例如，在汽车车身空气动力学模拟中，NVIDIA演示了端到-end的AI加速CAE流程：首先用多种车身形状生成仿真数据集，然后训练神经算子和图神经网络等模型，对新车身形状快速预测表面压力场、流场等。他们开发的DoMINO（可分解多尺度迭代神经算子）和X-MeshGraphNet模型，可以高效模拟复杂物理场且对几何拓扑有良好泛化能力。结果是，许多以前需要高性能计算集群运行数小时的CFD/FEA仿真，现在几秒钟即可在GPU上给出近似结果。 行业领导者如Ansys公司的SimAI平台也验证了这一点：SimAI能在秒级预测设计性能，与全细度仿真精度相当，从而将整体设计周期缩短10-100倍。
（2）赋能实时数字孪生：AI代理模型与NVIDIA Omniverse等可视化平台结合，可以创建实时交互的数字孪生。例如，Luminary Cloud实现的虚拟风洞，允许工程师实时修改车辆外形并即刻看到空气动力学模拟结果，将传统的离线批处理仿真转变为交互式体验。
（3）行业解决方案落地：安世亚太的“CAE+AI”电机研发方案，通过构建高精度代理模型（替代模型），在多目标优化中快速寻找效率、重量、成本等因素的最佳平衡点，显著缩短了研发周期。
3、CAM：从编写程序到自主决策，
对制造企业而言，AI给CAM加持的智能控制，意味着生产更高效灵活、对人工技师依赖降低，同时产品一致性和质量得到保障。随着工业机器人和数控机床的高度自动化，AI有潜力接管许多常规决策，让"无人车间"成为可能。
（1）AI优化加工工艺：在混合制造（增材与减材结合）中，Open Mind参与的研究项目利用强化学习AI方法，让软件中枢与工艺模拟互动，通过成本函数评估结果，自主学习并优化工艺参数（如进给率），在机床利用率、刀具磨损和零件质量之间找到最佳平衡。
（2）智能数控编程与仿真：达索系统的DELMIA软件将AI深度集成。其智能编程自动化功能，结合基于知识的模板，能将编程时间最高缩短80%。同时，其一体化3D仿真功能可以在生产前精准验证整个加工单元，将机床设置时间减少50%以上，并能自动检测设计变更，将其对生产流程的影响降低高达90%。
三、未来挑战
AI与工业软件的融合正朝着一体化协同和智能体（Agent） 的方向发展。未来可能出现能够理解整体工程意图、自主调度CAD/CAE/CAM任务的工业智能体。然而，这条道路也面临挑战：
1、可靠性要求：工业场景容错率极低，必须发展确保结果稳健、可靠的工业级AI。
2、数据壁垒：高质量、海量的工业数据是训练AI模型的基础，但制造业企业普遍对数据安全和隐私有极高要求，如何在不泄露核心知识的前提下进行模型训练是一大难题。
3、技术与生态：工业软件的研发是项长期工程，需要人才、资金、技术的持续投入，以及硬件伙伴和产业链上下游合作形成的生态闭环。
总体来看，推动AI与工业软件深度融合，需要技术攻坚、数据破壁、场景深耕、生态培育多方协同发力。虽然挑战不少，但通过务实推进，AI必将为工业软件带来更强大的智能和更广阔的未来。