AI+CAD现状与瓶颈

当前AI+CAD领域的主要现状和瓶颈分析。

现状

• 演示视频多，量产案例少：AI+CAD的演示视频展示了强大的生成能力，但真正用于制造级设计的案例极少。
• 视觉反馈主导：当前系统主要依赖渲染图等视觉反馈来判断设计好坏，无法约束物理正确性。
• 三段式流程：LLM转CAD操作→生成几何模型→回喂渲染图修改，缺乏验证环节。

核心瓶颈

• 缺少结构化反馈环境：与代码领域不同，工程设计领域缺乏编译器、测试框架等成熟的结构化反馈环境。
• 仿真自动化不足：不同产品需要不同的求解方式和评价指标，仿真流程的自动化和标准化程度低。
• 工程知识未机器化：企业内部积累的隐性工程知识（仿真脚本、失效案例、设计规则）尚未转化为AI可调用的结构化资产。
• 反馈基础设施缺失：类比于代码领域的CI/CD流水线，工程设计领域缺乏连接CAD、CAE、CAM的自动化反馈基础设施。

未来方向

• 构建设计闭环：从LLM→CAD的单向流程转向LLM→CAD→仿真→结构化误差信号→LLM/优化器→更好CAD的闭环。
• 仿真能力成为护城河：企业需要构建针对自身产品和工艺的专用仿真反馈系统。
• 企业工程知识机器化：将隐性工程知识转化为AI可调用的结构化资产。
• 硬科技企业内建AI工具链：掌握产品机理、测试环境和制造流程的企业最有机会胜出。