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为什么 AI + CAD 现在还不好用：真正的门槛，不是画图，而是闭环
这两年，AI + CAD 的演示视频看了不少。输入一句自然语言，几分钟后，一个三维零件模型就出来了。看起来像是未来已经到来，仿佛机械设计、结构设计，甚至复杂工业产品开发，都快被大模型“一键生成”了。 但只要把场景从“看起来像个零件”切换到“这玩意真的要下厂生产”，问题立刻就变了。 因为制造业里的 CAD，从来不是一个“把形状画出来”的问题，而是一个“把约束、容差、工艺、性能、可靠性一起锁住”的问题。一个渲染得很漂亮的模型，不等于一个能加工、能装配、能通过测试、能稳定服役的零件。真正用于精密制造的部件，要求的不只是几何相似，而是尺寸公差、特征位置、参数关联、受力响应、热变形、疲劳寿命这些东西，都要进入设计闭环。 最近一篇题为 “AI + CAD Tooling is Abysmal” 的观点帖，真正指出的也不是“LLM 不会画 CAD”，而是“仅靠 LLM 读写 CAD 文件，再看渲染图做判断，远远不够支撑制造级设计”。我认为，这个判断整体上是对的，而且它切中了今天 AI 工程设计工具最核心的技术瓶颈：缺少高质量、强约束、可迭代的反馈回路。