随着AI技术加速融入工业设计领域，制造业企业正面临新的选择：如何将AI有效应用于实际设计流程，而不停留于概念层面。通格创智基于SOLIDWORKS平台，梳理出AI应用的三个阶段路径，覆盖从效率提升到创新探索的完整演进过程，帮助企业按阶段推进AI落地。

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第一阶段：AI辅助设计 —— 效率增强

AI作为设计辅助工具，嵌入SOLIDWORKS环境，承担重复性、标准化的设计工作。

主要功能：

  • 修复草图关系（SW25 GA）
  • 修复缺失的配合参考（SW23）
  • 阵列驱动零部件（SW22）
  • 生成式孔标注（X25 FD03）
  • 零件轮廓简化（SW25 GA）
  • 选择加速器（SW25 GA）

应用场景：

  • 插入紧固件时，AI自动识别装配体上下文，预测放置位置并完成配合关系，无需手动选择面或定义约束
  • 生成式AI批量生成工程图，自动添加尺寸、公差及孔标注，同时选择适配的图纸格式与比例
  • AI降噪器通过分析早期含噪渲染结果，预测最终效果，将渲染速度提升10倍
  • 基于仿真数据训练的机器学习模型，可快速识别规律、预测结果，无需重新运行完整分析即可完成验证

价值：
缩短基础设计时间30%-50%，减少人为低级错误。

第二阶段：AI知识工程 —— 知识复用与智能推荐

将图纸、BOM、仿真结果、售后记录等非结构化数据转化为知识图谱，实现智能化检索与推荐。

主要功能：

  • DeepSeek结合应用
  • 智能搜索与重用（EOP）
  • 三维尺寸外形匹配查询相似件

应用场景：

  • 设计新零件时，AI通过模型外观进行识别，从历史图纸库中匹配相似零件，而非依赖文件名搜索
  • 输入关键词（如“右连杆架组装”），系统秒级精准匹配图纸、文档、工艺文件及历史项目数据
  • 从PDM标准库查找可重用零部件，替换时BOM、版本、参考关系同步更新，确保数据准确性

价值：
提升零部件重用率，避免重复生成新零件，将隐性知识显性化，缩短研发迭代周期。

第三阶段：AI生成式设计 —— 流程自动化与创新探索

AI具备生成与自主决策能力，提供从概念到模型的全流程支持。

多智能体框架：

  • AURA（探索者）：连接上下文、知识与业务意图
  • LEO（工程师）：验证设计完整性、可制造性及系统约束
  • MARIE（科学家）：应用科学推理与高级验证

应用场景：

  • 模型错误诊断：LEO定位建模失败根因（如几何冲突、草图悬空引用），并提供修复建议
  • 结构生成与优化：通过自然语言指令生成装配产品结构，支持结构重组与参数调整
  • 生成式组装：AI在虚拟环境中获取零部件，完成组装并即时验证物理行为，提前识别潜在问题
  • 图像到模型：从照片生成数字孪生模型，自动完成仿真分析，验证性能是否达标
  • 智能草图：直接在模型上绘制草图，系统自动添加尺寸，确保设计意图不变
  • 渲染生成：通过AI指令快速生成渲染环境及调色，无需手动调整灯光、材质与背景

价值：
突破经验局限，快速响应市场个性化需求。

以上三个阶段并非割裂的选项，而是企业AI能力逐步深化的路径。第一阶段夯实效率基础，第二阶段沉淀企业知识，第三阶段探索创新可能。企业可根据自身数字化水平与业务需求，选择适配的切入节点，分阶段推进AI在设计环节的实际应用。

通格创智将持续围绕SOLIDWORKS平台，提供各阶段对应的技术支持与落地服务，助力企业将AI真正转化为生产力。

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