从几何模型的自动简化，到复杂结构体的快速设计，再到仿真结果的深度分析，AI 正以 “降本、提效、标准化” 为目标，重构工业研发的全流程。
本文结合实际落地场景，拆解 AI 如何为 CAD/CAE 赋予新动能。
场景一
CAE 仿真前处理，5 分钟完成人工 2 小时的几何清理工作
基于 “智能体 + 云原生沙盒” 技术，仿真前处理实现了全流程自动化：
数据输入与指令理解：智能体直接读取轮胎设计图，并理解人类指令；
AI 驱动 CAD/CAE 自动执行关键步骤：智能体调用 CATIA 与 ANSYS，在 GPU 服务器上自主完成 核心操作，全程无需人工干预；
经验沉淀与标准统一：所有操作逻辑基于 “数字化经验库”，避免主观偏差，同时处理结果（如 STL、IGES、STEP 文件）可直接用于后续仿真。
据实际案例统计，原本 2 小时的手工工作被压缩至 5 分钟，效率提升超 70%，且支持成千上万个任务并行处理，彻底释放了工程师的人力成本。
场景二
AI驱动 CAD 设计，快速生成复杂结构体并验证装配
基于大模型的 CAD 设计，将 “自然语言” 转化为 “设计指令”，大幅降低了操作门槛，同时提升设计精度。
如下图，某风动天平结构体设计案例中，工程师仅需给出 5 条简单指令，AI 即可完成全流程设计：
“分析部件总体图 01.jpg，创建类似设计”；
“参考部件局部图 02.jpg，用梁式结构补充设计”；
“另一侧采用同样四片梁设计，将三部分装配”；
“上视图检查是否紧密装配”；
“导出 STP 格式文件”。
大模型不仅能 “看懂图纸、理解需求”，还能自动完成细节优化与验证，且自动生成装配参数报告。整个过程从 “数天” 缩短至 “10 分钟”，且无需工程师手动操作 CAD 软件，实现了 “想法即设计”。
场景三
仿真结果深度分析，AI 辅助判断材料适用性与风险
CAE 仿真的核心目标是 “通过结果优化设计”，但传统仿真后处理中，工程师需手动计算应力、位移等数据，再对照材料参数判断风险。AI 通过 “多模态数据处理 + 知识图谱”，可以实现对仿真结果的自动化分析与决策辅助。
如上图，在某 ANSYS 仿真案例中，AI 自动完成三大核心分析：
应力与位移计算；
材料适用性判断；
应变参考验证；
整个分析过程无需人工查手册、算数据，AI 直接给出 “是否可用” 的明确结论。
结语
AI 不是 “替代人”，而是让工业研发更 “高效创新”
AI 在 CAD/CAE 领域的价值，并非 “取代工程师”，而是通过自动化处理重复性工作（如几何清理、信息提取）、标准化经验流程（如仿真前处理逻辑）、辅助复杂决策（如材料适用性判断），让工程师聚焦于 “创新设计” 而非 “机械操作”。
行云未来会继续研究 AI 与工业软件的深度融合（目前已支持 AI 与 CATIA、ANSYS、PLM 等各类工业系统的对接），以及工业知识图谱的持续沉淀。我们致力于让未来的工业研发，实现 “需求 - 设计 - 仿真 - 生产” 的全流程智能闭环。
行云创新：www.cloudtogo.cn如果您刚好对AI + 工业研发感兴趣，欢迎一起交流！
