场景实践合集：AI 大模型如何应用于工业 CAD/CAE/知识图谱等？-平芜编程栈

在工业数字化转型的深水区，AI 大模型正从辅助工具升级为核心生产力，深度渗透 CAD、CAE、PLM（产品生命周期管理）等关键环节。它以 “智能理解、自主执行、规范适配” 为核心，打破了传统工业软件的操作门槛与效率瓶颈，在多个实际场景中完成了从 “概念” 到 “落地” 的验证。

接下来，我将结合行云创新“AI+工业”方案的具体实践，全面拆解 AI 大模型在工业核心领域的应用逻辑与价值。

CAD 领域

AI 大模型通过 “规范驱动、技术攻坚、交互优化” 三大路径，重构了 CAD 设计的全流程。

复杂零件规范式设计：针对人型机器人球形关节等工业复杂零件，AI 大模型结合 Spec Driven Design 理念，自动对接企业专属规范库与工业知识图谱，通过精准提问确认核心参数（如固定机制、尺寸规格），实现 “设计即合规”，既保证贴合生产实际，又将设计效率提升数倍。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/KnAs7XHxfflRb5qpTKpHfQ

复杂齿形设计技术突破：针对国外研究认为 AI 无法完成的渐开线齿轮设计任务，AI 大模型可自动调用 CAD 软件专业模块，通过参数化建模快速生成符合工业标准的齿轮模型，同时导出 3D 打印文件与可编辑脚本，突破技术瓶颈。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/-rpsEdQ-LqloTIkfuk3uwg

“自由笔” 可视化交互革新：解决传统语言交互的模糊性问题，通过 “视觉定位 + AI 理解” 模式，工程师用 “自由笔” 圈选目标区域，即可完成复杂结构修改、部件参数查询、力学问题诊断等操作，大幅降低 CAD 使用门槛，让复杂修改一步到位。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/tunJX5n6TLVBlkcDxRYhww

CAE 领域

AI 大模型通过 “流程指导、智能纠错、数据对比” 的全链条赋能，让仿真分析从 “专业人士专属” 变为 “人人可上手”。

基础仿真流程智能指导：针对 ANSYS 静态结构仿真等常见需求，AI 大模型可直接输出清晰的操作步骤，涵盖分析模块启动、几何建模、材料定义（杨氏模量、泊松比等参数设置）、求解设置等关键环节，新手也能快速入门。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/kXKvIhCOVyaPc3F6sDW25w

仿真失败智能纠错与结果解读：当仿真出现求解错误时，AI 大模型可自动解析日志文件，精准定位约束不足等核心问题并给出修复方案；同时将复杂的应力、变形数据转化为通俗易懂的工程结论，包括结构特征分析、性能达标评估等。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/kXKvIhCOVyaPc3F6sDW25w

多模型批量仿真与对比决策：支持自然语言指令驱动，AI 可自动完成多参数模型的批量仿真（如不同厚度应变片的性能对比），生成包含数据表格、趋势分析、最优方案建议的综合报告，实现 “AI 自主执行、人类监督决策”。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/pYyqvZ_Kmq7gQRay8NBL9A

PLM 及延伸场景

PLM 核心在于实现产品全生命周期的规范管控与数据追溯，AI 大模型通过与工业知识图谱、规范库的深度融合，成为 PLM 体系的 “智能支撑”，同时延伸至更多工业细分场景。

设计规范数字化与复用：AI 大模型可将企业的隐性设计规范（如行业标准、工艺要求）转化为数字化的 Specification 库，在 CAD 设计、CAE 仿真全流程中自动适配，确保产品从源头符合生命周期管理要求，减少后续变更成本。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/KnAs7XHxfflRb5qpTKpHfQ

全流程数据追溯与监工：在 CAD 设计与 CAE 仿真过程中，AI 会自动保留所有中间文件（如仿真数据库、设计脚本、参数记录），支持人类工程师或其他智能体随时查验数据一致性，为 PLM 的数据追溯环节提供完整支撑。相关实践详情：https://mp.weixin.qq.com/s/pYyqvZ_Kmq7gQRay8NBL9A