为什么CAD 3D模型需要AI大模型？

如果你是做研发、工艺、仿真、销售工程，或者是 PLM/MES/数字孪生平台，你一定会遇到一个共同难题：我们生产线上每天在流动的，是几十万、几百万个 CAD 三维模型，但这些模型本身几乎是“哑的”。

CAD 3D模型只能被“人”看懂：

• 人能看出这是一个支架；

• 人能看出两个零件长得很像；

• 人能判断这个孔是不是加工过头；

• 人能说出：这个地方以前也见过，可能是某供应商的标准件。

——但计算机做不到。即便我们已经在图像、文本上让 AI 走得那么远了，可一旦换成 3D 模型，AI 几乎“瞎”了。

为什么？因为 CAD 模型根本不是图像，它更像数学。

3D模型中包含 BREP、拓扑结构、几何特征、装配树、约束关系、参数化表达……这些都不是像素，也不是文本，而是高度结构化的几何信息。

AI 想理解 CAD 模型，几乎等于让它读懂：

• 一个数学方程；

• 一本装配工艺手册；

• 一堆复杂的工程约束。

这和让 AI 看一张汽车或者飞机图片完全不是一个难度级别。

那为什么工程行业“必须”让 AI 理解 3D CAD？

因为所有制造企业正在遭遇 3 个巨大的现实压力：

1. 企业内部模型爆炸：已经没人能整理了

汽车一辆车 3–5 万个零部件，航空一架飞机几十万零部件，工程机械、油气装备、大型装备动辄几千到几万个零件。。。

这些模型之间关系极其复杂：

• 子装配；

• 标准件；

• 自制件；

• 历史件；

• 变更版次；

• 多供应商共用件；

• 只改一个倒角，也算新版本。。。

2. 降本增效的关键在“标准化”，但没人知道哪些零件可以复用

如果你问一家车企：

“你们到底用了多少标准件？哪些零件可以复用？哪些供应商的件重复了？”

我可以告诉你——80% 的公司答不上来。

因为这不是人手工能算的，模型太多、太乱、太相似，又不是靠“文件名”就能判断的。

3. 全产业链数字化需要机器理解模型，而不是人理解

未来的数字工厂里，模型会进入：

• 仿真系统；

• 生产调度系统；

• MES 工艺规划；

• 质量分析；

• 供应链平台；

• 工装夹具设计；

• 自动化机器人规划；

• 装配路径优化；

• AI 编程（CAM 自动刀路）。

所有这些环节都要求系统能够“自动理解”几何。但如果 3D 模型依然是“哑的”，那所有自动化、智能化全都停在起点。

所以行业需要的不是一个 CAD Viewer，而是一个 ——

能真正理解 3D 模型的 AI

这就是我们想解决的问题：一个专门针对“CAD 3D 模型理解”而生的 AI 技术体系，它不是通用大模型，而是一个“几何方向的专业 AI”。

它能做的不是画图、不是聊天，而是：

• 理解 BREP；

• 理解拓扑；

• 理解形状结构；

• 计算模型相似度；

• 自动识别重复件；

• 自动识别标准件；

• 自动分类；

• 自动生成结构化语义描述；

• 在 PLM/MES/ERP/CAE 中直接作为“可计算的几何知识”；

• ...

过去十年，我们把大量精力放在“让人更高效地看懂 CAD 模型”上；而未来十年，行业真正需要的是——让机器也能看懂它们。

当企业的零件数量突破几十万、当供应链复杂到难以人工判断、当数字化系统彼此需要理解同一份几何数据时，3D 模型不再是一个静态文件，而是整个制造体系中最重要的知识载体。

要让知识流动，就必须让模型“开口说话”。让 AI 读懂几何、理解结构、计算相似度、识别模式，
最终让每一个零件、每一段工艺、每一次变更，都能在企业内部真正被利用起来。

AI 对 CAD 的价值，不是新潮技术，而是产业必然。
它解决的是工程世界最本质的问题：规模、复杂性与知识沉淀。

我们正站在一个新的门槛上，通用大模型已经走得很远，而懂几何、懂结构、懂工程语义的“专业 AI”才刚刚开始。

在这条路上，每一个制造企业都会亲身经历从“人理解模型”到“机器理解模型”的转折。

如果说过去的 CAD 是设计工具，那么未来的 CAD，将会是 AI 能够读懂的工程语言。