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當前，人工智能（AI）與制造業深度融合成為全球產業競爭的核心賽道，工業軟件作為制造業“數字大腦”的關鍵支撐，正迎來以生成式AI為核心的系統性變革。CAD（計算機輔助設計）作為工業設計、機械制造、工程研發的核心工具，是高端制造業創新能力的集中體現，更成為衡量工業軟件實力的核心標志。

在“十五五”數字中國建設與智能制造深入推進的大背景下，AI與CAD深度耦合，正徹底改寫傳統設計范式和商業邏輯，打通設計、仿真、制造、服務全鏈路數據閉環，推動中國工業設計從數字化邁向數智化，為國產工業軟件突破海外壟斷、實現換道超車打開全新機遇窗口。

工業軟件智能化加速升級

AI與工業軟件的深度融合，不僅帶來了技術層面的升級，更開啟了工業軟件流程、業務的新范式。

近年來，國家密集出臺頂層規劃，將AI與工業軟件等深度融合納入戰略布局，為產業發展提供清晰指引與強力保障。

2025年8月，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確提出“推進工業全要素智能化發展，加快人工智能在設計、中試、生產、服務、運營全環節落地應用”，并將“加快工業軟件創新突破”列為重點方向。

2025年底，工業和信息化部等八部門印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，明確提出到2027年“推出1000個高水平工業智能體”，打造500個典型應用場景。工信部同步啟動“人工智能+制造”揭榜掛帥工作，首次將“基于大模型的零部件設計軟件”“流體仿真智能軟件”“結構仿真智能軟件”等智能工業軟件列入揭榜方向。2026年政府工作報告首次提出“打造智能經濟新形態”。

在政策東風的推動下，產業界已形成明確的技術探索方向，生成式設計成為各方競爭的核心焦點。國家智能制造專家委員會委員黃培告訴中國工業報，當前生成式設計能夠根據約束條件和制造工藝，自動生成符合要求的零件，推動工業設計從“計算機輔助人設計”向“人輔助計算機設計”轉變，這不僅是設計效率的提升，更是設計理念和范式的重構，也成為各方技術競爭的核心焦點。

“在CAD這一核心工業設計軟件領域，AI技術的融合創新已形成明確方向，TexttoCAD模式和生成式設計成為兩大重要突破點。用戶通過文本描述，通過AI查詢相關標準及已有的相似模型即可生成三維模型，甚至能借助大模型將二維工程圖轉化為語言描述，再進一步生成三維模型，這類技術正推動工業設計從傳統人工模式向智能輔助模式轉變。”黃培進一步表示。

國際廠商也敏銳捕捉到這一趨勢，積極布局AI與工業軟件的融合。PTCServiceMax總經理兼AI首席戰略官JosephJune結合PTC實踐向中國工業報表示，生成式AI的出現讓工業軟件實現了從“記錄管理工作”到“輔助執行工作”的關鍵轉變。“生成式AI能理解數據、進行邏輯推理并采取行動，打通產品研發、制造、服務的全流程數據，幫助設計人員做出更優決策，實現更具前瞻性的服務運營，這也是AI技術對工業企業最核心的價值所在。”

國內企業則立足工業場景實際，探索AI與工業軟件的深度耦合路徑。“我們希望將人工智能全面融入仿真全流程，聚焦智能化交互、智能化求解、智能化應用三個核心方向，打造高效的工程仿真人工智能應用體系。”上海積鼎信息科技有限公司（以下簡稱“積鼎”）副總裁劉鋒在相關論壇上曾表示，積鼎的AI戰略始終立足工業軟件核心業務，通過AI技術提升仿真效率與精度，助力客戶在產品研發、工藝優化等方面實現突破，為工業領域的創新發展提供技術支撐。

“工業軟件智能化必須堅持‘物理機理與數據驅動深度融合’。工業領域有其獨特的機理與規律，比如流體力學、熱力學原理，這些是AI模型無法替代的。我們的實踐是開發內嵌于工業CFD仿真軟件中的‘仿真智能體’，通過數據驅動優化物理模型的求解效率與精度，讓工業機理與AI技術相輔相成，實現‘1+1>2’的效果。”劉鋒說道。

AI重塑商業競爭新邏輯

對于國產工業軟件廠商而言，發展的關鍵在于將AI技術真正融合進軟件核心流程，而非簡單作為附加的知識庫，唯有如此，才能在細分領域形成差異化競爭優勢。

技術的迭代必然引發商業邏輯的重構。AI與CAD的深度融合，不僅讓工業軟件的功能實現升級，更深刻改變了行業競爭格局和企業發展路徑。“對于國產工業軟件廠商而言，關鍵在于將AI技術真正融合進軟件核心流程，而非簡單作為附加的知識庫，唯有如此，才能在細分領域形成差異化競爭優勢。”黃培說道。

工業軟件智能化不能只“向內看”關注內部效率，更要“向外看”對接市場與客戶。北京紛揚科技有限責任公司副總裁辛岳告訴中國工業報，以客戶為中心的端到端轉型是很多企業的核心需求，工業軟件智能化必須賦能這一轉型，幫助企業打通從市場調研、產品研發、生產制造到銷售服務的全鏈條，實現從“低成本、高質量、快工期”的運營優化，到“高產出、高收益”的價值提升。

“工業軟件要發揮作用，必須與業務深度融合，杜絕‘兩張皮’現象。”上海凱士比泵有限公司首席數據科學家及數據算法部負責人戴林杉以凱士比的實踐為例講解道，開發人員會與報價人員、生產人員一同深入車間，用秒表測算生產節拍，精準掌握每個環節的需求與痛點，再針對性地開發AI工具。凱士比不做標準化的套件產品，而是將工業軟件升級為貼合企業需求的數字應用，讓場景深度嵌入數智化工具，實現業務與技術的無縫銜接。

在競爭格局中，技術壁壘仍是核心競爭力，而AI則成為打破壁壘、構建優勢的關鍵抓手。“復雜工具類工業軟件擁有天然技術護城河，AI技術并非簡單替代工業軟件，而是與工業軟件深度融合的核心抓手。”黃培分析指出，越是復雜的工具類軟件，例如CAD軟件，其核心護城河在于私有、非開源的文件格式和復雜算法，這類軟件越難被替代；而那些涉及工作流、多軟件之間流程集成與調用的專業軟件，則相對容易被替代。

AI+傳統工業軟件并非替代關系，而是起到“加速器”的作用。PTC全球資深副總裁兼大中華區總裁劉強向中國工業報表達了相同的觀點：傳統工業系統的核心是數據和工作流，AI不能創建產品元數據，也替代不了系統中保證合規、質量的核心功能，但其能替代人工完成部分流程操作，讓工業軟件用起來效率更高。

值得注意的是，工業AI領域的技術應用并非單一路徑，不同技術類型的協同發力，才能支撐工業軟件的全面智能化。黃培表示，當前分析式AI仍是制造企業AI應用的主流，其依托機器視覺、機器學習等技術，通過數據采集、建模分析，實現設備故障判斷、產品質量檢測、能耗異常預警等功能，這類應用能快速得出結果且可在邊緣端部署，覆蓋制造業生產運營的核心場景。生成式AI則依托知識庫生成文本、代碼、圖像等內容，在投標文件撰寫、各類代碼（數控代碼、PLC代碼、工業機器人程序和軟件代碼等）生成、智能客服等特定場景發揮獨特價值，提升業務效率。兩者協同才能為工業軟件智能化升級提供完整技術支撐。

AIAgent的出現，成為重構產業格局的關鍵變量。作為融合了工作流與RPA（機器人流程自動化）優勢的智能樞紐，AIAgent能實現各類工業軟件間的智能連接和數據互通，集成大小模型應用和任務的自主執行，具備更高的智能化水平。這一特性也對傳統工業軟件的商業模式形成了一定沖擊，可能導致部分軟件的用戶許可證需求減少，甚至讓部分軟件淪為被調用的API（應用程序編程接口），失去與用戶的直接交互通路。“純通用大模型廠商缺乏對工業場景理解，工業廠商則擁有豐富的工業數據和實踐經驗，兩者‘井水不犯河水’的發展模式難以形成成熟的工業AI解決方案，深度協作才是必然趨勢。”黃培說道。

無疑，在政策引領、技術創新、市場需求的三重驅動下，我國本土企業持續深耕生成式AI+CAD領域，推動首版次工業軟件落地突破，為國產工業軟件換道超車增加更多可能。據悉，4月15日，由中國工業報社、廈門卡倫特科技有限公司聯合主辦的“中工智庫沙龍·AI共生工業智能：生成式CAD首版次工業軟件研討會”即將召開，沙龍將搭建政產學研用協同平臺，聚焦技術突破、場景落地、生態構建、產業應用深度研討，為推動行業發展帶來更多精彩。