■中国工业报 耿鹏飞

当前，人工智能（AI）与制造业深度融合成为全球产业竞争的核心赛道，工业软件作为制造业“数字大脑”的关键支撑，正迎来以生成式AI为核心的系统性变革。CAD（计算机辅助设计）作为工业设计、机械制造、工程研发的核心工具，是高端制造业创新能力的集中体现，更成为衡量工业软件实力的核心标志。

在“十五五”数字中国建设与智能制造深入推进的大背景下，AI与CAD深度耦合，正彻底改写传统设计范式和商业逻辑，打通设计、仿真、制造、服务全链路数据闭环，推动中国工业设计从数字化迈向数智化，为国产工业软件突破海外垄断、实现换道超车打开全新机遇窗口。

工业软件智能化加速升级

AI与工业软件的深度融合，不仅带来了技术层面的升级，更开启了工业软件流程、业务的新范式。

近年来，国家密集出台顶层规划，将AI与工业软件等深度融合纳入战略布局，为产业发展提供清晰指引与强力保障。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出“推进工业全要素智能化发展，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用”，并将“加快工业软件创新突破”列为重点方向。

2025年底，工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出到2027年“推出1000个高水平工业智能体”，打造500个典型应用场景。工信部同步启动“人工智能+制造”揭榜挂帅工作，首次将“基于大模型的零部件设计软件”“流体仿真智能软件”“结构仿真智能软件”等智能工业软件列入揭榜方向。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”。

在政策东风的推动下，产业界已形成明确的技术探索方向，生成式设计成为各方竞争的核心焦点。国家智能制造专家委员会委员黄培告诉中国工业报，当前生成式设计能够根据约束条件和制造工艺，自动生成符合要求的零件，推动工业设计从“计算机辅助人设计”向“人辅助计算机设计”转变，这不仅是设计效率的提升，更是设计理念和范式的重构，也成为各方技术竞争的核心焦点。

“在CAD这一核心工业设计软件领域，AI技术的融合创新已形成明确方向，TexttoCAD模式和生成式设计成为两大重要突破点。用户通过文本描述，通过AI查询相关标准及已有的相似模型即可生成三维模型，甚至能借助大模型将二维工程图转化为语言描述，再进一步生成三维模型，这类技术正推动工业设计从传统人工模式向智能辅助模式转变。”黄培进一步表示。

国际厂商也敏锐捕捉到这一趋势，积极布局AI与工业软件的融合。PTCServiceMax总经理兼AI首席战略官JosephJune结合PTC实践向中国工业报表示，生成式AI的出现让工业软件实现了从“记录管理工作”到“辅助执行工作”的关键转变。“生成式AI能理解数据、进行逻辑推理并采取行动，打通产品研发、制造、服务的全流程数据，帮助设计人员做出更优决策，实现更具前瞻性的服务运营，这也是AI技术对工业企业最核心的价值所在。”

国内企业则立足工业场景实际，探索AI与工业软件的深度耦合路径。“我们希望将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、智能化应用三个核心方向，打造高效的工程仿真人工智能应用体系。”上海积鼎信息科技有限公司（以下简称“积鼎”）副总裁刘锋在相关论坛上曾表示，积鼎的AI战略始终立足工业软件核心业务，通过AI技术提升仿真效率与精度，助力客户在产品研发、工艺优化等方面实现突破，为工业领域的创新发展提供技术支撑。

“工业软件智能化必须坚持‘物理机理与数据驱动深度融合’。工业领域有其独特的机理与规律，比如流体力学、热力学原理，这些是AI模型无法替代的。我们的实践是开发内嵌于工业CFD仿真软件中的‘仿真智能体’，通过数据驱动优化物理模型的求解效率与精度，让工业机理与AI技术相辅相成，实现‘1+1>2’的效果。”刘锋说道。

AI重塑商业竞争新逻辑

对于国产工业软件厂商而言，发展的关键在于将AI技术真正融合进软件核心流程，而非简单作为附加的知识库，唯有如此，才能在细分领域形成差异化竞争优势。

技术的迭代必然引发商业逻辑的重构。AI与CAD的深度融合，不仅让工业软件的功能实现升级，更深刻改变了行业竞争格局和企业发展路径。“对于国产工业软件厂商而言，关键在于将AI技术真正融合进软件核心流程，而非简单作为附加的知识库，唯有如此，才能在细分领域形成差异化竞争优势。”黄培说道。

工业软件智能化不能只“向内看”关注内部效率，更要“向外看”对接市场与客户。北京纷扬科技有限责任公司副总裁辛岳告诉中国工业报，以客户为中心的端到端转型是很多企业的核心需求，工业软件智能化必须赋能这一转型，帮助企业打通从市场调研、产品研发、生产制造到销售服务的全链条，实现从“低成本、高质量、快工期”的运营优化，到“高产出、高收益”的价值提升。

“工业软件要发挥作用，必须与业务深度融合，杜绝‘两张皮’现象。”上海凯士比泵有限公司首席数据科学家及数据算法部负责人戴林杉以凯士比的实践为例讲解道，开发人员会与报价人员、生产人员一同深入车间，用秒表测算生产节拍，精准掌握每个环节的需求与痛点，再针对性地开发AI工具。凯士比不做标准化的套件产品，而是将工业软件升级为贴合企业需求的数字应用，让场景深度嵌入数智化工具，实现业务与技术的无缝衔接。

在竞争格局中，技术壁垒仍是核心竞争力，而AI则成为打破壁垒、构建优势的关键抓手。“复杂工具类工业软件拥有天然技术护城河，AI技术并非简单替代工业软件，而是与工业软件深度融合的核心抓手。”黄培分析指出，越是复杂的工具类软件，例如CAD软件，其核心护城河在于私有、非开源的文件格式和复杂算法，这类软件越难被替代；而那些涉及工作流、多软件之间流程集成与调用的专业软件，则相对容易被替代。

AI+传统工业软件并非替代关系，而是起到“加速器”的作用。PTC全球资深副总裁兼大中华区总裁刘强向中国工业报表达了相同的观点：传统工业系统的核心是数据和工作流，AI不能创建产品元数据，也替代不了系统中保证合规、质量的核心功能，但其能替代人工完成部分流程操作，让工业软件用起来效率更高。

值得注意的是，工业AI领域的技术应用并非单一路径，不同技术类型的协同发力，才能支撑工业软件的全面智能化。黄培表示，当前分析式AI仍是制造企业AI应用的主流，其依托机器视觉、机器学习等技术，通过数据采集、建模分析，实现设备故障判断、产品质量检测、能耗异常预警等功能，这类应用能快速得出结果且可在边缘端部署，覆盖制造业生产运营的核心场景。生成式AI则依托知识库生成文本、代码、图像等内容，在投标文件撰写、各类代码（数控代码、PLC代码、工业机器人程序和软件代码等）生成、智能客服等特定场景发挥独特价值，提升业务效率。两者协同才能为工业软件智能化升级提供完整技术支撑。

AIAgent的出现，成为重构产业格局的关键变量。作为融合了工作流与RPA（机器人流程自动化）优势的智能枢纽，AIAgent能实现各类工业软件间的智能连接和数据互通，集成大小模型应用和任务的自主执行，具备更高的智能化水平。这一特性也对传统工业软件的商业模式形成了一定冲击，可能导致部分软件的用户许可证需求减少，甚至让部分软件沦为被调用的API（应用程序编程接口），失去与用户的直接交互通路。“纯通用大模型厂商缺乏对工业场景理解，工业厂商则拥有丰富的工业数据和实践经验，两者‘井水不犯河水’的发展模式难以形成成熟的工业AI解决方案，深度协作才是必然趋势。”黄培说道。

无疑，在政策引领、技术创新、市场需求的三重驱动下，我国本土企业持续深耕生成式AI+CAD领域，推动首版次工业软件落地突破，为国产工业软件换道超车增加更多可能。据悉，4月15日，由中国工业报社、厦门卡伦特科技有限公司联合主办的“中工智库沙龙·AI共生工业智能：生成式CAD首版次工业软件研讨会”即将召开，沙龙将搭建政产学研用协同平台，聚焦技术突破、场景落地、生态构建、产业应用深度研讨，为推动行业发展带来更多精彩。