# SOLIDWORKS工业AI路径：把工业知识放进AI，把AI融进工作流
SOLIDWORKS工业AI路径：把工业知识放进AI，把AI融进工作流
来源：把工业知识放进 AI，把 AI 融进工作流：SOLIDWORKS 的工业 AI 路径
发布时间：2025年11月28日
作者：高玉娴
观察日期：2025年12月
核心摘要
SOLIDWORKS 2026新品发布会展示了AI在工业设计领域的应用路径：不是用通用大模型，而是将40余年积累的工业知识库与AI结合，实现"无感集成"到工程师工作流中。核心观点是：AI不是替代者，而是赋能工程师释放创造力的智能助手。
关键洞察
- 垂直AI vs 通用AI：SOLIDWORKS选择基于工业知识库的垂直路径，而非追逐通用大模型热点
- 无感集成策略：AI功能不包装成独立模块，而是无缝融入现有工作流
- 平台化演进：从单一CAD软件向基于3DEXPERIENCE的协同平台转型
- 效率瓶颈重构：从界面交互优化转向工作流本身的智能重构
效率瓶颈：工程师的真实痛点
1. 文档负担
问题：
- 尽管3D模型已成为设计主流，但2D工程图仍是制造、质检和供应链环节的"通用语言"
- 出图过程高度依赖人工：选择视图角度、添加尺寸公差、标注孔类型、调整布局
- 任何环节出错都可能导致生产返工
SOLIDWORKS 2026的解决方案：
- AI工程图功能：点击"自动生成工程图"按钮，瞬间生成包含主视图、俯视图、剖面图、精确孔标注和标准图纸格式的完整2D工程图
- 效率提升：从数小时甚至一整天的手工绘图工作，压缩至几秒
2. 模型规模膨胀
问题：
- 现代产品日益集成化：一台新能源装备可能包含上万个零部件
- 涵盖机械、电气、流体等多个子系统
- 传统CAD软件在加载和操作大型装配体时，常因内存和性能限制而卡顿
SOLIDWORKS 2026的解决方案：
- "部分下载"机制：仅加载当前工作相关的组件，其余按需调用
- 解决多学科一体化带来的模型规模问题
3. 工具使用门槛
问题：
- 高级仿真、拓扑优化、复合材料分析等能力虽然存在多年，但操作复杂、依赖专业知识
- 长期局限于少数专家
- 普通工程师即便有验证需求，也往往因为"不会用"而放弃
- 导致设计与验证脱节，大量问题被推迟到物理样机阶段才发现
核心结论：
提升效率的关键，已从界面交互优化，转向对工作流本身的智能重构
AI不是魔法，而是"工业知识"的延伸
垂直路径 vs 通用大模型
SOLIDWORKS的策略：
"目前很多人的注意力都放在 Chatbot 对话机器人，但是我们认为跟工业相关的知识才是最重要的。"
问题场景：
- 当工程师询问"如何设置五轴CNC加工路径"或"碳纤维铺层顺序"时
- 通用LLM或许能生成流畅语句，但如果缺乏底层工艺知识，答案可能完全错误
达索系统的策略：
- 将AI建立在自身40余年积累的工业知识库之上
- 知识来源：航空航天、汽车、工业装备等数十个行业的项目实践
- 涵盖：材料属性、失效模式、制造约束、仿真边界条件等结构化数据
- AI作用：将这些隐性知识显性化，通过自然语言或上下文感知的方式，提供给一线工程师
实际应用案例
SOLIDWORKS 2026的AI功能：
- 智能识别与装配：识别螺栓、螺母并自动装配（即使是非Toolbox零件）
- 指令预测器：在用户绘制草图时预判下一步操作
- 背后支撑：
- 对数百万次用户行为的机器学习
- 对紧固件标准、装配逻辑的深度编码
无感集成策略
设计理念：
"我们没有特别指出这个模块叫 SOLIDWORKS AI，很多客户在用我们的AI工具，但他们自己并不知道。"
价值：
- 技术服务于流程，而非打断现有工作习惯
- 确保工程师专注于设计本身，而非学习新工具
平台化战略：从工具到生态
3DEXPERIENCE平台演进
时间线：
- 2012年：3DEXPERIENCE平台推出
- 近几年：真正加速平台化转型
整合能力：
- 整合达索系统旗下多个专业品牌的能力
- 例如：用于高端仿真的Abaqus
- 关键：原本面向科研或大型企业的工具，通过SOLIDWORKS的易用界面，向中小企业工程师开放
设计原则：
"我们希望保持SOLIDWORKS一直以来的易学易用性，就算原来是从其他品牌引进来的，客户对我们也有同样的期待。"
协作方式升级
3DEXPERIENCE平台功能：
- 在SOLIDWORKS环境中直接访问官方社区
- 3DDrive云存储
- 3DSwym协作空间
- AURA AI助手：对社区帖子和Wiki内容进行自动摘要
价值：
- 对于分布式研发团队，意味着知识流动效率的提升
中国市场战略
定位契合：
- SOLIDWORKS自1995年诞生起就定位于服务中小企业
- 中国正大力推动"专精特新"企业发展
- 它们贡献了60%以上的GDP和70%以上的技术创新
SOLIDWORKS亚太区高级技术总监陈超祥（CC Chan）的观点：
"毫无疑问，中小企业是中国经济发展的重要驱动力，这跟我们的初衷完全一致。"
当前状况：
- 中国中小企业已普遍掌握3D设计
- 但仿真、数据管理、多学科协同仍是短板
下一步目标：
- 推动"每个工程师桌上不仅有一套SOLIDWORKS，还有一套Simulation"
- 加强在中国的本地化投入
- 针对医疗设备、新能源、低空经济等新兴领域，提供行业定制化的解决方案
AI的尽头是"工程"
30年演进逻辑
核心原则：
技术必须服务于工程实践，而非反之
演进历程：
- 1995年：将3D CAD带入Windows桌面
- 今天：用AI自动化工程图、简化大型装配、降低仿真门槛
核心从未改变：
- 让工程师从繁琐事务中解放
- 专注于定义问题、探索方案、创造价值
AI的定位
Gian Paolo的观点：
"AI既能帮助工程师减少工作量，同时也能帮助他们产生创意。AI不是替代者，而是赋能工程师释放创造力的智能助手。"
关于仿真的价值：
"每一个设计工程师都应该用仿真，因为它可以验证他的产品设计是不是最优的。"
最终使命：
AI的尽头是"工程"——AI不是终点，而是桥梁。它的价值不在于生成多少行代码或图像，而在于能否真正嵌入工程师的工作流，成为那个"懂行"的伙伴。
思考与启示
1. 垂直AI vs 通用AI的选择
SOLIDWORKS的路径：
- 不追逐通用大模型热点
- 基于40余年工业知识库构建垂直AI
- 确保专业性和准确性
启示：
- 对于专业领域，垂直AI可能比通用AI更有价值
- 知识库的积累是核心竞争力
2. 无感集成的用户体验设计
策略：
- 不强调"AI"标签
- 让用户在使用中自然感受到效率提升
- 避免打断现有工作习惯
启示：
- 好的AI应用应该是"润物细无声"的
- 技术服务于流程，而非反之
3. 平台化战略的价值
从工具到生态：
- 单一工具 → 协同平台
- 个人效率 → 团队协作
- 知识孤岛 → 知识流动
启示：
- 平台化是软件发展的必然趋势
- 生态建设比单一功能更重要
4. 中小企业市场的战略意义
中国市场：
- 专精特新企业是重要驱动力
- 从3D设计到仿真的能力提升是下一步
启示：
- 中小企业市场具有巨大潜力
- 需要针对性的本地化策略
相关链接
观察视角：这篇文章展示了工业软件领域AI应用的一个典型路径——不是追求通用性，而是深耕垂直领域，将专业知识与AI技术结合。这种"无感集成"的策略值得其他专业软件借鉴。
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