生成式人工智能正在迅速改变 CAD 的使用方式，尤其在 SOLIDWORKS 2026 引入自动工程图生成、自动紧固件识别与装配、AI 知识助手之后，这种趋势变得更加清晰。过去 CAD 主要依靠人工执行建模命令，而今天的主流 CAD 系统正逐步转向“人机协同”的设计模式，生成式 AI 成为贯穿建模、装配、工程图、BOM 管理和知识获取全过程的能力内核。
首先，在最基础的几何建模环节，AI 已经开始承担原本由初级工程师反复执行的繁琐操作。例如 SOLIDWORKS 2026 能够自动识别紧固件特征并建立装配关系，同时在工程图细化方面全面接管视图生成、尺寸标注等机械设计中的大量重复劳动。与此类似，Autodesk 在 Fusion 和 Inventor 中部署的 Sketch Assist 可以自动推断草图约束、闭合轮廓甚至补全几何关系；Siemens NX 也以 AI 驱动草图意图识别和特征推断，让软件主动提出更合适的建模步骤。许多企业已经将这些能力视作“建模自动化”的开端，标志着 CAD 正从单纯的命令执行进入“能理解工程意图”的时代。其次，生成式 AI 正在重新定义“设计知识”的获取方式。SOLIDWORKS 2026 的 AI 虚拟伴随者可以自动总结社区经验、Wiki 文章、问答内容并提炼关键信息，让设计师在工作过程中即时获得决策参考。Autodesk 的 AI Assistant、PTC 的语义搜索系统以及 Siemens Teamcenter X 的 AI 文档解析功能，也在将 PLM 数据、工程变更记录、零件族规则等传统难以检索的内容转化为可提问、可对话的知识流。CAD 工具正在从“绘图软件”变成“知识载体”，让工程数据、企业标准和行业经验能够被即时调用，而不再依赖人工去翻查文件和经验库。在更具创造性的环节，生成式结构设计已经成为各家 CAD/CAE 厂商布局的重点。Autodesk 的 Generative Design 在输入载荷、材料和制造约束后能够自动生成多个可制造的结构方案；Siemens 在 NX 中整合 Convergent Modeling 与 AI 自动生成轻量化网格结构；Altair 则推出 shapeAI 和 DesignAI，使生成模型与仿真模型结合，在几秒钟内给出形状候选并用物理 AI 进行快速验证。相比传统拓扑优化，这类生成式设计不仅在求解速度上提升一到两个数量级，更重要的是其模型能够生成具有明确制造路径的几何体，显著提升概念设计阶段的探索效率。Dassault 在 CATIA 中也开始测试基于 AI 的线束生成、复合材料铺层设计和参数化零件自动生成，表明生成式几何正从结构轻量化扩展到更广泛的工程域。SOLIDWORKS 2026 通过 AI 自动识别螺母、螺栓等标准件并自动建立配合约束。Siemens NX 的装配智能识别技术能够自动推断轴孔配合、平面对齐等常见工程意图，而 Autodesk Fusion 已经能够在实验性功能中自动识别关节类型并生成简化装配方案。云原生 CAD 如 Onshape 更是把 AI 用于自动生成装配版本变更、匹配零件族和自动建立简易配合关系。随着模型特征识别越来越精准，AI 自动搭建装配的比例正在不断上升，工程师逐渐从繁琐的配合设置中解脱出来，更多时间用于验证功能与设计合理性。在下游的工程图、BOM 和工艺管理方面，生成式 AI 也开始接管大量重复性劳动。SOLIDWORKS 2026 能够为工程图自动补全标注、规范冲压属性，并通过 Evaluated Attributes 自动追踪成熟度变化，显著减少人工更新的工作量。Siemens NX 在工程图自动公差生成和标准识别方面已投入 AI 能力，而 Autodesk 和 PTC 在工程图与 BOM 之间建立自动化的关联，使 PLM 数据与模型结构保持一致。对于制造业来说，这是极具价值的，因为图纸、BOM、版本更新和变更追踪长期以来是设计部门的主要时间消耗之一，如今 AI 正逐步把这些工作变得流程化、自动化和无需人工干预。从更宏观的角度看，生成式 AI 在 CAD 中的渗透还与云平台的普及相互促进。达索的 3DEXPERIENCE、Siemens 的 Teamcenter X、Autodesk Fusion、Onshape 等云平台提供了 AI 模型持续更新、企业知识集中管理、跨团队协作数据统一的基础设施。云成为 CAD AI 的“基因库”，让 AI 可以不断从实际产品数据、装配规则、工程案例中学习并迭代。这种持续增强的 AI 能力不再依赖用户每隔几年升级一次软件，而是以 SaaS 的方式实时演化，使 CAD 软件真正变成“越用越聪明”的系统。总体来看，生成式 AI 正以全链路方式渗透 CAD 的几乎所有环节，从建模、装配、工程图、BOM 到知识管理、协作机制和 PLM 数据分析，CAD 正在经历从“图形工具”向“智能决策平台”的演变。未来机械设计中的大量重复性工作将由 AI 自动完成，而工程师将更多负责设计意图、系统约束、创新结构和跨学科决策。随着工业软件、仿真、云平台和企业知识模型进一步融合，生成式 AI 将成为 CAD 的默认能力，这种变革已开始在主流工具中全面展开，并将在未来五年深刻重塑机械设计与工程研发的工作方式。
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