大型语言模型 (LLM) 为 CAD 软件公司提供了通过对话式 AI 增强设计工作流程的新机会。 工程师无需浏览复杂的菜单，而是可以用简单的语言描述需求并接收由集成数据支持的智能响应。

例如，工程师可以通过询问“2 盎司以下的铝支架”来查询零件数据库。 LLM将通过搜索目录来了解规格并返回匹配的组件。 用户无需浏览静态资源即可轻松获取信息。

LLM利用自然语言理解来按需开放知识。 这种自助服务方法可以提供更快的答案，推动重复使用，并使集成数据资产货币化。 AI 将 CAD 从一种被动工具转变为一种熟悉的工具。

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1、使用对话式 CAD 简化工作流程

CAD 软件以其复杂的菜单驱动流程而闻名。 然而，集成人工智能驱动的自然语言交互有可能简化和自动化日常任务，简化用户体验并提高效率。

生成式AI有可能改变工作的结构，通过自动化一些个人活动来增强个体工人的能力。 资料来源：Mckinsey Digital

2、设计变更

AI驱动的CAD工具使用户能够通过描述他们的意图将他们的设计概念转化为现实。

例如，考虑一个人正在制作一个机器人； 他们可以详细描述他们想要的机器人外观，该工具将生成相应的 3D 模型。 例如，他们可以指定诸如两条灵活的手臂、带轮子的腿、方形身体和带有相机“眼睛”的圆顶头等特征。 人工智能会做出初始设计，帮助用户确定起点。

更重要的是，人工智能与用户合作来增强现有设计。 示例包括：

找到 4 英寸直径的轮子

AI搜索数据库并提供合适的选项供选择。

选择第二个选项

AI实施所选选项，并在必要时提供更多详细信息。

将车轮固定到左前 A 形框架的第二个孔处

AI 按照指定添加了轮子，展示了更新后的设计。

这种交互式体验真正帮助用户按时完成早期原型：

3、设计评审

在设计评审过程中，AI在提供有价值的见解和增强决策方面发挥着关键作用。 通过解决关键问题和疑虑，人工智能为设计过程带来了智能维度。

以下是人工智能可以帮助解决的一些设计审查问题的示例。

重量分布均匀吗？

人工智能进行彻底分析，呈现体重分布热图，并提出纠正措施建议。

质心在哪里？

AI 以图形方式指示 CAD 绘图上的质心坐标，有助于精确的设计调整。

保持平衡的最佳手臂位置是什么？

AI 可在 CAD 绘图上直观地确定最佳手臂位置，并提供解释性原理。

有任何重复或断开的部分吗？

AI有效地突出显示重复或断开连接的组件，并附有建议的解决步骤。

通过这些AI辅助功能，设计评审变得更加全面、高效和富有洞察力。 人工智能的视觉表示和建议极大地促进了设计过程的完善和进步。

4、绩效分析

在实现设计之前，对设计进行性能分析以确定其是否能够承受负载非常重要。 人们可以向人工智能提出这些问题，以进行分析并以模拟结果做出回应。

前面加了20磅，重量如何分配？

AI检查平衡并通过热图直观地显示重量是否均匀或是否需要调整。

如果将 0.5 磅的重物提升 10 英寸，它会翻倒吗？

AI 显示施加的扭矩，并显示设计是否会随着重量的提升而翻倒

当手臂伸出时，它会以 3 英寸/秒的速度翻倒吗？

AI会计算出该设计在手臂伸出的情况下以该速度移动时是否可以保持稳定。

这些问题确实有助于节省大量时间来模拟具有实际预期负载的机器人，并在我们实际构建机器人之前调整设计。

5、用于敏捷设计的对话式 CAD

通过对话快速更改设计的能力对于 CAD 软件来说是一个重大机遇。 工程师可以通过描述需求立即修改模型，而不是手动返工。

例如，如果在原型制作过程中某个特定零件不可用，工程师可以要求 CAD 系统用满足特定规格的替代零件来替换它。 该软件将交换组件并重新运行分析以验证设计完整性是否得到维护。

集成由大型语言模型支持的语言交互将改变用户体验并极大地扩展可访问性

工程师无需重做工作，而是可以通过对话进行更改并获得快速反馈。 与严格的静态工作流程相比，这可以实现更敏捷的设计迭代和测试。

智能 CAD 系统可以理解描述性变更请求并评估影响，从而加快实验速度。 对话使产品开发更加灵活、敏捷，释放数字设计工具的全部潜力。

6、整合数据的货币化

CAD 公司的主要动机是将零件库、材料规格、物理模拟结果和测试数据等集成专有数据货币化。

对话式AI不是孤立的数据库，而是按需解锁这些知识。 客户可以更快地获得答案，同时提高参与度和经常性收入。

借助自然语言界面，用户可以通过对话方式访问集成数据，而无需梳理手册或被动报告。 对话式 CAD 提供对专有工程知识的自助式访问。

7、对话式交互的灵活定价

对话功能开启了创造性的定价方法：

• 每个会话查询作为微交易收费
• 提供捆绑或订阅以进行无限查询
• 提供有限的查询层然后付费选项
• 对启用对话应用程序的 API 访问收费
• 将高级对话功能限制为高级级别

这些对话功能不仅提供创新的定价途径，还为超越传统 CAD 许可范围的新的、富有想象力的模型铺平了道路。 从微交易到高级级别的多样化选项充分利用了对话交互的真正价值，为 CAD 软件访问的未来塑造了动态格局。

8、智能 CAD 的未来

如今，许多 CAD 系统仍然严重依赖复杂的手动菜单和工作流程，这可能会阻碍设计灵活性。 但具有前瞻性的 CAD 公司有机会通过整合对话式AI来打破现状。

演示对话式 UI 如何加速设计过程，从而更快地获得结果。

自然语言交互将使工程师能够利用集成的工程知识，并通过对话方式描述任务来快速实现任务自动化。 智能 CAD 系统将增强设计、分析和协作，同时开辟专有数据资产货币化的新方法。

最终愿景是通过 AI 作为积极的合作者来增强 CAD 体验：

• 工程师通过上下文感知的对话界面进行对话
• CAD 系统主动从集成的多学科数据中获取见解
• 通过对话请求自动执行重复性任务
• 将 CAD 数据中嵌入的最佳实践普及到所有用户级别
• 通过AI推荐的设计改进来扩展专业知识
• 围绕数字模型促进更好的人与人之间的协作

由对话式 AI 和数据驱动的智能 CAD 的未来将释放巨大的潜力。 CAD 从被动软件演变为主动协作工具，增强了人类的创造力和独创性。 会话式 CAD 有望彻底改变工程实践本身。

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原文链接：CAD的对话式AI — BimAnt