在当今复杂多变的工业制造领域，整车研发等大型项目面临着诸多棘手问题。仿真工程师们在整车研发中，往往需要耗费 50% 的工时手工修剪几何模型，却仍难以统一精度；设计人员也需反复核对 CAD 图纸，以匹配材质、公差等数十项规范，而工业知识又散落在手册、经验中难以复用。这些痛点构成了传统工业 CAD/CAE/PLM 流程中的 “效率瓶颈” 与 “标准化困境”。然而，随着 AI 大模型与智能体技术的渗透，这些长期困扰工业界的 “困境” 正在被逐步打破，为工业研发带来了前所未有的变革机遇。

一、传统工业 CAD/PLM 流程的痛点剖析

在 AI 技术介入之前，工业 CAD/PLM 流程长期面临着诸多亟待解决的问题，这些问题直接导致了研发周期的延长与产品质量的不稳定。

（一）效率低：人工核对规范的繁琐与低效

在 CAD 设计过程中，从材质选型到公差控制，每一个环节都需要设计人员人工核对规范。例如，轴承套圈需选用 GCr15 碳铬钢，内径公差需控制在 0.002mm，这些看似简单的规范核对工作，却因操作的繁琐性容易导致失误，进而延误整个研发进度。这种低效的人工操作模式，严重制约了研发效率的提升，使得企业在激烈的市场竞争中难以快速响应市场变化。

（二）标准乱：依赖主观经验的不一致性

模型清理效果、仿真参数设置等关键环节，很大程度上依赖工程师的主观经验。不同人员处理同一模型时，可能会出现精度差异，导致仿真结果的一致性不足。此外，工业知识如腐蚀防护、疲劳失效分析方法等，多以 “经验传承” 的形式存在，缺乏数字化沉淀。这种知识传承方式不仅难以保证知识的准确性和完整性，还使得新人上手周期长，严重影响了企业的知识传承与团队协作效率。

（三）扩展难：跨部门协同研发的瓶颈

传统工具难以支撑跨部门协同研发等扩展场景。手工处理成本高、数据流转速度慢，当企业需要应对多车型、多品类产品研发时，流程瓶颈愈发明显。这种扩展困难的局面，使得企业在面对复杂多变的市场需求时，难以实现快速的产品创新与迭代，限制了企业的市场竞争力。

二、AI 大模型与智能体技术的破局之道

AI 大模型与智能体技术的出现，为解决传统工业 CAD/PLM 流程中的痛点提供了全新的思路与方法。AI 大模型承担 “理解者” 的角色，深入理解工业设计与研发过程中的复杂需求与规范；智能体则承担 “执行者” 的角色，将大模型的理解转化为具体的自动化操作；再通过云原生技术实现 “算力与流程的协同”，最终打通工业 CAD/PLM 的全链路智能化，为工业研发带来了质的飞跃。

（一）大模型：针对 CAD 场景的深度理解与赋能

针对 CAD 场景的大模型，通过对海量工业设计数据的学习与分析，能够精准理解设计规范、材质要求、公差控制等关键要素。它不仅能够为设计人员提供准确的设计建议，还能为智能体的自动化操作提供坚实的知识基础。这种深度理解能力，使得大模型成为工业设计领域的 “智能大脑”，为整个研发流程的智能化提供了核心支撑。

（二）智能体：自动化执行与经验化沉淀的双重驱动

1. CAD 设计智能体：全流程自动化设计的高效实现

CAD 设计智能体可与 AutoCAD 等主流设计软件无缝联动，基于大模型输出的设计规范，实现 3D 模型的自动生成。以双列深沟球轴承设计为例，智能体无需人工干预，即可高效完成 “几何建模”“公差标注”“材质属性赋值” 等全流程操作。这一过程不仅显著提升了研发效率，而且确保了设计结果严格符合行业标准。通过智能体的自动化执行，设计人员从繁琐的重复性工作中解放出来，能够将更多精力投入到创新设计与优化工作中，从而推动企业的产品创新与技术升级。

2. PLM 知识图谱智能体：知识沉淀与共享的创新突破

PLM 知识图谱智能体构建了 “找 - 建 - 缮 - 管 - 用” 的全流程能力，实现了工业知识的高效沉淀与共享。通过 MCP 文档下载器自动抓取工业手册、技术文档等知识资源，基于大模型的强大语义理解能力构建知识图谱，将分散的工业知识进行系统化整合。同时，该智能体支持 NL2SQL 查询功能，使得用户能够通过自然语言快速查询所需知识，极大地提高了知识获取的效率。此外，它还具备版本管理与修复功能，确保知识的准确性和完整性，打破部门间的知识壁垒，实现知识的跨部门共享与复用。这种知识沉淀与共享的创新模式，不仅缩短了新人上手周期，还为企业积累了宝贵的数字化知识资产，为企业的可持续发展提供了有力支撑。

三、面向信息管理人员与高级管理人员的价值与展望

AI 大模型与智能体技术在工业 CAD/PLM 领域的应用，不仅能够显著提升企业的研发效率与产品质量，还能够在战略层面为企业带来诸多深远的影响。首先，这种技术的应用将有助于企业加快产品创新与迭代速度，使企业能够更快速地响应市场变化，满足客户日益多样化的需求，从而在市场竞争中占据有利地位。其次，通过知识沉淀与共享的创新模式，企业能够更好地积累与传承工业知识，提升企业的核心竞争力，为企业的长期发展奠定坚实基础。此外，智能化的研发流程还将有助于企业优化资源配置，降低研发成本，提高企业的运营效率与经济效益。因此，高级管理人员需要高度重视这一技术趋势，积极布局，推动企业在 AI 大模型与智能体技术应用方面的探索与实践，为企业的发展注入新的活力与动力。

展望未来，随着 AI 大模型与智能体技术的不断发展与完善，工业 CAD/PLM 领域将迎来更加广阔的发展空间。从智能化的设计与研发，到知识的深度沉淀与共享，再到信息管理的全面升级，这些技术将为工业制造企业带来全方位的变革与提升。信息管理人员与高级管理人员作为企业发展的关键决策者与推动者，需要紧跟技术潮流，积极探索适合企业自身发展的应用模式，充分发挥 AI 大模型与智能体技术的优势，为企业在数字化时代的竞争中赢得先机，实现企业的可持续发展与转型升级。