智能化与AI驱动的CAD
这是当前最热门、发展最快的方向，人工智能正在从根本上改变CAD的交互方式、设计过程和结果。
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生成式设计
- 核心思想：设计师不再需要一步步画出具体形态，而是设定设计目标（如载荷、材料、成本、制造工艺等约束条件）和性能目标，AI算法（如拓扑优化、强化学习、遗传算法）会自动探索并生成成百上千个满足条件的设计方案。
- 研究热点：
- 多目标优化：如何在相互冲突的目标（如轻量化 vs. 强度）之间找到最佳平衡点。
- 可制造性引导：AI在设计阶段就考虑3D打印、CNC加工等特定工艺的约束,生成可直接制造的设计。
- 与仿真深度集成：将生成式设计实时与有限元分析等仿真工具结合，实现“边生成、边分析、边优化”的闭环。
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AI驱动的草图理解与三维重建
- 核心思想：利用计算机视觉和深度学习，让计算机“理解”设计师手绘的二维草图,并将其自动转化为精确的三维参数化模型。
- 研究热点：
- 意图识别：AI不仅识别线条，更能理解设计师的意图（识别出用户是想画一个圆还是正视图上的一个圆）。
- 约束自动推断：从手绘草图自动推断出几何约束（如平行、垂直、相切）,并应用到参数化模型中。
- 草图修复与美化：自动纠正手绘中的不精确之处，生成干净、规范的工程图。
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基于知识的设计与重用
- 核心思想：将企业过往的成功设计经验、专家知识、设计规范等编码成知识库或知识图谱，AI可以自动检索、推荐和重用这些知识,加速新产品的开发。
- 研究热点：
- 设计知识图谱构建：如何结构化地表示复杂的设计知识（如产品BOM、装配关系、材料属性、工艺要求）。
- 智能零件库与装配：AI根据设计需求，自动推荐合适的标准件或现有零件,并智能完成装配。
- 设计审查与合规性检查：AI自动检查设计是否符合行业标准、企业规范或特定法规（如汽车安全标准）。
云化与协同化
传统的CAD软件是桌面应用，而未来的CAD将是基于云的、无处不在的协同平台。
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云端原生CAD
- 核心思想：将CAD的核心功能完全构建在云架构上，利用云计算的弹性、无限算力和存储能力。
- 研究热点：
- 大规模模型实时渲染与交互：处理数亿甚至数十亿面级的复杂模型（如飞机、整车）,并实现流畅的实时交互。
- 实时协同设计：多个用户在全球不同地点，对同一个三维模型进行实时、无延迟的同步编辑和评论。
- 按需付费与软件即服务：用户无需购买昂贵的许可证,可以根据使用量灵活订阅服务。
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数字孪生
- 核心思想：在虚拟世界中创建一个与物理实体完全对应的、动态的、高保真的数字模型,这个模型会随着物理实体的状态变化而实时更新。
- 研究热点：
- 高保真建模与数据融合：如何将CAD模型与来自IoT传感器、运营数据、环境数据等实时融合，确保数字孪生的“鲜活”。
- 预测性维护与仿真：在数字孪生体上运行仿真，预测物理实体可能出现的故障,并优化维护策略。
- 全生命周期管理：从设计、制造、运维到报废，数字孪生贯穿产品的整个生命周期,实现数据的连续性。
多物理场仿真与高性能计算
CAD模型不再仅仅是几何外壳,更是仿真分析的载体。
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仿真驱动设计
（图片来源网络，侵删）- 核心思想：将仿真分析（如结构、流体、热、电磁分析）前置到设计早期，成为设计流程的一部分,而不是最后的验证环节。
- 研究热点：
- 快速、高精度仿真算法：开发能在普通工作站上快速运行且结果可靠的仿真求解器。
- 仿真结果可视化与洞察：利用AI和可视化技术,从海量的仿真数据中自动提取关键信息和设计洞察。
- 多物理场耦合仿真：在同一模型中同时考虑多种物理效应的相互作用（如结构-热-流体耦合）。
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基于AI的代理模型
- 核心思想：训练一个神经网络作为复杂仿真模型的“替身”（代理模型），这个模型计算速度极快，可以替代耗时的真实仿真,用于设计优化和探索。
- 研究热点：
- 不确定性量化：在代理模型中考虑制造公差、材料离散性等不确定性因素。
- 自适应采样：智能地选择最需要进行真实仿样的点,以最高效的方式训练出高精度的代理模型。
增材制造（3D打印）导向的设计
AM技术为设计带来了极大的自由度,研究热点在于如何利用这种自由度。
- 面向AM的拓扑优化与结构设计
- 核心思想：摆脱传统减材制造（如车、铣、刨）的工艺限制，设计出只有AM才能实现的轻量化、高强度、功能一体化的复杂结构（如点阵结构、晶格结构）。
- 研究热点：
- 多尺度设计：从宏观的零件外形到微观的晶格结构进行一体化设计。
- 支撑结构自动生成与优化：为复杂的悬空结构自动生成易于去除且材料最少的支撑。
- 各向异性材料建模：AM材料的性能与打印方向有关,研究如何准确建模并据此进行优化设计。
几何建模与表示方法的革新
这是CAD的底层技术,也在寻求突破。
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实体建模与隐式表示
- 核心思想：传统的CAD主要基于边界表示，而隐式表示（如符号距离函数SDF、神经辐射场NeRF）通过一个数学函数来定义物体的内部和外部。
- 研究热点：
- 神经辐射场在CAD中的应用：利用NeRF等技术，实现对复杂场景和物体的超逼真、连续的表示和编辑。
- 参数化与隐式表示的融合：结合参数化模型的编辑友好性和隐式表示的强大表现力。
- 基于物理的建模：直接基于物理规律（如质量、弹簧、阻尼）来生成和编辑模型,更直观。
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增材式建模
- 核心思想：与传统的布尔运算（并、交、差）不同，增材式建模通过逐步添加材料来构建模型，类似于雕塑过程,更符合设计思维。
- 研究热点：
- 历史记录的优化与压缩：如何高效地管理和压缩复杂的增式操作历史。
- 与AI结合：利用AI来预测和优化用户的增式操作路径。
现代CAD技术的研究热点可以概括为以下几个核心趋势：
- 从“工具”到“伙伴”：AI让CAD从被动的绘图工具，变为能主动提供建议、优化方案的设计伙伴。
- 从“桌面”到“云端”：云化带来了前所未有的协同能力、计算能力和数据流动性。
- 从“几何”到“信息”：CAD模型承载的信息越来越丰富,成为贯穿产品全生命周期的数据载体。
- 从“设计”到“体验”：通过数字孪生、VR/AR等技术,设计师可以更直观地沉浸式地与设计进行交互。
这些研究热点相互交织，共同推动着CAD技术向着更智能、更协同、更高效、更逼真的未来演进。
