AI+CAD全球竞速：中国厂商如何回答这道必答题

       然而，从可用到好用的跨越并非坦途。理想与现实之间，横亘着一道断层。e-works Research最新发布的《2026中国制造业人工智能应用现状调研报告》显示，超七成制造企业已制定AI实施计划，实际落地率却不足三成，被视为下一代方向的工业智能体仍在探索阶段。工业知识转化门槛高、AI生成结果可验证性弱、单点工具难以支撑全域协同，三重障碍叠加，不少企业陷入想用不敢用、用了不见效的困境。
01 客户对AI的真实需求：是确定性与好用

       在e-works行业调研中，来自一线的声音呈现出高度一致性：企业需要的不是演示层面的惊艳，而是能够真正嵌入研发设计主流程、可验证、可追溯的智能工具。

       “AI生成的模型，如何确保其准确性、可编辑性与工程可验证性？”——这是我们在与多家制造企业交流时，工程师们最常提出的问题。这一问题看似指向工具层面，实则触及了工业AI的核心矛盾：通用大模型的概率性生成与工程设计对确定性结果的刚性需求之间存在天然鸿沟。

       复旦大学计算与智能创新学院周向东教授在系统梳理AI+CAD技术版图时指出，从CAD命令序列与代码生成，到几何图形直接生成，再到几何基础模型与智能体研究，学术界更关注代码可执行性与几何有效性，而工业界更看重参数化能否修改、制造约束能否满足，以及工业知识、设计规范与设计师意图如何融入软件。
       周向东坦言，复杂装配生成、长序列设计意图理解等难题，很难靠单一的AI技术路径解决，必须推动大语言模型、几何生成逻辑、几何内核、参数化与工业知识的深度融合，并建立涵盖模型可编辑性、工程可靠性、成本与数据安全的体系化评价标准。

       学术视角勾勒出的方向，与产业界的焦虑彼此印证。那么，产业界如何回应这些挑战？

02 全球竞速：三条路径的分化

       面对同样的命题，产业界正在分化出不同的应对路径。

       ● 第一种路径是AI增强型——在既有CAD产品中嵌入AI能力，以渐进方式提升效率。这条路径的优势在于风险可控、客户迁移成本低，但局限在于AI作为插件存在，难以重构设计范式。

       ● 第二种路径是AI原生型——围绕AI重新定义设计工具，从底层架构上实现AI与工程设计的深度融合。这条路径想象空间更大，但面临工业级精度、可靠性与生态兼容性的多重挑战。

       ● 第三种路径被更多企业选择——生态协同型。千行百业的差异化需求，决定了没有任何单一厂商能够覆盖所有场景。打通内核、AI与生态之间的壁垒，成为越来越多玩家的共识。

       从全球范围来看：e-works曾在年初参加达索系统在美国的3DEXPERIENCE World 2026大会，达索系统的思路是把AI作为数字孪生体的神经，依托3DEXPERIENCE平台，以LEO、AURA等虚拟伙伴深度嵌入研发、设计、生产全流程，强调AI输出必须基于科学、可验证且具备规模化扩展能力；西门子依托软件加硬件的全栈优势，先后推出九款Industrial Copilots，并打造了首款直接集成到工业工具链的自主工程智能体；PTC则选择了稳健渐进路线，将AI能力分为建议、辅助、自主执行三个等级，围绕Creo等核心产品逐步部署，其AI首席战略官对外透露的核心方向，是从提供独立的AI助手转向一个可信的AI平台。

       毕马威发布的《2026年工业制造全球技术报告》显示，基于22个国家和地区258位工业制造技术高管的调研，AI在制造业的规模化应用正全面提速。工信部2026年9月印发的《人工智能+软件专项行动实施方案》，也明确推动CAD、CAE、EDA等通用工业软件与AI深度融合。

       在e-works看来，这场全球竞速对所有工业软件厂商而言，机遇与挑战同在。AI引发的范式切换，为后来者开辟了一道换道突围的缝隙；但先行者的速度也在加快，时间窗口并不宽裕。

       在这个进程中，中国工业软件厂商如何作答？

03 AI是放大器，不是替代者

       对于这个问题，中望在ZWORLD 2026中望全球生态大会上给出了系统性阐释。作为已经举办过十七个年头的生态盛会，ZWORLD历来是观察中望战略走向的重要窗口。

       中望软件总经理刘玉峰在ZWORLD 2026上的表态干脆而笃定：“没有工业级CAD，就没有工业级AI+CAD。”
       这一判断，需要放回工程设计的底层逻辑中理解。工程设计的本质，是一条“提议—执行—验证—决策”的闭环：AI提出建议，CAD准确执行，CAE验证性能，工程师作出判断与权衡。CAD解决设计如何被精确表达和修改，CAE回答设计在真实物理条件下能否可靠运行，AI则在此基础上提供智能辅助，四者协同闭环，AI才可能与工程设计实现实质性融合。

       也正因如此，AI在复杂工程设计中不应是全自动生成器，而应成为工程师能力边界的放大器：AI负责理解、生成与执行，工程师始终掌握目标定义、方案权衡与最终决策的主导权。

       正是在这个意义上，中望的AI+CAD布局显示出先见性。沿此逻辑，中望公布了AI+CAD的三阶演进路径，从功能提效到智能设计软件，再到AI原生平台，并在大会当天正式发布全栈式CAx智能体平台作为战略中枢，成为国内厂商中率先将“自主内核+AI原生”双线并进落地的代表。
       平台定位为全栈式智能底座，围绕三项核心能力构建：理解设计意图，调用CAx原生功能执行精确建模与计算，交付可继续编辑和审查的可信工程结果。平台向下以MCP连接中望CAD、ZW3D、CAE、CAM等产品底座，向上支撑各产品智能应用及客户自定义应用，并规划建设5000余项可按需组合的能力单元。其最终愿景是让每一位工程师，都能创造属于自己的工程智能体。

       至于工业知识转化门槛的问题，刘玉峰给出的解法是开放共建：“数据必须由客户掌控，中望提供工业软件平台和工程工具，客户与行业伙伴提供真实任务和行业知识，从真实工业任务出发，共同开发、共同验证、共同创造价值。”

04 护城河：三大支点构筑竞争壁垒

       在AI+CAD的赛道上，存在一道容易被低估的分水岭。从e-works对工业软件的观察来看，AI功能的堆叠并不等同于竞争壁垒——真正决定胜负的，是那些需要长时间积累、难以被快速复制的底层能力。

       观察中望的竞争策略可以发现，其壁垒构建主要围绕三个维度展开：自主三维几何建模内核、AI驱动的场景化产品矩阵以及全球生态体系。这三者共同构成了其从技术底层到商业应用的整体布局。

       4.1 自主内核是地基：覆盖全价值链，且持续进化

       首先来看地基。自主几何建模内核Overdrive是中望技术体系的核心。几何内核好比CAD软件的发动机，决定软件能否稳定处理复杂曲面、圆角、布尔运算与各类几何关系；参数化能力则决定设计修改之后，相关特征、装配与工程图能否正确更新。这些工作需要百分之百的精确，无法依靠AI的概率来完成。刘玉峰对此态度明确：“AI做AI擅长的事情，几何内核做几何内核擅长的事情。”当AI从实验室走向车间现场，几何内核非但没有被削弱，反而成为工业落地的决定性门槛。

       内核之外，数据的贯通是另一块常被低估的基石。中望自研的IPX异构数据转换引擎可将外部图纸95%以上的参数信息保留并转换为Z3D格式，覆盖从草图到工程图的全流程，对主流国外3D平台的转换兼容率达90%。图纸无损转换之后，AI便可直接识别和调用其中的信息，为智能设计构建起高质量的数据基座。没有这一层，后续的AI应用便是无米之炊。

       4.2 “内核+AI”产品力高度场景化：覆盖设计全生命周期

       地基之上，才是客户实际触达的产品。以此来观察中望的产品矩阵，可以发现其呈现出较强的落地指向。

       设计侧的代表作是中望3D悟空。它搭载新一代参数化引擎，数千步复杂模型的更新从数十分钟缩至1分钟，装配约束一键更新节省90%以上校对时间，规整零件标注准确率达95%，全流程出图效率提升43%。以中兴通讯的实践为例，双方合作已逾15年，今年聚焦工装夹具建模与智能出图场景——过去一套主板测试类夹具需约6小时手工设计，如今AI约10分钟即可自动生成自带完整特征树的三维模型，叠加约1小时人工复核，整体效率提升近6倍。在立景创新科技的载具设计验证中，中望CAx智能体平台将2-3小时的人工工作压缩至0.5小时，交付可编辑CAD模型与审查记录，从机制上规避AI设计黑盒。
       ZWORLD 2026现场的一段演示颇具说服力：“一台特征树超过一千步的减速器缸盖，改型设计牵一发而动全身，悟空平台重算一千多个历史特征，约1分钟即完整刷新，全程无报错、无卡顿”。从联想笔记本研发流程整体提效超30%，到中船动力船用柴油机缸体上千处复杂圆角的稳定建模，悟空平台已经受住创维、中集、陕汽等头部企业真实场景的验证。
       仿真环节的补强同样在推进。ZWCAE在复合材料、非线性材料等求解能力上取得突破，并通过CAD与CAE的一体化及AI的引入，大幅降低前后处理门槛。一键识别清理孔洞、批量简化圆角、一键抽取中面，原本动辄数小时的前处理如今几分钟即可完成，设计师得以在熟悉的环境中尽早验证方案。越早发现问题，修改成本越低，这笔账工程师都会算。

       4.3 生态协同：把边界打开，让创新变成可参与的机制

       不过，产品再完整，也回答不了一个问题：千行百业的差异化需求，靠一家软件公司如何覆盖？刘玉峰对此并不讳言，在他看来：“AI+CAD不可能由任何一家公司单独完成。”

       所以，中望的解法是把边界打开，以开放换取覆盖能力。

       AI智能体生态方面，中望携手腾讯WorkBuddy带来AI+CAD智能设计体验，让通用AI能力走进工业软件；操作系统生态方面，中望与华为鸿蒙展开合作，中望3D鸿蒙版于今年9月正式上架华为应用市场。此举被视为国产工业软件与国产操作系统适配的重要案例，有助于推动工业软件在自主可控环境下的应用落地。
       此外，中望与连续15年位居中国Linux市场占有率第一的麒麟软件，联合推出国内首款CAx二维三维一体机，在复杂渲染、大装配操作、仿真计算等高频场景整机性能提升超30%；软硬件协同方面，联想工作站与中望平台深度适配、专属优化，为第五届中望杯工业软件大赛提供专业算力底座。这项累计吸引超1.5万名学子、覆盖海内外1000多所高校的赛事今年增设企业赛道，主办方的心声很直接：工业软件不是写出来的，是用出来、跑出来、练出来的，要让应用人才不必等待，现在就能上手国产设计软件。
可以说，这三条生态线的意义并不止于商业合作本身。它们分别解决的是AI能力的供给、运行环境的自主可控与应用人才的储备，恰好构成一个产业可持续发展的完整回路。

05 结语

       评价一家软件公司的AI战略，产品与数据之外，还有一个更细微却也更本质的切口：面对行业的集体焦虑，它选择回答什么问题、又如何回答。

       耐人寻味的是，刘玉峰在ZWORLD 2026上的演讲，以三问开篇，又以三答收束。

       ● AI生成的模型，谁来保证准确、可修改、可验证？中望的回答是，由工业级CAD、CAE、工程规则和工程师共同保证。

       ● 工业知识转化为软件能力的门槛，是否正在大幅降低？中望的回答是，是的，AI和Agent正在大幅降低这个门槛。

       ● AI会替代设计师，还是放大设计师的经验、判断和创造力？中望的回答是，AI更重要的价值是放大设计师。

       综合来看，这三组问答的分量，超出了中望自身的战略表述。它们实际上是在回答一个更大的问题：AI时代的工业软件，应该走什么样的路？

       中望之所以有底气给出这样的回答，是因为它已经站在了一个足够坚实的起点上。根据IDC最新的报告显示，中望CAD市场份额已连续4年位居国产厂商第一。CIMdata中国PLM市场研究报告显示，在设计CAD市场，中望已跻身国际主流厂商行列——这意味着，在产品力的长跑中，中望已经赢得规模与口碑的双重验证。而当AI浪潮重塑工业软件的竞争规则时，中望既不守成也不跃进，而是以务实的工程化路径率先切入，推出国内首家CAx智能体平台，让AI真正长在CAD/CAE的骨骼里。这恰恰是全球竞逐中最稀缺的品质——当海外巨头凭借先发优势加速AI布局，当“AI+工业软件”成为所有玩家的必答题，真正决定胜负的，是谁的内核足够扎实、谁的产品能力足够可靠、谁的融合足够深入、谁能让工程师真正用起来并经历高端复杂工业场景验证。

       刘玉峰说，“AI+CAD，我们刚刚开始”。对中望如此，对中国工业软件同样如此。这场刚刚开始的远征没有捷径，但方向已然清晰：以自主内核筑基，以AI提智，以生态增效，让工程师的经验、判断和创造力被不断放大，让更多创新成为现实。潮水涌起、两岸开阔之时，正是扬帆者最好的时代。