|
自从最初的机器智能测试以来，“人工智能”已经走过了漫长的道路，它最早是在达特茅斯研讨会上被定义的。但最近几年。随着 ChatGPT 和大型语言模型的兴起，人工智能以一种全新的方式变得触手可及。从那以后，发展更是突飞猛进——特别是多模态和智能体系统的出现，它们不仅能生成内容，还能在实际的工作流程中提供协助。
Manish Kumar
SOLIDWORKS CEO“Our AI strategy is built on one core conviction: the physical world runs on physics.
This shapes everything, including how our AI is built, how it reasons, and how it collaborates.
“我们的 AI 战略建立在一个核心信念之上：物理世界的运行遵循物理法则。这一信念塑造了一切，包括我们构建 AI 的方式、它的推理逻辑，以及它的协作模式。”
SOLIDWORKS 认为，AI 正在超越单纯的语言模型，向着基于真实物理和工程学的“世界模型”演进。这一愿景最早是在今年的年度大会 3DEXPERIENCE World 上提出的。当时，达索首席执行官兼研发副总裁 Manish Kumar 首次介绍了达索系统所定义的“工业世界模型（Industry World Models）”。正如他在会上所说：“我们的 AI 战略建立在一个核心信念之上：现实物理世界，是由物理定律驱动的。”
虚拟助手（Virtual Companions）绝不仅仅是提供单一功能的工具——它们是能够贯穿您整个设计工作流的 AI 助手。它们能深刻理解您当前所处的上下文环境，并在整个产品开发流程中为您提供支持。SOLIDWORKS 正在打造三款虚拟助手。您可能会问，为什么需要三个不同的助手呢？因为每一款助手都有着明确的定位：AURA 负责连接知识。它能理解贵公司的设计方案、历史项目以及专有技术帮助您发掘洞察，复用成功经验，并引导您做出更明智的决策。LEO 是您的工程专属助手。它专注于设计验证与可制造性评估。SOLIDWORKS 正在将 LEO 打造为能够自动生成装配体、评估设计方案并解决工程问题的得力助手。MARIE 将带来科学层面的智能。凭借在材料、化学和研究领域的深厚专业知识，它将帮助团队探索全新理念，支持超越传统设计边界的创新。
AURA
AURA，作为 SOLIDWORKS 设计项目的上下文协调员。可以把它想象成速记员，永远不会忘记项目细节，总能记住决策的原因，并且能即时找出过去需要大量搜索的信息。与市面上的通用聊天AI不同，AURA可以理解SOLIDWORKS的工作流程、CAD术语和设计流程。它通过3DSwym应用直接在您的SOLIDWORKS环境中运行，保持对当前项目状态、设计历史和目标的了解。这种上下文理解意味着AURA可以提供相关的协助。AURA--知识检索
AURA--探索设计方案
除了回答问题，AURA 还可以在你的 SOLIDWORKS 装配中执行命令。“更新所有钢制部件，使用304级不锈钢。”“将修订后的公差规格应用于紧固件。”过去上需要操作数十个独立部分属性的任务，现在只需一个文本命令即可完成。当这些操作在你的工程团队中每天多次进行时，会有更多的时间被节省出来。
AURA--自动任务创建
AURA--创建变更操作
LEO
LEO，作为工程师，它专注于一个关键问题：这个设计可以使用吗？AURA负责对话互动和上下文管理，LEO则为您的设计工作带来了制造可行性、装配可行性和工程力学领域的专业能力。当工程师创建出对机器运行有问题的特征时，LEO会立即识别此类问题，而不是让其在设计中保留。当配合产生干涉时，LEO会在设计审查前进行标记。当材料选择与现有制造工艺冲突时，LEO则会凸显此类不适性。而LEO有哪些功能呢？中性格式转参数化模型；提示词生成工程图；设计变更影响；装配体节后生成器；宏代码生成；外观材质管理器；文体诊断顾问；规格书转CAD模型；工程图转参数化模型；跌落测试仿真等二十余项。
LEO-BREP转参数化模型
LEO--工程图转参数化模型
LEO-规格书转CAD模型LEO--跌落测试仿真
MARIE
MARIE，作为科学家，它同属集成在 SOLIDWORKS 生态系统中，与 AURA 和 LEO 并行。AURA 负责知识和对话管理，LEO 专注于制造可行性，而 MARIE 则是帮助您探索新理念，协助您做出超越传统的创新，特别是材料选择、化学性质和生物学考虑。可以把MARIE认为是你的工程团队中加入了一名材料科学家，随时可以随时待命。当工程师需要了解不同聚合物在特定化学环境中的性能时，MARIE会基于分子科学提供详细分析。当设计决策涉及生物相容性或生物相互作用时，MARIE提供微生物学专业知识。MARIE不仅推荐材料，当材料选择需要平衡多重技术性质时，还解释了推荐背后的科学依据。工程师理解为何某些材料被推荐而非其他材料，哪些特性驱动这些建议，以及选项之间存在哪些权衡。
当然，虚拟助手之间也并不是没有联系，相反LEO和MARIE并非独立运作;Kumar解释说，他们“在共同的设计挑战上协作以达成最优解决方案。” 在合作过程中，“有时是有意的，不同观点会发生冲突”。例如，如果设计师给出一个模糊的提示，比如“一个能支持50万升水的轻质钢结构”，AURA首先会组织所需规格，并从业务角度评估整体风险和时间表。 接下来，AURA要求MARIE验证材料性质。MARIE提出了考虑水分保持压力和耐腐蚀性所需的材料。接下来，LEO要求基于材料约束进行结构设计。
图：一个聊天界面示例，AI智能体“MARIE”以科学视角比较材料性质，并基于分子结构及其他因素给出答案。
LEO创建考虑结构力学约束的三维模型。 当向设计师索取类似设计的过去图纸时，设计师会对上传的PDF应用“图纸到草图”功能，加载尺寸公差，并生成可编辑的参数化模型草图。 在实际设计中，这些试错过程会自主重复。
AURA、LEO 与 MARIE 的登场，并非要取代工程师的头脑与经验，而是为了让工程师从重复性查询、繁琐属性修改和跨学科知识壁垒中解放出来。AI 负责记忆、验算与材料推演，人类则专注于判断、权衡与创新决策。在 SOLIDWORKS 的愿景里，虚拟助手不是主角，而是始终围绕设计师意图运转的“副驾驶”——真正驱动产品进化的，依然是工程师对物理世界的好奇心、对工艺的深刻理解，以及对每一个设计细节的责任感。技术越智能，人的价值越应被置于中心。 |
