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随着大语言模型（LLM）技术的飞速进步，制造业正在迎来一场深刻的数字化转型。本报告系统性地探讨了LLM在CAD-CAM设计领域中的融合路径、典型应用场景、产业生态格局以及未来发展趋势。研究指出，2024至2025年是LLM辅助CAD-CAM技术由概念验证迈向规模化产业应用的关键阶段，多项具有里程碑意义的研究成果陆续发布，技术成熟度在五分制评估中已达到4.1分。
报告重点分析了自然语言生成CAD模型、参数校验与合规审查、加工工艺智能规划、G代码自动生成等核心场景的技术实现机制，并对主流厂商的AI战略部署、市场规模及投资潜力进行了全面梳理。预计全球CAD市场将从2024年的102.15亿美元增长至2035年的287.5亿美元，复合年增长率达10.5%，其中由人工智能驱动的应用将占据显著份额。
尽管在精度控制、数据安全和模型泛化能力等方面仍存在挑战，LLM赋能的CAD-CAM设计已展现出巨大潜力。实际案例显示，某建筑设计企业通过该技术实现了设计效率提升90%；另一家医疗设备公司则将产品设计周期缩短了40%。未来，随着多模态融合、智能化升级以及边缘计算的深度集成，LLM将在制造行业的数字化进程中发挥更加关键的作用。
一、引言
1.1 研究背景
人工智能，尤其是大语言模型在自然语言理解与生成方面的突破，正在深刻改变传统的产品设计与制造流程。长期以来，传统CAD-CAM系统受限于僵化的交互方式和专业术语门槛，而LLM的发展为实现更智能的设计交互提供了全新可能。
根据Gartner 2023年的报告，建筑、工程与施工（AEC）领域存在高达37%的设计效率缺口，这为LLM与CAD系统的融合创造了强烈需求。当前，该技术正从初步的概念验证快速过渡到实际产业化应用阶段，技术成熟度持续攀升，成为推动制造业数字化升级的重要引擎。
1.2 研究范围与方法
本研究聚焦于LLM在CAD-CAM设计中的技术整合路径、典型应用场景、产业生态结构及其发展前景。通过对2024—2025年期间关键技术进展的系统整理，深入剖析主流企业的AI战略布局、技术路线选择及商业化落地情况。
研究覆盖的核心内容包括：基于自然语言生成CAD模型、参数合规性检查、加工工艺优化、G代码自动生成等关键功能模块，同时探讨当前面临的技术瓶颈、应对策略以及未来演进方向。
二、技术发展现状与成熟度评估
2.1 技术演进历程
LLM在CAD-CAM领域的应用经历了从理论探索到实际落地的重要转变。早在2020年代初期，人工智能与机器学习技术便开始在CAD-CAM系统中发挥作用，例如生成式设计功能可根据设定参数自动优化设计方案。
2024—2025年被视为技术突破的关键窗口期。2024年11月，上海科技大学联合Transcengram、DeepSeek AI与香港大学共同发布了CAD-MLLM，这是首个支持多模态输入（如文本描述、图像、点云数据）生成参数化CAD模型的系统。该系统引入了一个名为Omni-CAD的大规模多模态数据集，包含超过45万条训练样本。
进入2025年2月，上海交通大学i-WiN研究团队提出的CAD-GPT被AAAI 2025会议录用。该模型创新性地采用3D建模空间定位机制，将三维参数映射至一维语言维度，显著增强了多模态大语言模型的空间推理能力。
2.2 技术成熟度分析
目前，LLM在CAD-CAM中的应用已达到较高水平。在纯文本输入条件下，CAD-GPT表现尤为突出，其CD距离仅为28.33，IR降低至7.43%，相较GPT-4提升了约90%的性能，在命令准确率和参数准确率方面分别达到98.73%和98.12%，整体优于主流多模态大模型。
GPT-4与GPT-4V在三维CAD生成任务中同样展现出强大潜力，仅依靠零样本学习即可取得优异结果。评估主要围绕两项核心能力展开：一是能否生成语法正确的CAD程序（Cap 1），二是能否准确解析三维形状结构（Cap 2），并通过交并比（IoU）进行量化衡量。
2.3 多模态与专用模型进展
多模态大模型与垂直行业专用模型的发展，构成了LLM辅助CAD-CAM设计的前沿趋势。如今，多模态理解能力已成为标配，例如Gemini 1.5等模型具备强大的跨模态信息处理能力，而Agent协作系统（如AutoGPT）则实现了复杂设计任务的闭环执行。
与此同时，面向特定领域的精调模型呈现爆发式增长，如BioGPT、LaWGPT等不断涌现。此外，轻量化模型在边缘设备上的部署也已成为现实，手机端运行的小型LLM逐步普及。OpenECAD系列模型涵盖0.55B、0.89B、2.4B和3.1B四种参数规模，能够解析3D设计图像并输出高度结构化的2D草图与3D构造指令。实验数据显示，OpenECAD 2.4B在综合评分中取得最高分88.80%，在执行能力测试中更是达到了95.36%的出色表现。
三、核心技术实现与应用场景
3.1 CAD设计环节的变革
将自然语言转化为CAD模型是LLM辅助设计的核心应用之一，其技术路径主要包括三大关键环节：多模态输入处理、参数化建模生成和命令序列表示。
多模态输入处理
在参数化建模生成方面，CAD-GPT系统引入了一种创新的3D建模空间定位机制。该机制将关键的三维与二维建模参数转化为大语言模型可理解的语言形式，并设计了三类定位token，分别用于表示3D草图平面的起点坐标、3D草图平面的角度以及2D草图曲线的坐标信息，从而实现对建模过程的精准控制。
在命令序列表示方面，研究人员提出了一种结构化的文本编码方法。该方法首先将CAD模型转换为结构化文本，将每条几何曲线（如直线、圆弧等）及其对应的几何参数离散为独立的令牌，并通过层级分隔符将其依次组织成“曲线→环→面→草图→拉伸→草图-拉伸对”的六级序列结构。这一方式使得整个零件被压缩为仅由数百个符号构成的序列，便于大语言模型处理与理解。
CAD-MLLM系统在多模态融合方面取得了重要突破，支持文本、图像和点云三种输入模态，以及它们之间的组合输入。通过整合不同模态的数据特征，并采用低秩适应（LoRA）技术对大语言模型进行微调，系统能够基于多源输入数据精确生成相应的CAD模型，显著提升了设计自动化水平。
3.2 智能参数校验与合规性检查
智能参数校验与合规性检查是保障CAD设计质量并符合行业规范的核心环节，其技术原理主要依托于规则引擎、自然语言处理（NLP）以及实时校验机制的协同工作。
系统利用OCR技术识别图纸中的关键参数，并自动对接最新的本地建筑规范数据库。借助大语言模型的文本解析能力，系统可对比设计参数与法规要求，识别潜在违规项（例如承重墙改动、消防通道宽度不足等），并在原始3D模型中以红色高亮标注所有不符合规范的区域，同时输出具体的整改建议。
LLM在此过程中扮演“翻译官”角色，能将诸如“出口高度不低于6英尺8英寸”这样的自然语言条款，分解为“获取门元素→提取高度参数→与2032mm比较”的可执行逻辑代码。这一方法的关键创新在于为合规检查系统赋予了“大脑”——使用GPT、Claude等大语言模型替代人工解读规范，实现了从自然语言到机器指令的自动转化，构建起“半自动化闭环”的审查流程。
3.3 CAM加工环节的智能化
在CAM加工领域，大语言模型的应用主要集中于刀具路径规划、加工工艺生成以及G代码优化三个方面，正在深刻改变传统数控加工的工作模式。
针对刀具路径规划，研究人员开发出一种基于大语言模型的智能方法。该方法首先通过预处理网络提取待加工工件点云模型及切削指令的特征嵌入；随后，利用经过微调的大语言模型根据这些特征生成表征刀具位姿的token序列，实现高效且语义准确的路径规划。
hyperMILL 2024推出了全新的“CAM Plan”功能，这是一种先进的编程辅助与分析生成技术，旨在简化各类编程任务并主动识别潜在错误源。系统通过预定义的工作流程步骤引导用户完成准备与编程全过程，同时自动生成所需的几何图形和特征，提升编程效率与准确性。
3.4 CAD-CAM协同与数据链路打通
实现CAD与CAM之间的高效协同，关键在于提升数据互操作性、推动集成化制造以及增强智能协作能力，这些技术正有效破解传统设计与制造流程中存在的数据孤岛问题。
在数据互操作性方面，中望软件提出了一种通用且具备丰富几何语义的带参中间格式方案。结合创新的参数化特征表达方法与细节屏蔽策略，成功解决了跨CAD平台间的数据交换难题。“该转换引擎并非直接将现有模型转为某特定软件兼容的文件格式，而是先转换为统一中间格式，再由此格式向任意其他软件进行复用与转换。”
在集成化制造方面，Siemens NX CAD/CAM展现出强大的一体化能力。其集成式CAD功能包括：加速零件模型准备，支持在同一环境中直接编辑；缓解编程瓶颈，通过将产品与制造信息（PMI）直接嵌入CAD模型；支持并行制造，使编程、仿真与质检可同步进行；保持CAD-CAM关联性，确保设计变更后加工操作能自动更新。
四、产业生态与商业化进展
4.1 主流厂商AI化战略
Autodesk的Neural CAD战略引领行业发展新方向。该公司致力于构建一类全新的生成式AI技术，基于机器学习与神经网络，其中“neural CAD”作为核心，是一种专为直接推理CAD对象而训练的基础模型。在2025年10月的AU大会上，Autodesk宣布Forma成为首个端到端的AI原生平台，专为AECO行业打造，标志着其全面迈向AI驱动的设计时代。
Siemens的数字孪生AI战略突出多物理场仿真的核心地位。西门子通过综合设计数字孪生技术，更完整地捕捉产品设计信息，并支持使用传统EDA工具与多物理场仿真进行深度分析。在与NVIDIA的合作中，基于Omniverse平台，工程团队能够创建高度直观、照片级真实感、实时响应且符合物理规律的数字孪生体。
达索系统的"AI+MODSIM"战略强调人工智能与建模仿真（MODSIM）的深度融合。在2024年的年度大会上，达索系统董事会执行主席伯纳德·查尔斯正式提出“AI+MODSIM”作为公司未来发展的核心战略。其中，AI提供数据驱动的洞察力，而模型仿真则基于科学原理，二者的有机结合可支撑更加精确、可靠且可验证的设计决策过程。
4.2 市场规模与投资前景
当前，CAD-CAM市场正处于快速增长阶段，AI技术的深度集成已成为推动市场扩张的重要引擎。根据最新发布的市场研究数据，全球CAD市场规模持续扩大，展现出强劲的发展潜力与广阔的投资前景。
全球CAD市场规模在2024年达到102.15亿美元，预计从2024年至2031年将以7.00%的复合年增长率持续扩张。更长远来看，到2025年市场规模预计将上升至110.5亿美元，并进一步在2035年攀升至2875亿美元，期间（2025–2035年）的复合年增长率达到10.5%。这一显著的增长趋势为AI技术在设计领域的深度融合提供了广阔的市场空间和发展机遇。
在中国市场方面，2025年中国CAD软件市场规模有望达到180亿元人民币，其中2D CAD占据60%的份额，3D CAD则占40%。在国家政策的积极推动下，政府采购及重大工程项目优先选用国产软件，推动国产厂商市场份额由2020年的25%提升至2025年的35%，展现出强劲的本土替代趋势。
从投资角度看，专注于CAD与AI融合的初创企业正吸引大量资本注入。2025年1月，全球风险投资总额达260亿美元，其中AI相关企业获得57亿美元融资，占总投资额的22%。具体案例包括：Motif公司完成4600万美元A轮融资，韩国RebuilderAI公司获得45亿韩元Pre-A轮融资，Adam公司也完成了410万美元的种子轮融资，显示出资本市场对这一细分领域的高度关注。
五、技术挑战与应对路径
5.1 关键技术瓶颈
当前，大语言模型（LLM）在辅助CAD-CAM设计过程中面临三大核心技术难题：精度控制、数据安全以及模型泛化能力。
在精度控制层面，自然语言的模糊性可能导致尺寸偏差问题。研究指出，现有系统的容错范围约为±5%，但在航空航天或精密器械等高要求领域，该误差可能超出可接受范围。此外，在处理自由曲面、复杂装配体或具有严格公差要求的零部件时，模型可能出现几何信息失真或精度下降。
关于数据安全，训练过程中存在知识产权泄露的风险。由于CAD文件往往承载企业的核心技术机密，如何在利用LLM提升智能化水平的同时确保敏感信息不被外泄，成为企业部署AI系统时必须权衡的关键问题。
在模型泛化方面，当前LLM对特定行业术语和专业约束的理解仍显不足。例如，航空航天、汽车制造与医疗器械等行业各有其独特的设计规范和标准体系，模型需具备足够的适应能力才能覆盖多样化的工程场景。
5.2 工程落地与商业化障碍
除了技术本身，工程实现和商业化推广也面临多重挑战，主要体现在数据稀缺、用户习惯转变以及投资回报周期较长等方面。
首先，高质量标注数据获取困难且成本高昂，尤其是包含文本描述、图像、点云等多模态形式的CAD数据更为稀少。尽管已有如Omni-CAD等数据集发布（涵盖超过45万条记录），但整体数据规模相较于其他AI应用领域仍显不足。
其次，传统CAD使用者已形成固定的操作逻辑与工作流程，引入AI工具意味着需要重新学习交互方式。研究表明，参数调整所耗费的时间占比超过60%，这种低效迭代正是传统系统的主要痛点之一，而AI介入虽能优化效率，却也带来行为模式重构的压力。
最后，企业在评估是否部署LLM辅助系统时，还需综合考虑初期投入、员工培训、系统集成等成本，并谨慎测算由此带来的效率提升与长期成本节约之间的平衡关系。
5.3 应对策略与技术路线演进
针对上述挑战，学术界与产业界已提出一系列可行的解决方案和技术发展方向。
在技术架构上，“混合推理引擎”被视为突破性能瓶颈的重要路径。通过融合符号AI的逻辑推理能力和神经网络的模式识别优势，构建兼具准确性与可解释性的协同系统，特别适用于处理复杂的工程规则与行业约束条件。
在数据质量保障方面，推行“人机协同评审机制”有助于确保设计方案的可靠性。即在AI生成初步方案后，由专业工程师进行审核与优化，既能加快设计进程，又能有效控制错误风险，实现效率与质量的双重提升。
在实施策略上，“渐进式部署”被广泛认为是务实可行的方式。企业可先从简单任务入手，如标准化零件生成或规则检查，逐步过渡到复杂整机设计与全流程自动化，降低转型阻力并积累实践经验。
六、典型应用与实践探索
6.1 行业落地案例
建筑设计领域：某知名建筑设计公司引入LLM-CAD融合系统后，会议室设计方案的生成时间由原来的3天缩短至仅1小时，设计效率提升高达90%。该系统能够理解自然语言输入的需求，自动输出符合建筑规范的设计草案，并支持实时参数调节与多方案比选。
机械制造领域：一家大型机械制造企业采用LLM进行DFMA（面向制造和装配的设计）规则的实时校验，成功将设计返工率降低50%，大幅提升了生产准备效率。系统可在设计阶段自动识别诸如零件可加工性、装配顺序合理性等问题，并即时提供改进建议。
[此处为图片2]医疗器械领域：某医疗设备制造商利用LLM自动匹配IEC（国际电工委员会）标准，使产品设计周期缩短40%，并实现100%合规性验证。系统能够准确解析生物相容性、电磁兼容性、灭菌工艺等特殊要求，自动生成满足法规要求的设计方案。
[此处为图片3]6.2 开源项目与学术进展
在科研与开源社区中，围绕LLM赋能CAD-CAM的研究日益活跃，涌现出多个具有代表性的项目与成果。“CAD-MLLM”项目便是其中之一，致力于构建支持多模态输入与语义理解的智能建模框架，推动AI与计算机辅助设计的深度整合。
由华东师范大学软件工程研究所研发的OpenECAD项目，是一款高效的视觉语言模型，提供0.55B、0.89B、2.4B和3.1B四种不同参数规模版本。该项目已在GitHub上全面开源，包含完整的训练代码、数据集以及预训练模型权重，便于研究与应用部署。
CAD-GPT项目则由上海交通大学i-WiN研究团队主导开发，专注于CAD建模任务的多模态大语言模型构建。该技术方案已被AAAI 2025接收为技术报告，并在GitHub平台公开了模型代码与预训练权重，推动学术界与工业界的进一步探索。
另一个重要成果是来自上海科技大学、Transcengram、DeepSeek AI及香港大学联合推出的多模态CAD生成系统，这是全球首个支持多模态输入的CAD生成框架。其开源内容包括超过45万条高质量的多模态CAD数据，相关代码与数据集均已发布于GitHub，助力社区发展。
[此处为图片2]未来发展趋势
技术演进方向
LLM辅助CAD-CAM设计的技术路径正朝着三个核心方向演进：多模态深度融合、智能化能力提升以及边缘计算环境下的集成部署。
在多模态融合层面，当前系统已实现对文本、图像和点云信息的支持，未来将进一步引入语音指令识别、手势交互与触觉反馈等新型输入方式，显著增强人机交互的自然性与直观性，提升用户体验。
智能化升级方面，以Agent为核心的协作系统将成为关键技术形态。类如AutoGPT的智能体架构已能完成复杂任务的闭环执行，未来将在CAD-CAM场景中实现设计意图理解、任务自动拆解、工具调度协同等功能，迈向真正意义上的自主化设计流程。
在边缘计算集成方向，轻量化模型的发展使得本地化部署成为可能。例如，OpenECAD的0.55B与0.89B版本峰值内存占用低于4GB，可在消费级GPU上高效运行，为移动终端、现场工作站等边缘设备提供了可行的AI推理解决方案。
产业前景展望
从产业发展角度看，LLM赋能的CAD-CAM设计市场预计将在2025至2028年间进入新的成熟阶段。根据技术成熟度曲线预测，行业发展将经历三个关键时期：
- L1阶段（2025年）：实现基础参数辅助输入，有效提升工程师的设计效率；
- L2阶段（2026年）：具备自动生成设计方案的能力，大幅缩短产品开发周期；
- L3阶段（2027年）：达成全流程自主优化设计，实现高度智能化的端到端工程闭环。
与此同时，平台化建设与标准化进程将成为生态发展的重点。主流CAD-CAM厂商正在积极打造开放平台，通过API接口和SDK工具包支持第三方开发者参与，逐步形成丰富多元的应用生态系统。
结论与建议
研究总结
通过对LLM在CAD-CAM领域应用的深入分析，可得出以下主要结论：
技术成熟度层面，该技术已从早期的概念验证迈入实际产业化应用阶段。国际主流模型如GPT-4、GPT-4V在三维CAD生成任务中表现突出，同时国产模型性能快速追赶，与全球领先水平之间的差距持续缩小。
应用场景覆盖方面，LLM在CAD建模、CAM加工及两者协同环节均展现出强大潜力。无论是将自然语言转换为CAD模型、进行参数合规性校验，还是制定加工工艺路线、生成G代码，LLM正在深刻重构传统制造流程。
产业生态构建方面，主流CAD厂商正全面推进AI战略转型，AI科技公司积极参与生态共建，资本市场也保持高度活跃。预计全球CAD市场规模将持续扩大，其中AI驱动的应用将占据越来越重要的市场份额。
战略建议
针对制造企业：
- 制定分阶段推进的AI实施路径，优先落地简单场景，逐步扩展至复杂设计优化；
- 加强数据资产积累，建立结构化、高质量的设计数据库；
- 注重人才培养，全面提升员工的数字化素养与AI工具使用能力；
- 结合自身业务需求与预算情况，选择适配的技术方案与合作伙伴。
面向技术供应商：
- 深化对制造业场景的理解，开发更具行业针对性的解决方案；
- 优化产品交互体验，降低用户使用AI工具的学习成本；
- 强化数据隐私与安全机制，建立可信的数据管理体系；
- 推动平台开放化，通过API、SDK等形式赋能外部开发者生态。
对于投资者而言：
- 重点关注在多模态AI、垂直领域专用模型等方面取得突破的创新型企业；
- 注重长期价值投资，采用组合策略以分散技术与市场风险；
- 重视创始团队的技术背景、行业资源与执行落地能力；
- 密切关注各国在智能制造、工业软件领域的政策导向与扶持措施。
总体来看，LLM辅助CAD-CAM设计正处于技术爆发与应用拓展的关键窗口期，技术创新频繁，市场需求强劲，投资机遇广泛。通过产学研用多方协同，这一技术有望深度推动制造业的数字化变革与智能化升级进程。
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