SOLIDWORKS 2027新特性 — CEO Manish Kumar谈人工智能、标准升级以及CAD的未来
Manish 分享了他最喜爱的 SOLIDWORKS 增强功能，例如 AI 虚拟助手 LEO，以及由客户需求驱动的多项改进，包括点云功能更新、另存为旧版本选项等更多内容。
今年，我们与 SOLIDWORKS 首席执行官兼研发副总裁 Manish Kumar 展开对话，探讨 SOLIDWORKS 2027 三维建模软件的新增内容，涵盖新一代 SOLIDWORKS 人工智能、设计与建模、平台改进，让软件的上手使用比以往更加简单。下文讨论的增强功能均适用于SOLIDWORKS Design。
1）您最喜爱 SOLIDWORKS 2027 的哪些增强功能？
“毫无疑问，我会选 SOLIDWORKS 人工智能，”Manish 笑着说道，“像机械工程助手 LEO 这类虚拟助手，所有人工智能相关增强功能都是我的最爱。”
原因在于它们能够提供分析洞察，完成普通命令无法实现的工作。“很多客户向我们反馈大型装配体存在性能问题，例如加载缓慢、图形卡顿。过去，需要专业专家才能诊断并修复这类问题。现在借助 LEO，任何用户只需提出简单问题，例如‘如何改善我的装配体性能？’，就可以得到一系列可立即执行的建议。也可以让 LEO 为你的工作流生成宏程序。几乎就像身旁坐着一位设计专家。”
“在各类装配体的测试当中，如果完整执行 LEO 给出的建议，SOLIDWORKS Design 的加载速度最高可提升 10 倍。LEO 会先分析装配体，定位真正拖累性能的因素，之后执行对应的处理：剥离导入紧固件的螺纹特征以降低几何复杂度，或是在子装配体层级生成 SpeedPak，简化加载与重建的内容。”
我们同时询问了 AI 生成工程图的实际可靠程度。
“每一个版本我们都在持续提升准确度，”Manish 表示，“出于隐私考量，我们的 AI 模型使用我方自有、自主生成的数据完成训练，绝不使用客户数据。这意味着开箱即可获得很高的准确度。后续我们还将支持用户使用自有数据微调模型，届时准确度将会大幅提升。”
那您最看好的核心 CAD 增强功能有哪些？
“可选的新功能有很多，全部来自客户提出的需求！”
‑ 紧固件阵列辅助：简化重复紧固件放置的繁琐工作，减少重复性配合操作，让您可以将更多精力投入实际设计决策。
‑ 大型设计审阅编辑与保存优化：缩短设计审阅阶段大型装配体的编辑、保存耗时，审阅大型设计时不会造成工作流停滞。
‑ 折弯处钣金冲压特征：可以直接在折弯面上添加冲压特征，无需额外变通手段，即可还原真实制造细节。
‑ UV 展开：增强模型表面纹理映射的控制能力，下游渲染与纹理处理开箱即可获得准确效果。（该功能来自十大愿望清单需求）
‑ 多图元成组草图关系：可以一次性对多个草图图元添加约束关系，清理、约束复杂草图时大幅减少点击操作。（同样来自十大愿望清单需求）
2）SOLIDWORKS 人工智能显然是重点发展方向。最新 AI 增强功能，实现了哪些几年前无法做到的能力？
“几年前的 SOLIDWORKS 人工智能模型，仅能基于输入预测输出，不具备推理能力，”Manish 解释道，“最大的改变在于，现在输出结果会送入推理模型迭代优化，直至生成最优答案。此外，驱动 SOLIDWORKS AI 的模型基于真实物理规律构建，并非单纯学习样本模式。”
他区分了旧版预测类能力与新一代基于推理的智能体 AI，例如**命令预测器**，该工具仅给出下一条大概率使用的命令，几乎不做逻辑推演。“以生成工程图为例：给到一个零件，要求生成工程图，视图选择、尺寸放置、剖切位置的有效组合几乎有无穷多种。从制造角度全部有效，但部分图纸符合你的预期，另一部分则不符合，这里存在很强的主观判断。推理模型的价值就在这里：判断尺寸应当放置在哪一个视图、背后的依据是什么，观察输出结果，必要时自动调整。”
这套 “思考‑执行‑观察‑反馈” 的循环，就是所谓**ReAct 框架（推理与行动框架）**。“模型会自我推演，自行评估结果优劣并做出调整。最终得到的答案远优于纯粹做预测的命令工具。”
另一项重大变革是**智能体 AI**。用户使用自然语言提出一个问题，LEO 自动完成中间多步操作，让用户只需要关注最终结果。Manish 举了一个生动的例子：“假设我需要 LEO 遍历整个装配体，找出所有易锈蚀材质的零部件，并计算需要采购多少油漆完成防护。这正是机械工程师的思考方式。后台会启动多项技能也就是智能子代理：一个识别易锈蚀材料，一个筛选全部对应零部件，一个完成零部件选中，一个计算总表面积，最后一个根据每加仑油漆的涂布率计算油漆用量。多项技能按顺序运行，用户只看到最终答案。”
“现实中手动完成这项工作，需要逐个打开零部件，手动计算表面积，查阅油漆规格文档，工作量巨大。只需要一条提示词，这套智能体平台就可以瞬间给出结果。”
3）您提到使用 SOLIDWORKS AI 需要依托平台，同时你们正在降低 3DEXPERIENCE 平台的上手门槛。对于对云端连接 CAD 持观望态度的工程师而言，这意味着什么？
为什么需要平台？
“人工智能需要两项基础条件：提取数据中蕴含的知识经验的能力，以及算力，”Manish 讲到，“实现上面油漆用量计算这类场景，需要 GPU、超大规模基础设施这类高性能计算资源。这些算力部署在3DEXPERIENCE 平台上。这也是这些功能得以实现的基础。”
针对 3DEXPERIENCE 平台的上手体验有哪些改进？ Manish 指出 2027 版本的三项改进，帮助 SOLIDWORKS 用户访问应用、查找整理设计数据、在平台工作时获取帮助。
第一，平台整体界面得到简化。搜索与启动应用的操作对所有客户更加友好，对于极度看重简洁性的小型企业同样适用。
第二，通过内容资源浏览器（Content Explorer）重新设计数据访问方式。“它贴合用户已有的思维习惯：支持整理、添加书签，操作熟悉，同时能力远超传统文件夹结构。普通文件夹中一份数据只能存放在一个位置；而书签文件夹中，同一份数据可以同时归入多个位置。既保留大家熟悉的简易操作，又拥有 Windows 文件系统无法实现的强大能力。”
第三，虚拟助手内置专业知识。“你可以向 AURA 或者 LEO 提出任意问题，例如通用操作教程，或是非常具体的机械工程问题，都可以得到解答。它们训练时学习了我们提供给客户的全部最佳实践，某种意义上，虚拟助手可以帮助所有人成为高阶用户，无需耗费大量时间学习，边用边学。”
“简化的界面、更便捷的数据访问、AI 辅助指引，现在就可以上手使用。一旦体验过人工智能功能，你就很难再回到过去。”
4）持续性能优化始终是 SOLIDWORKS 的最高优先级，2027 有哪些性能改进可以提升设计工作流效率？
性能优化会持续投入研发，2027 版本带来如下提升：
‑ 后台工程图更新：工程图在后台完成更新，用户可以继续编辑零件或装配体，不必等待工程图刷新完成才能继续工作。
‑ 性能助手：涵盖整体评估与紧固件简化两项能力，分析装配体并明确标记性能瓶颈，无需成为诊断专家即可修复性能问题。
‑ 增强命令取消功能：更多命令支持操作过程中回退，改变想法时，不必重做大量不需要的操作。
5）前面您介绍了您喜爱的核心 CAD 增强功能，均来自客户需求。SOLIDWORKS 2027 还有哪些由客户驱动的新增功能？
“我们每年发布的绝大多数功能，都直接来源于客户的需求，”Manish 讲到，“除了上面提到的功能之外，还有几项客户提出的改进值得重点说明。”
‑ 重构点云导入：针对大规模数据集完成性能重写，现已支持 E57 格式。很多大型客户提出该需求，希望改进甚至替代 ScanTo3D 工具。可以导入海量扫描数据，不再出现过去的卡顿问题。新增颜色支持，提升点云细节识别效果，直接从扫描数据分辨实物特征与材料。
‑ 全新系统选项 “保存为对应版本”：可以将文件自动保存为指定 SOLIDWORKS 发行版本，支持选择最新的 SOLIDWORKS Design（2027），以及前两个版本 2026、2025。
‑ 平台自动保存：工作过程中将变更自动提交至 3DEXPERIENCE 平台，无需手动提交，持续保存工作成果。
“一如既往，很多交付的功能来自客户十大愿望投票清单，这里列举几项：”
‑ 定半径圆角新增弦宽选项：设计师可以指定弦宽而非半径，按照设计需求灵活控制圆角几何。
‑ 扩展支持 ISO 25178、DIN ISO 5458 区域符号：和国际制造合作伙伴协同工作时，更容易满足合规要求。
‑ 重合配合支持锁定旋转：两条线性边、轴或者直线之间的重合配合可开启锁定旋转，编辑装配体时避免部件意外偏移，保障迭代过程中设计可预测。
‑ 持续多年的 “随时退出操作” 优化：R2026x FD03 版本中，删除面与缝合曲面现已支持中途退出，编辑过程中可以回退，无需重新操作。
6）关于 SOLIDWORKS 2027 人工智能，还有哪一点是您本人尚且不够满意的？
Manish 毫不犹豫地回答：“从图片或者文本提示生成参数化三维模型的速度。我认为还可以进一步加快。我们已经做了大量改进，大家会看到成果，但仍然还有加速空间。”
他表示瓶颈来自数据：“我们的行业世界模型基于现有可获取的数据训练。可用的数据越多，模型能力上限越高。这有点鸡生蛋蛋生鸡的矛盾，这方面客户可以帮助我们。”
“SOLIDWORKS 训练的每一套模型，全部可以追溯数据来源。我们对数据源做认证，完整留存文档记录。这是我们绝不逾越的道德底线。所以，如果客户手上有非敏感的设计数据，例如通用工装夹具这类，并且愿意分享，这些贡献确实可以帮助我们为所有人打造更优秀的模型。”
7）面对听过大量 AI 宣传、想要确认 SOLIDWORKS 人工智能是否值得投入时间的持怀疑态度的工程师，您会如何对他说？
“AI 是引擎，而你才是驾驶员，”Manish 讲到，“没有人类掌控，引擎哪里也到不了。”
在他看来，大家对 SOLIDWORKS AI 最大的误解，就是担心 AI 会取代工程师。“我并不认同。机械工程师与设计师做出的很多决策，关乎人的生命安全。哪怕是一个简单支架，未来可能用于假肢，如果在错误时机断裂，就会造成人员伤害。我们并不是在写诗，结果不完美也无伤大雅。这项工作关系人身安全，人类必须参与决策闭环。AI 可以帮助你更快思考、生成更多变体、构思更优方案，但最终，做决策、验证、批准的一定是人。”
同时 Manish 也直白地指出另一面：“但如果你不使用 AI，你的产出速度会比不上使用 AI 的同行。想要在行业内保持竞争力，AI 不再是可选项，而是必选项。拥抱它，看看它能带来什么。它属于生成式工具，会适配你的工作习惯，而不是反过来改变你的工作方式。用你日常思考的方式向虚拟助手提问，把它当做你的私人专家。”
8）假如竞争对手从零搭建一套原生 AI‑CAD 工具，没有 30 年遗留代码负担，什么会最让您感到担忧？
“生存的本能让我们时刻保持警惕，但真正的关键在于，如何利用这份警惕实现成长，”Manish 讲到，“我们持续关注前沿研究、新兴能力、初创企业。我们相信一小群专注的人可以真正改变世界，我们也把自己看作这样的团队。因此虽然我们会关注外部动态，但我们会完全聚焦于为客户创造价值，让客户没有理由转向别处。”
他的信心来自初创企业无法一夜之间拥有的两样东西：规模与积累。“我们拥有超过 800 万 SOLIDWORKS 用户社区，三十余年沉淀的工业知识与实践经验，是所有参与这款产品人员的集体智慧。这就是我们的护城河。初创企业可以完成很多事情，但无法从零生成这类知识沉淀。我们的问题不是别人能不能做出一套 CAD 软件，而是如何利用这三十年的先发优势，以旁人无法企及的速度迭代我们的 AI 能力。”
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