近几年，人工智能对机加车间而言已不再是停留在实验阶段的技术。目前，市场上出现很多款基于数据集成和用户训练的软件（CAD-AI），可以无缝集成各类CAD/CAM软件，可快速高效完成日常编程任务。该类软件的核心功能是：自动识别工件特征、自动生成工艺决策、自动选择刀具以及自动生成刀路，基本可以实现一键编程，并且程序都是按照企业标准生成，减少人为失误。AI软件推荐的工艺参数都是优化后的，减少对编程人员经验的依赖。使用AI软件编程不但可以大幅提高编程的效率及质量，还能够消除员工技能差距，减少员工培养周期， AI智能编程软件的应用全面提升企业生产效率与市场竞争力，为制造企业数字化、智能化转型提供专业技术支撑。

图1 零件特征分类

CAD-AI技术及其主要亮点

以思美创（北京）科技有限公司2026年发布的Cimatron CAD-AI为例，其是一种计算机辅助设计（CAD）技术，通过使用人工智能（AI）自动检测实体模型中的零件特征来加速零件的设计和生产，该技术基于AI的特征检测功能与Cimatron的计算机辅助制造（CAM）自动化工具无缝集成，通过利用人工智能的强大功能自动检测和分类各种工件特征（如孔、凹槽、槽和圆角），工厂可以利用可靠和可重复的数据实现日常 CAD/CAM 流程的自动化和规范化，以简化、安全准确地生成各类数控机床刀轨文件，从而提高效率。

Cimatron CAD-AI 的核心能力是基于 AI 的智能特征检测，改变传统 CAD 数据处理的模式。该功能可自动分析复杂 3D 几何结构，从 CAD 几何图形中精准识别并分类孔、型腔、槽、倒角及圆角等制造相关特征，同时为下游 CAM 编程和 NC加工准备精准规范工艺数据（工艺决策、切削参数及刀具选择等）。Cimatron CAD-AI 通过基于智能特征识别，大幅减少加工过程中的手动数据准备工作，让技术人员聚焦高价值的生产设计环节。目前该功能重点聚焦模具相关特征的识别，未来还将拓展至轴类零件与机加工零件等更多生产场景。

该功能以人工智能（AI）与机器学习（ML）为核心技术，实现 CAD/CAM 流程的智能化与自动化升级，精准契合制造业数字化转型需求，重点为机加制造行业带来高效设计加工解决方案，从源头减少人工成本、降低操作误差，全面提升企业生产效率与市场竞争力。

相较于传统特征检测功能，Cimatron CAD-AI 具备两大核心竞争优势：一是效率优势显著，在处理复杂 3D 结构、海量特征数据时，速度和效率远优于传统功能；二是性能持续进化，依托机器学习技术，CAD-AI 会在使用过程中不断优化特征数据，让特征识别的准确性和整体性能 “越用越准”。

Cimatron 的 CAD-AI 功能在体验性和实用性上实现全方位升级，贴合企业生产实际需求，其软件操作及界面的主要亮点有：实现结构化特征管理，按 “特征组> 类型 > 特征实例”自动分组检测特征，通过树状面板直观导航，内置支持 27 种预定义特征类型，全面覆盖模具制造常见特征；赋予用户高度操作自主权，可根据生产需求对识别特征进行重命名、重新着色、显示 / 隐藏等操作，适配个性化生产流程；支持持久化配置与原始数据保留，通过 XML 实现个性化配置长久保存，手动调整特征分配时仍保留原始统计置信度数据。

企业需要CAD-AI技术的原因

前面介绍了CAD-AI的基本概念与特点，那么CAD-AI技术究竟能为企业带来哪些价值呢？行业人士都了解，目前机加车间的核心工艺能力主要体现在两个方面：工艺方案规划和数控程序编制。然而，这两项关键能力高度依赖工艺人员的个人经验。部分公司虽然制定了一些相对宽泛的制度与规范，但难以细化到具体操作环节。在实际加工过程中，许多工艺决策仍需依靠工艺人员自行编制的程序和工艺方案来保障。

当前的制造企业在应对劳动力短缺与成本上升的同时，还需努力满足不断变化的客户需求，尤其是多品种、小批量的产品特点。与此同时，产品交货周期越来越短，企业还必须兼顾成本效益。在这样严峻的形势下，生产车间接到订单后必须快速响应，尤其是新品及样件的加工。这就要求车间工艺人员能够迅速完成产品的加工可行性分析，确定工艺方案，并编制正确的加工程序。

图2  工艺经验长期依赖资深人员，成为企业发展瓶颈

然而，企业工艺人员的水平参差不齐，一些年轻工艺人员的能力尚不足以支撑当前的交付要求。企业迫切需要将优秀工艺人员的经验进行有效分享。但传统的线下培训、技能帮带等方式不仅效果有限，还会占用优秀工艺人员大量工作时间，难以满足企业当前的发展需求。

CAD-AI技术的出现为这一问题提供了理想的解决方案。企业可将自行开发的CAD-AI软件无缝集成到CAM软件中。该软件通过特征识别技术，对工件的加工特征进行分类，并借助数据集成与模型训练，将工艺人员的加工经验转化为可复用的智能模块。软件能够自动识别工件特征、生成工艺决策、选择刀具并生成刀路，实现一键编程。这不仅大幅提升了编程效率，而且由于AI软件基于优秀工艺人员的经验进行决策，基本消除了员工之间的技能水平差距。即使是新手，也能编出接近专家水平的程序。

总之，企业应用CAD-AI技术后，不仅能大幅提升生产效率、降低运营成本与风险，还能借助其持续学习与自我优化的能力，不断增强自身的工艺水平。该技术为制造企业的数字化、智能化转型提供了坚实支撑，并将进一步助力企业构筑长远的市场竞争力。

图3 应用Cimatron CAD-AI特征识别后特征分类及刀路轨迹

CAD-AI目前存在的问题

当然，目前CAD-AI技术的应用仍有不完善之处。以最核心的特征识别功能为例，当前尚无法对所有零件的加工特征进行准确识别，部分环节仍需人工干预。当然，机器具备学习能力，随着模型训练与数据集的不断积累，特征识别的准确性将逐步提升，从而减少人工干预，并最终实现完全无需人工干预的目标。此外，CAD-AI要生成安全、高质量的数控刀路，还需要依赖NC模板。NC模板中包含了切削参数、走刀路径、加工习惯以及工艺决策等内容，而各类零件的NC模板仍有待工艺人员持续建立和完善。

只有解决好上述问题，CAD-AI才能真正走进企业。目前，许多公司开发的CAD-AI软件仍处于试验与验证阶段，仅能对特定类型零件产生良好效果，大部分情况下仍需人工干预。尽管如此，我们对CAD-AI的应用前景依然充满信心。因为它具备持续学习的能力，会随着使用而持续完善，变得越来越好，这也是我们信心的源泉。

结束语

在人工智能与工业互联网深度融合的趋势下，AI技术在CAD/CAM领域的前景十分广阔。通过持续扩大CAD-AI的特征识别覆盖范围、不断优化其功能与性能，并打造更多契合不同行业需求的智能化解决方案，CAD-AI将为制造企业的数字化、智能化转型提供有力的技术支撑，从而显著提升企业的核心竞争力。