近日，中国信息通信研究院人工智能研究所、中国人工智能产业发展联盟、全国智能计算标准化工作组，以及创新奇智科技集团股份有限公司等单位联合编写的《科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告》正式发布！
创新奇智受邀参加报告发布仪式
现代工业对产品快速迭代、多工况协同设计以及高精度预测能力的持续追求，正在倒逼仿真技术加速向智能化转型。人工智能赋能工业仿真是指将人工智能技术（如机器学习、深度学习）与工业仿真技术进行深度融合，通过数据驱动、智能决策和动态优化，实现对工业全流程的虚拟化建模、实时模拟与自主优化的一种新型技术范式。AI+CAD和AI+CAE是人工智能赋能工业仿真的两大应用方向。
人工智能赋能CAD，主要用于自动化设计与设计优化。借助AI技术，设计师可以实现产品外形的自动生成设计，在减少设计师负担的同时实现产品的快速设计。同时AI可以基于海量数据帮助设计师优化CAD模型，提高模型的质量和效率。
根据应用场景不同，AI+CAD主要包括智能建模与生成技术、跨领域协同优化技术、智能图纸识别与逆向建模技术。
创新奇智作为工业制造领域智能化的先行者，将生成式AI与工业领域中最为核心的工业设计作为研发和投入的重点，研发ChatCAD生成式辅助工业设计应用，并在智能图纸识别与逆向建模方面取得实质性成果。
PID（Piping and Instrument Diagram），即管道与仪表流程图，是石油、化工、天然气等工业领域中不可或缺的工程设计图纸，它详细描绘了工艺流程中的管道布局、连接关系以及仪表位置等核心信息。然而，在过往长期的历史项目中，积累了海量的PID图纸，它们仅以PDF格式的哑图形式保存，若需转换为可编辑的CAD电子工业设计图，则必须通过繁琐且易出错的手工录入过程。这一过程不仅要求深厚的行业知识，还极为耗时费力。尽管国内外众多企业已尝试采用传统的深度学习方法进行识别与转化，但这些方法在面对PID图纸中复杂多样的组件关系及管线识别时，往往力不从心，远未达到工业应用的实际需求。
创新奇智与基础设施工程软件公司Bentley合作，研发PID工艺流程图哑图自动生成CAD项目，并联合推出首款基于多模态工业大模型的生成式AI设计产品 — iPID。该项目主要应用ChatCAD的Image-to-CAD的能力，基于多模态工业大模型，将历史项目中的PDF图纸逆向建模，转化为标准的CAD设计图，解决当前手工录入效率低、错误率高的问题。
从PID图纸逆向生成矢量图
经过长期攻坚，创新奇智的ChatCAD已经从初级的单一功能点的辅助设计，向AI驱动的全流程CAD设计突破，计划未来将覆盖Image-to-CAD（读图）CAD-to-Text（审图）Text-to-CAD（生图）三大主题功能。
报告指出，人工智能（AI）与工业仿真的深度融合正驱动技术范式升级。未来，随着大模型等技术的发展，将推动工业仿真从“后期验证工具”跃升为贯穿产品全生命周期的“智能决策引擎”，实现研发周期全面压缩，催生“仿真即服务”新业态，重塑工业研发范式与服务模式。同时，自动化CAD工具、自动化CAE工具、低代码工具将大幅降低使用门槛，推动AI仿真能力加速下沉至广大制造业企业，释放规模化应用潜力。