AI正推动制造业进入深度融合的新时代，智能升级成为新趋势。政策与产业环境持续发力，强调将数字技术与制造优势相结合，推动“大规模应用”的落地，尤其聚焦制造业的实际场景。为此，相关媒体与行业研究也在深入基层企业，挖掘落地案例，探讨AI在实际应用中的挑战与机遇，以形成可复制的“AI+制造”路径。

在制造业的智能升级中，工业设计被视为“生命线”，是提升竞争力的关键因素mile米乐。传统设计往往依赖人工经验，导致出图速度放缓、易出错、试验重复、参数优化依赖反复试错，同时工程数据管理也容易混乱。随着智能制造兴起，研发设计的智能化水平成为企业竞争的新焦点。过去高度依赖资深工程师经验、成本高、周期长的问题，在海量数据和复杂需求面前显得更加突出，优化空间巨大。

在设计流程中，CAD（计算机辅助设计）发挥着核心作用，广泛应用于汽车、航空、建筑、机械等领域。尽管CAD能够实现高精度的绘图与建模，但建模过程往往涉及草图起点、平面方向、2D草图绘制、3D实体拉伸等一系列复杂操作，要求工程师具备扎实的专业知识与空间推理能力。近年来，大语言模型等AI技术的介入，正降低CAD设计的门槛，提高设计效率。通过将自然语言描述转化为参数化模型，工程师可以更快速地生成初步设计，并据此进行迭代优化。已有研究和应用展示了“自然语言输入→参数化模型输出”的高效路径，以及将文本描述直接转化为高精度CAD模型的能力，提升了对不同需求的响应速度。

制造业研发模式也在悄然转变。信息技术的发展推动企业从“人找知识、人工控流程”的传统模式，向“AI+人+系统协同创新”的数智研发新范式迈进。在这一转型中，AI的赋能作用日益凸显，关键在于识别业务场景中的核心点，并对其进行智能化升级，以实现设计、工艺与制造数据的协同优化。

以AI驱动的设计与工艺革新正在进入实操阶段。一些企业通过推进工业智能体，推动工业数据集和大模型在制造领域的持续创新，力求打破部门间的数据壁垒，促进跨系统、跨领域的协同与决策。当前，智能体的应用多处于验证阶段，面临性能提升与跨域协同的挑战。例如，在概念设计阶段，可以从市场文档中提炼关键信息，形成明确的需求，但对于新材料、新工艺、不确定性环境等情境的处理仍需进一步完善。未来的发展方向是通过工业智能体实现更高效的服务与决策，推动企业在跨系统协同中获得更强的竞争力。

在行业实践层面，存在以AI推动设计与制造数字化的探索。企业家和技术领军者认为，真正的竞争力将来自对AI应用深度的布局，打通数据壁垒、实现跨系统协同、提升研发与生产的响应速度和灵活性。通过对关键业务点的智能化改造，企业可以在设计、工艺、质量等环节实现更高效的协同与监控，推动制造业的智能化升级进入新的阶段。