在今年的政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用。这是“人工智能+”第二次被写入政府工作报告，与去年侧重于技术研发和产业集群建设不同，今年的提法更侧重于技术的落地应用，将人工智能的应用重点指向了制造业。

工业设计是制造业的“生命线”，也是突破竞争壁垒的关键。设计高度依赖人工经验，出图慢、出错率高？试验重复率高，配方与参数只能靠反复试错？工程数据割裂，图纸、工艺BOM多版本混乱？站在产业升级的十字路口上，这些越“卷”越累的老难题和看不懂却必须跟进的新技术交织在一起，越来越多的工业企业开始重新审视自己的研发创新路径。

一、政策导向：AI赋能制造业的国家战略

政府工作报告中对”AI+工业制造”的政策解读体现了国家层面对这一领域的高度重视。2025年政府工作报告明确提出，要”持续推进’人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用” 。这标志着”AI+“已从技术研发阶段进入全面应用落地阶段，成为推动制造业高质量发展的关键引擎。

工信部在2025年两化融合工作领导小组会议上进一步明确了实施路径，提出要”加快重点行业智能升级，打造智能制造’升级版’” 。这一部署表明，AI技术将深度融入制造业全流程，从研发、设计到生产、服务，全面推动智能化转型。根据工信部运行监测协调局局长陶青的解读，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有”溢出带动性很强的’头雁’效应” 。截至2024年，我国人工智能领域企业已超过4500家，智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现，为制造业智能化转型奠定了坚实基础 。

在数字基础设施方面，我国算力产业规模快速增长，算力总规模达到230 EFLOPS，居全球第二位；在产业基础方面，我国拥有全世界最完整的产业体系，制造业总体规模连续14年保持全球第一位，人工智能核心产业规模不断增长 。这些优势为”AI+工业制造”提供了良好的发展环境。同时，工信部也指出，下一步要围绕算法、算力等大模型底层技术，加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破，建立健全人工智能赋能新型工业化标准体系 。

二、传统工业设计模式的痛点与挑战

传统工业设计模式面临诸多挑战，这些痛点正是AI技术能够突破的关键点。首先，设计高度依赖人工经验，导致出图速度慢、出错率高。资深工程师的经验是设计的核心驱动力，但这也意味着设计过程受限于个人知识和技能，难以实现标准化和规模化。

其次，试验重复率高，配方与参数只能靠反复试错。工业设计涉及大量参数组合和材料选择，传统方法需要工程师进行大量实验才能找到最优解，耗时费力且成本高昂。例如，在汽车碰撞测试中，每研发一辆新车需要经过数百次整车碰撞试验，耗时多于30小时，这对企业研发效率构成巨大挑战。

第三，工程数据割裂，图纸、工艺BOM多版本混乱。随着产品复杂度提升，设计数据管理变得日益困难。不同部门、不同阶段的设计文件难以统一，导致沟通成本增加，协同效率降低。南京智程信息科技有限公司创始人张伟指出，“现阶段，很多企业都建立了优秀的智能制造系统，但主要的设计、工艺、制造数据还是由人来完成”，这种传统模式下，企业面临重复性工作过多、零部件增长、标准化难以达成、一次性质量难以保障等多重挑战 。

最后，传统设计流程周期长、成本高。传统CAD画图涉及一系列建模操作，包括确定草图3D起点和3D草图平面方向、绘制2D草图、将草图拉伸成3D实体形状的完整参数和过程，需要专业领域知识和空间推理能力，学习成本较高 。即使采用传统CAD技术，设计周期也只能缩短约1/3，整体设计效率提升有限 。

三、AI技术如何突破传统3D设计模式

当前，生成式AI正在重塑工业研发设计的核心价值。在华中科技大学机械学院彭义兵看来，AI赋能制造业最现实的途径是找到某一个“点”，对它进行人工智能的加持，而现在正在发生变化的就是研发工具和系统的升级。

AI技术正在从多个维度突破传统3D设计模式，为工业设计带来革命性变化。首先，AI降低了设计门槛，让工程师能够以更少的精力打造更好的设计。以Text2CAD为例，这一创新AI辅助设计平台可以直接将自然语言描述转化为复杂的CAD模型，无论是初学者还是专家，都能根据需求生成精确的3D设计。基础模型DeepSeek-Coder-1b则实现了”自然语言输入-参数化模型输出”的插件功能，增强现有工具的智能化水平 。

其次，AI实现了设计流程的自动化与智能化。在建筑设计领域，AI工具如诺亚(Noah)可基于Grasshopper编写的小程序，自动生成符合规范要求的强排方案，大大减少前期建模工作量 。达索系统推出的Magic SOLIDWORKS将AI深度融入结构工程软件，设计师可以通过对话要求AI提供不同设计方案，如减轻产品重量、自动识别约束条件并完成装配任务、执行智能仿真优化设计等，几分钟内即可生成一系列可供选择的解决方案 。

第三，AI与增材制造的协同创新。AI负责设计优化，如整体减重、力分布计算，3D打印负责落地实现，二者形成”AI设计-3D打印制造”闭环 。北京拓宝增材科技有限公司董事长张成林表示，“AI优化后的一体化部件，3D打印可直接成型，消除螺钉、密封等分散设计，1周内可完成传统模式下1-2个月才能完成的迭代” 。在医疗领域，AI可基于患者医学数据生成个性化3D打印手术模型，解决标准化产品适配性问题，真正实现”所思即所得” 。

第四，AI加速了设计与生产的协同。深圳升华三维科技有限公司联合创始人刘业提出的PEP(粉末挤出打印)技术，将3D打印与粉末冶金结合，解决传统陶瓷”难成型、复杂结构成本高”问题，已应用于半导体领域，实现快速交付，打破国外垄断 。这种技术融合推动设计理念升级，支持”结构一体化、形状复杂化、材料梯度化”，大幅降低高端材料设计与制造成本 。

在效率提升方面，AI技术展现出显著优势。吉利汽车集团通过AI将碰撞仿真实验时间从30小时缩短至10小时 ；Lockheed Martin使用AR/AI工具将航天器制造装配时间缩短约50% ；某航空航天供应商通过AI优化注塑工艺，将周期时间缩短了18% 。这些数据表明，AI技术正在大幅提升工业设计效率，缩短研发周期，降低成本。

四、AI在工业设计领域的应用案例

AI技术在工业设计领域的应用已取得显著成效，多个行业案例展示了其实际价值。

在汽车制造领域，Text2CAD等AI工具正重塑设计流程。例如，南京智程信息科技有限公司选择”以AI突破传统3D设计模式”作为切入点，通过AI技术将自然语言描述转化为参数化模型，大大降低了设计门槛 。际华三五一四制革制鞋有限公司的”三密度”户外通勤休闲鞋，通过AI优化设计，获评工业设计奖(产品组)一等奖 。该公司副总工贾建平表示：“工业设计更多是应用技术的集成，要让产品既好看又好用。我们的鞋品注重以人为本，通过工业设计提升产品内在品质，进而提升其附加值。”

在航空航天领域，AI与增材制造的结合正在突破工艺边界。北京拓宝增材科技有限公司董事长张成林指出，AI优化后的一体化部件，3D打印可直接成型，消除螺钉、密封等分散设计，1周内可完成传统模式下1-2个月才能完成的迭代 。这种”AI设计-3D打印制造”闭环大大提升了研发效率，降低了生产成本。

在电子设备领域，AI技术正在优化复杂电路设计。卡迪夫大学与英国化合物半导体应用(CSA) Catapult合作，使用人工智能(AI)对电力电子转换器进行建模和设计，与传统方法相比，该方法可将技术设计时间缩短多达78%，并以98%以上的效率制造设备 。这种效率提升不仅体现在设计阶段，还延伸至生产环节，大大缩短了产品上市周期。

在家电行业，AI赋能全屋智能设计。2025年AWE展会上，家电企业通过AI实现全屋智能设计，推动产品从”设备供应商”向”智能服务商”转型 。奥维云网总裁郭梅德指出：“2025年会是家电AI应用的元年。” 随着AI技术的深入应用，家电设计将更加智能化、个性化，满足消费者多样化需求。

在医疗领域，AI与3D打印的结合正在改变手术模型定制。中山大学XU等通过计算机断层扫描患者骨盆三维模型，并运用3D打印技术构建3D物理模型，为继发于髋关节发育不良患者实施全髋关节置换术，手术导板模型的使用让手术有更好的计划和精确的定位，简化了外科手术过程，缩短了手术时间并提高了手术成功率 。这种个性化医疗设计正在大幅提升手术效果，降低患者风险。

五、AI赋能工业设计的新范式

“AI+”正在开启工业设计的”造梦工厂”，通过技术赋能、流程优化和价值重构，为制造业转型升级注入强大动力。从政府工作报告的政策导向，到传统工业设计模式面临的痛点与挑战，再到AI技术如何突破传统3D设计模式，以及在各行业的实际应用案例，我们看到AI与工业设计的深度融合正在重塑制造业研发模式，推动设计从”工艺妥协”转向”创意优先”。

展望未来，随着量子计算、工业元宇宙等新兴技术的加入，AI赋能的工业设计将开启全新范式，设计师的角色将从执行者转变为创意驱动者，更加注重人文思考和价值判断 。正如鼎捷数智PLM事业部总经理郭兆富所言：“信息技术的飞速发展推动制造业研发模式发生颠覆式变革。” 在这一变革中，AI将成为设计师的得力助手，帮助他们实现更多创新梦想，推动中国制造向中国智造跨越。

在这个”AI+“的时代，工业设计不再是孤立环节，而是串联产业链上下游的核心纽带。通过AI与人、技术的协同创新，制造业将实现从”人找知识、人控流程”到”AI+人+技协同创新”的转变，为用户提供更优质的产品和服务，创造更大的市场价值 。