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AI驅(qū)動(dòng)、零人工干預(yù),軍用級(jí)無(wú)人機(jī)10000種設(shè)計(jì)篩選的全代碼工作流

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一架軍用級(jí)飛翼無(wú)人機(jī)。

10000種構(gòu)型方案。


翼展、弦長(zhǎng)、錐度比、前后緣后掠角、材料成本……

全部參數(shù)化自動(dòng)生成,自動(dòng)跑完氣動(dòng)分析、結(jié)構(gòu)分析、穩(wěn)定性校核。

完成這一切的,是一個(gè)人加一臺(tái)電腦。

沒(méi)有人打開過(guò)CAD軟件手動(dòng)畫圖。沒(méi)有人手動(dòng)復(fù)制粘貼過(guò)數(shù)據(jù)。沒(méi)有一次因?yàn)楦膮?shù)而導(dǎo)致模型崩潰。

這是2026年2月26日,一場(chǎng)叫"Code-First Digital Engineering & Physical AI"的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)上展示的內(nèi)容。


三家公司聯(lián)合出場(chǎng):

nTop(CEO Brad Rothenberg)負(fù)責(zé)參數(shù)化幾何建模,SysGit(CEO Steve Massey)負(fù)責(zé)需求的版本控制,Istari Digital(CTO Chris Benson)負(fù)責(zé)自動(dòng)化驗(yàn)證。

三方各管一段,拼出了一條從需求到設(shè)計(jì)到驗(yàn)證的全代碼驅(qū)動(dòng)流水線。


AM易道認(rèn)為,這場(chǎng)演示真正值得關(guān)注的不是10000這個(gè)數(shù)字本身,而是它背后的一個(gè)根本性轉(zhuǎn)變。

設(shè)計(jì)的邏輯方向反過(guò)來(lái)了:

不再是先畫形狀,再看性能夠不夠,而是先定義目標(biāo),讓代碼自動(dòng)生成滿足目標(biāo)的形狀。


從Shape→Objectives,變成了Objectives→Shape。

這個(gè)轉(zhuǎn)向,對(duì)3D打印行業(yè)甚至所有硬件工程的每一個(gè)參與者都有影響。


整條鏈都在變,除了畫圖這一步
先拆解一下這條工程鏈到底在發(fā)生什么。
如果你做過(guò)復(fù)雜產(chǎn)品開發(fā),下面這個(gè)流程一定不陌生:
寫需求→搭系統(tǒng)架構(gòu)→畫CAD模型→跑各種仿真分析→寫報(bào)告。
每一步之間,都有人工核對(duì)環(huán)節(jié)。
系統(tǒng)架構(gòu)是否滿足需求?CAD模型是否符合架構(gòu)?仿真結(jié)果是否達(dá)標(biāo)?報(bào)告跟模型對(duì)得上嗎?
傳統(tǒng)流程里,這些核對(duì)全靠人。
剪貼板、Excel表、會(huì)議室白板,來(lái)回校驗(yàn),效率低、容易出錯(cuò),而且每改一版設(shè)計(jì)就要重新跑一遍全流程。
演示中展示的一張圖說(shuō),現(xiàn)代航空航天系統(tǒng)跨多家公司設(shè)計(jì)、每個(gè)零件跨多種工程工具、每個(gè)模型隨時(shí)間不斷變化,復(fù)雜度是三維爆炸的。


按現(xiàn)有模式走下去,軍用飛機(jī)的研發(fā)周期越來(lái)越長(zhǎng)(F-35從立項(xiàng)到形成戰(zhàn)斗力超過(guò)20年),成本指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),PPT里甚至開始討論"第一個(gè)萬(wàn)億美元飛機(jī)項(xiàng)目"會(huì)什么時(shí)候出現(xiàn)。


過(guò)去幾年,這條鏈的前后兩端都在悄悄代碼化。

在需求端,SysGit展示的是基于SysML 2.0標(biāo)準(zhǔn)的需求管理。

核心是讓工程需求可以像寫代碼一樣用文本描述,用Git做版本控制,誰(shuí)改了什么、什么時(shí)候改的、改之前是什么樣,一目了然。


搞軟件的人對(duì)這套東西再熟悉不過(guò)了,但對(duì)做硬件的工程師來(lái)說(shuō),這是頭一回。

在驗(yàn)證端,Istari Digital展示的本質(zhì)上就是把需求驗(yàn)證變成自動(dòng)化的單元測(cè)試。


每次設(shè)計(jì)改動(dòng),系統(tǒng)自動(dòng)跑一遍檢查,看看是否還滿足需求集。不用人工一條條對(duì)照Excel。

仿真層就更不用說(shuō)了。

流體力學(xué)模擬、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度分析這些求解器,早就可以用腳本批量調(diào)用,優(yōu)化循環(huán)整夜跑完不需要人盯著。

需求是代碼。驗(yàn)證是代碼。仿真是代碼。

然后到了三維建模—整條鏈卡住了。


CAD的三種脆弱病

為什么偏偏卡在建模?演示中有一頁(yè)幻燈片把問(wèn)題拆得很清楚,傳統(tǒng)CAD有三種系統(tǒng)性的脆弱:

幾何脆弱,兩根管子相切的交線經(jīng)常計(jì)算失敗,交叉的加強(qiáng)筋布爾運(yùn)算出錯(cuò)。

缺一條邊,整個(gè)模型就廢了。

拓?fù)浯嗳酰?/strong>做大幅度的設(shè)計(jì)改動(dòng)時(shí),模型很難自動(dòng)構(gòu)建新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

你要加一個(gè)圓角,圓角之間互相重疊,CAD直接報(bào)錯(cuò)彈窗。

引用脆弱,你的特征樹里一個(gè)圓角引用了某條邊,但改了其他參數(shù)以后那條邊消失了或者變了,引用斷裂,整個(gè)特征樹報(bào)黃。

一個(gè)零件上有1條邊需要倒角和有8條邊需要倒角,對(duì)CAD來(lái)說(shuō)是完全不同難度的問(wèn)題。


這三種脆弱性不是某個(gè)CAD軟件的bug,而是底層技術(shù)架構(gòu),B-rep邊界表示的固有局限。

這套技術(shù)從上世紀(jì)80年代定型,設(shè)計(jì)初衷就是給人在屏幕上交互式畫圖用的。

人坐在電腦前碰到這些問(wèn)題可以手動(dòng)繞過(guò)去,但程序繞不了,它只會(huì)停。

所以,當(dāng)你想讓電腦自動(dòng)跑1000個(gè)設(shè)計(jì)變體時(shí),哪怕只有5%的概率出現(xiàn)建模失敗,整條自動(dòng)化流水線就廢了。

Rothenberg在帖子里說(shuō):

你的求解器再快沒(méi)用,你的優(yōu)化框架再好沒(méi)用,你的AI再?gòu)?qiáng)也沒(méi)用。

如果幾何模型不能參數(shù)化自動(dòng)更新,整套系統(tǒng)就跑不起來(lái)。


nTop的分享:把幾何變成函數(shù)盒

nTop的解法叫隱式建模,3D打印行業(yè)的讀者都比較熟悉,思路跟傳統(tǒng)CAD完全不同。

打個(gè)比方。

傳統(tǒng)CAD像是用紙殼糊零件的外殼,你要精確定義每一片紙殼的形狀和拼接方式,稍有沖突就糊不上去。

隱式建模則像用一個(gè)數(shù)學(xué)公式定義空間中每個(gè)點(diǎn)離零件表面有多遠(yuǎn),零件的形狀是公式的自然結(jié)果,不需要手動(dòng)拼接,也不會(huì)因?yàn)閮善垰?duì)不上而崩潰。

演示里有一頁(yè)圖非常直觀地展示了這種思路的實(shí)際運(yùn)作方式:

左邊是一組輸入?yún)?shù)(翼展、弦長(zhǎng)、錐度……),中間是一個(gè)函數(shù)盒。

參數(shù)進(jìn)去以后,先自動(dòng)生成參數(shù)化幾何,再自動(dòng)跑多學(xué)科分析(氣動(dòng)、結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性),右邊直接輸出性能指標(biāo)(重量、阻力、成本……)。


不同的輸入?yún)?shù)組合產(chǎn)生不同的飛翼構(gòu)型,就像調(diào)函數(shù)的參數(shù)一樣。

這就是為什么10000種構(gòu)型能全自動(dòng)跑完:

幾何模型本身就是一段可執(zhí)行的程序。

你改參數(shù),它重新算,不會(huì)特征樹報(bào)警示。

布爾運(yùn)算、圓角這些操作在數(shù)學(xué)上保證不出錯(cuò),天然適合GPU加速,文件極小。


nTop還把這個(gè)能力跟文檔系統(tǒng)結(jié)合了,他們叫Notebook,代碼和說(shuō)明文本寫在一起,工程知識(shí)可以被沉淀和復(fù)用,而不是存在某個(gè)老工程師的腦子里。

這個(gè)理念的名字是:幾何即代碼。

飛翼無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)結(jié)果

說(shuō)到這可能還有人覺(jué)得是概念。

那看看實(shí)際跑出來(lái)的結(jié)果。這次演示同步公開了一個(gè)可交互的在線數(shù)據(jù)集(Grp3 Flying Wing UAS 10K v4 Study),10000種構(gòu)型的全部數(shù)據(jù)任何人都能查看。


基礎(chǔ)設(shè)定是巡航速度150節(jié)、海平面飛行、鋁材成本15美元/磅、復(fù)合材料85美元/磅。


系統(tǒng)在這組條件下自動(dòng)搜索,跑出了最大航程4906海里、最長(zhǎng)續(xù)航32.7小時(shí)、最佳升阻比33.8等極值結(jié)果,并從10000種方案中自動(dòng)篩出13個(gè)帕累托最優(yōu)解。

也就是在航程、重量和成本三者之間不存在更好折中的方案。


每種構(gòu)型都可以點(diǎn)擊查看翼型俯視圖和詳細(xì)性能參數(shù),甚至可以直接下載源文件做進(jìn)一步驗(yàn)證。


這是一個(gè)真實(shí)跑完、數(shù)據(jù)完全公開、任何人都可以在線翻閱復(fù)查的完整工程案例。

項(xiàng)目鏈接我們放評(píng)論區(qū)了。

3D打印的人為什么必須關(guān)注這件事

有人可能會(huì)說(shuō),軍用無(wú)人機(jī)的事,跟我們搞的3D打印服務(wù)、做的消費(fèi)品、管的工廠有什么關(guān)系?

關(guān)系很大。

先說(shuō)痛點(diǎn)。

3D打印的核心賣點(diǎn)之一是設(shè)計(jì)自由度,你可以打印傳統(tǒng)工藝做不出來(lái)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。

但很多人實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn),設(shè)計(jì)自由度是有了,數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)卡脖子。

辛辛苦苦設(shè)計(jì)了一個(gè)晶格填充或拓?fù)鋬?yōu)化的輕量化零件,導(dǎo)出STL的時(shí)候,要么文件大到好幾個(gè)G打印軟件讀不進(jìn)去,要么干脆網(wǎng)格生成失敗導(dǎo)出不了。

所以文章分享的工作流未來(lái)能夠解決這個(gè)問(wèn)題。

更值得關(guān)注的是一個(gè)更深的變化。

當(dāng)設(shè)計(jì)邏輯從先構(gòu)型再追求性能到先定義性能再自動(dòng)構(gòu)型,這種效率改變將是一個(gè)完全不同的量級(jí)。

傳統(tǒng)流程里一個(gè)項(xiàng)目能比較三五種方案已經(jīng)不錯(cuò)了,因?yàn)槊糠N都要手動(dòng)建模、手動(dòng)跑仿真、手動(dòng)整理結(jié)果。

而演示里展示的場(chǎng)景是,一個(gè)人加AI,產(chǎn)出的設(shè)計(jì)探索量相當(dāng)于一大群工程師。



這對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上不同角色意味著不同的事。

3D打印服務(wù)商,未來(lái)客戶交給你的可能不再是一個(gè)定型的STL文件,而是一套參數(shù)化的設(shè)計(jì)邏輯加一組約束條件:

"重量不超過(guò)X克,剛度不低于Y,用某種材料"。

服務(wù)商的價(jià)值不再只是按圖加工,而是要能參與設(shè)計(jì)空間的篩選和可制造性評(píng)估。

對(duì)于設(shè)備商或材料商,工藝參數(shù)和材料性能數(shù)據(jù)需要能被外部程序調(diào)用。

一臺(tái)打印機(jī)如果不能被代碼驅(qū)動(dòng),就像一臺(tái)不聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)器,功能還在,但在自動(dòng)化流程里會(huì)被繞過(guò)。

對(duì)于DfAM(面向增材的設(shè)計(jì))的各路達(dá)人而言,你的設(shè)計(jì)流程如果還停留在手動(dòng)建模、導(dǎo)出STL、手動(dòng)修網(wǎng)格,你這個(gè)肉身的人就是整條自動(dòng)化鏈里那個(gè)讓系統(tǒng)卡住的手動(dòng)環(huán)節(jié)。

不過(guò)OpenClaw這類的工具顯然可以逐步去掉人這個(gè)環(huán)節(jié)。


一個(gè)正在成型的新生態(tài)

這場(chǎng)演示還透露了一個(gè)值得注意的信號(hào)。

一個(gè)AI原生硬件工程的生態(tài)正在快速成型。

演示中展示的西方軟件生態(tài)圖譜里,AI for CAD領(lǐng)域有ZOO、nTop、jitX;

AI for CFD/FEA有Intact Solutions、Luminary、Physics X;

AI for Manufacturing有Divergent、Hadrian;

AI for MBSE有SysGit、Syside;

AI for Simulation有Neural Concept、FlexCompute……

底層基礎(chǔ)設(shè)施則是Istari Digital、NVIDIA、Google Cloud、AWS、Azure。


這是一整條新的AI工具鏈在浮出水面。

它們共同指向的方向是一致的:

把硬件工程的每一個(gè)環(huán)節(jié)都變成可以被代碼調(diào)用、被AI加速的模塊化服務(wù)。

當(dāng)工具鏈足夠程序化、足夠輕量化,設(shè)計(jì)能力的門檻會(huì)被大幅拉低。

更多人和更小的團(tuán)隊(duì)能做出以前只有大廠才能干的活。

但硬幣另一面是,會(huì)操作工具不再稀缺,能定義好問(wèn)題、設(shè)好約束、做出正確取舍,是新壁壘。


幾瓢冷水

我們得指出類似nTop的隱式建模并不能替代傳統(tǒng)CAD。

比如方方正正的普通零件,SolidWorks就挺好。

隱式建模的優(yōu)勢(shì)要到復(fù)雜曲面、晶格結(jié)構(gòu)、大規(guī)模自動(dòng)化這些場(chǎng)景下才能體現(xiàn)。

很多制造業(yè)零件不需要這些。兩種工具共存是常態(tài)。

AI化、代碼化對(duì)工程師的技能要求會(huì)變。

不是每個(gè)搞機(jī)械的人都愿意或能夠?qū)懘a。

不過(guò)樂(lè)觀的是VibeCoding會(huì)助力機(jī)械背景的工程師參與其中。


10000種構(gòu)型背后的選擇題

回到開頭那架無(wú)人機(jī)。

一個(gè)人,一臺(tái)電腦,10000種構(gòu)型,零次CAD崩潰。這組數(shù)字本身不是重點(diǎn)。

重點(diǎn)是它背后變化:

工具變了是顯而易見的。

更深的,是設(shè)計(jì)思維的方向和工作流變了。

先定義好目標(biāo)和約束,讓機(jī)器去搜索滿足條件的所有可能形狀。范式轉(zhuǎn)換。

AM易道的看法是,3D打印行業(yè)過(guò)去十年花了大量精力討論材料和設(shè)備,更多材料種類、更快打印速度、更大成型尺寸。

但對(duì)設(shè)計(jì)端的底層變化關(guān)注太少了。

而設(shè)計(jì)端恰恰是決定增材制造能不能從特種工藝變成主流制造方式的關(guān)鍵變量。

一個(gè)完整的AI原生硬件工程生態(tài)正在成型。留給大家的問(wèn)題只有一個(gè):

在這條新鏈上,我們能否做其中一環(huán),還是等著成為被繞過(guò)的那個(gè)手動(dòng)環(huán)節(jié)?


AM易道期待與您在幾周后的上海TCT現(xiàn)場(chǎng)討論AI與3D打印的一切。

屆時(shí)AM易道還將主持TCT的出海論壇以及創(chuàng)客的GeniusHub活動(dòng),并且分享部分優(yōu)秀企業(yè)的新品發(fā)布,敬請(qǐng)關(guān)注。

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