达索系统3DEXPERIENCE Works业务部门全球高级副总裁Gian Paolo Bassi表示：“我认为AI不会取代人类，毕竟AI的A代表‘artificial’，即人工的，人工的事物怎能取代人类呢？AI无法取代人类，当然更不可能取代工程师，不过会使用AI的人将会取代不会使用的人，这或许就是未来的一种情形。”
2024年秋，SOLIDWORKS的最新版本如期而至。相较于诸多基于工业企业现实需求而增加的功能和提高的性能，AI成了达索系统3DEXPERIENCE Works业务部门全球高级副总裁Gian Paolo Bassi最热衷探讨的话题。
事实上，在今年年初召开的全球3DEXPERIENCE World 2024大会上，AI就已成为SOLIDWORKS讨论的重点话题，且已投入多年研发。因为对于SOLIDWORKS而言，其将AI视作延续自身“易用、高效”特性的重要技术手段，希望通过在自身解决方案中融入更多的AI能力，最终助力用户最大程度地提升工作效率，降低对系统操作能力的要求，让工程师有更多的时间进行更具价值的思考和创新。
作为一款面向设计师的CAD设计工具软件，在SOLIDWORKS产品中，AI能力的体现大致有两种模式：辅助式与创成式。前者是利用系统中的AI工具，总结并记录设计师的使用习惯与最佳模式，从而在设计师运用设计工具的过程中，主动给予提示，协助设计师以更高效的方式完成设计工作，进而降低设计师应用软件的门槛与难度；后者则是系统依据设计师的描述，自动给出符合要求的设计方案，设计师只需根据自身的经验与喜好，从备选方案中挑选出最符合自身要求的那一个即可。
“今年我们推出了很多与生成式AI相关的功能。最早我们在拓扑优化程序中涉及生成式相关内容，即在做仿真的过程中，我们通过拓扑优化会用到一个生成式工具；与设计相关的工具，我们运用了大量机器学习，主要的想法是希望借助这些工具加速整个设计流程。包括我们在复制一个零件的时候，把零件相关的所有装配条件都复制过去，这也是生成式AI的一个应用。”在回答记者提问时，Gian Paolo Bassi强调，SOLIDWORKS为产品融入AI能力的重点在于，希望借助这些AI工具帮助工程师加速设计流程。
Gian Paolo Bassi特别提及此次发布的SOLIDWORKS 2025中最令他兴奋的功能——融入AI能力的“指令预测器”：“SOLIDWORKS发展至今，其中有100个以上的指令，用户有时候要找到指令去完成工作确实需要花费一些时间，老手情况稍好，对于新手来说可能就比较麻烦。”Gian Paolo Bassi称，SOLIDWORKS 2025中的指令预测器能够预估工程师下一步所需的指令，从而在工程师工作过程中，提醒用户下一步可能会用到的指令。
“我相信指令预测器会变得非常普及，因为它除了能够帮助客户进行预测、选择应该使用的指令之外，我们还会与AI相关的技术相联系。”Gian Paolo Bassi谈到达索系统的合作伙伴Mistral AI时说道，“他们主要致力于语言模型，主要有两种应用，一种是LLM，一种是NLP。我们采用的是自然语言程序NLP，通过进一步合作，现在的指令预测器未来将不仅仅是一个针对指令的预测工具，有可能通过与之对话，它就能为设计师提供应该选择的指令，从而助力工程师更好地工作。所以下一步，我们可能会将指令预测器与语言模型进行连接，以指令预测器作为技术的后台，从而让AI的应用更加便捷：设计师甚至无需输入指令，只需开口讲述，系统就能了解设计师下一步要做什么。”
不仅对用户有益，在Gian Paolo Bassi看来，让更多的AI能力融入设计软件对达索系统自身也有着极为重要的价值和意义：“通过这个指令预测器，我们也能够了解客户使用SOLIDWORKS的流程，以及哪些指令是应用最为广泛的——这对用户和我们而言都是大有裨益的，是我个人最喜爱的一个新功能。”
与辅助式相对，对于创成式设计，Gian Paolo Bassi透露了一些SOLIDWORKS正在开发且即将发布的功能：“例如，将一个照片的草图转换为可操作的CAD草图；或者依据一个指令生成一个自行车的手柄；甚至，在设计师进行装配体设计时，系统能够通过材料清单来分析并了解设计师的想法，然后通过生成式AI创建出设计师想要的装配体。”工程师出身的Gian Paolo Bassi对AI未来的应用场景充满期待，他强调，虽然这些功能都还在研发之中，但“这就是生成式AI未来的模样”。“整个AI的应用，一方面是通过一般的传统AI来提升设计师的设计效率，另一方面，则是通过新的生成式AI，以语言的方式，创造工程师想要的东西——这些功能一部分在新版本中，一部分还在研发之中。”Gian Paolo Bassi说道。
实际上，对于企业用户和设计师来讲，广泛应用AI无疑是一件提高效率的美事。然而，广泛应用AI是需要一定前提的：除了要有针对性强、先进的AI模型之外，企业首先要对以往的数据加以整合，以确保有充足的数据来训练一个属于自己的AI模型；其次，企业需要具备相当的算力，以保证AI应用的高效性——显然，云是最佳选择。如此一来，实际上企业就面临一个问题：想要应用AI，就必须使用云服务吗？毕竟，对于众多中小企业而言，数据上云并非惯例。
“我们都清楚，要妥善应用AI，数据必须进行集中管理与存储。”吉安·保罗·巴西（Gian Paolo Bassi）认为，对于达索系统的企业用户而言，要实现这一目标，除了云平台，用户或许还有其他选择。但对于SOLIDWORKS的企业用户来说，选择云平台或许是最优方案：“达索系统的企业用户可以选择自建私有云或者数据中心，因为对于达索系统而言，我们不但支持公有云、私有云，甚至还支持在公司内部建立一套自己的设备来运行这个平台；但对于SOLIDWORKS而言，当我们提及平台时，指的就是云平台。如果某个客户由于种种考虑不想使用云服务，当然也可以选择私有云，但对SOLIDWORKS的客户来说，这样的选择并不可取。因为我们的客户都是中小企业，如果要建立一套完全属于自己的AI系统，需要投入大量资金，我们认为云服务对中小客户而言是一种更好的方案。所以，借助云来助力机器学习，应当是最有效的方式。”
而且在吉安·保罗·巴西看来，也许如今并非每个中小企业用户都能接受云端存储，“但是，一旦他们感受到云端能为其带来的好处，比如能够应用更多AI功能，也许到那时就会有需求了。”他半开玩笑地说道：“我以前也不用智能手机，但看到同事们渐渐都在使用智能手机，功能又那么好，我就觉得自己也要跟上这一潮流。”在他看来，不应用AI所引发的风险如果超过了将数据存储在云端所带来的风险，那么企业用户就必须在二者之间做出权衡和抉择。正如他在文章开头所说：AI无法取代人类，当然更不可能取代工程师，但是会使用AI的人将会取代不会使用的人——由此再进一步引申：应用AI的企业将会取代未应用AI的企业。
2024年秋，SOLIDWORKS的最新版本如期而至。相较于诸多基于工业企业现实需求而增加的功能和提高的性能，AI成了达索系统3DEXPERIENCE Works业务部门全球高级副总裁Gian Paolo Bassi最热衷探讨的话题。
事实上，在今年年初召开的全球3DEXPERIENCE World 2024大会上，AI就已成为SOLIDWORKS讨论的重点话题，且已投入多年研发。因为对于SOLIDWORKS而言，其将AI视作延续自身“易用、高效”特性的重要技术手段，希望通过在自身解决方案中融入更多的AI能力，最终助力用户最大程度地提升工作效率，降低对系统操作能力的要求，让工程师有更多的时间进行更具价值的思考和创新。
作为一款面向设计师的CAD设计工具软件，在SOLIDWORKS产品中，AI能力的体现大致有两种模式：辅助式与创成式。前者是利用系统中的AI工具，总结并记录设计师的使用习惯与最佳模式，从而在设计师运用设计工具的过程中，主动给予提示，协助设计师以更高效的方式完成设计工作，进而降低设计师应用软件的门槛与难度；后者则是系统依据设计师的描述，自动给出符合要求的设计方案，设计师只需根据自身的经验与喜好，从备选方案中挑选出最符合自身要求的那一个即可。
“今年我们推出了很多与生成式AI相关的功能。最早我们在拓扑优化程序中涉及生成式相关内容，即在做仿真的过程中，我们通过拓扑优化会用到一个生成式工具；与设计相关的工具，我们运用了大量机器学习，主要的想法是希望借助这些工具加速整个设计流程。包括我们在复制一个零件的时候，把零件相关的所有装配条件都复制过去，这也是生成式AI的一个应用。”在回答记者提问时，Gian Paolo Bassi强调，SOLIDWORKS为产品融入AI能力的重点在于，希望借助这些AI工具帮助工程师加速设计流程。
Gian Paolo Bassi特别提及此次发布的SOLIDWORKS 2025中最令他兴奋的功能——融入AI能力的“指令预测器”：“SOLIDWORKS发展至今，其中有100个以上的指令，用户有时候要找到指令去完成工作确实需要花费一些时间，老手情况稍好，对于新手来说可能就比较麻烦。”Gian Paolo Bassi称，SOLIDWORKS 2025中的指令预测器能够预估工程师下一步所需的指令，从而在工程师工作过程中，提醒用户下一步可能会用到的指令。
“我相信指令预测器会变得非常普及，因为它除了能够帮助客户进行预测、选择应该使用的指令之外，我们还会与AI相关的技术相联系。”Gian Paolo Bassi谈到达索系统的合作伙伴Mistral AI时说道，“他们主要致力于语言模型，主要有两种应用，一种是LLM，一种是NLP。我们采用的是自然语言程序NLP，通过进一步合作，现在的指令预测器未来将不仅仅是一个针对指令的预测工具，有可能通过与之对话，它就能为设计师提供应该选择的指令，从而助力工程师更好地工作。所以下一步，我们可能会将指令预测器与语言模型进行连接，以指令预测器作为技术的后台，从而让AI的应用更加便捷：设计师甚至无需输入指令，只需开口讲述，系统就能了解设计师下一步要做什么。”
不仅对用户有益，在Gian Paolo Bassi看来，让更多的AI能力融入设计软件对达索系统自身也有着极为重要的价值和意义：“通过这个指令预测器，我们也能够了解客户使用SOLIDWORKS的流程，以及哪些指令是应用最为广泛的——这对用户和我们而言都是大有裨益的，是我个人最喜爱的一个新功能。”
与辅助式相对，对于创成式设计，Gian Paolo Bassi透露了一些SOLIDWORKS正在开发且即将发布的功能：“例如，将一个照片的草图转换为可操作的CAD草图；或者依据一个指令生成一个自行车的手柄；甚至，在设计师进行装配体设计时，系统能够通过材料清单来分析并了解设计师的想法，然后通过生成式AI创建出设计师想要的装配体。”工程师出身的Gian Paolo Bassi对AI未来的应用场景充满期待，他强调，虽然这些功能都还在研发之中，但“这就是生成式AI未来的模样”。“整个AI的应用，一方面是通过一般的传统AI来提升设计师的设计效率，另一方面，则是通过新的生成式AI，以语言的方式，创造工程师想要的东西——这些功能一部分在新版本中，一部分还在研发之中。”Gian Paolo Bassi说道。
实际上，对于企业用户和设计师来讲，广泛应用AI无疑是一件提高效率的美事。然而，广泛应用AI是需要一定前提的：除了要有针对性强、先进的AI模型之外，企业首先要对以往的数据加以整合，以确保有充足的数据来训练一个属于自己的AI模型；其次，企业需要具备相当的算力，以保证AI应用的高效性——显然，云是最佳选择。如此一来，实际上企业就面临一个问题：想要应用AI，就必须使用云服务吗？毕竟，对于众多中小企业而言，数据上云并非惯例。
“我们都清楚，要妥善应用AI，数据必须进行集中管理与存储。”吉安·保罗·巴西（Gian Paolo Bassi）认为，对于达索系统的企业用户而言，要实现这一目标，除了云平台，用户或许还有其他选择。但对于SOLIDWORKS的企业用户来说，选择云平台或许是最优方案：“达索系统的企业用户可以选择自建私有云或者数据中心，因为对于达索系统而言，我们不但支持公有云、私有云，甚至还支持在公司内部建立一套自己的设备来运行这个平台；但对于SOLIDWORKS而言，当我们提及平台时，指的就是云平台。如果某个客户由于种种考虑不想使用云服务，当然也可以选择私有云，但对SOLIDWORKS的客户来说，这样的选择并不可取。因为我们的客户都是中小企业，如果要建立一套完全属于自己的AI系统，需要投入大量资金，我们认为云服务对中小客户而言是一种更好的方案。所以，借助云来助力机器学习，应当是最有效的方式。”
而且在吉安·保罗·巴西看来，也许如今并非每个中小企业用户都能接受云端存储，“但是，一旦他们感受到云端能为其带来的好处，比如能够应用更多AI功能，也许到那时就会有需求了。”他半开玩笑地说道：“我以前也不用智能手机，但看到同事们渐渐都在使用智能手机，功能又那么好，我就觉得自己也要跟上这一潮流。”在他看来，不应用AI所引发的风险如果超过了将数据存储在云端所带来的风险，那么企业用户就必须在二者之间做出权衡和抉择。正如他在文章开头所说：AI无法取代人类，当然更不可能取代工程师，但是会使用AI的人将会取代不会使用的人——由此再进一步引申：应用AI的企业将会取代未应用AI的企业。
