Autodesk重磅推出NeuralCAD

寂静回声

Autodesk推出了Neural CAD，这是Fusion和Forma中的一类新型3D生成式AI基础模型，Autodesk表示，此模型将“完全重构创建CAD几何形状的传统软件引擎”，并“自动化80%到90%的设计师常规事项”.


与ChatGPT、Gemini和Claude等通用大型语言模型（LLM）不同，Neural CAD模型根据专业设计数据进行训练，使它们能够在详细的几何级别以及系统和工业过程级别进行推理——探索高效机床路径或标准建筑平面图布局等想法。
根据Autodesk研究高级副总裁Mike Haley的说法，Neural CAD模型是根据人们设计的典型模式进行训练的，结合使用合成数据和客户数据。“该模型正在从3D设计中学习，从几何学中学习，从人们通常创建的形体、通常使用的组件、从建筑物中的图案中学习。”


Autodesk表示，未来客户将能够通过根据其架构的专有数据和流程调整NerualCAD基础模型来定制它们。到目前为止，Autodesk已经提出了两种类型的Neural CAD模型：“Geometry Neural CAD”和“Buildings Neural CAD”。
Geometry Neural CAD：用于Autodesk Fusion，支持用户通过语言、草图或图像输入，直接生成可用于制造流程的CAD几何模型。这种方式突破了传统参数化建模的限制。
Buildings Neural CAD：用于Autodesk Forma，帮助建筑师在早期概念设计与详细设计之间快速过渡。例如，当建筑外形发生变化时，系统可自动重新计算内部墙体、柱子、平台等结构元素
借助用于几何的Neural CAD，使用Autodesk Fusion的设计师将能够使用语言、草图或图像来生成“一流”的CAD几何图形，然后可以直接用于制造过程。借助用于建筑的Neural CAD，使用Autodesk Forma的建筑师将能够在早期设计概念和更详细的建筑布局和系统之间进行转换。
因设计数据资产收集困难，各型3D数据格式封闭，基于Transformer的CAD大模型很难达到通用语言大模型的训练体量（数万亿token），进而导致Agent理解能力困难；国内外尚未有适用于Construction与Manufacturing的具备图形/空间推敲能力的商业化CAD大模型。目前发布的工业大模型普遍依赖通用语言大模型的技术路径（大多为文本数据）。