重构工业设计数据处理底座：从“数据孤岛”到“云端资产
2025-12-11
随着制造业智能化进程全面提速，汽车、3C、航空航天等高端装备制造领域的工业产品复杂度持续攀升，产品形态正由单一设备走向高度系统化、模块化。
复杂度的提升，首先体现在设计规模与协同链条的急剧拉长。
在实际工程中，一个核心工装或整机，往往包含数万乃至数十万个零部件，需要在研发、工艺、生产等多个环节中反复协同与验证。设计数据规模的爆发式增长，使得长期依赖本地存储与分散处理的传统工业设计数据模式日益捉襟见肘——算力受限、数据难以流转、协同效率低下，逐渐成为制约高效研发的关键瓶颈。
在这一背景下，重构工业设计数据处理底座，不再只是技术升级选项，而是制造业迈向智能化的必然选择。
一、“单兵作战”的工业设计数据处理困局
长期以来，工业设计领域普遍采用以工程师个人电脑为中心的工作模式。设计数据分散存储在本地设备中，依赖CATIA、NX、SolidWorks等CAD软件完成建模与处理。这种模式在早期项目中尚可运转，但在复杂工程中逐渐暴露出系统性问题。
一方面，本地硬件算力难以支撑大规模3D设计方案的解析与复杂运算；另一方面，“数据孤岛”长期存在，不同软件格式彼此隔离、接口封闭、二次开发门槛高，使大量设计数据停留在文件层级，无法被有效调用、复用或计算。
当工业设计进入AI时代，这些沉睡在本地磁盘中的设计文件，并不能直接成为AI可理解、可学习、可决策的数据资产，其潜在价值也因此被长期锁定。
二、跳出“二次开发”，走向云端智能数据平台
针对行业困局，设序科技推出核心 AI+CAD产品「闪设」 。不同于传统围绕单一CAD软件进行插件式二次开发的路径，「闪设」从底层重构工业设计数据的组织与计算方式，打造具备“认知与调度能力”的AI智能数据平台。
平台并非围绕某一款工具展开，而是以数据标准化和云端部署为基础，构建一个能够理解设计意图、统一语义表达，并根据任务需求动态调度算力的工业级数据中枢，使设计数据从“被存储的文件”升级为“可计算、可协同、可演进”的云端资产。
三、统一语义：破解工业设计语言的“混乱”
工业设计数据上云的第一道门槛，并不在算力，而在“理解”。现实中，即便是同一加工特征，不同企业、不同项目、甚至不同工程师，也会采用完全不同的命名方式。语义不统一，直接制约了AI对设计数据的学习与推理能力。
为此，设序科技在平台中构建专门的AI语义理解层，通过“几何引擎+AI识别+规则引擎”的混合驱动方式，对设计数据进行解析、清洗、标注与重构，使「闪设」能够直接识别底层几何拓扑结构（B-Rep），将分散的设计“方言”统一转化为标准化工业语义。
在此基础上，平台实现“一次转换，多端复用”。不同来源的CAD数据被统一转化为STEP、JT、GLTF等中间格式，原本封闭的私有文件，由此升级为云端可预览、可共享、可被多类系统直接调用的标准化资产。
进一步地，平台还完成了设计数据的向量化处理，使几何特征、拓扑关系与设计说明具备可计算性，为后续的设计生成、自动出图、审图与工艺规划奠定基础。
四、意图驱动：让AI决策与算力调度协同进化
在完成设计数据语义统一后，新的挑战随之出现：如何高效处理规模庞大、结构复杂的设计任务？
设序科技在「闪设」中引入AI决策引擎，使系统不再只是被动执行指令，而是围绕“设计意图”展开智能调度。平台会先理解用户目标，再自动拆解出从设计语义到制造语义的完整执行链路。
结合云端异步任务调度与Kubernetes算力编排体系，系统可根据任务特性，灵活匹配GPU推理算力或CPU几何计算资源，实现高并发、可弹性扩展的云端计算能力。
五、内存模型空间，释放复杂装配体处理效率
在面对包含数万节点的大型装配体时，传统CAD软件在效率和成本上的短板愈发明显。为此，设序科技构建基于内存的工业数据模型空间，作为统一的语义运行底座。
模型空间采用零拷贝（Zero-Copy）机制，不同服务可直接共享内存数据，避免重复序列化与传输，实现万级节点的秒级访问。同时，平台支持细粒度局部更新，仅同步发生变化的相关节点数据。
该机制有效降低带宽与存储成本，也确保研发、工艺与生产等环节始终基于同一份实时、语义一致的“工业数据真相”，显著提升跨部门协同效率。
六、AI+CAD：破解效率瓶颈，提高生产力
从分散的本地文件，到云端统一的可计算资产，工业设计数据的角色正在发生根本性转变。设序科技通过「闪设」底层的AI智能数据处理平台，系统性解决了工业设计领域长期存在的数据接入难、语义不统一与算力调度低效等关键问题。
当设计数据能够被理解、被计算、被复用，算法才能真正嵌入业务流程，工业设计也将加速迈向智能生成与协同创新的新阶段。
随着制造业智能化进程全面提速，汽车、3C、航空航天等高端装备制造领域的工业产品复杂度持续攀升，产品形态正由单一设备走向高度系统化、模块化。
复杂度的提升，首先体现在设计规模与协同链条的急剧拉长。
在实际工程中，一个核心工装或整机，往往包含数万乃至数十万个零部件，需要在研发、工艺、生产等多个环节中反复协同与验证。设计数据规模的爆发式增长，使得长期依赖本地存储与分散处理的传统工业设计数据模式日益捉襟见肘——算力受限、数据难以流转、协同效率低下，逐渐成为制约高效研发的关键瓶颈。
在这一背景下，重构工业设计数据处理底座，不再只是技术升级选项，而是制造业迈向智能化的必然选择。
一、“单兵作战”的工业设计数据处理困局
长期以来，工业设计领域普遍采用以工程师个人电脑为中心的工作模式。设计数据分散存储在本地设备中，依赖CATIA、NX、SolidWorks等CAD软件完成建模与处理。这种模式在早期项目中尚可运转，但在复杂工程中逐渐暴露出系统性问题。
一方面，本地硬件算力难以支撑大规模3D设计方案的解析与复杂运算；另一方面，“数据孤岛”长期存在，不同软件格式彼此隔离、接口封闭、二次开发门槛高，使大量设计数据停留在文件层级，无法被有效调用、复用或计算。
当工业设计进入AI时代，这些沉睡在本地磁盘中的设计文件，并不能直接成为AI可理解、可学习、可决策的数据资产，其潜在价值也因此被长期锁定。
二、跳出“二次开发”，走向云端智能数据平台
针对行业困局，设序科技推出核心 AI+CAD产品「闪设」 。不同于传统围绕单一CAD软件进行插件式二次开发的路径，「闪设」从底层重构工业设计数据的组织与计算方式，打造具备“认知与调度能力”的AI智能数据平台。
平台并非围绕某一款工具展开，而是以数据标准化和云端部署为基础，构建一个能够理解设计意图、统一语义表达，并根据任务需求动态调度算力的工业级数据中枢，使设计数据从“被存储的文件”升级为“可计算、可协同、可演进”的云端资产。
三、统一语义：破解工业设计语言的“混乱”
工业设计数据上云的第一道门槛，并不在算力，而在“理解”。现实中，即便是同一加工特征，不同企业、不同项目、甚至不同工程师，也会采用完全不同的命名方式。语义不统一，直接制约了AI对设计数据的学习与推理能力。
为此，设序科技在平台中构建专门的AI语义理解层，通过“几何引擎+AI识别+规则引擎”的混合驱动方式，对设计数据进行解析、清洗、标注与重构，使「闪设」能够直接识别底层几何拓扑结构（B-Rep），将分散的设计“方言”统一转化为标准化工业语义。
在此基础上，平台实现“一次转换，多端复用”。不同来源的CAD数据被统一转化为STEP、JT、GLTF等中间格式，原本封闭的私有文件，由此升级为云端可预览、可共享、可被多类系统直接调用的标准化资产。
进一步地，平台还完成了设计数据的向量化处理，使几何特征、拓扑关系与设计说明具备可计算性，为后续的设计生成、自动出图、审图与工艺规划奠定基础。
四、意图驱动：让AI决策与算力调度协同进化
在完成设计数据语义统一后，新的挑战随之出现：如何高效处理规模庞大、结构复杂的设计任务？
设序科技在「闪设」中引入AI决策引擎，使系统不再只是被动执行指令，而是围绕“设计意图”展开智能调度。平台会先理解用户目标，再自动拆解出从设计语义到制造语义的完整执行链路。
结合云端异步任务调度与Kubernetes算力编排体系，系统可根据任务特性，灵活匹配GPU推理算力或CPU几何计算资源，实现高并发、可弹性扩展的云端计算能力。
五、内存模型空间，释放复杂装配体处理效率
在面对包含数万节点的大型装配体时，传统CAD软件在效率和成本上的短板愈发明显。为此，设序科技构建基于内存的工业数据模型空间，作为统一的语义运行底座。
模型空间采用零拷贝（Zero-Copy）机制，不同服务可直接共享内存数据，避免重复序列化与传输，实现万级节点的秒级访问。同时，平台支持细粒度局部更新，仅同步发生变化的相关节点数据。
该机制有效降低带宽与存储成本，也确保研发、工艺与生产等环节始终基于同一份实时、语义一致的“工业数据真相”，显著提升跨部门协同效率。
六、AI+CAD：破解效率瓶颈，提高生产力
从分散的本地文件，到云端统一的可计算资产，工业设计数据的角色正在发生根本性转变。设序科技通过「闪设」底层的AI智能数据处理平台，系统性解决了工业设计领域长期存在的数据接入难、语义不统一与算力调度低效等关键问题。
当设计数据能够被理解、被计算、被复用，算法才能真正嵌入业务流程，工业设计也将加速迈向智能生成与协同创新的新阶段。