对话PTC CAD部门总经理：AI如何改变设计工具的未来

每一位资深工程师的电脑里，或许都躺着一本被翻旧的软件手册，硬盘深处则散落着各式培训资料。多年来，掌握复杂的CAD功能、在繁多的文档中查找一条关键操作指引，几乎成了设计工作难以回避的“隐性成本”。

当AI浪潮席卷各个行业、持续推动变革时，一个问题自然浮出水面：设计工具能否真正“听懂”工程师的需求，而不是让工程师去迁就工具？

2026年6月17日，PTC用Creo 13和Creo+ 13.3给出了自己的答案。这次升级最引人注目的并非某个孤立的建模功能增强，而是AI能力首次被深度嵌入设计环境本身。Creo AI Assistant以聊天界面的形式出现在工程师的工作流中，提供基于最佳实践的即时指导、故障排查和工程知识查询，让知识获取不再依赖文档搜索或同事经验。与此同时，一项能够直接读取3D模型并提取设计洞察的Beta功能也首次亮相，标志着AI开始从叠加在CAD之上的通用工具，转向设计流程中的主动参与者。

PTC CAD部门总经理Brian Thompson表示：“设计环境中的AI正在改变工程团队的运作方式，帮助他们更快工作，并更有信心地做出决策。借助Creo AI Assistant，我们的客户不再受限于任何个人所掌握的机构知识规模。这将改变他们扩展、适应和竞争的方式。”

围绕Creo 13的发布以及行业用户所关注的热点问题，计算杂谈与Brian Thompson展开了深入探讨。CAD的创新方向、AI的颠覆潜力、对中国制造业的实质影响，这些话题我们将在接下来的对话中逐一展开。

从“学习软件”到“对话工程伙伴”

当被问及最想向中国工程设计从业者推荐的一项Creo 13特性时，Brian Thompson的回答毫不犹豫：“这并非因为AI是趋势，而是因为它从根本上改变了工程师与CAD系统互动的方式。几十年来，工程师必须学习越来越复杂的软件，才能使用强大的功能。Creo AI Assistant改变了这种模式，通过自然语言将工程知识、最佳实践、故障排查指导以及工作流程辅助直接带入设计环境。”对于同时面临产品复杂性上升、人才短缺和创新加速压力的中国制造企业，在PTC看来，这种将生产力提升、知识传递和工程指导融为一体的能力，将产生最广泛、最直接的影响。

与市面上许多依赖通用互联网知识的AI工具不同，Creo AI Assistant的训练基础经过了严格筛选。据Brian Thompson介绍，其知识来源包括Creo帮助文档、PTC知识库内容、培训材料，以及PTC在四十多年CAD创新中积累的工程最佳实践。更重要的是，AI被设计为能够利用具有丰富语义的工程数据、基于模型的定义，以及Creo工作流程中捕获的设计意图。“AI、经过筛选的工程知识以及特定领域上下文的这种结合，使其能够提供比通用AI工具更加准确、相关并且具有可操作性的指导。”

将AI从“通用对话”转变为“可信的工程上下文”，是PTC在推进落地过程中克服的最大技术难点。PTC需要让AI建立在经过筛选的Creo知识之上，同时将其与具备模型感知能力的功能连接起来，使其能够查询设计、提取洞察并支持验证。“这需要对3D模型、设计意图、规则、约束以及组织标准进行语义理解，而不仅仅是进行自然语言生成。”

同时，PTC围绕透明度、可追溯性、知识产权保护以及人工审核设计了整个系统，确保AI既能提供可操作的工程指导，又保留商业产品开发所要求的严谨性、控制能力和可靠性。

生成式设计的“必备化”与本土化适配

生成式设计是Creo 13的另一项重点更新，支持装配环境下的多物理场优化。对于拥有复杂产品结构的企业而言，Brian Thompson认为生成式设计正在从“可选工具”演变为“核心工程能力”。“工程师越来越需要针对多个目标进行优化，包括结构性能、热行为、重量、可制造性、成本以及可持续性。”Creo扩大了对装配级以及多物理场优化的支持，有助于在设计流程更早阶段解决这些挑战，从而减少迭代周期并提高产品质量。

在易用性和场景覆盖的迭代方向上，Brian Thompson透露，未来将重点扩展生成式设计，使其支持更加真实的工程场景、更广泛的装配优化、更深入的仿真集成，以及AI驱动的工作流程自动化。自然语言交互被视为显著改善易用性的关键路径——这意味着工程师可以借助Creo AI Assistant更高效地定义目标、启动研究并解读结果。

PTC希望将基于物理的优化与AI辅助工作流程结合起来，让高级设计探索更加易于使用，同时帮助企业更快创新。

针对中国制造业正在推进的新型工业化，以及高端装备、新能源汽车、航空航天等领域对高效设计工具的迫切需求，Brian Thompson表示，Creo 13能够通过更强大的基于模型的工程、仿真驱动设计、高级制造、复合材料、电气化以及AI辅助工作流程，帮助这些企业应对不断增加的产品复杂性。在开放性和互操作性方面，PTC的战略是让Creo能够参与到更加广泛的数字主线环境中，将CAD、PLM、仿真以及制造流程连接起来。“无论客户部署的是Creo、Creo+、Windchill，还是需要与现有企业系统集成，我们的目标都是提供支持中国下一代工程创新所需要的灵活性、性能以及数字连续性。”

未来三到五年：AI成为工程工作流中的主动参与者

展望未来，PTC对AI在CAD行业中的角色演变给出了清晰判断：未来三到五年，AI将从一种生产力工具演变为工程工作流程中的主动参与者。“我们预计，AI将越来越具备模型感知能力，能够理解设计意图、工程上下文、组织标准以及生命周期信息。”随着这些能力逐渐成熟，AI将帮助自动执行常规任务、加快验证、支持仿真和优化，并协调数字主线中的各项活动。

PTC的CAD产品路线图遵循一条明确的发展路径：建议（Advise）、辅助（Assist）和自动化（Automate）。未来的投资重点包括更深入的模型理解、AI辅助的工程验证、预测性仿真、工作流程自动化，以及运行于Creo、Windchill及PTC其他解决方案中的协同AI智能体。PTC强调，长期愿景不是取代工程师，而是创造智能工程伙伴，帮助团队更加有效地利用企业知识、更快做出更好的决策，并逐步将越来越复杂的跨领域流程自动化，同时保持透明度、可追溯性以及人工监督。

在采访的最后，Brian Thompson给中国工程设计从业者的建议简洁而务实：首先关注你希望解决的问题，而不是你希望采用的技术。在他看来，最成功的企业往往把AI、仿真、基于模型的定义和生成式设计当作达成具体业务成果的手段，即：提升生产力、改善质量、加强协作、缩短产品上市时间，而非目的本身。Creo 13的开发逻辑正是如此：帮助工程师应对不断增长的产品复杂性，同时减少重复性工作，把精力留给真正的创新。

他建议从高价值应用场景切入，以具有丰富语义的产品数据为底座，逐步构建起值得信赖的工程智能，并将AI视为放大工程专业能力的合作伙伴，而非替代者。当人类创造力与智能自动化在数字主线上真正结合，那些能够驾驭这种融合的组织，将定义下一代工程创新的格局。

Creo 13所预示的方向已经清晰：设计工具正从被动执行的画布，转向理解上下文、提供洞见、参与决策的协作体。而能走多远的决定因素，始终是工程师提出正确问题的能力，以及企业将技术嵌入真实业务场景的判断力与耐心。