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

AM易道分享

一架軍用級(jí)飛翼無人機(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。

沒有人打開過CAD軟件手動(dòng)畫圖。沒有人手動(dòng)復(fù)制粘貼過數(shù)據(jù)。沒有一次因?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)的邏輯方向反過來了：

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，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)周期越來越長(zhǎng)（F-35從立項(xiàng)到形成戰(zhàn)斗力超過20年），成本指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，PPT里甚至開始討論"第一個(gè)萬億美元飛機(jī)項(xiàng)目"會(huì)什么時(shí)候出現(xiàn)。

過去幾年，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了，但對(duì)做硬件的工程師來說，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？演示中有一頁幻燈片把問題拆得很清楚，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來說是完全不同難度的問題。

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題可以手動(dòng)繞過去，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：

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

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。

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。

飛翼無人機(jī)的數(shù)據(jù)結(jié)果

說到這可能還有人覺得是概念。

那看看實(shí)際跑出來的結(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，軍用無人機(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能夠解決這個(gè)問題。

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。

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。

不過樂觀的是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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