在工程设计领域，研发环节的效率提升、质量优化直接影响产品上市节奏，而草图作为设计研发的基础环节，其绘制效率与约束合理性更是核心关键。达索系统CATIA 2025版全新推出草图生成式约束（Sketch Generative Constraint） 功能，以AI技术重构草图设计流程，为工程师带来从传统手动绘制到智能创作的全新体验。
CATIA草图生成式约束功能，依托图神经网络（GNN）核心算法，深度学习海量工业实际应用场景中的草图案例，沉淀行业优质设计经验，能够精准捕捉设计师的绘制意图与操作逻辑，自动生成贴合实际设计场景、符合行业规范的最优约束组合，从根源上优化草图约束设计的核心环节，实现工程草图创作的高效化、精准化与标准化。
在传统CATIA草图绘制流程中，工程师需手动添加各类几何约束（如重合、平行、垂直等）与尺寸约束，不仅占用大量有效设计时间，更存在诸多实操痛点，制约研发效率与设计质量：
约束添加依赖工程师个人经验，易出现约束冗余、缺失或不合理的情况，影响后续设计迭代；
约束标注需手动布局，易导致草图界面杂乱，增加设计沟通与修改的成本；
为实现全约束草图，需要反复调试几何关系，迭代速度慢，尤其面对复杂草图时，效率更低；
新人上手门槛较高，企业积累的设计最佳实践难以实现标准化传递与高效复用，导致团队设计能力不均衡。
草图生成式约束功能以AI技术为核心，针对传统草图设计的痛点逐一突破，推动草图设计从“手动操作”转向“智能匹配”转型，核心能力体现在六大方面：
精准捕获设计场景：能够理解设计的宏观背景与项目特定要求，生成的约束与实际设计场景高度匹配，避免无效约束设置；
灵活适应用户输入：支持设计师根据需求自由添加或移除约束，可快速、直观地调整约束组合，完全适配个性化设计流程；
高性能快速推理：相较传统命令版本，运算速度大幅提升，在保证设计质量的前提下，实现草图的快速迭代，缩短绘制时间；
沉淀复用设计经验：从海量工业实际草图中学习并整合行业成熟的设计最佳实践，让优质设计经验融入日常设计流程，降低新人上手门槛；
约束位置自动布局：无需手动定位和调整约束标注，功能可自动规整排列所有约束，让草图界面更清晰，提升设计沟通与查看效率；
全约束草图最优解：针对设计所需的特定几何关系，自动推荐最高效的约束添加方式，快速帮助草图达到全约束状态，避免反复调试。
在实际工程应用中，工程师仅需完成草图的基础几何轮廓的绘制，草图生成式约束功能即可通过AI算法自动识别设计意图，瞬间生成对应的约束组合，同时完成约束的智能规整。无论是简单的基础草图，还是包含多类几何图形、复杂关系的工业草图，都能精准匹配约束，设计师无需再花费大量时间在繁琐的约束设置上，可将更多精力聚焦于设计本身的创意与优化。
从实际应用效果来看，该功能大幅减少了草图绘制的操作步骤，提升了草图设计的准确性和标准化程度，既帮助资深工程师的设计效率再升级，也助力新手能快速绘制出符合行业标准的高质量草图。
为助力企业充分发挥CATIA草图生成式约束功能的AI技术价值，实现研发效率的实质性提升，相关技术服务团队已率先启动该功能的本地化适配与服务升级工作。
结合国内各行业（如汽车、轨道交通、机械制造等）的工程设计实际需求，为企业提供针对性的功能培训、实操指导与场景化应用适配服务，帮助企业快速实现新功能上手，将AI技术优势转化为实际研发效能，加速产品设计迭代，缩短产品上市周期。
依托对各行业场景的深刻理解，北京和远科技已具备成熟的企业级私有化AIGC平台搭建能力，可根据企业实际需求，提供专业化模型训练、场景化垂直应用开发等全流程服务，实现AI技术与企业研发、制造、运维等核心环节的深度融合，助力企业实现数据知识化、知识智能化转型。
在面向工程研发的场景中，这一能力可具体落地为一套以CAD 为核心驱动的AI设计系统架构：
顶层数据源头：以企业现有CAD系统为核心，沉淀工程设计数据与知识资产；
接口层：打通CAD与AI系统的双向数据链路，实现几何、参数、工艺等信息的高效流转；
模型服务Agent：通过LLM、多模态大模型、专用推理模型及三维数据编解码器，协同完成设计意图理解、智能生成、工艺性评估等任务；
模型训练框架：依托自研工具链与算法模块，持续迭代优化垂直场景下的AI模型能力。
通过这套架构，北京和远科技可帮助企业将AI深度融入研发流程，实现从“数据驱动”到“智能驱动”的设计范式升级。
