当前，工业领域已全面迈入自动化、模块化时代，但研发环节仍面临手工操作密集、效率低下、经验隐性化等痛点：仿真前处理耗费工程师 50% 工时，复杂设计依赖主观经验，研发周期长、成本高。

随着数智化转型浪潮席卷制造业，企业亟需 AI 与云原生技术打破研发瓶颈，赋能 CAD/CAE/PLM 核心环节，实现设计与仿真的智能化、标准化升级，“工业知识图谱 + AI 智能体” 双轮驱动的工业智能解决方案应运而生。

方案依托两大核心平台支撑

​方案详情介绍PPT：https://www.cloudtogo.cn/static/upload/file/20251210/1765348552922712.pdf

该解决方案的落地，依托两大核心平台的强力支撑：

• MCP Factory 作为一站式 MCP Server 开发平台，搭建起稳固的技术底座；

• NebulaAI 则以专业的 AI 智能体开发能力，为方案的智能化运转提供核心动力。

二者协同发力，构建起覆盖 “设计 - 仿真 - 数据反馈” 全流程的闭环体系，专为工业科研院所、重工、汽车等高端制造业量身打造，精准聚焦 AI 驱动的 CAD 自主设计、CAE 自主仿真及工业知识图谱管理三大核心场景。

方案核心功能

本解决方案实现了对工业研发全流程的深度赋能。

AI 驱动的 CAD 自主设计，打破了传统设计模式的局限，支持自然语言指令、图纸识别与 3D 扫描数据导入，工程师仅需 5 句话、10 分钟即可完成复杂结构体的设计，系统还能自动完成装配验证与 stp 等格式导出，设计效率足足提升 10 倍。

针对 CAE 仿真环节的低效痛点，方案实现了全流程自动化，从几何模型简化清理、网格划分，到求解运算与报告生成，全程替代 50% 以上的手工操作，不仅适配流体、疲劳失效等多场景需求，更彻底改变了过去依赖主观经验、标准难以统一的局面。

工业知识图谱的全生命周期管理，则实现了 “找、建、修、管、用” 一体化，将论文、实验数据与专家经验充分沉淀，让原本需要 30 分钟的专业知识查询，缩短至 3 秒即可完成，极大提升了知识复用效率。

此外，方案还具备强大的多系统协同对接能力，可无缝连接 CATIA、ANSYS 等专业软件及 PLM、MES 系统，实现算力聚合调度与数据互通，支撑多任务并行处理。

实打实的客户案例

在某国家级课题《极端服役环境下材料失效研究》中，该方案以知识图谱为基础驱动材料结构设计与仿真，高效完成复杂静力、流体等极端环境下的失效分析，助力科研效率提升 60%。

与某国家级院所的合作中，方案实现高端装备核心部件智能设计与多维度载荷仿真，替代大量手工迭代，使研发周期缩短超 50%。

而在与某车企的合作中，其成功解决复杂零部件流体仿真前处理与后处理难题，将原本需要 3 天的手工操作压缩至 1.5 小时，人力成本节省 92%，仿真标准化水平也得到显著提升。

方案收益

• 效率方面，核心手工密集型任务效率提升 70%-90%，研发周期缩短超 60%，可支持成千上万个任务并行处理；

• 成本层面，人力成本最多可降低 90%，有效减少手工迭代与经验试错成本，大幅提升投资回报率；

• 决策维度，知识图谱复用率达 85% 以上，经验实现标准化统一，避免主观偏差，为研发决策提供精准数据支撑。

作为国家高新技术企业、专精特新企业，深圳行云创新科技有限公司自 2016 年成立以来，始终聚焦 “云原生 + AI 原生” 开发平台，服务过上汽、一汽、海尔、华为等众多头部企业，参与多项行业标准制定，拥有 71 件软著专利，技术实力获得国资与互联网资本的双重认可。整套方案支持私有化部署，提供多种服务模式和交付方式，满足不同企业的个性化需求。

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