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（圖源：MIT VideoCAD）

CAD是設(shè)計大多數(shù)實體產(chǎn)品的首選方法。工程師利用CAD將二維草圖轉(zhuǎn)換為三維模型，然后測試和完善，最終送往生產(chǎn)線。但CAD軟件以學(xué)習(xí)復(fù)雜著稱，有成千上萬的指令可供選擇，真正熟練掌握軟件需要一定的時間與練習(xí)。

MIT（麻省理工）團隊希望通過一個AI模型來緩解CAD的學(xué)習(xí)曲線，這種模型使用CAD軟件的方式類似于人類：給定一個物體的二維草圖，模型通過點擊按鈕和文件選項快速生成三維，類似于工程師使用該軟件的方式。

（圖源：MIT VideoCAD）

麻省理工團隊創(chuàng)建了一個名為VideoCAD的新數(shù)據(jù)集，其中包含超過41,000個3D模型在CAD軟件中構(gòu)建的示例。通過學(xué)習(xí)這些視頻，逐步展示了不同形狀和物體的構(gòu)建，新的AI系統(tǒng)現(xiàn)在可以像作人類用戶一樣作CAD軟件。

（圖源：MIT VideoCAD）

借助VideoCAD，團隊正朝著一個AI驅(qū)動的“CAD Copilot”邁進。他們設(shè)想這樣的工具不僅能創(chuàng)建設(shè)計的3D版本，還能與人類用戶協(xié)作，為下一步提出建議，或自動執(zhí)行原本繁瑣且耗時的構(gòu)建流程，而這些過程本應(yīng)手動點擊會顯得繁瑣且耗時。

（圖源：MIT VideoCAD）

在他們的新工作中，團隊旨在設(shè)計一個由人工智能驅(qū)動的UI智能體，能夠控制CAD程序，逐點創(chuàng)建2D草圖的3D版本。為此，團隊首先參考了人類用CAD設(shè)計的現(xiàn)有物體數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中的每個對象都包含一系列高級設(shè)計命令，如“草圖線”、“畫圈”和“擠出”，這些命令用于構(gòu)建最終對象。

然而，團隊意識到，僅憑這些高級指令不足以訓(xùn)練AI代理真正使用CAD軟件。真正的代理還必須理解每個動作背后的細節(jié)。為彌合這一差距，研究人員開發(fā)了一套將高級命令轉(zhuǎn)化為用戶界面交互的系統(tǒng)。

（圖源：MIT VideoCAD）

最終，團隊生成了超過41,000個設(shè)計CAD的視頻，每個對象都實時描述了人類最初執(zhí)行的具體點擊、鼠標(biāo)拖拽及其他鍵盤作。隨后，他們將所有這些數(shù)據(jù)輸入到自己開發(fā)的模型中，以學(xué)習(xí)UI動作與CAD對象生成之間的聯(lián)系。

一旦在他們稱之為VideoCAD的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，新的AI模型可以將2D草圖作為輸入，直接控制CAD軟件，通過點擊、拖拽和選擇工具構(gòu)建完整的3D形狀。這些零件的復(fù)雜程度從簡單的托架到更復(fù)雜的房屋設(shè)計不等。團隊正在用更復(fù)雜的形狀訓(xùn)練模型，并設(shè)想未來模型和數(shù)據(jù)集都能為設(shè)計師提供涵蓋多個領(lǐng)域的CAD Copilot。

在之前的文章中，我們提到了幾個CAD+AI的路徑：

1. 傳統(tǒng)的LLM與MCP方式；

2. HOOPS AI的硬剛BRep之路（詳見《HOOPS AI可能是業(yè)界第一個能成功的CAD大模型》）；

3. GCL的隱式建模“Geometry as Code”之路（詳見《我并不理解SpaceClaim創(chuàng)始人提出的“幾何即代碼”》）。

現(xiàn)在MIT又推出了VideoCAD，果然辦法總比困難多。是不是讓AI學(xué)習(xí)下日志腳本文件也是個辦法呢？

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