01
设计方案与制造条件存在距离
科研设计往往优先关注功能与性能，进入工程实现阶段后，还需要进一步评估结构、 尺寸、公差及加工方式等因素对制造可行性的影响。
RESEARCH CHALLENGES
从科研构想到实体样件，
工程验证仍有关键环节
科研创新不仅需要设计与理论突破，也需要面对加工可行性、制造成本、试制周期与反复验证等现实问题。 将制造分析能力前置，有助于减少设计与工程实现之间的信息断层。
02
试制成本与迭代周期受限
样件加工涉及材料、工艺、设备和外协资源等多种因素。 若问题在试制阶段才被发现，可能增加修改、沟通和重复验证的成本。
03
科研知识难以沉淀为工程经验
设计资料、实验记录、加工反馈与历史项目经验分散在不同环节， 需要建立更清晰的信息关联，支持后续查询、复用和持续迭代。
SOLUTION ARCHITECTURE
构建面向科研工程验证的
AI 辅助分析与制造协同链路
以科研设计资料为输入，结合工业 AI 分析能力与制造知识， 辅助开展设计理解、工程可行性评估、工艺与成本分析， 为后续人工审核、样件试制和实验验证提供参考。
科研设计资料
二维图纸 · 三维模型 · 设计参数
科研与实验要求
功能指标 · 性能目标 · 验证条件
制造相关信息
材料要求 · 加工条件 · 历史经验
立谱智造工业 AI 分析能力
图纸与模型理解 ｜ DFM / DFX 工程分析 ｜ 工艺规划辅助 ｜ 成本与报价分析
设计与制造问题分析
辅助识别潜在风险与待确认事项
工程评估参考
工艺路径与成本信息辅助判断
人工审核与验证
结合工程经验开展评审与试制
CORE CAPABILITIES
将工业 AI 能力融入科研工程环节
根据项目资料、零部件类型和实际验证目标，选择合适的能力组合， 辅助科研团队更高效地完成设计评估与制造准备。
图纸与模型理解
辅助提取图纸中的尺寸、技术要求和零部件相关信息， 支持设计资料整理、关键特征理解与后续工程分析。
图纸信息提取
技术要求理解
模型信息辅助分析
DFM / DFX 工程分析
从制造可行性及相关工程要求出发，辅助分析结构设计中值得关注的问题， 为设计优化、工程评审和后续试制提供参考。
制造可行性分析
潜在风险提示
设计评审辅助
工艺规划辅助
结合零件特征、材料与制造要求，辅助梳理可能的加工思路和工艺路线， 为工程人员开展工艺评审与试制准备提供参考。
工艺思路辅助
工序规划参考
工程人员复核
制造成本与报价分析
辅助梳理材料、加工工序及制造条件等相关因素， 为样件成本评估、方案比较和试制资源规划提供信息支持。
材料因素分析
加工成本参考
方案对比支持
APPLICATION SCENARIOS
覆盖科研创新中的典型工程场景
从实验装置到精密结构件，从概念方案到实体样件， 围绕具体科研任务配置相应的工业 AI 辅助能力。
SCENARIO / 01
实验装置与科研设备
面向实验装置、科研设备及其结构零部件， 辅助分析设计资料与制造要求，支持工程评审和样件准备。
SCENARIO / 02
机器人与智能装备研发
面向机器人结构件、精密零部件和智能装备研发， 辅助开展设计可制造性分析及工艺、成本评估。
SCENARIO / 03
创新项目样件试制
面向科研项目原型开发与多轮迭代， 辅助梳理制造要求、试制方案和需要重点确认的工程问题。
SCENARIO / 04
精密零部件设计验证
面向机加工及其他适用的零部件制造场景， 辅助分析图纸信息、结构特征与制造可行性。
SCENARIO / 05
科研成果工程化评估
在科研设计进入工程实现阶段时， 辅助识别设计与制造之间的衔接问题，为后续工程评估提供参考。
SCENARIO / 06
科研制造知识沉淀
结合项目资料、制造经验与实际应用需要， 探索科研设计信息与工程知识的关联和复用。
WORKFLOW
从设计资料到工程验证的协同流程
AI 负责辅助信息理解与分析，工程人员结合项目目标、制造条件和实验要求进行复核， 再根据实际情况推进样件试制与验证迭代。
01
科研设计输入
整理图纸、模型、参数与项目要求
02
设计信息理解
辅助提取关键特征与技术要求
03
AI 工程分析
开展 DFM/DFX 等辅助分析
04
工艺与成本评估
辅助梳理制造思路与成本因素
05
工程人员复核
结合实际条件审核分析结果
06
样件试制与迭代
根据验证反馈推进设计优化
实施原则：
AI 分析结果用于辅助工程判断，具体设计决策、工艺方案与试制安排仍需结合项目要求及实际制造条件进行审核确认。
PROJECT VALUE
让科研设计更顺畅地走向工程实践
通过将制造视角前置到设计与验证阶段， 帮助科研团队改善信息衔接、工程分析与迭代协同。
更早识别工程问题
在进入样件试制前辅助开展制造可行性分析， 提前发现值得进一步评审的设计与制造问题。
提升协同与验证效率
将图纸理解、工程分析及制造评估纳入相对连贯的工作流程， 为科研团队与制造协作方沟通提供信息支持。
促进工程知识复用
结合项目资料与实际制造经验， 为后续类似科研任务的资料整理、工程分析和设计迭代提供参考。
01
明确科研任务与验证目标
了解项目类型、设计阶段、零部件特点及当前工程难点， 确认优先验证的应用场景和预期输出。
02
梳理资料与制造条件
根据项目情况整理图纸、模型、技术要求和可提供的制造信息， 评估现有资料是否满足分析与验证需要。
03
开展针对性 AI 能力验证
围绕约定范围开展图纸理解、工程分析或成本评估， 对结果进行人工核查，并记录需要进一步完善的问题。
04
结合实际反馈推进应用
根据验证结果和科研团队的使用反馈， 讨论后续流程衔接、能力扩展或与现有系统的协同方式。
合作高校
AI时代工业零部件制造底座
让产品创新从 0 到 1 到 N“更快、更好、更省”