当CAD画图沦为“手艺活”：一个同济博士的“降维打击”野望

2026年的夏天，上海嘉定的一家汽车焊装车间里，一位头发花白的工程师正对着屏幕上的三维模型眉头紧锁。他已经在这个行业里干了三十年，眼下这份需要精密计算夹具强度和干涉检查的工装设计任务，如果按照传统流程，至少需要他和团队整整一周的时间反复琢磨、修改、甚至推倒重来。CAD软件里的线条在他手中，与其说是设计，不如说是一种需要多年经验累积的“手艺活”——每一个点、每一条线、每一个约束，都凝结着工程师对物理世界的直觉与试错结晶。

然而，在千里之外的设序科技办公室，一场颠覆性的变革正在发生。创始人吴泳荣，这位拥有同济大学先进制造博士头衔、曾在通用与蔚来汽车摸爬滚打的“技术极客”，正盯着大屏幕上由“则形AI”自动生成的一套方案。从用户输入一个简单的需求指令，到AI自主完成几何构型、物理仿真验证、再到制造工艺判定，整个过程甚至不到一顿饭的工夫。这套方案不仅省去了大量重复性劳动，其结构的力学性能甚至优于许多资深工程师的“经验之作”。

“以前我们谈工业软件，总觉得那是欧美巨头的护城河，是几百万行代码、无数工程师几十年积累的壁垒。但今天，当一个对物理世界和制造工艺有深层理解的AI介入后，这堵墙正在被‘拆掉’。”吴泳荣在B轮融资发布会上这样说道。当天，设序科技正式宣布完成超亿元B轮融资，累计金额突破3亿元，投资方包括深产投、合鼎共及老股东涌铧投资等。这一消息在工业圈和创投圈同时投下了一枚重磅炸弹——当国内工业软件还在艰难追赶“卡脖子”技术的间隙，设序科技却选择了一条截然不同的路径：用AI生成式设计彻底绕过传统CAD的死胡同，直接重构整个工业设计的底层逻辑。

这不仅仅是一次融资，更像是一个信号：中国工业界，或许正在酝酿一场从“工具革命”到“流程革命”的范式转移。吴泳荣和他的设序科技，正试图让那些曾经引以为傲的“手艺活”，在AI面前沦为历史。

“蔚来狂人”的溯源：从焊装线的汗水到AI的算力

吴泳荣并非那种典型的硅谷式连续创业者。他身上带着鲜明的“硬核工科生”烙印——在同济大学攻读博士学位时，他研究的课题便是如何将机器人自动化技术应用于高端制造。这段经历让他对工厂车间里的真实痛点有着切肤之痛。

“在通用和蔚来的实验室与产线待久了，你会发现一个巨大的悖论：一方面是极致的自动化、智能化的机械臂在生产线上高效作业；另一方面，负责设计这些产线和零部件的工程师们，却还在用二三十年前的工具方法论—手动画图、手动仿真、手动改图。”吴泳荣在早期的采访中曾做过一个形象的比喻：“就像你开着最先进的超跑，却还在用算盘来规划导航路线。”

真正的转折点发生在他在蔚来担任智能制造专家期间。彼时，新能源汽车的迭代速度令人窒息，传统车型开发周期往往以“年”为单位，而新势力车企希望缩短到“月”。在蔚来，吴泳荣目睹了为了赶工一款新车型，设计团队如何日以继夜地重复“设计-评审-修改”的循环。一个简单的焊枪选型，可能因为与夹具干涉就需要整个数模返工；一个车门铰链的强度验证，往往要等实物出来后才发现问题。这种巨大的“设计浪费”和“时间成本”，成为吴泳荣心中挥之不去的阴影。

“市场要求车企每年甚至每半年就要推出改款，换个颜色、改个前脸，背后可能涉及几百个零部件、几千张工程图的重绘。这个工作量是天文数字，但产出却是极低的‘内卷’。”吴泳荣意识到，工业领域的生产力释放，不能仅仅靠产线上的机器人，更要从设计的源头来一场彻底的“AI化”。

2020年，当大多数人还沉浸在大模型语言能力的“魔法”中时，吴泳荣选择了一条更孤独、也更艰难的路——将AI应用于极其复杂的工业工程（AIGE）领域。他创办了设序科技，早期的核心团队几乎都是他在同济、通用和蔚来积累的“战友”，清一色的机械、自动化、材料科学博士。他们要做的事情听起来简单得近乎狂妄：让AI学会像资深工程师一样，看懂二维工程图、理解三维装配关系、懂得制造工艺的“潜规则”。

“很多人问我，为什么不做更性感、离钱更近的AI应用？比如写个文案、画张图。”吴泳荣自问自答，“工业是压舱石，我们这支团队的技术基因决定了我们只擅长做最苦最累但最有价值的事。”他清楚，工业软件的数据不像是互联网数据，它有严格的几何约束、物理逻辑和制造标准。一个毫米级的误差，就可能导致上千万的模具报废。因此，设序科技前两年的大部分时间，都花在了构建那套名为“AIGE数据结构”的底裤上——这是把所有工业设计数据（3D模型、2D图纸、BOM表、工艺参数、CAE结果）结构化、关联化、可向量化的过程。

这就像是在为一头史前巨兽搭建AI能够理解的“骨架”。没有这个骨架，所有的AI生成都只是空中楼阁。

解构“则形AI”：几何AI、物理AI与制造AI的三体协同

“则形AI”之所以能成为设序科技的“核武器”，在于它并非单一技术，而是一个名为“硬件工程AI Agent”的超级智能体。吴泳荣用极其清晰的逻辑描绘了其内部运作的“三部曲”：几何AI负责创造骨架，物理AI赋予其血肉，制造AI则判定其是否可以走上产线。

1. 几何AI：从“语言”到“形态”的降维生成

这是“则形AI”最直观的体现。传统上，工程师设计一个焊接夹具，需要从底座、立柱、夹臂、压块等一步步构思。而设序的几何AI Agent，则允许工程师用自然语言或仅提供关键参数（如“设计一个用于‘XX车型’车门框架的点焊夹具，具备XYZ自由度调节功能，夹具体积控制在0.5立方米内”）。系统通过自研的工业世界模型，会立即在云端搜索、匹配、推理数千个类似的零件库、装配关系和标准件数据，然后在一分钟内生成一个兼具结构合理性与标准化的3D初步方案。

这个过程的难点在于“生成的可控性”。非工业领域的AI生成往往追求“惊喜感”，而工业设计追求的恰恰是确定性和可预测性。“我们核心团队花了三年时间，以数百万级别的工业图纸和数模作为训练集，加上大量工程师的‘人工标注’反馈，才让AI明白了一条焊缝的位置是不能通过‘灵感’来决定的。”设序CTO在一次技术分享中提到。目前，“则形AI”的几何结构生成成功率已在某些标准件领域达到了惊人的80%以上，而人工复核修改的边际成本被大幅降低。

2. 物理AI：绕过“具身智能”，直接求解物理场的“工业大脑”

如果说几何AI只是完成了“长得好不好看”，那么物理AI则负责判断“能不能扛得住”。吴泳荣强调了一个至关重要的概念：“物理AI并不是具身智能领域的独有概念，结合工业机理对特定物理场进行工业级精确求解的物理AI同样重要。”

在传统的设计流程中，工程师设计好模型后，需要将其交给CAE（计算机辅助工程）软件进行有限元分析，来计算应力、应变、疲劳寿命等。这个过程极其耗时，而且对操作者有很高的专业技能要求。设序的物理AI Agent，则被直接“集成”到设计流程中。在几何AI生成方案的同时，它会基于训练数据中的物理模型、材料特性库和边界条件，快速对结构进行“第一性原理”的粗略但高效的模拟。例如，它会自动识别出某个薄壁结构在受冲击时的潜在断裂点，并直接在三维模型上高亮显示，建议修改成“加强筋”或“加厚区”。这极大地缩短了“设计-仿真-再设计”的循环。

3. 制造AI：判定“可制造性”，打通设计与产线的“最后一公里”

这是设序科技最引以为傲的“杀手锏”，也是其极强护城河的来源。很多优秀的AI设计工具，能生成漂亮的模型，但往往是“中看不中用”的“海市蜃楼”——因为设计出来的零件无法用现有工艺加工，或者成本极高，或者工装无法实现。吴泳荣团队中的“制造AI” Agent，正是为了解决这个问题而生。

它“熟读”了数百万份工艺文件、机床参数、刀具清单和自动化产线布局图，能够自动判断一个设计方案的“可制造性”。例如，它会检查某个气道是否太窄以至于无法通过标准钻头加工；会评估某个焊接位置的机器人可达性；甚至能算出需要多少经济成本的工时。这种能力，直接来源于吴泳荣在通用和蔚来积累的“制造基因”。“你的AI设计得再好看，不能被设备加工出来，不能放到产线上用，那就只是一堆数据垃圾。”他表示。

这三者协同运作，构成了一个完美的闭环：“用户告诉AI需求，几何AI先根据需求设计出精确的几何形状，然后物理AI求解这个几何形状的强度、刚度或流场、磁场等物理性能，最后制造AI判断其可制造性。” 这不再是“用AI代替某个人”，而是用AI重构了整个设计团队的协作流程，就像是给每个资深工程师配了一个永远不会累、且懂所有细分专业的全能实习生和项目组长。

RAAS模式：当“卖软件”变成“卖结果”，工业AI的商业逻辑变了

在设序科技的B轮融资通稿中，有一组数据格外引人注目：RAAS（Result as a Service）交付模式已占全年营收约1/3，成为重要增长引擎。 这或许是整个报道中最具商业洞察的细节。

传统的工业软件，无论是PTC、达索还是西门子，其核心商业模式都是“License（授权许可）+ 维持费”。客户需要花数百万乃至上亿元购买软件使用权，然后再聘请昂贵的IT团队进行二次开发、部署和维护。这种模式对于动辄需要数千万投入的大型企业或许可行，但对于那些希望快速迭代、试错成本高的新势力车企和中小型装备制造商而言，显然是沉重的负担。

设序科技推出的RAAS模式，彻底颠覆了这一逻辑。“我们不卖软件，卖的是结果。”吴泳荣解释道。所谓“结果”，就是客户可以直接提出需求（例如“请帮我设计一套‘新能源汽车电池包专用转运车’的3D数模和全套2D图”），设序科技利用“则形AI”平台快速生成一套合规、可靠、可制造的设计方案，并直接交付给客户。客户根据拿到方案的数量、复杂度和实际产生价值付费。如果没有达到预期效果，客户甚至不需要承担平台购置成本。

这种“按需付费、满意结果”的模式，正在成为中小型制造企业的福音。过去，它们可能因为买不起昂贵的CAD/CAE软件，或者雇不起高级设计人才而无法进行高水平的自主研发。现在，RAAS模式让它们能以极低的门槛获得顶级设计能力。设序科技官方数据显示，采用RAAS模式的客户，其产品设计周期平均缩短了60%以上，设计返工率降低了70%以上。

这种模式本身也倒逼设序科技不断提升AI的能力。因为每一次“结果交付”都是一次商业承诺，如果AI生成的方案质量不行，客户就不会续费。这迫使设序必须将AI模型的准确率和通用性做到极致。“我们的商业逻辑非常简单和‘笨’——用最好的技术，交付最好的结果，然后收客户的钱。中间不需要骗人，不需要画饼。”这种务实的RAAS模式，不仅降低了客户的前期投入风险，也为设序科技提供了稳定、持续且高速增长的现金流，这正是资本最看重的。

今年上半年，设序合同额同比增长约70%，全年预计接近2亿元，较去年接近翻倍。在当下的创投寒冬中，这份业绩无疑是极其亮眼的。

出海德国：一场越过“数据长城”的硬仗

将2026年定为“出海元年”，目标直指欧洲，首站德国。这不仅是设序科技的一次国际扩张，更是一次工业AI话语权的争夺。

德国，全球工业的皇冠，是奥迪、大众、西门子、通快的家乡。这里有全球最顶尖的汽车工程师和最苛刻的制造标准。对于任何一家工业软件公司来说，攻克德国市场，就是在工业AI界的“硬仗”中拿下了最具含金量的一个堡垒。

“我们把第一站选在德国，是因为只有在这里证明了自己，才能真正证明我们AI的工业级能力。德国人对质量、对标准的敬畏，是我们最重视的。”吴泳荣表示。但挑战同样巨大，首先是数据合规性的“高山”。欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据跨境流动有着极为严苛的规定，如何让“则形AI”的工业世界模型在本地化部署，同时满足德国客户对核心工艺数据的隐私保护要求，是设序必须啃下的硬骨头。

上半年，设序团队主要精力都花在了欧盟数据合规、以及和潜在种子客户的联合技术验证上。令他们感到兴奋的是，德国客户对“AI生成式设计”的接受度超出了预期。“很多德国资深工程师，在亲眼看到AI能在十分钟内生成他们需要做三天的工作结果后，从最初的怀疑变成了极度的好奇。他们甚至愿意主动配合我们提供一些非核心的、去特征化的数据来训练模型。”设序德国团队负责人透露，他们已拿下首批种子客户，下半年将争取10个左右的项目落地。

对于吴泳荣而言，出海的意义不仅在于商业收入，更在于技术标准的反哺。“我们希望在全球范围建立新的工业设计标准。在这场由AI定义的未来汽车和装备制造中，中国公司不应该只做‘代工厂’或‘组装线’，我们应该成为生产力进步的定义者。”他口中的这一愿景，正在德国这片工业厚土上，以一种“润物细无声”的方式悄然起步。而在后续计划中，日韩和东南亚市场也被纳入版图，一个工业AI的“全球化网络”正在悄然织就。

从“设计工具”到“生产力定义者”：工业AI的终极赌局才刚刚开始

B轮融资是一个里程碑，却远不是终点。设序科技的故事，本质上是一场关于“生产力重新定义”的宏大叙事。当工业CAD画图沦落为“手艺活”，当经验丰富的老师傅们开始发现自己引以为傲的“直觉”可以被AI用数学和物理轻易复现时，整个产业链的根基都在发生动摇。

但吴泳荣并没有“革命者”的激进姿态。他清醒地认识到，AI不是来取代工程师的，而是来放大他们的价值。“我们不是在和工程师抢饭碗，而是在帮他们砸掉那些锁住公司生产力的铁链。”他预计，未来两到三年，设序科技的目标是让AI生成的设计方案，能够覆盖到工业设计中60%以上的标准化、流程化工作，让工程师们可以把精力解放出来，投入到更复杂、更具创造性的“非标”设计中去。

从行业竞争来看，在这个百亿级的工业AI设计市场中，竞争已然初现端倪。国外有西门子、欧特克等巨头在重金投资AI辅助设计功能；国内也有不少AI公司从建筑、平面等领域跨界而来。但设序科技的护城河在于：其“几何AI-物理AI-制造AI”三体协同的深度，以及通过RAAS模式积累的海量来自顶尖车企的实际制造场景数据。 这并非简单的通过图片或公开数据集训练就能获得的，它需要深入到每一个焊点的工艺参数、每一道模具的磨损规律。这些“功夫在诗外”的隐性知识，构成了设序科技短期内难以被复制的能力壁垒。

当然，前路并非坦途。行业竞争的加剧可能导致价格战；出海过程中除了数据合规，还需要面对欧洲本土文化、认证标准和客户信任的长期建立；而物理AI的POC阶段尚未完成工业化验证，其计算精度和效率仍需经受更复杂的工况检验。如何平衡好研发的高投入与尽快实现商业正循环，也是管理团队面临的持续挑战。

但无论如何，当吴泳荣在B轮融资现场，对着台下满座的行业大佬和投资人，说出那句“我们要打造一个面向硬件工程的通用AI入口”时，没有人再觉得这是空想。因为在他们身后，是一串正在被改写的GDP数字，是一张张从中国嘉定、德国慕尼黑、甚至日本名古屋传来的正在被AI重新定义的设计图。在这个“硬件定义软件，软件定义硬件”的时代，设序科技或许已经找到了那个最能撬动工业星球运转的支点。

工业AI的终极赌局刚刚开场，而设序科技，已经押上了自己全部的筹码。它不仅仅是在做一门生意，更是在为中国乃至全球的制造业，编写一本全新的“生产力说明书”。