UAVGPT · 云恩科技 | 机巢计算工程模型
编号 UAVGPT-CEM-20260911-01 · V1.0
UAVGPT-CEM · 机巢计算工程模型
无人机智能机巢 · 行业AI大脑 · AI定义软件 · 软件定义硬件
编号 UAVGPT-CEM-20260911-01 | 版本 V1.0 | 2026年9月
无人机智能机巢 · 行业AI大脑 · AI定义软件 · 软件定义硬件
编号 UAVGPT-CEM-20260911-01 | 版本 V1.0 | 2026年9月
COMPUTATIONAL ENGINEERING MODEL
机巢计算工程模型
别人的 CAD 画出图纸,我们的 CEM 画出产线。
一句话进,一条产线出 —— 从自然语言需求,到可制造的 B-Rep 实体(真三维实体模型,非网格图片)、
避碰校验、工艺报价与生产数据,全程由计算工程模型自主生成。
不是画图工具,是可复制的工程能力资产。
01
按单干活
一单一议 · 依赖人力
02
按能力接单
引擎可调用 · 不再从零
03
定义标准
设计数据成行业基准
W H Y N O W
这不是一套 CAD 软件
这是一台会自我进化的工程引擎
传统软件卖给你一把更快的笔,图纸画完是终点。我们的 CEM 交付的是一条会自己变聪明的产线:需求进来,几何、校验、报价、生产数据一起出去;每一次设计都回流成语料,用得越多,下一次越准 —— 这条曲线不会停止。
为什么是现在
理论已被验证可行
计算工程的理论已被顶级团队验证到火箭发动机级 —— 窗口已开。
窗口期在哪
数据即壁垒
行业尚未普及,谁先用谁积累数据。这份积累不会折旧,只会沉淀。
我们凭什么
已经跑起来的闭环
— 次真实生成 + 完整闭环 + 自生长标准件库。
这份页面不讲愿景,只讲已经发生的事实与可现场复验的证据。凡是标"已实现/已上线"的环节,都可以当场打开系统跑给您看;凡是标"开发中"的,我们会如实说明进度与边界。
一 · W H A T I S C E M
一页看懂 CEMWHAT IS CEM
CEM(Computational Engineering Model,计算工程模型),是把工程领域的专家知识、物理规律、制造工艺约束与相关数据编码进一个连贯框架的计算模型。它不"辅助"人画图,而是自主生成物理零件、结构乃至整机的设计,并在生成几何的同时预测其性能是否达标。
同一理论架构:Computational Engineering
| 维度 | 国际同类计算工程路线 | UAVGPT · 云恩科技 |
|---|---|---|
| 核心模型 | 同类大模型路线 | CEM v3 + 行业AI大脑 |
| 知识编码 | 专家知识 + 物理 + 工艺 + 数据 | 结构 / 电气 / 机械 / 飞控 / 传感 + 工艺 + 计价 |
| 几何内核 | 自有开源内核 | OpenCascade B-Rep(真实体) + 浏览器 WASM(本地运行 · 数据不出门) |
| 自生长 | "每次设计的洞见都让它更强" | 每轮设计沉淀语料 · 库自增 |
| 落地场景 | 航天 · 火箭发动机 | 产业 · 物理AI装备(无人机智能机巢) |
同一把钥匙,他们开航天,我们开产线。
国际先驱证明了这条路走得通 —— 用计算工程模型自主设计出能点火的火箭发动机。我们做的是同一件事在产业侧的版本:把 CEM 从"少数顶尖团队的工具",变成能装进每一家制造企业、每一次改型、每一张报价单里的能力。
航天验证了上限,我们负责把上限变成普及率。
国际先驱证明了这条路走得通 —— 用计算工程模型自主设计出能点火的火箭发动机。我们做的是同一件事在产业侧的版本:把 CEM 从"少数顶尖团队的工具",变成能装进每一家制造企业、每一次改型、每一张报价单里的能力。
航天验证了上限,我们负责把上限变成普及率。
已发生的(不是计划中的)
—
累计设计生成
实时接口
—
STEP 工程文件产出
实时接口
—
标准件库(AI 自增)
实时接口
11类
结构/电气/飞控/传感…
数据来源:CAD 平台实时接口,页面打开时自动刷新。库是有生命的——数字不是终点,是当前刻度。
边界说明:CEM 不做什么
不是通用AI画图
不做"输入一句话生成一张漂亮图片",产出是可制造、可校验、可报价的工程实体。
不是替代工程师
替代的是重复建模劳动;工程师转向定义规则、审核判断、处理例外。
不是黑盒
每条设计可追溯到规则来源与参数依据;校验过程可复验。
二 · T H E P R O B L E M
为什么必须换一条路THE PROBLEM
制造业最贵的不是设备,是工程判断力。而这份判断力,今天正以三种方式持续流失:
成本
一型一画,改型即重做
时间与人力成倍投入
速度
从需求到可制造图纸
以周计、以月计
流失
老师傅会退休
经验随人走散
循环不积累 · 螺旋会积累
传统 CAD:原地循环
- 需求 → 理解 → 建模 → 出图
- 客户改需求,回到起点
- 每圈消耗人力,不产生可复用资产
- 第 5 次改型和第 1 次一样吃力
CEM:向下生长的螺旋
- 一句话需求
- CEM 知识 / 物理 / 工艺解析
- B-Rep 几何生成
- 物理闭环 8 轮迭代 · 自动修正
- 校验 + 报价 + 生产数据一次成型
- 语料回流 → 下一型更准 ↑
- 每圈沉淀资产,第 100 次比第 1 次更强
真正的分水岭:传统流程里,第 5 次改型和第 1 次一样吃力。CEM 的每一次生成都沉淀成语料与规则——第 100 次生成比第 1 次更准、更快、更省。
这不是效率提升,是资产品质的改变。
这不是效率提升,是资产品质的改变。
三种流失的真实代价
| 流失类型 | 典型表现 | 对企业的实际损失 |
|---|---|---|
| 时间成本 | 一次改型从需求到可制造图纸,以周计;跨部门反复沟通 | 错失订单窗口;客户等待期间转向竞品 |
| 人力成本 | 资深工程师的时间被重复性建模占用,无法投入真正的创新 | 高薪人才做低价值重复劳动;产出与薪酬不匹配 |
| 知识成本 | 设计经验停留在个人习惯中,没有形成可检索、可复用的记录 | 人一走能力归零;新人重复踩坑;无法规模复制 |
一句话:这三项损失每天都在发生,却很少被计入成本表——因为它们不以"费用"的形式出现,而是以机会流失和能力折旧的形式悄悄发生。
三 · T H E F L Y W H E E L
CEM 飞轮架构THE FLYWHEEL
整套系统不是若干工具的拼接,而是一个闭环飞轮:从需求输入到数据回流,每一环都自动衔接,且每一圈都比上一圈更强。
八环闭环 · 已实现
1
需求理解
行业大脑解析自然语言,抽取等级/尺寸/材料/机型/抗风/风格/壁厚
2
参数化
CEM 转为可计算参数集,全参数联动
3
标准件库
11 类 — 件,AI 自动补库
4
几何生成
真 B-Rep 实体,可直接进 CAM(计算机辅助制造)/ 生产
5
物理闭环
CEM v3 仿真验证 + 自动修正(8 轮迭代)
6
校验
避碰 / 干涉 / 尺寸规范自动校验
7
报价·生产
参数化计价 + BOM + 2D图 + 钣金 / 机加工
8
语料回流
每轮沉淀语料,下一轮更准
每一环做什么 · 可核验证据
| 环节 | 做了什么 | 可核验证据 |
|---|---|---|
| ①需求理解 | 行业大脑解析自然语言,抽取七类设计参数 | CAD Agent 对话界面(见执行实录) |
| ②③参数化 | CEM 转参数集 + 调用 11 类标准件库 | /api/cem/v2 返回完整装配树 · /api/registry |
| ④⑤几何+闭环 | 生成 B-Rep 实体,物理闭环 8 轮迭代自动修正 | STEP 工程文件产出 · Agent 闭环浮层 |
| ⑥⑦校验报价 | 避碰校验 + 参数计价 + BOM + 2D图一次成型 | 校验引擎 + 计价引擎 API + 工作台一键导出 |
| ⑧语料回流 | 每轮设计自动沉淀语料,喂给设计大脑 | Agent 界面提示"语料已自动沉淀" |
八环成熟度(当前状态)
① 需求理解 · 已上线
七类参数自动抽取,支持"再大一点""换碳纤维"式连续修正
② 参数化 · 已上线
等级/尺寸/材料/机型/抗风/风格/壁厚全参数联动
③ 标准件库 · 自生长
11 类 — 件,AI 自动补库,非标件自动标准化
④ 几何生成 · 已上线
真 B-Rep 实体(真三维实体模型·非网格),可直接进 CAM 与生产
⑤ 物理闭环 · 8 轮迭代
仿真验证 + 自动修正(按目标重量自动迭代减重,直至收敛或达轮次上限)
⑥⑦ 校验报价 · 已上线
避碰校验 + 参数计价 + BOM + 2D图,一键成型
为什么是闭环,不是流水线:流水线是单向的——做完就结束。闭环是每转一圈都把结果变成下一圈的输入。
同样 100 次设计,流水线得到 100 个孤立产物;闭环得到 100 个产物 + 一套越来越准的工程判断。
同样 100 次设计,流水线得到 100 个孤立产物;闭环得到 100 个产物 + 一套越来越准的工程判断。
四 · L I V E E V I D E N C E
执行实录LIVE EVIDENCE
以下不是效果图,是真实运行的界面截图。
诚实标注:该轮迭代在 8 轮上限内未完全收敛(实测 195.49kg / 目标 188.24kg),系统如实标记"未收敛"而非宣称成功——这正是"可追溯、可复验、不伪精准"的体现。
读图要点 ①
闭环浮层是实时状态不是装饰——8 轮迭代、审计格子、实测重量与目标重量都是真实运行数据
读图要点 ②
顶部看板数字取实时接口:累计生成次数 / 标准件库数量 / 模型迭代号,全部随时间自动刷新
读图要点 ③
"语料已自动沉淀"提示 = 数据飞轮正在转,每轮对话都在让下一轮更准
从设计到交付的全链证据
为什么放这些图:行业里讲 AI 造物的很多,能拿出连续生成上万次、且每一次都带物理闭环与语料回流的很少。我们不解释能力,我们展示证据。
五 · S E L F - G R O W I N G
标准件库:一个会自己长大的库SELF-GROWING LIBRARY
普通软件的标准件库是静态资源:装多少是多少,用旧了就落后。我们的标准件库是活的——AI 会主动发现缺失、自动生成新件并注册入库,库随设计需求持续生长。
—
当前在库(11 大类)
实时接口
↑ 自增
AI 自动补库机制
0人工
建库维护成本
库的构成明细
| 类别 | 数量 | 典型零件 |
|---|---|---|
| 功能件 functional | 30 | 充电机构、归中推杆、升降平台、密封组件 |
| 结构件 structure | 25 | 机柜箱体、底座框架、底板、舱盖、检修门、立柱 |
| 电气件 electrical | 20 | 配电总成、控制面板、线槽、UPS |
| 辅助件 auxiliary | 20 | 警示灯、标牌、紧固件、防护件 |
| 装配体 assemblies | 19 | 机巢总装、子装配体 |
| 传感件 sensor | 12 | 气象站、相机、密封条 |
| 执行 / 动力 / 通信 / 机械 | 24 | 舵机、电源模块、通信模组、传动导向 |
构成明细以平台实时接口为准,页面打开时自动核对。当前在库件数见上方实时数字。
"数字不是小,是正在长"
静态库的价值天花板 = 出厂那一刻的数量。自生长库的价值曲线 = 使用时间 × 使用次数——你每多设计一次,它就更完整一分。我们不比拼初始库存,我们比拼成长速度。
静态库的价值天花板 = 出厂那一刻的数量。自生长库的价值曲线 = 使用时间 × 使用次数——你每多设计一次,它就更完整一分。我们不比拼初始库存,我们比拼成长速度。
对客户的真实意义
你提出的每一个非标需求,都会让库多长出一个新件——而这个件下次可以被所有项目复用。于是:第一单最贵,第二单开始越来越便宜。这是传统工程项目不可能具备的曲线。
六 · B E Y O N D D E S I G N
设计之后:校验 · 报价 · 生产,一次成型BEYOND DESIGN
大多数 AI 设计工具止步于"生成一个模型文件"。而工程落地真正昂贵的是模型之后的部分:能不能造、要多少钱、公差怎么给、工艺怎么排。这部分我们一并做进了 CEM。
三链闭环 · 已实现
| 能力 | 说明 | 技术实现 |
|---|---|---|
| 避碰校验 | 机巢内部机构与无人机、舱门、升降平台的运动干涉自动校验,防止"图上对、装不上" | 后端校验引擎 + 前端一键校验入口,返回逐项判定 |
| 参数化计价 | 按材料、尺寸、工艺、批量实时算价,改一个参数价格立刻变 | 确定性计价引擎(非估算),支持参数化 / STEP / 机加工三种模式 |
| BOM 导出 | 一键导出完整物料清单(域 / 零件 / 数量),直接对接采购 | 前端即时生成,含结构 / 电气 / 飞控 / 传感全部分域 |
| 2D 工程图 | 由模型自动生成二维工程图,减少人工出图环节 | 绘图接口自动出图 |
| 生产对接 | 输出可直接进入钣金 / 机加工环节的数据,打通"设计 → 车间" | STEP / STL 双格式 + 工艺参数,制造伙伴系统对接 |
"设计即生产数据"这句话的实际含义
别人的 CAD 流程
- 建模 → 出图(终点)
- 报价:另外找人算,隔天给
- BOM:手工整理,易错漏
- 2D图:再画一遍
- 生产:靠图纸二次翻译
CEM 流程
- 建模 = 出图 = 校验 = 报价 = 生产数据
- 报价与设计同步产生,参数改动即刷新
- BOM 自动生成,与模型严格一致
- 2D图由模型自动派生
- 生产数据直接可用,无二次翻译
本质差别:别人卖的是"画图效率",我们交付的是"从想法到车间"的完整通路。这也是为什么它不是一个软件功能,而是一项可以持续产生复利的资产。
对采购
报价与设计同步产出,不再等"回头算一下";BOM 与模型严格一致,杜绝错漏
对生产
STEP / STL 双格式 + 工艺参数直出,减少"图纸二次翻译"环节
对管理层
一个需求到一份可生产数据的时间,从"周"压缩到"分钟"级
七 · C O M P O U N D I N G
越用越准:数据飞轮与自我进化COMPOUNDING
这是我们最不像"软件公司"的地方:产品不会在交付那天达到能力顶点,而是从那天开始加速。每一次生成、每一次校验、每一次人工修正,都会回灌进模型,让它更懂工程。
三层进化机制
| 层级 | 机制 | 效果 |
|---|---|---|
| ① 语料层 | 每轮设计对话自动沉淀为训练语料(需求 → 参数 → 结果 → 修正) | 设计大脑越来越懂"这类需求该怎么解" |
| ② 规则层 | 物理闭环迭代产生的修正经验入库 | 同类问题下次直接命中,不再重复迭代 8 轮 |
| ③ 库层 | 新设计的非标件自动标准化、注册入标准件库 | 非标变标准,下一项目的起点更高 |
自我进化:一个越跑越强的闭环
核心机制 = 系统用自己产出的数据,改进自己下一轮的能力。在 CEM 里的具体形态:设计 → 语料 → 训练 → 更强的设计能力 → 更好的设计 → 更多语料。这个循环不需要人类介入,只要系统在被使用,它就在变强。
L1 · 运行中
语料自动沉淀
每轮设计的"需求 → 参数 → 结果 → 修正"自动入语料库,无需人工整理
L2 · 运行中
修正经验入库
物理闭环产生的修正(如减重策略)沉淀为规则,同类问题直接命中
L3 · 运行中
库层自标准化
非标件自动转标准件,下一项目的起点比上一项目更高
给决策者的一句话
如果你买的是软件,你买的是今天的能力,明天折旧。
如果你接入的是 CEM,你买的是一条会自己变陡的成长曲线——用得越久,越难被超越。
如果你买的是软件,你买的是今天的能力,明天折旧。
如果你接入的是 CEM,你买的是一条会自己变陡的成长曲线——用得越久,越难被超越。
八 · D E P T H & S C A L E
技术纵深与可复制路径DEPTH & SCALE
CEM 不是一个单点技术,而是一套可迁移的引擎。它今天能设计机巢,明天就能设计另一个行业的产品——换的是知识域,不换的是引擎。
技术纵深 · 验证中
| 方向 | 是什么 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 后 Transformer 路线 | 存算一体架构 + 世界模型双路线开发中 | 当行业还在堆扩散模型时,我们在验证下一代生成架构 |
| 物理闭环仿真 | CEM v3 内置仿真验证 + 自动修正迭代 | 生成的不只是"看起来对",而是"物理上成立" |
| 世界模型 | 对工程对象建立可推演的内部表征 | 让模型"理解结构"而非"拟合形状",泛化能力质变 |
| 浏览器端推理 | 工业内核 WASM 等浏览器本地计算 | 数据不出域 — 军工 / 涉密客户的硬性前提 |
同一引擎 × N 个知识域 = N 个市场
已落地
无人机机巢
标准件库 + 8 轮物理闭环 + 校验报价生产全链
可复制
工业装备
换知识域即可复制;钣金 / 机加工工艺知识已接入
按需扩展
更多行业
引擎不变,知识可变,数据自积
| 为什么这条路可以复制 | 说明 |
|---|---|
| 引擎不变 | 知识编码框架、物理闭环、几何内核、计价规则全部复用 |
| 知识可变 | 换领域只需替换专家知识与工艺规则 |
| 数据自积 | 每个行业的使用都在加深对应护城河 |
真正的壁垒不在模型,在"使用中长出来的知识"。
任何人都可以训一个模型;但没有人能凭空拥有上万次真实设计累积的工程判断。这份资产只会随时间变厚——它不会折旧,它会沉淀。
任何人都可以训一个模型;但没有人能凭空拥有上万次真实设计累积的工程判断。这份资产只会随时间变厚——它不会折旧,它会沉淀。
已走过的路(可验证的里程碑)
第一阶段
引擎成型
CEM 参数化 + 标准件库 + B-Rep 几何生成链路打通,实现"一句话出实体"
第二阶段
物理闭环
CEM v3 加入仿真验证与自动修正,设计从"看起来对"到"物理上成立"
第三阶段
数据飞轮
语料自动回流 + 库自生长 + 校验报价链接入,形成完整自我进化闭环
九 · T H R E E K I N D S
同一台引擎,三种不同的价值THREE KINDS OF VALUE
同一套 CEM,会随你所处的位置给出不同的东西。下面说三件事——每一件都现在就能兑现。
位置跃迁:从"被定义",到"由你定义"
| 你可能正在做的 | 接入之后 |
|---|---|
| 你有产品,但形态由别人定;提需求等回复 | 随时定义自己的产品 — 自己改需求、出新图、拿新报价 |
| 你在做的是一次性买卖 | 持有会变厚的资产 — 边际成本趋零,可复制到多个行业 |
| 你手里的知识会随人走 | 让知识留在系统里 — 人走了能力留着,共建行业新地基 |
三种价值,逐条说清
一 · 定义权
过去产品形态由供应商决定——你提需求,他们给方案,改一次等一周。接入 CEM 之后:你自己就能改需求、出新图、拿新报价。从"提需求等回复的人",变成"随时定义产品的人"。
二 · 复利型资产
硬件卖一台少一台,软件卖一份是一份。CEM 不同:①边际成本趋零 ②用得越多越准 ③可复制到多个行业(同一引擎,换知识域即可)。
三 · 知识资产化
制造业最贵的是老师傅的判断力,而它正在随人退休而流失。CEM 把这部分知识从人脑搬进系统——人走了,能力留着,还会继续长。这不是外包,是在给一个行业建新地基。
合作切入点(现实可落地的三个)
| 对象 | 切入方式 | 交付形态 |
|---|---|---|
| 制造企业 | 以其主力产品为知识域,训练专属 CEM | 专属设计引擎 + 标准件库 + 报价系统 |
| 集成商 / 工程公司 | 接入 CEM 作为设计与报价中台 | API / SDK 接入 + 项目级协同 |
| 行业伙伴 / 渠道 | 按行业复制 CEM 能力,共建垂直版本 | 行业版本 + 收益分成 |
常见疑问(直答)
和普通 CAD 有什么不同?标准件库数量是否太少?
CAD 是工具(人画),CEM 是引擎(人定规则、模型自主生成),产出图纸 + 校验 + 报价 + 生产数据;库的价值不在初始数量而在增长速度,由 AI 自动补,天天在长。
质量可靠吗?数据安全吗?
每份设计都过物理闭环(多轮迭代自动修正)与避碰校验,可追溯可复验;浏览器端 WASM 本地解析,数据不出域。
需要什么前置条件?
只要能说清你的产品需求即可起步。深度共建(以您的主力产品为知识域)需要一套工艺与规则的梳理周期,具体周期按知识域复杂度评估。
这是软件采购吗?
不完全是。软件是租用当下能力,能力资产是持有会变厚的生产能力。本页为能力与资产说明,非报价文件。
十 · W H A T I T R E A L L Y M E A N S
这不只是一项技术WHAT IT REALLY MEANS
从手工绘图到 CAD,赢家从来不是画得最快的人,而是最早把设计变成可复制资产的企业。这一次的分水岭,同样不在工具,在资产。
这不是一套软件 —— 这是一次位置的重定义。
当工程判断力可以被计算、被存储、被复制、被继承之后,"设计能力"就不再取决于你雇了多少人,而取决于你拥有多少可复用的工程资产。
机会会折旧,能力不会。
真正被重新定价的,从来不是设备,是位置——从"按单干活"到"按能力接单",从"卖产品"到"卖可复制的能力",从"跟随标准"到"定义标准"。
老师傅会退休,AI 工程师永不退休。
当工程判断力可以被计算、被存储、被复制、被继承之后,"设计能力"就不再取决于你雇了多少人,而取决于你拥有多少可复用的工程资产。
机会会折旧,能力不会。
真正被重新定价的,从来不是设备,是位置——从"按单干活"到"按能力接单",从"卖产品"到"卖可复制的能力",从"跟随标准"到"定义标准"。
老师傅会退休,AI 工程师永不退休。
一句话总结
别人的 CAD 画出图纸,我们的 CEM 画出产线。
别人卖你一台设备,我们给你一条会自己变聪明的产线。
下一步 · 从哪一步开始(深度递增 · 任选其一即可)
S T E P 1
看一圈
完整演示 · 用您行业的真实需求,当场看飞轮从"一句话"转到"生产数据"
S T E P 2
转一圈
专属试跑 · 以您的主力产品为知识域,拿到属于您的图纸与报价
S T E P 3
建一条
长期共建 · 把产品线做成常驻 CEM,能力沉淀在系统里,不随人走
NEXT STEP · 动手做
看完 CEM 怎么想，亲手做一个
3D 设计工作台已开放：上传概念图 → 生成装配体 → 出钣金展开与 BOM。
从"一句话"开始
看您的产品被计算出来
别人的 CAD 画出图纸,
我们的 CEM 画出产线。
我们的 CEM 画出产线。
- 邮箱
- [email protected] · [email protected]
- 官网
- uavgpt.com
- 技术底座
- 行业AI大脑 · CEM v3
- 说明
- 本页为能力与资产说明,非报价文件。文中数据来自系统实时接口,可现场复验。
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