摘要
针对风电行业塔筒及附件传统设计模式下建模工作量大、二维工程图绘制繁琐、重复设计多、人工标注易出错、设计迭代周期长等行业痛点，本项目将工业大模型、三维几何智能解析、参数化驱动建模、图纸智能生成等人工智能技术深度融入风电装备研发设计流程，搭建风电塔筒及附件智能自动出图设计与建模应用场景。依托AI能力完成构件快速三维建模、参数自适应调整、工程图纸自动生成、尺寸标注与明细表智能输出，大幅降低工程师重复性绘图工作，有效压缩产品研发迭代周期，减少人为失误带来的设计质量风险，降低研发人力与时间成本。项目实现风电塔筒类零部件设计环节的智能化升级，形成一套可落地、可复制的行业设计智能化解决方案，对推动风电装备领域工业软件国产化与“人工智能+制造业”融合应用具备良好示范价值。
一、场景建设背景和目的
建设背景：当前人工智能已成为驱动制造业产业变革的核心动力，国家持续深化“人工智能+”行动，在“十五五”规划、国务院专项意见等政策中，明确要求推进人工智能与工业研发设计、智能制造深度融合，加速工业全要素智能化升级。风电塔筒及附件设计是风电装备研发的核心高复杂度环节，长期依赖资深工程师跨多类工业软件完成手工建模、出图标注等重复性工作。随着风电项目建设节奏加快、研发周期持续压缩，传统人工研发模式弊端凸显，存在建模出图流程繁琐、资深工程师人才缺口大、设计经验无法沉淀复用等行业痛点，难以适配风电产业高质量、高效率发展需求，智能化升级改造迫在眉睫。
建设目的：本项目紧扣国家智能制造与“人工智能+”政策导向，聚焦风电塔筒研发设计核心场景，依托大模型、多智能体、知识图谱及工业软件自动化技术，重构传统人工研发流程，实现塔筒及附件设计从“人工手动建模出图”向“全自动智能建模、标注、出图”转型。通过搭建一体化智能化研发体系，破解行业效率、人才、知识复用三大核心难题，大幅提升风电设计研发效率与成果精度，沉淀企业核心设计数字资产，打造风电装备领域AI赋能工业研发的标杆示范，同时形成可复制、可推广的智能制造升级路径。
二、主要建设内容
项目聚焦风电塔筒及附件智能化设计全流程，搭建端到端AI智能研发体系，核心建设内容分为五大板块，同步配套知识体系与技术架构建设：
（1）双智能体核心能力建设：搭建参数化AI自动建模、MDB推理自动生图两大智能体，重构风电塔筒建模路径，拆解CAD建模原子操作，结合MBD数据集解析、3D模型转工程图技术，实现从参数输入、三维建模到标准化工程图标注输出的全闭环自动化作业。
（2）智能体统一治理复用平台建设：搭建涵盖智能作业桌面、多智能体协同、AI应用开发、能力资产、知识模型支撑、工具资源对接、门户安全治理七大能力域的一体化平台，支撑设计全流程协同、能力复用与安全管控。
（3）行业知识图谱与智能知识库建设：构建以“总成-分总成-零件-特征-参数-约束-规范”为核心骨架的风电设计知识图谱，关联材料、工艺、历史方案等多维信息，结构化沉淀国标、企标、设计经验及工艺约束；创新搭建“几何指纹+知识图谱”双维检索机制，实现历史设计资产精准复用与迭代优化，最终建成节点超2万、关系边超5万的专业知识体系。
（4）SkillActor标准化执行体系建设：将建模、参数生成、结构创建等CAD操作原子化封装为标准化技能单元，通过任务队列实现多技能并行执行，提升作业效率与系统扩展性，适配后续新场景、新软件的快速拓展。
（5）工业软件适配自动化能力建设：开发Creo软件自动化适配接口，对接官方API，固化企业图纸标准与模板，实现草图创建、三维建模、特征编辑、自动标注、公差补全、合规校验等全流程自动化，保障输出图纸标准合规、可追溯。
三、建设内容
全程分为五个实施阶段，循序渐进完成项目建设、优化与落地应用：
（1）第一阶段：项目启动与需求分析阶段：完成项目立项、团队搭建与方案细化，全面调研风电塔筒设计业务流程、软件环境、数据资源及行业痛点，明确系统建设边界与实施路径，输出实施计划、需求分析报告等基础成果。
（2）第二阶段：知识体系与规则库建设阶段：完成行业数据治理、建模出图规则梳理、样本数据集构建，迭代建设设计知识图谱，搭建基础规范库、案例库、校验规则库，完成行业模型初步训练，形成完整的领域知识支撑体系。
（3）第三阶段：系统开发与集成阶段：完成双智能体、规则解析技能、Creo适配层核心功能开发，打通全流程接口，构建从参数输入到建模出图的端到端原型系统，形成标准化技能库与软件自动化执行能力。
（4）第四阶段：测试验证与优化迭代阶段：开展多轮功能、性能、业务场景测试，针对建模精度、出图规范性、系统稳定性进行迭代优化，完善人机协同机制，提升复杂场景泛化能力，形成稳定可用的上线版本。
（5）第五阶段：示范应用与验收准备阶段：落地真实业务场景示范应用，汇总项目建设成果，完善验收、总结、推广方案，固化系统迭代与运营机制，完成项目整体验收筹备工作。
四、实施效果
本项目面向风电塔筒及附件研发设计环节落地AI智能建模出图系统，通过人工智能与工业软件深度融合，在研发提速、生产效率、产品质量、企业管理、成本管控等方面取得显著应用成效，相关效果可通过系统运行截图、图纸样例、测试对比报告作为佐证材料。
（1）加速研发进程
传统模式下一套塔筒及附件总成完成三维建模、工程图绘制、标注校验全流程，资深工程师需耗费较长工时。应用本系统后，实现参数输入即可自动完成建模-出图-合规校验全链路作业，单套塔筒及附件总成建模出图整体效率提升5倍。面对多项目并行、多版本改型设计任务，改型出图依托“几何指纹+知识图谱”资产复用能力，改型设计周期大幅压缩，原先数天完成的改型出图任务缩短至小时级，有效缩短风电装备新产品研发迭代周期，更好匹配风电项目快速落地节奏。
（2）提升设计生产效率
将工程师从重复建模、视图生成、手动标注、尺寸核对等大量重复性工作释放出来。以往设计人员大量时间消耗在特征创建、图框套用、孔表生成、公差手动标注等机械性操作；系统实现原子化CAD操作自动化执行，重复性设计工作交由AI智能体完成。降低对高级CAD资深工程师人力投入，同等研发人力条件下，可承接更多型号设计任务，设计端产能得到释放，间接提升后端工艺、生产环节前置输入效率，减少图纸交付等待时间。
（3）控制产品设计质量
依托风电设计知识图谱固化国标、行业规范、企业设计准则，图纸输出全程开展规则推理与合规校验，自动识别尺寸冲突、公差错误、视图不规范、标注缺失等问题。系统输出模型与图纸质量达到或接近资深风电设计工程师水平，图纸标注错漏、规范不符合等人为失误显著降低；所有建模、标注操作全程可追溯，图纸一致性、标准化程度大幅提升，减少因图纸错误带来的工艺返工、生产制造问题，从设计源头保障产品质量。可提供同一份零部件人工出图与AI自动出图对比样图作为佐证材料。
（4）优化企业设计管理水平
把分散在工程师个人手中的建模经验、标注规则、工艺约束转化为知识图谱、技能库、标准规范库等组织级数字资产，建成实体节点不少于20000个、关系边不少于50000条的风电塔筒总成设计知识图谱。打破经验“留存在个人大脑”的现状，实现设计知识统一沉淀、检索复用与迭代更新；依托智能体治理平台实现设计任务、版本、输出成果统一管理，设计过程可记录、可回溯，降低人员流动带来的知识流失风险，提升研发设计数字化管理能力。
（5）降低材料与综合成本
人力层面：减少高端设计人才重复劳动投入，降低企业对稀缺资深工程师的依赖，节约研发人力成本；设计质量提升减少图纸错误引发试制返工、材料试错损耗，间接降低原材料浪费。通过高效改型仿真迭代，在设计阶段完成方案优选，减少样机迭代带来的钢材等材料消耗。同时历史设计资产高效复用，减少从零开始建模设计的工作量，进一步摊薄新产品研发投入。
完成单位：深圳泊松软件技术有限公司
完成人：伍景恒、毛远坚