上一篇我们聊了面向设计师的生成式设计，比如自动倒角、从图像生成网格。
本篇我们把视角转向工程师和系统架构师：命令预测、自动装配、模型与代码同步、AI 助手。下面分两部分讲：先看工程核心增强（面向产品设计、机械工程师），再看系统工程（面向复杂系统的架构师）。
第一部分：工程，让建模、装配、验证更高效
1. 欢迎页面：一个小但贴心的变化
全新的首页可以直接访问常用/最近使用的应用和数据，可以帮助工程师省去菜单栏翻找的步骤。此外，点击“新功能”入口，即可随时查看版本更新日志。
对经常切换项目的团队来说，少点几次鼠标也是效率。
2. 模块化设计：一次创建，多处复用
工程师可在创建可复用设计单元（模型），支持曲面、实体和可视化脚本。该模块还支持跨项目灵活复用，不需要重新建模；复杂项目可以拆成多个独立模块，修改其中一个模块的参数，所引用处会自动同步更新。
对于做系列化产品或频繁变更设计的团队而言，这个功能能帮助团队省下不少重复造轮子的时间。
3. 命令智能化：AI 猜你下一步想干什么
新增的命令智能化功能，可根据上下文操作，结合资深工程师的实战经验，帮助工程师预测下一个命令及子类型，实现一键调用。它价值体现在两个层面：
l 对于新员工来说，相当于一个操作指引，可以帮助其快速上手；
l 日常建模来说，可大幅度减少命令查找的实践，提升30%的效率。
4. Lightspeed 虚拟孪生：再大的装配体，几秒打开
处理大型复杂装配体时，Lightspeed虚拟孪生可视化（Lightspeed Virtual Twin Visualization）功能，可以在几秒内生成一个轻量化的3D模型，工程师可以快速浏览整体结构，同时也支持点击某个子部件进行修改编辑，无需等全局加载就可以实时决策，创建速度最高磕可提升100倍。
5. 生成式装配：让软件自己“找接口”
传统装配中，工程师需要手动去配对零件。遇到供应商模型库或标准件库还要一个个去定义约束。生成式装配功能，基于零件和子部件可以自动预测机械接口，通过给零件打上“身份标签”（比如“这是M6螺纹孔”），实现零件自动装配。
而且配对和定位完成后，装配信息可以直接用于运动验证、公差分析，不需要重新定义。
对于经常处理供应商模型或者标准件库的团队来说，能省下不少重复劳动。
6. 面向制造的工程：3D 标注独立管理
工程师可以在3D模型上标注尺寸和公差，且数据分开独立维护，各自有不同的版本和修改记录。结构工程师修改模型外形的同时，工艺工程师可以独立改公差标注，两者互不干扰，最后系统自动保持同步。这意味着标注速度更快、流程更顺畅，图纸生成效率与响应敏捷度也会大幅提升。
第二部分：系统工程
如果说前面的工程功能帮机械工程师减轻负担，那么系统工程，更多是在帮航空电子、汽车架构、复杂控制系统 的人，把“模型”和“逻辑”理清楚。
1. MBSE 与 SysML v2：文本和图形终于不打架了
SysML v2 是最新的系统建模语言标准。CATIA Magic 实现了文本模型和图形模型的无缝双向同步，即修改图形模型，文本描述自动更新；修改改文字，图形同步变化。
这意味着系统工程师不用再痛苦地维护“文档”和“模型”两套东西。对团队而言，减少了沟通偏差，需求变更时不会漏改某个地方的描述。
2. 安全插件，告别手工填表
做安全分析通常需要大量手工填表。新版CATIA Magic内置的安全插件，提供了专用项目模板和数据模型，符合RAAML 和行业标准（SAE J1739），整个流程涵盖了故障模式与影响分析方法、故障模式规避，能够帮助安全分析师找出风险到改进，形成设计一条龙。
3. Cyber Systems 仿真，避免设计开发走弯路
CATIA R2026X新增的可持续供应系统库，是由Modelica 语言的系统库构建。它可以在数秒内完成系统数年运行状态的仿真。
该库还将仿真技术结合了KPI（成本、效率）和数学运算，能够捕捉极端场景（如某个节点突发故障）和连锁反应（故障扩散）。
对于工程师来说，可以让工程师们提前预知未来复杂系统的“健康状况”，避免在设计开发阶段走弯路。
4. 软件定义产品：模型与代码的“握手”
CATIA R2026X 加强了系统模型与代码之间的双向工作流程，修改架构图，代码可以自动更新；修改改代码，模型也能反映变更。
同时集成航空领域的 AFDX、MIL-STD-1553 等专用协议，对于航空航天等需要软硬件协同开发、且要求模型与代码双向同步的团队来说，可以打通各工程学科之间的协同闭环，确保从系统架构到落地实施的一致性。
5.Cyber Systems的生成式体验
CATIA Magic除了现有的MBSE数据管理外，还可以调用更多3DEXPERIENCE 平台功能。其中一项值得关注的新能力是，基于模型的系统工程生成式体验（Generative experiences for Model-Based Systems Engineering）（测试版）还新增了虚拟助手，工程师可以用日常对话的方式进行交互。
此外，系统还会根据当前的模型场景，还会弹出菜单，推荐可能需要修改的需求或模型。对于需要处理大量需求和复杂模型的工程师来说，相当于多了一个不会累的初级分析员。
小结
把上面这些功能放在一起，可以看到，AI 和自动化可以更好地帮助工程师处理那些“可预测、可规则化、重复出现”的工作。对于汽车、航空、复杂电子设备的研发团队，这些功能可以将日常工作中那些 细碎的、磨人的、容易出错的小堵点，一个一个地疏通。
如果您对其中某个功能比较好奇，想亲自试试，欢迎扫码申请试用。
下期预告：
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