模具是"工业之母"，几乎所有的制造业产品都离不开模具的支撑。但从设计到试模，传统模具开发周期动辄数周甚至数月，严重制约了产品迭代速度。2025年以来，随着生成式AI和大语言模型向工业制造领域深度渗透，一场"模具设计AI化"的变革正在悄然加速。
国内头部模具企业如宁波双林、深圳银宝山新等，2025年起已陆续引入基于深度学习的模具设计辅助系统。这一系统通过喂入数万套成熟模具的3D数据与工艺参数，训练出能够自动完成模具分型面设计、浇口位置推荐、冷却回路优化的AI模型。据宁波某汽车模具企业披露的数据，在应用于汽车仪表板模具开发后，AI辅助将原本需要3周的结构设计压缩到3天完成，整体开发周期缩短约70%，一次性试模成功率也从行业平均的45%提升至78%。
不仅在结构设计端，AI在模流分析环节同样展现出巨大潜力。以往依靠CAE工程师经验反复试错，一次模流分析往往耗费数小时甚至数天。2026年初，Moldex3D与Ansys先后发布了集成AI加速引擎的模流分析模块，通过神经网络代理模型，将单次仿真时间从4小时缩短至15分钟以内，而预测精度与全物理仿真的偏差控制在5%以内。这意味着模具工程师可以在半天内完成以往需要一周才能跑完的多方案对比，极大提升了设计迭代效率。
全球模具制造巨头Mitsubishi Electric在2025年底的Formnext展会上也展示了其AI模具设计平台——通过用户输入零件几何与材料要求，AI即可在30秒内输出至少5种可行的模具拓扑方案，并自动标注推荐优先级。该平台目前已进入日本多家一级模具供应商的试产阶段。
点评： 模具行业的"AI换脑"并非概念性测试，而是已进入量产验证阶段。生成式设计配合AI仿真加速，正在把模具开发从"老师傅经验驱动"推向"数据驱动"。对于中国模具产业集群——尤其是浙江、广东、江苏三地的数万家中小型模具企业而言，拥抱AI辅助设计已不是可选项，而是下一轮生存竞争力的分水岭。
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