?想必大多數研發工程師都經歷過這些場景：花了三天做的仿真，隔壁同事說兩年前做過，但文檔早找不到；想查某批次材料參數，需要在PLM、SDM、甚至Excel表里來回折騰；通用大模型回答看起來很專業，但你不敢用來決策，因為它沒有確切聚焦于你實際業務的資料依據。

這些問題背后，是五個長期存在的行業痛點：知識孤島、檢索低效、更新滯后、無法推理、AI幻覺。傳統知識庫本質是一個“數字檔案室”——你存了什么它知道，但你想問什么它不理解。你搜“疲勞斷裂”，它返回所有包含這四個字的文檔，但具體哪一頁回答了你的問題？你自己翻。

這導致一個現實：各類研發、制造、管理數據積壓沉睡，用戶卻無法獲得對于業務決策行之有效的答案。

PART/1

破局：從“文檔管理”到“知識推理”

戴西軟件面向工業研發領域推出NexAI Suite多業務智能體套件（后稱NexAI），它的解決思路很直接：用統一的AI數據中臺，把企業內部分散的、異構的數據整合，真正變成可理解、可推理、可追溯的活知識。

其核心能力不但是通用大模型的有效集成，還通過GraphRAG（基于圖結構的檢索增強生成）+RAG（檢索增強生成）雙引擎的高效技術融合推動智能體基于真實的業務數據理解用戶問題，并提供可追溯，有依據的準確答案。

RAG讓大模型去“翻書”，GraphRAG讓大模型先去“看關系圖譜”，理解知識點之間的邏輯關聯，再回來找證據。這樣既能回答“是什么”，也能回答“為什么”和“如果……會怎樣”，同時從根本上抑制AI幻覺。

RAG+GraphRAG雙引擎接入大模型

更重要的是，NexAI不是單一工具，而是一套面向工業研發場景的智能體套件。這些智能體各司其職：有的寫需求，有的畫時序圖，有的分析仿真云圖，有的做項目風險預警。它們共享同一個底層知識庫，在研發設計、仿真分析、項目管理的全鏈條中協同工作。

PART/2

深度解析：NexAI在工業研發中的關鍵能力

下面聚焦幾個對研發工程師最實用的功能。

1有據可查的智能問答：解決AI幻覺

你可以用自然語言提問，例如：“去年XX項目的起落架減震器，在高溫工況下的材料參數是什么？”

NexAI會做三件事：理解意圖 → 在融合了PLM/PDM/TDM等系統的知識圖

譜中精準檢索 → 生成帶引文、帶出處、帶具體位置的回答。它告訴你答案來自哪份報告的哪一頁哪一張表。你才敢用、敢信。

答案生成顯示引用文獻

2自然語言驅動設計：從口述到模型

自然語言繪制CAD模型，支持Web端輕量化預覽

NexAI集成多模態大模型，允許用自然語言直接生成基礎模型。

自然語言建模：通過NexAI智能體，可以實現自然語言交互的方式，生成FreeCAD模型代碼，并直接進行輕量化展示。

通過自然語言與NexAI交互，繪制時序圖

流程/時序圖：在做需求設計時，可使用自然語言描述業務邏輯，應用AIStudio低代碼平臺實時生成標準的業務流程或時序圖，支持二次編輯。

仿真云圖分析：將仿真云圖丟給視覺大模型，自動識別高應力區、潛在風險點，并給出優化建議。

基于NexAI進行車輛發動機覆蓋件仿真云圖分析

基于NexAI進行軸類零件在扭轉工況下的仿真結果分析

3貫穿研發全流程的智能體協同

NexAI嵌入RLM（產品需求生命周期系統）和PLM（產品設計生命周期系統），形成閉環。

項目管理： AI撰寫與評審需求，自然語言繪制流程圖/時序圖；自動拆解任務并推薦任務執行人，生成項目計劃及甘特圖；支持需求變更影響預測、資源動態調度與預警、智能進度跟蹤。

NexAI賦能RLM系統拆分需求矩陣

NexAI賦能RLM系統進行任務拆分

產品工程： PLM+AI實現關鍵環節智能決策——包括零部件版本對比及更新建議、零部件搜索與BOM替代件推薦、產品及零部件的對比分析并輸出優化建議。

以圖搜圖/文搜圖方式搜索替代件并進行相似度指數推薦

PART/3

結語：工業軟件的下一站，是智能體協同

工業軟件的進化方向，不是功能的無休止堆砌，而是以知識為核心的智能化重構。

戴西NexAI面向工業研發領域建立了體系化的人工智能技術架構——底層多模態的數據整合，基于知識圖譜建立數據邏輯關聯關系，打通企業數據的底層連接，再通過多智能體協同，把AI能力嵌入設計、仿真、研發、生產管理的每一個具體環節，面向工業研發場景提供一套健全的智能體工作環境。

當然了，能否實現“10倍提效”，取決于企業自身的數據治理水平。但方向是清晰的：未來的研發工程師，將更多地扮演“AI團隊指揮官”的角色。誰先在自己的業務流程中部署這樣的智能體，誰就能在下一階段的競爭中占據有利位置。

*圖中描述是基于產品功能的典型場景，實際操作以工程師實際習慣和需求為準，該文章發布于2026年4月24日。

?