研报显示 AI+3D 模型或成为继 AI+文字/图片/音频/视频后的高门槛的落地场景

中金公司 7 月 18 日研报指出，在工业领域，传统 AI 模型（如数据分析预测、工业视觉等）应用已经相对成熟，但大语言模型（LLM）应用方兴未艾。

中金观察到 LLM 应用正按照经营管理侧、生产控制侧、研发设计侧的顺序逐步落地，早期落地以企业知识库应用和数据分析应用等业务支持系统为主，尚未涉及核心设计和生产环节。

中金认为 AI 对工业软件的改造存在广阔空间，年初至今工业软件赛道的 AI 逻辑演绎尚未充分，建议持续关注工业软件领域的 AI 落地进展。研报显示：

研发设计侧：海外巨头产品落地计划明晰，国内有望映射对标。研发设计侧工业软件门槛较高，与 AI 大模型融合也相对更难，我们认为 AI 3D 模型或成为继 AI 文字/图片/音频/视频后的高门槛的落地场景。我们观察到海外 CAD 巨头 Autodesk 在工业端 3D 大模型已经有布局规划，其正探索基于云平台沉淀的数据进行大模型训练，计划通过多模态输入（自然语言 草图 规则约束）实现 3D 模型的生成式设计。Autodesk 预计未来 6-12 个月能够实现原型模型的运行，我们认为国内 CAD/BIM 龙头厂商亦有望跟进，建议持续关注 AI 3D 模型研发进展。

生产控制侧：数据分析场景落地先行，核心生产场景有望持续渗透。生产制造侧工业软件涉及工业生产核心场景，对软件的安全性和稳定性有较高要求，目前核心生产场景大模型落地进度较慢，但海外自动化厂商在车间数据交互分析这类生产支持场景中已经有 AI 应用落地。我们认为伴随大模型鲁棒性持续提升，未来核心生产场景也有望得到 AI 赋能，建议持续跟踪离散行业大模型生成 PLC 代码、流程行业装置级操作寻优等场景的落地。

经营管理侧：知识库应用落地广泛，AI 有望赋能管理全流程。我们在 AI Answer：大模型助力 B 端落地先行范式中提出，企业知识库类应用有望成为大模型在 OA、ERP 等 B 端管理软件落地的先行场景，我们认为未来 AI 有望充分融合管理流程，在财务、人力、采购、营销等模块中实现 AI 赋能。