SOLIDWORKS PDM 2027 新增功能来了！30 秒快速了解 4 大实用升级亮点！

巴黎工程顾问公司 Bioxegy 是法国仿生学领域的领军专家，致力于打通生物学和各个行业之间的壁垒。公司面向航空航天、能源、交通运输、消费产品等领域客户，从自然界高效精妙的构造中寻找灵感，挖掘创新产品思路。为服务各行各业的优质客户，Bioxegy 引入达索系统旗下 SIMULIA 仿真分析解决方案，提供定制化工业方案。 依托 3DEXPERIENCE 打造新一代工业方案

Bioxegy 的运营模式，就像一座仿生学应用研究实验室。创始人兼 CEO Sidney Rostan 对仿生学做出解释：这种研究方式从大自然的巧妙构造中汲取灵感实现创新，也是公司的核心优势。Bioxegy 的设计灵感来自一个耐人深思的事实：能够历经数百万年演化存活下来的生物，运行机制往往经过极致优化。因此 Rostan 和团队研究水母流体力学、鲨鱼皮减阻原理、猫头鹰无声飞行的翅膀结构，再把这些观察成果转化为可落地的工业方案。

Bioxegy 的合作客户，希望在复杂的性能难题上拿到可量化的结果，涵盖冷却系统、降噪、节能等方向。Rostan 介绍，客户研发团队会把产品、系统相关的技术难题交给他们，期待获得可衡量的性能改善方案。

这份工作不只需要创意灵感，还离不开紧密协作、严谨测试，以及适配快节奏跨领域项目的现代化工程工具。这也是 Bioxegy 高度依赖达索系统 3DEXPERIENCE 平台上 SOLIDWORKS Design 设计工具与 SIMULIA 仿真工具的原因。

源自猫头鹰灵感，巴黎地铁低噪音风扇项目

首席项目经理 Geoffroy Lesot 说：“Bioxegy 的项目大多不局限单一领域，不同客户需求会交叉融合声学、机械、流体、热力学等多个方向。”

为应对这类复杂需求，团队在 3D 建模和概念开发阶段使用 SOLIDWORKS Design，之后依托 3DEXPERIENCE 平台里的 SIMULIA 仿真方案模拟真实工况。从结构强度测试到机翼表面气流仿真，Bioxegy 使用仿真不只是用来验证设计，更是用来驱动设计迭代。

众多项目里，Bioxegy 和巴黎公共交通集团（RATP）合作开发的仿生风扇系统是极具代表性的案例，设计灵感来源于猫头鹰翅膀的特殊结构。猫头鹰飞行捕猎时可以近乎无声地产生升力，不惊扰猎物，关键就在于翅膀边缘锯齿状结构，能够打散气流、削弱湍流噪音。

RATP 负责巴黎公共交通运营，车站、车厢通风设备，需要同时兼顾散热效率与噪音控制。传统工业风扇想要提升风量，运转噪音往往随之升高，平衡二者就是本次项目的核心技术难点。

负责建模仿真的资深项目工程师 Clément Norodom 带领团队，用 SOLIDWORKS Design 完成风扇建模，再通过 SIMULIA 流体力学模块，反复优化叶片造型、气流路径等关键参数。这套流程把猫头鹰翼型的空气动力学特性转化成可用的机械结构参数，持续调试声学性能和流体效率之间的平衡。

这个案例，既体现 Bioxegy 把生物结构灵感落地为工业产品的能力，也为公共交通设备兼顾性能与使用体验提供了可参考的实践范本。

云端协同释放团队潜能

要开发一套仿生复杂系统，只依靠工程师的创意远远不够。从前期构思建模，到反复仿真验证，整个开发流程运算量大，还需要工程师、研究员、客户三方实时顺畅沟通，这正是云端 3DEXPERIENCE 平台带给 Bioxegy 的核心价值。

资深项目工程师 Clément Norodom 表示，云端方案主要带来两大优势：第一，借助云端平台可调用高性能计算集群，完成流体仿真这类高算力分析。如果由 Bioxegy 这种精简规模的顾问团队自建硬件，成本会非常高昂；第二，云端存储与数据管理，让项目成员信息同步更顺畅，所有人随时查看最新版本模型和仿真结果，减少版本不一致、沟通偏差带来的返工。

对于人员精简、却要承接大型技术难题的 Bioxegy 来说，云端工具带来的灵活性与可扩展性至关重要。首席项目经理 Geoffroy Lesot 补充：“3DEXPERIENCE 平台给我们稳定的技术支撑，还有达索系统积累的行业口碑。更重要的是这套平台足够灵活，支撑我们承接航空、能源、交通等不同行业客户的差异化需求。”

从解决客户痛点走向可持续产品研发

创始人兼 CEO Sidney Rostan 提到，Bioxegy 除了承接客户技术项目，也计划把这套师法自然的理念，延伸到内部研发，重点布局可持续设计。

这套内部研发思路，是把多年仿生应用经验，从 “帮客户解决特定技术问题”，升级为 “自主研发原创产品”。也就是说，Bioxegy 不止利用自然智慧响应客户需求，还计划自研高能效解决方案，瞄准降碳、节能、减少生产废弃物三大方向，契合全球产业可持续发展趋势。

在自然演化逻辑里，生物的每一处结构，都是以最低能耗、最高效率适配自身功能，这也是仿生学赋能工程领域的根源。Bioxegy 持续研究这些经过百万年演化的精妙构造，搭配 SOLIDWORKS Design、SIMULIA 等建模仿真工具，将大自然沉淀的高效智慧转化为工程方案，帮助各行各业客户打通从创意概念到落地量产的技术壁垒。

一脚紧急制动，令刹车踏板后方的支架走入大众视野。

懂车帝上线的多款车型刹车踏板测试及拆解视频中，支架发生断裂的镜头引发热议。看到该画面，不少人会产生疑问：采用塑料材质的支架，强度是否达标？

视频内同款零部件的横向对比，还引出另一重思考：即便原材料相近，壁厚、加强筋布置与支撑点位存在差异，零件的承载能力会产生多大差距？

这个隐藏在踏板后方的构件，值得从结构设计层面重新剖析。

同样是塑料，支架的差别在哪里

视频中将多款踏板总成集中摆放，对比转轴周边支撑结构、局部壁厚与加强筋设计。外观上的各项差异，恰好为理解受力规律提供切入点。

踩踏产生的作用力，会经由踏板、转轴与支架传递至固定点位。沿着这条传力路径，支撑承载区域与应力集中的连接位置，都由结构形态所决定。

可以类比为采用同种材料制作两把座椅：椅腿的连接方式、横撑的布设位置，都会影响椅子承载能力。支架设计也是相同原理。

材料本身的性能，需要依托合理结构才能充分发挥。评判零件可靠性，必须综合材料属性、结构形式以及实际使用工况一并考量。

一条加强筋，能改变多少

如果转轴附近需要更好的支撑，增加加强筋是否有效？局部加厚会带来多大变化？调整连接处的形状，能不能让受力更均匀？

通用支架结构示意。增加加强筋后，仍需在可比条件下验证受力表现。

这些都是可以继续验证的问题。加强筋的位置和方向不同，带来的效果可能不同；增加材料，也要兼顾重量、空间和制造要求。

仅凭“看起来更厚、更结实”，很难知道改动是否达到了预期。设计人员需要一种方式，把不同方案放到可比的条件下，看看力传到了哪里、零件怎样变形。

把疑问带进模型，先比较再决定

此时，结构仿真便可融入设计环节。

以一款演示用踏板支架方案为例，工程师依托SOLIDWORKS Simulation，可在三维模型内定义材料、约束与载荷，对零件开展带明确边界条件的“虚拟加载测试”。

应力云图能够定位应力集中区域，位移结果可直观展示形变状态。由此，哪些区域需要补强、哪些点位需开展实体试验，便拥有了具象的分析依据。

SOLIDWORKS Simulation和SOLIDWORKS三维设计环境深度集成。调整加强筋、壁厚或是支撑点位后，可基于更新后的模型重跑仿真，在统一载荷、约束与分析参数下，对比不同设计方案的性能差异。

如此一来，每一轮设计调整都配套对应的仿真验证，让“改动位置、改动缘由”清晰可查，也为后续实物样件测试锁定验证重点。

从一个小支架，开始验证设计

这套思路同样适用于设备底座、连接件等承载零件。设计阶段多比较一个方案，就多一份了解结构表现的机会。

仿真结果需要合理的输入条件，也需要与实物测试配合。对于玻纤增强塑料等材料，还要按分析需要考虑纤维方向、成型工艺等因素。

这次踏板讨论让更多人关注到零件背后的结构。对于设计团队，值得继续追问的是：在做出样件之前，能否先把关键受力位置和结构方案比较清楚？ SOLIDWORKS Simulation 为这样的设计验证提供了工具。

你还想了解哪些零件背后的结构设计？欢迎留言交流。

设计协作机器人，如何规避大型装配体的卡顿等待，减轻重复性操作负担？本次创新日，一同走进 Standard Bots 的研发现场，看看团队如何借助 SOLIDWORKS 开展产品设计，以及他们对 SOLIDWORKS 2027 全新功能有着怎样的期待。

新功能前瞻，让设计少些等待

在新功能预览环节，Standard Bots团队重点关注装配体性能优化类功能。他们希望可以快速定位拖累装配体性能的原因，缩短处理复杂机器人模型时的等待耗时。

重复性操作同样有望得到简化。视频里工程师举了这样一个案例：遇到包含12个螺栓孔的圆周阵列，倘若软件能够识别阵列特征并辅助完成零件装配，就不用手动逐个添加螺栓与垫圈。

由3D模型生成2D工程图方面，团队也期待更多自动化能力。针对AI相关特性，他们更希望这类新功能原生集成在SOLIDWORKS内，让工程师在熟悉的操作环境中轻松使用。

创新日“预告”，协作机器人抢先看

镜头转向 Standard Bots 的协作机器人：多个关节配合，让机械臂能够转动、伸展。动作背后，运动范围、可到达的位置，以及零部件之间是否会发生碰撞，都是工程师需要检查的设计细节。

团队利用 SOLIDWORKS 装配体功能模拟协作机器人的运动，逐一检查这些问题。跟随视频中的实物与设计画面，一起看看协作机器人灵活运动背后的工程考量。

认识 Standard Bots，用协作机器人技术服务制造业

Standard Bots专注于协作机器人研发，期望依托机器人技术为制造业赋能。SOLIDWORKS已经深度融入团队日常工作，从CAD建模到工程图输出，助力他们把协作机器人设计方案转化为零部件生产所需数据。

每当软件发布新版本，团队都会及时升级，体验新增功能并保障版本兼容性；同时借助SOLIDWORKS PDM系统，基于同一装配体开展协同设计。对该团队来说，版本升级也是全员启用全新工具的契机。

相约创新日，探索更多设计新可能

从复杂装配体到日常重复操作，Standard Bots 所关注的问题，也是许多工程师日常面对的设计课题。10 月 30日，实威国际·研威贸易 SOLIDWORKS 创新日正式启幕！ 与我们一起探索 SOLIDWORKS 2027 的新功能，看看 AI 将为设计带来哪些新可能。跃动 AI，创无限，我们创新日见！

人工智能正逐步融入产品开发的核心环节。它并非单纯用来替换某项重复性操作，也不是给软件增加一枚“智能按键”。

在SOLIDWORKS以及3DEXPERIENCE Works这套产品开发体系下，AI更大的价值，是协助工程团队提前排查隐患、快速产出设计方案、精准完成设计验证，并将真实落地使用的数据反馈转化为产品迭代优化的依据。

当AI和CAD、仿真、数据管理、云端协同以及制造流程相互融合，产品开发模式将会迎来怎样的重塑？ 

问题前移到设计早期被发现

传统产品开发通常需要历经构思、设计、工程、制造、上市以及客户试用等多个环节。不少隐患要等到后期测试、投产乃至客户使用阶段才会显现，团队只能折返至前期设计环节重新调整。

“左移” 理念的核心，就是将问题排查与处置节点前置。依托人工智能，系统能够依托历史数据与设计经验，在设计早期识别潜在风险。对于工程团队而言，这代表各类问题无需等到实物样机、生产验证或是客户反馈阶段才暴露，在建模与方案选型阶段就能预警、调整和规避。

在设计初期发现问题，对比产品上市后再做修复，成本更低、响应更快，也有利于减少资源损耗。

新产品开发变得更快速、更高效

在产品开发里，效率提升并非单纯依靠缩减流程，而是让工程师更快锁定设计思路、高效处理重复性工作，将精力聚焦于需要独立判断与创新的环节。

人工智能融入 CAD 工作流后，最先改变的就是设计师和软件之间的交互模式。依托智能设计助手，系统能够结合使用者操作习惯、当前设计场景以及历史操作记录，主动推送后续操作建议，省去频繁查找命令、反复点击与手动调整的耗时。资深工程师可以获得更流畅的建模体验；新手也能更快吃透软件逻辑，降低学习门槛。

AI 设计助手让重复建模操作更轻量

创成式设计则进一步拓展了方案探索的边界。设计师只需设定目标、约束条件、材料或制造方式，系统就可以快速生成多种可行方案，帮助团队在更短时间内比较不同设计路径。过去需要反复试错的结构优化、轻量化尝试和性能平衡，现在可以更早进入方案评估阶段，让设计决策有更多依据。

同时，快速学习能力也在帮助团队摆脱一部分枯燥、重复的工作。人工智能可以在使用过程中持续理解用户偏好，让软件越用越“顺手”。例如常用功能、建模步骤、相似设计处理方式，都有机会被系统识别并辅助完成，使工程师不必把大量时间消耗在机械性操作上。

人工智能命令预测也是其中一个典型场景。系统可以根据当前建模状态和用户操作轨迹，预测接下来可能需要使用的命令，让常用操作更快触达。这类能力看似细小，却会在日常高频工作中不断累积效率价值。

创成式设计帮助工程师更快探索备选方案 仿真更早进入设计流程

以往，设计验证大多依靠实物测试。即便有限元分析工具问世，仿真前的参数搭建依旧对专业能力要求很高：边界条件、载荷工况、接触关系与各项参数配置，都容易成为工程团队的技术壁垒。

伴随 3D 建模与仿真（MODSIM）深度融合，企业能够在设计流程前期预判产品在真实工况下的性能表现。

而 AI 的融入，则有望进一步简化仿真操作难度。它可以辅助完成仿真环境搭建，并联动创成式设计，在方案生成阶段同步评估强度、耐久度、可制造性等核心指标。

这使得仿真不再仅仅作为后期验证手段，转而成为设计过程里实时的决策参考。

MODSIM 将建模与仿真更紧密地连接起来 客户支持数据正在转化为产品改进

AI 还有一项关键价值，就是将沉淀已久的客户服务资料与用户反馈提炼成产品优化方向。以往，这类信息体量庞大、来源零散，不仅要耗费大量人力梳理，还难以判断资源应该优先解决哪些高价值问题。

借助人工智能模型，企业能够快速挖掘反馈里的共性缺陷、发展趋势与潜在需求，并依托这些见解迭代后续产品功能。

这代表产品开发不再局限于内部构思，还能够持续从真实使用数据中汲取经验。

材料创新拥有更清晰的验证路径

在医药领域，AI 早已用来解析海量生物与医疗数据，辅助新化合物的发掘。这套思路同样适用于制造业的材料研发。

搭配 3D 打印技术，新型合金与材料结构能够完成更快的测试和迭代。未来 AI 还有望协助设计师综合权衡材料配比、结构方案、可持续指标以及供应链风险这类复杂决策。

产品创新不再局限于外形结构，材料本身也拥有巨大创新空间。

从工具智能，到流程智能

制造企业需要告别单机软件与碎片化流程，转向一体化、云端化的产品开发模式。接入 3DEXPERIENCE 平台的 SOLIDWORKS 以及 3DEXPERIENCE Works 产品套件，能够把设计、仿真、数据管理和生产协同整合至同一套工作流。

所有相关人员依托统一产品数据开展协作时，设计修改、审核、意见反馈与交付就不再是相互独立的环节。

AI 带来的增益，也会从单点操作效率升级覆盖至完整产品开发链路：提前识别风险，快速推演方案，精准校验设计，及时响应用户诉求，同时为材料研发与可持续创新开辟新路径。