當前，AI浪潮正以前所未有的速度席卷各行各業，工業軟件作為支撐工業制造的核心力量，同樣迎來了深刻的賦能與變革機遇。作為研發數字化領域的知名品牌，開目軟件依托深耕高端裝備制造領域的深厚積淀，構建了“AI技術底座+工業軟件+智能體”的新一代智能產品矩陣。本文將深度拆解開目AI融合架構、低代碼平臺與三十年護城河，看其如何以AI為翼，突圍向上。

“AI是沖擊，也是助力——它本質是工業軟件能力的倍增器。我們的核心在于如何將AI技術深度融入工業軟件，為客戶真正創造價值。”開目軟件聯合創始人、董事長陳萬領博士在接受e-works訪談時如是說。

這不僅是開目對產業變革趨勢的積極回應，也是這家深耕工業軟件領域30年的國產企業，對自身發展路徑的清晰定位————既堅守工業軟件的核心根基，又通過AI融合實現創新突破，開辟新的增長空間。

當生成式AI能夠快速生成代碼，AI Agent能夠拆解任務、調度工具，作為現代工業數字神經系統的工業軟件，究竟是被AI強化，還是終將被替代？

開目軟件總經理寧靜波先生明確指出，工業軟件與AI絕非替代或顛覆，而是相互賦能、協同演進的共生關系。

工業軟件在長期實踐中積淀了深厚的行業機理與物理算法，能夠保障工業場景所需的精準運算與可靠輸出。AI雖具備強大的學習、生成等能力，卻存在天然缺陷：在缺乏高質量數據時，模型極易輸出偏差結論，無法直接滿足工業領域的精度與可靠性要求，尤其是生成式AI固有的幻覺問題。因此，AI時代必然是“機理模型+工業AI”雙輪驅動。

另外，AI的高效運行離不開高質量數據，而工業軟件恰好承擔著全生命周期數據歸集、治理與管理的關鍵角色，且已形成數據、模型、應用的閉環。

更關鍵的是，工業數據涉及企業的核心商業機密與生產安全，安全性要求極高。工業軟件經過多年積累，已形成完善的數據加密、權限管控、訪問審計等安全體系，能夠滿足工業場景的安全要求。若脫離這一安全框架，AI 極易引發數據泄露風險。

當然，傳統工業軟件也有其自身的局限性，諸如數據多為被動記錄、事后使用；系統推理判斷依賴固定規則，缺乏自主思考與動態優化能力；使用成本高，跨域閉環難等。AI的介入，可以助力工業軟件在知識復用、分析診斷、決策支持、交互方式等方面實現重構。

因此，工業智能化發展注定無法依靠單一技術路線，工業軟件與AI的深度融合，是破解雙方短板、實現雙向賦能的關鍵。

作為國產工業軟件自主創新的先驅，開目軟件深知唯有主動順應趨勢，善用AI，完成自我蛻變，方能擴展能力邊界，避免被AI所顛覆。

近年來，開目軟件持續推進工業軟件與AI的深度融合。基于長期積累與探索，公司構建了面向下一代的AI融合架構，形成了“底座+工業軟件+智能體”新一代智能產品矩陣。

具體包括：

● 底層是最新推出的Cloud+平臺，由云計算底座KMOS與AI基座KMArtizen.AI組成。KMOS提供堅實的算力與存儲支撐；KMArtizen.AI涵蓋大模型微調、低代碼開發、知識圖譜構建、智能體管理、數據集管理等能力，可為上層產品提供穩定、高效、安全的技術支撐；

● 中間層是智能體矩陣，分為通用智能體與專業智能體。通用智能體覆蓋需求文檔生成、業務流程編排、智能體開發、智能運維等場景。專業智能體則聚焦制造業研發、工藝、制造領域的細分業務，提供面向具體場景與行業需求的AI應用；

● 最上層是工業軟件，主要包括KMPLM、KMMPM、KMMOM三大管理系統及一系列研發設計類工具軟件，通過嵌入各智能體，實現相似推薦、工藝生成、變更分析等智能化應用。它們承載著工業機理、沉淀著行業Know-How、連接著數據與智能，是底座發揮作用、智能體落地場景的前提。

開目工業軟件+AI技術架構

“傳統工業軟件不會消亡，但它們的角色會發生變化，會從孤立的操作工具降維成AI大腦的執行器。”開目軟件AI與創新研究院院長蔡青博士一語道破了開目重構底座平臺，打造面向下一代AI融合架構的核心邏輯。

縱觀工業軟件與AI的融合路徑：早期以“增值外掛”模式為主，即在現有系統中嵌入AI能力；伴隨生成式AI的興起，邁入“智能副駕”（Copilot）階段，AI能力深度嵌入工業軟件底層數據與業務流，通過自然語言對話，實現跨系統檢索知識庫、輔助校驗等人機協同。

如今，隨著AI Agent的加速發展，為最大化釋放AI Agent的潛力，軟件系統面臨的已不再是單純的功能升級，而是底層的徹底重塑——構建以智能體為核心的“AI原生”架構，逐漸摒棄傳統UI，打造全AI原生的智能體矩陣。

面向未來，行業將步入“統一AI知識大腦”的階段，即在AI原生架構之上，將企業的業務數據、圖紙等提煉為統一的知識圖譜，形成可自進化的“業務大腦”，工業軟件則API化，演變為底層AI的“大腦執行器”。

值得一提的是，針對大模型的幻覺與安全問題，開目的解決方案是在幻覺與硬約束之間尋找動態平衡區。

● 在架構層面，采用神經符號架構，通過工業機理模型與AI技術的有機結合，實現“大腦與四肢”的體系解耦。

其中，大模型作為“大腦”，負責模糊意圖理解與泛化推理；工業軟件的專業求解器與規則引擎退化為“四肢”，負責核心工業決策、三維幾何計算與嚴格參數設定；中間還輔以基于傳統工業機理的“安檢網”作為規則護欄。這種模式既發揮了AI的靈活智能優勢，又守住了工業機理的硬約束。

● 在數據層面，采用RAG（檢索增強生成大模型），結合工業知識圖譜，用業務域確定性事實錨定生成邊界。

此外，構建雙重評估體系，通過設立“影子模式（Shadow Mode）”平行軌道，讓模型只推理不下發指令，并長周期對比AI決策與人類專家操作差異；并引入OOD非分布測試檢驗極端工況泛化能力。

在幻覺與硬約束之間尋找動態平衡區

“AI是工業軟件的能力放大器，但它并非萬能。我們不應盲目追求‘All in AI’，而應理性識別AI的能力邊界，精準匹配具體業務場景，才能真正發揮其優勢。AI Agent的本質是專業化任務執行單元，因此成為AI能力在具體場景中落地的關鍵載體。”開目軟件PLM事業部總經理助理蘭永嘉指出。

為更高效推進AI Agent規模化落地，開目軟件采用“用戶共創”模式：聯合客戶挖掘高價值、高痛點的業務場景，分析AI能力，并找到與業務融合的切入點，據此構建智能體。再依托客戶真實業務數據完成場景驗證與持續打磨，最終將成熟方案沉淀至標準化產品，形成可復用、可快速復制的智能能力。

目前，開目軟件重點聚焦AI的六大核心能力，形成了覆蓋復雜裝備研發、工藝、制造、數據決策、知識運營五大領域的25大核心智能體，且在多個場景實現突破。

開目軟件構建的部分智能體

例如，AI需求識別智能體，運用的是AI的理解分析能力。它將企業分散的需求轉化為結構化要素，并記錄來源與依據鏈路，形成指導產品開發的需求標準。同時，按場景匹配，讓相關需求主動找到對應業務，而非傳統的關鍵詞被動檢索，從而使需求遺漏率降低60%。

AI工藝生成智能體，以工藝路線庫與規則庫、制造資源庫、零件參數庫為基礎，其中規則庫采用“AI先提取規則初稿，再由人工進行交互確認并予以干預調整”的構建模式，且這一過程持續迭代優化，形成持續積累與進化的閉環。

當新零部件需要編制工藝時，智能體根據輸入參數，結合開目自研的特征識別模塊，獲取零部件的幾何特征、PMI 等參數，理解特征之間的關系及工藝要求，再依托工藝推理引擎，在規則庫中匹配適用工藝路線，并綜合評估方案合理性與制造可執行性，最終一鍵生成完整工藝規程，讓工藝員從“編寫者”轉型為“審核與優化者”。

AI工藝交互設計智能體，擺脫“找菜單、點鼠標”的繁瑣操作。用戶通過自然語言表達意圖，智能體精確理解并自動轉換為相應的軟件操作指令，實現從指令到執行無縫銜接，復雜任務自動拆解，效率提升30%以上。

開目AI工藝交互設計智能體

蘭永嘉強調，工業AI落地的基礎，在于企業知識與領域知識的雙重支撐，這也是開目AI Agent堅守的底線——以RAG與知識圖譜為剛性約束，確保智能體在正確的數據范圍和功能邊界內活動，確保操作精準可靠。

其中，企業知識圖譜依托企業原始業務數據搭建而成：由開目軟件提供標準理論模型，明確數據規范與數據范圍，再結合企業自身業務主線與實際數據，落地形成適配企業的專屬知識模型；領域知識圖譜，則沉淀行業通用工藝規范、制造標準、材料屬性及優秀實踐經驗，是可跨行業、跨企業復用的共性知識底座。

“業務在跑，系統在等”這是傳統工業軟件交付模式的真實寫照。每一次系統改動，都伴隨著響應速度慢、迭代成本高、升級風險大的問題，數字化轉型越深入，這一矛盾越是突出。

近年來，低代碼開發平臺以其簡單易用、靈活配置、高效開發及低成本等優勢，成為企業敏捷響應業務變化的關鍵工具。

低代碼平臺賦能客戶定制與運維

面對離散制造企業大量個性化、高頻定制的需求，開目軟件構建了AI+低代碼平臺，通過可視化建模、界面拖拽、業務流編排等，大幅降低了企業的開發門檻，并結合AI能力，真正實現“把改系統的能力還給懂業務的人”。其核心優勢體現在：

● 非通用低代碼工具，與工業場景耦合

開目AI低代碼平臺內置標準數據模型和標準API，讓開發者在標準工業模型上做擴展，上手快、見效快。以KMMOM低代碼開發平臺為例，其內置150+KMMOM數據模型，極大降低了建模門檻。

另外，平臺設計環境與運行環境相互獨立，設計變更不影響運行中的應用，保障系統穩定性；軟件產品與平臺獨立部署，通過HTTP/HTTPS、MQTT等標準協議接口交互，產品穩定迭代，定制應用靈活擴展，互不干擾。

● 可視化配置開發，無需編寫大量編碼

平臺通過拖拽、配置等可視化方式完成數據建模、頁面設計、業務流編排、系統集成等。例如，數據建模，通過圖形化拖拽完成數據結構定義，建模結果自動映射數據庫表。界面設計，提供所見即所得的表單、列表、大屏看板設計，支持組件級復用。邏輯編排，支持可視化拖拽定義處理邏輯，簡單業務邏輯不寫代碼，復雜邏輯在線編寫腳本、調試，支持調用標準API和外部接口。

● 模板化持續沉淀：讓經驗資產化

每個項目的交付成果都可以抽取為模板，上架至模板中心。新項目可以基于現有模板快速調整，實現“不從零開始”。隨著項目積累，企業的可復用資產越來越多，經驗不會因人員流動而流失。

● AI智能開發助手，以自然語言驅動的“超級自動化”

借助AI智能開發助手，業務人員只需用自然語言描述需求，平臺自動生成配置草稿，覆蓋數據建模、頁面開發、業務流編排、系統集成和API腳本五個核心環節，真正實現“業務即代碼”。另外，為有效避免AI幻覺問題，開目軟件設計了兩段式交互機制，AI先生成配置草稿，人審核修訂后生效，既提速又控質。

AI大潮下，未來工業軟件將是機理模型、AI算法、企業數據的融合體。“這意味著誰掌握了特定工業領域的跨模態高質量數據與機理規則，誰就能主導下一代的利潤分配矩陣。”蔡青博士指出。而這些正是開目軟件三十年深耕積淀的核心價值所在。

陳萬領博士表示，AI技術再先進，其效能發揮離不開工業機理與行業Know-How，而兩者均需長期積累、持續迭代。

多年來，開目軟件扎根高端裝備制造業，服務了航空航天、兵器船舶、汽車等數千家企業，深刻理解不同行業、不同生產模式下的差異化需求，并將這些行業知識與實踐經驗沉淀為軟件算法與規則庫，構筑起不可復制的競爭壁壘。

同時，依托與高端客戶建立的深厚信任，開目堅持“用戶共創”模式，結合真實業務場景，持續打造貼合需求的AI Agent。

數據質量決定AI上限，而高質量數據的獲取與利用，離不開數據貫通。因此，企業需要的并非孤立的單點技術，而是覆蓋設計、工藝、制造全鏈條的集成化解決方案。開目以工藝為核心，已構建起“平臺+系統+工具+解決方案”的全棧產品體系，為企業提供一體化的數字化轉型支撐。

開目在2026用戶大會上發布工業軟件AI產品

此外，面對AI加速行業洗牌的挑戰，唯有快速響應才能立于不敗之地。為此，開目設立了AI與創新研究院，與傳統產品開發團隊并行協同：前者聚焦AI前沿技術研究，后者專注于技術與產品的融合落地。

無疑，深厚的工業Know-How、成體系的解決方案、快速的迭代能力，是開目軟件30年來逐步形成的護城河。在此基礎上，AI將成為強大的倍增器，助力開目軟件為客戶創造更大的價值。

在AI重構產業格局的當下，開目軟件以專注務實、銳意創新的姿態，回應著時代的激流。依托三十載深耕高端制造的深厚積淀，開目軟件打造AI技術底座，通過“技術筑基、場景賦能、用戶共創”的戰略布局——以工業機理筑牢發展底線，以智能體拓展應用場景，以客戶需求檢驗核心價值，推動AI Agent從演示Demo走向工業實操場景，成為國產工業軟件AI突圍的樣本。

2026年，開目軟件迎來成立三十周年。回望征程，“堅持”與“創新”是其發展的主旋律。從聚焦單一CAD工具，到打造多個中國“首創”、擁有二十多款自主知識產權的軟件產品；從構建覆蓋設計、工藝、制造全鏈條的一體化解決方案，到全面擁抱AI，形成新一代智能產品矩陣；從服務中小企業到聚焦高端裝備制造業，并在汽車、非標設備、家電、消費電子等領域不斷開疆拓土——開目軟件始終堅守一個愿景：成為世界領先的數字化工藝與制造產品及解決方案供應商、中國領先的智能制造解決方案供應商、中國高端工業軟件領導品牌。

三十年風雨兼程，是里程碑，更是新起點。展望未來，開目軟件將持續全面擁抱AI，深耕設計工藝制造一體化，堅守高端客戶戰略與客戶導向，并攜手上下游伙伴共建工業軟件生態，以軟件之智賦能中國制造高質量發展。

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