芯耀
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当OpenClaw让AI从“回答问题”变成“主动干活”，一场关于AI真正落地的活动已悄然开始。通用智能体可以管理你的日历和邮件，但谁来管工程师案头那张复杂的CAD图纸？
安托以“安心托付，智造未来”为核心理念，深耕制造业工程场景，打造了一套全流程、高适配、可落地的AI集成应用服务解决方案，将AI大模型与CAD、CAE、CAM等工业软件深度融合，直击工程设计、仿真、制造、需求管理等环节的行业痛点。最近，安托也成功在OpenClaw中接入飞书、企业微信和微信等应用场景，让AI真正成为工程师的“智能搭档”，为制造业企业带来效率与质量的双重跃升。
精准破局：找准通用AI与工业工程的融合痛点
通用AI大模型虽在语言推理、代码生成等方面表现亮眼，却在制造业工程场景中遭遇“水土不服”：对公差、装配约束等工程专业术语理解偏差，未针对工程行业规范优化，领域化处理能力不足，难以直接适配工程设计的精准化、标准化需求。
安托精准把握行业需求，立足制造业工程设计、工艺制造、虚拟仿真、需求管理等核心环节，开展针对性AI集成研究，通过AI嵌入开发、企业知识库定制、工业软件API集成、智能检查与智能生成报告等一系列解决方案，让AI技术真正融入工业软件与业务流程，实现从“通用能力”到“行业适配”的转化。
全流程AI赋能解锁工程应用新场景
安托AI集成应用方案围绕制造业工程核心流程，打造了多场景、高适配的AI应用能力，覆盖工程设计、工艺制造、虚拟仿真、需求管理等全环节，让AI成为工程师的高效助手，依托CATIA、DELMIA、ENOVIA等工业软件的深度集成，实现技术与业务的无缝对接，落地多个实际应用案例，让智造能力看得见、用得上。
01、智能设计：让工程设计告别重复，高效创新
依托CATIA与AI的深度融合，安托打造了“AI设计助手”，实现自动化脚本生成、API集成与工具链开发，同时落地智能装配、智能零件设计等核心设计场景，让设计效率呈几何级提升。
自动化脚本生成：用户通过自然语言输入设计需求，如“生成直径50mm、高度100mm的圆柱体并添加M6螺纹孔”，设计智能体会根据用户的命令，调用相关的CATIAtools资源，一键完成参数化建模，告别手动敲代码的繁琐；
智能装配设计：通过自然语言与智能设计助手交互，实现
1）将CATIA当前的装配方案保存；
2）调用装配方案快速完成装配。
02、智能校核：让设计合规性与可靠性双重保障
针对工程图纸与模型质量把控的行业痛点，安托推出“AI图纸规范性检查”与质量检查工具，通过AI接口调入设计内容自动校核，实现“全方位、无死角、高效率”的质量把控。
图纸规范性检查：自动校验标题栏、字号、属性映射、法规安装高度等20余项企业标准，确保设计文件符合规范；
模型质量检查：精准识别设计中的冲突、干涉等潜在问题，从源头规避设计风险；
系统协同集成：通过API集成与工具链开发，让检查工具与企业现有流程无缝对接，实现设计-检查-修改的闭环管理，某制造企业引入后，图纸审核效率提升80%，图纸合格率从85%提升至99%。
03、智能知识管理：让企业知识成为设计“硬支撑”
安托搭建了基于RAG的企业AI知识库，融合大语言模型、向量数据库、语义检索技术，实现企业知识的高效采集、存储与检索，同时打造AI智能检索助手，成为工程师的“移动知识宝典”。
多源知识采集：支持文件语料、SaaS语料、数据库语料的多维度采集，经向量化处理后存储至向量数据库，实现知识的结构化管理。
04、智能需求管理：让需求梳理更精准、更规范
安托将AI技术融入“MBSE++(PLUS)平台”，打造全流程的AI智能需求管理体系，实现需求的自动生成、补充与智能检查，解决传统需求管理中描述模糊、条目缺失、校核繁琐的痛点。
需求自动生成：依据无格式项目附件，AI可自动生成动力系统、电器系统、环保系统等核心需求条目，同时支持多轮对话修改完善，还能基于大模型补充已有需求规格的缺失条目；
需求智能检查：支持用户自定义检查规则，对需求条目/需求集进行一键校核+一键修改，快速修正描述模糊、指标不明确、不符合行业规范等问题。例如某船舶企业在7000DWT-B成品油船项目中，AI辅助下需求梳理周期缩短50%，需求条目完整性从70%提升至95%。
05、硬核架构：筑牢AI集成应用的技术底座
安托深知，稳定、可拓展、高适配的技术架构是AI落地制造业的核心支撑，因此构建了“分层级技术架构”，融合“大模型+AI智能体+MCP”三大核心技术，同时提供灵活的私有化部署方案，让AI方案适配不同企业的技术需求与数据安全要求。
06、全栈式技术架构：从硬件到业务的全维度支撑
安托打造了“硬件层-模型层-服务层-应用层-业务层”的五层技术架构，实现技术能力的层层下沉与业务需求的层层向上，让AI能力无缝融入工业场景：
硬件层：支持云服务器、本地服务器灵活部署，满足不同企业的算力需求；
模型层：集成大模型API、指令模型、推理模型、多模态模型等，根据应用场景需要灵活选择合适的基础AI模型；
服务层：依托开源AI app资源以及自主开发等技术，实现推理服务、知识库服务、消息管理等基础服务；
应用层：打造各专业智能体、多模态智能体，实现知识库检索增强问答、语音识别等核心应用；
业务层：落地3DE智能交互、AI智能设计、AI需求管理等核心业务场景，实现技术与业务的深度融合。
07、灵活私有化部署：兼顾成本与数据安全
针对不同企业的规模、算力、数据安全需求，目前三种大模型私有化部署方式，实现“按需选择、灵活适配”：
大模型API调用：按推理token付费，成本最低，适合轻量化应用；
云服务器租赁：按月支付硬件费用，可灵活扩容，支持二次训练，适合中等规模企业；
本地私有化部署：采购服务器+GPU硬件，数据本地存储，安全性最高，支持深度二次训练，适合大型制造企业与涉密场景。
08、深耕垂直：打造行业专属的AI智造能力
安托不满足于通用场景的AI融合，更聚焦制造业垂直领域，针对航空航天、汽车与交通、船舶与海洋、工业设备、能源与材料、低空经济等细分行业，打造行业AI专属模型与专业知识库，实现AI能力的行业化定制。针对RAG知识库在全局性总结、客户知识库集成、维护成本高等痛点，安托提出针对性解决方案：与领域客户深度合作，由客户提供行业数据，安托提供技术支持，共享垂直领域模型成果；同时与模型厂商合作，解决大模型算力需求，让行业专属AI模型更易落地、更具价值。
09、全维服务：让AI落地无忧，智造持续升级
安托不仅提供AI集成应用的技术方案，更打造了一套从方案设计到落地运维的全维度服务体系，为企业提供一站式智造解决方案：
模型服务：大模型微调、大模型集成评估，让AI模型更适配企业场景；
平台服务：AI平台工具运维服务，保障系统稳定运行；
场景服务：打造AI增强交互设计、AI检查校核、AI仿真调优、AI制造提效等专业场景AI工具包，覆盖工程全流程；
知识服务：搭建行业知识库与专业知识库，实现企业知识的高效管理与复用。
智造未来：与制造业携手，共赴工业智能化新征程
AI与制造业工程的融合，不是简单的技术叠加，而是流程的重构、效率的革命、创新的升级。安托凭借深耕制造业的行业经验、硬核的技术能力、可落地的场景方案，让AI大模型真正走进工厂、走进设计室，成为制造业转型升级的核心引擎。未来，安托将继续深挖制造业行业痛点，持续探索AI+工业的创新应用，不断完善AI集成应用方案，与制造业企业携手，让智造能力更硬核、让工程效率更高、让创新之路更宽，共同奔赴工业智能化的新未来！
如果想要详细了解安托AI集成应用方案，欢迎扫码咨询
