計算機輔助設計與製造CAE/CAM目前有哪些技術問題需要解決？

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本人碩士研究領域（在國外）。碩士研究課題基本做完，那麼我就來說說我對整個學科的理解。（註：連接大部分為英文，部分不確定牆內是否能訪問）

按照題主的標題，其實你描述的是整個「計算機輔助技術Computer Aided Technology - CAx」領域。當然，不僅僅是會畫圖就行了，那是用戶的需求。比如很多人的反應是，「你研究CAD啊，我也會啊，就畫畫圖，我還畫過xx呢。」吶，有人用軟體，就要有人做軟體對吧。其實CAx是一個非常難的領域，無數人為之奮鬥。

未來技術發展方向，或者說個人想要做好這個領域，需要有1 + X的能力，其中1代表計算機知識及編程能力，X代表多能。

毋庸置疑，你最終研發的是軟體。主要涉及的計算機知識為：

1、計算機圖形學：這是整個顯示技術核心，很多CG底層演算法都是為了更好的產品設計出現的，比如著名的貝塞爾曲線就是當年為了造汽車外形出現的，當然現在廣泛用于飛機了（鏈接：貝塞爾曲線_百度百科）。而顯示技術核心kernel，也是成為公司立足之本，而擁有世界領先kernel的國家，也都是製造業強國，如美國的Autodesk、Pro/E，德國西門子旗下NX，法國CATIA, 公司都獨立開發Kernel。相關列表請戳：Geometric modeling kernel, 也有人開源了部分小型Kernel，GitHub上也有：lolcad - a tiny CAD kernel，以及 Open CASCADE Technology, 3D modeling numerical simulation。

ps中國是有人開發kernel了，但是基本不能用啊，這就好比中國沒有能用的操作系統一樣。

2、資料庫，數據建模及數據協同性：行業內學名稱之為information modelling, (詳情點擊Information model）。是對複雜產品進行面向對象建模並用合理資料庫保存。我本科的畢業設計就是與此相關。一個產品信息必須全球同步可查，因為飛機早就全球範圍內造了。難點當然除了包括所有資料庫共同的存儲，分布的難點以外，更難的其實是怎樣對複雜數據建模。比如給你一架飛機，沒有航空背景的純碼農很難對它進行準確的1-1,1-n等關係建模。此外還有安全問題，由於面向軍工用戶，整個設計數據絕對不能外漏。即使是商業產品，對數據的要求同樣極高，如蘋果。相關介紹請戳：美國國家標準研究局NIST發布的文章http://www.mel.nist.gov/msidlibrary/doc/tina99im.pdf

由於計算機業內並不存在可以直接解決類似問題的方案，聰明的CAx人員，為了解決該問題，甚至重新提出了底層建模語言和方法，EXPRESS (data modeling language)（喂，不是express.js那個node.js框架啦~）。類似於UML，但是更加適合機械產品信息。而數據協同性研究（Interoperability），是建立在這個之上的。因為機械產品信息要求，必須,准。你不準是要出人命的。（這點與互聯網內很多模糊演算法，如主頁熱搜詞，推薦好友，明顯不同）但是不同軟體之間轉換，會損失產品信息和精度，於是這個研究就出現了。這是本人導師深入研究7年的領域，並和全球標準化組織一起在全行業推行。

3、雲技術及物聯網技術：中國剛剛提出的互聯網+_百度百科中很重要的一環。同時，中國製造2025_百度百科明確提出要大力推廣互聯網技術及雲技術。相關軟體行業則更加要求自動化，網路化，智能化。雲製造技術已經提出，難點在於終端類型廣泛到純碼農或純製造業背景的人均無法handle。例如如何把一台機床放到雲里並讓server控制？更多的甚至涉及到匯流排和網路等通信領域研究工作，如工業乙太網_百度百科。我導師的導師發表的一篇From cloud computing to cloud manufacturing文章已經是雲製造領域下載和影響力最高的文章之一，歡迎閱讀。

4、交互技術與虛擬現實：現在的交互設計從根兒上溯源，那都是來源於製造業的。這和管理學一樣。製造當中會對工人以及用戶的操作進行詳細分析（如動作被分解為起身，走動，站立，轉體等基本動作後評價複雜度，這個評價一個app的用戶體驗性相同）。怎樣降低工業軟體學習成本？於是要在交互上下功夫。未來虛擬現實技術將會大量進入工業界。比如已經有人用google眼鏡識別信息，讓工人瞬間識別零件裝配信息，解放雙手，Shop Projects Better Machine Vision with MTConnect + Google Glass。同時更多的研究工作已經非常深入的進入到了飛機等複雜產品虛擬裝配系統的人機交互技術。fb旗下的大力推廣的Oculus VR以後會大有用武之地。

5、人工智慧與機器學習：CAx需要太多的人工智慧了。比如，一個零件怎樣設計，壁厚多少？一個零件怎麼造，刀軌怎樣？一個機床參數怎樣設置？這些都應該可以，自動推薦，的！這是符合人類思維的。都說一個老師傅更值錢，why？因為他有經驗。那麼我們為什麼不能將所有人的經驗總結到一起？那將會比所有老師傅都值錢。這就是機器學習。也是我碩士課題研究成果之一。我研發了一個參數推薦系統，可以根據歷史記錄，和用戶需求，自動的推薦適合的設定參數，並在一定可信範圍新達到最優解。這實質是總結了前人所有實驗和錯誤經歷，但是我們不再需要「人」在這裡，而只需要人的經驗。

1+X 的X代表多能，也代表你要走進去的深入的非計算機學科的點，比如各類計算力學如（計算流體力學CFD），計算幾何，製造知識，產品設計知識，工業管理（供應鏈）和可持續生成（LCA）等知識。這些都是傳統領域，比較好懂，就不再贅述了。

現在製造業已經到了沒有計算機就要停產的地步。可以說，是一個有很搞頭的方向。但是抱歉我個人不喜歡這種過於嚴肅而不fun的東西，所以就跑去做了最不嚴肅的社交產品。

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國內的情況是現在CAD的應用是被嚴重低估的，特別是傳統行業中基本還處於取代手工畫圖而已的階段。CAD二次開發的空間是十分巨大的，從最簡單的自動繪製線條到較為複雜的自定義API都可以做。可以說即使是0起點0開發經驗的人只要有想法肯下功夫都能有所收穫。

我個人的體會是建立產品的數字模型其實特別是重要。產品的數字模型一旦建立，後續能做的就很多了，比如通過重要參數自動繪圖、自動標註、自動套打出圖。結合資料庫進行各類管理，接入ERP系統，通過先進的自動化儀器進行產品檢驗等等才有可能實現。如果產品沒有數據模型，只是CAD軟體裡面的一堆線條，後面的這些就不太可能走的很遠了。

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怎麼忽悠老闆聽你的。

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