4月12日，由中国工业与应用数学学会（CSIAM）主办，CSIAM几何设计与计算（GDC）专委会与厦门大学信息学院、数学科学学院联合承办的"智能CAD生成"研讨会，在厦门大学思明校区科学艺术中心成功举办。 

本次研讨会由厦门大学图形学实验室的陈中贵教授和曹娟教授负责组织。研讨会信息一经发布，便迅速吸引了众多高校和企业研究人员的积极参与。清华大学胡事民院士亲临现场并致辞，GDC专委会主任、中国科学技术大学刘利刚教授致辞并主持了圆桌论坛，包括GDC专委会原主任、中国科学技术大学陈发来教授在内的8位学术界和产业界专家作了专题报告。

信息学院副院长郭诗辉致欢迎辞，代表学院欢迎与会嘉宾，特别感谢GDC专委会的长期支持并回顾双方自2009年以来的合作历程。他表示，在胡事民院士、陈发来教授、刘利刚教授等专委会领导和专家的长期指导下，厦门大学信息学院图形学团队建设成效显著。面对AI驱动CAD技术转型趋势，信息学院期待以此次研讨会为契机深化合作交流，探索AI+CAD人才培养模式，为行业输送更多优秀人才。

胡事民指出，CAD 技术作为工业软件的“基石”，广泛应用于高端装备、智能制造、航空航天和集成电路等关键领域，但长期以来核心技术受制于国外，突破技术瓶颈对于保障产业安全和提升国家竞争力至关重要。他强调，随着人工智能技术的飞速发展，传统几何建模与设计迎来智能生成与数据驱动的新范式，亟需加快推进 AI 与 CAD 的深度融合，实现从“跟随”到“引领”的跨越。结合自身参与国产 CAD 系统研发的实践经验，他特别指出，CAD 技术的发展离不开数学、计算机与工程等多学科的交叉碰撞。期待会议成为智能 CAD发展的新起点，进一步推动产学研协同创新，助力国产工业软件实现更大突破。

刘利刚指出，本次研讨会旨在响应国家重大需求，聚焦如何利用AI技术推动CAD新范式发展。他强调，AIGC技术的迅猛发展正在推动三维建模从传统方式向数据驱动智能生成范式转变。他特别提到，设计模型必须具备三大特性：体现人类的设计意图、承载完整的语义信息、满足工程制造的实际需求。面对这一历史机遇，研讨会汇聚了国内顶尖学者和业界专家，共同探讨基于AIGC的新型建模方法，以应对当前挑战并探索未来发展方向。希望通过研讨会，大家可以充分交流意见，促进产学研之间的协同创新，加速新技术的应用和发展，助力中国从CAD技术的跟随者逐步向引领者转变。

在报告环节，复旦大学周向东教授作了题为“基于大语言模型的 CAD 参数模型生成”的报告。微软亚洲研究院刘洋研究员作了题为“CAD 重建与生成中的难点：结构、特征及硬约束”的报告。香港大学高盛华教授作了题为“CAD-MLLM: Unifying Multimodality-Conditioned CAD Generation With MLLM”的报告。浙江大学杜鹏教授作了题为“基于强化学习的CAD模型训练场”的报告。清华大学潘浩教授作了题为“可微分CSG与设计概念归纳”的报告。北京师范大学郭建伟教授作了题为“序列化和结构化表征驱动的 CAD 智能建模”的报告。腾讯光子工作室刘中远研究员作了题为“从慢思考到智能生成：CAD 大模型与设计需求空间的思考”的报告。中国科学技术大学陈发来教授指导的博士生李劲作了题为“DTGBrepGen: A Novel B-rep Generative Model through Decoupling Topology and Geometry” 的报告。

在八个精彩分享结束后，刘利刚进行总结，并邀请来自中望、华为等参会的企业技术专家就本企业的视角对智能CAD生成技术的一些思考进行补充分享。随后，刘利刚主持圆桌讨论，与报告专家和参会人员共同围绕CAD的表达方法、带硬约束的AI生成方法、生成过程的精度问题、以及CAD/CAE一体化的AI方法等议题展开了热烈讨论。

研讨会尾声播放的精彩视频锦集带领全场重温了研讨会亮点，会议在热烈掌声中圆满落幕。

       （图形学实验室）