结构化知识库+研发智能体｜开启智能研发时代

​想必大多数研发工程师都经历过这些场景：花了三天做的仿真，隔壁同事说两年前做过，但文档早找不到；想查某批次材料参数，需要在PLM、SDM、甚至Excel表里来回折腾；通用大模型回答看起来很专业，但你不敢用来决策，因为它没有确切聚焦于你实际业务的资料依据。

这些问题背后，是五个长期存在的行业痛点：知识孤岛、检索低效、更新滞后、无法推理、AI幻觉。传统知识库本质是一个“数字档案室”——你存了什么它知道，但你想问什么它不理解。你搜“疲劳断裂”，它返回所有包含这四个字的文档，但具体哪一页回答了你的问题？你自己翻。

这导致一个现实：各类研发、制造、管理数据积压沉睡，用户却无法获得对于业务决策行之有效的答案。

PART/1

破局：从“文档管理”到“知识推理”

戴西软件面向工业研发领域推出NexAI Suite多业务智能体套件（后称NexAI），它的解决思路很直接：用统一的AI数据中台，把企业内部分散的、异构的数据整合，真正变成可理解、可推理、可追溯的活知识。

其核心能力不但是通用大模型的有效集成，还通过GraphRAG（基于图结构的检索增强生成）+RAG（检索增强生成）双引擎的高效技术融合推动智能体基于真实的业务数据理解用户问题，并提供可追溯，有依据的准确答案。

RAG让大模型去“翻书”，GraphRAG让大模型先去“看关系图谱”，理解知识点之间的逻辑关联，再回来找证据。这样既能回答“是什么”，也能回答“为什么”和“如果……会怎样”，同时从根本上抑制AI幻觉。

RAG+GraphRAG双引擎接入大模型

更重要的是，NexAI不是单一工具，而是一套面向工业研发场景的智能体套件。这些智能体各司其职：有的写需求，有的画时序图，有的分析仿真云图，有的做项目风险预警。它们共享同一个底层知识库，在研发设计、仿真分析、项目管理的全链条中协同工作。

PART/2

深度解析：NexAI在工业研发中的关键能力

下面聚焦几个对研发工程师最实用的功能。

1有据可查的智能问答：解决AI幻觉

你可以用自然语言提问，例如：“去年XX项目的起落架减震器，在高温工况下的材料参数是什么？”

NexAI会做三件事：理解意图 → 在融合了PLM/PDM/TDM等系统的知识图

谱中精准检索 → 生成带引文、带出处、带具体位置的回答。它告诉你答案来自哪份报告的哪一页哪一张表。你才敢用、敢信。

答案生成显示引用文献

2自然语言驱动设计：从口述到模型

自然语言绘制CAD模型，支持Web端轻量化预览

NexAI集成多模态大模型，允许用自然语言直接生成基础模型。

自然语言建模：通过NexAI智能体，可以实现自然语言交互的方式，生成FreeCAD模型代码，并直接进行轻量化展示。

通过自然语言与NexAI交互，绘制时序图

流程/时序图：在做需求设计时，可使用自然语言描述业务逻辑，应用AIStudio低代码平台实时生成标准的业务流程或时序图，支持二次编辑。

仿真云图分析：将仿真云图丢给视觉大模型，自动识别高应力区、潜在风险点，并给出优化建议。

基于NexAI进行车辆发动机覆盖件仿真云图分析

基于NexAI进行轴类零件在扭转工况下的仿真结果分析

3贯穿研发全流程的智能体协同

NexAI嵌入RLM（产品需求生命周期系统）和PLM（产品设计生命周期系统），形成闭环。

项目管理： AI撰写与评审需求，自然语言绘制流程图/时序图；自动拆解任务并推荐任务执行人，生成项目计划及甘特图；支持需求变更影响预测、资源动态调度与预警、智能进度跟踪。

NexAI赋能RLM系统拆分需求矩阵

NexAI赋能RLM系统进行任务拆分

产品工程： PLM+AI实现关键环节智能决策——包括零部件版本对比及更新建议、零部件搜索与BOM替代件推荐、产品及零部件的对比分析并输出优化建议。

以图搜图/文搜图方式搜索替代件并进行相似度指数推荐

PART/3

结语：工业软件的下一站，是智能体协同

工业软件的进化方向，不是功能的无休止堆砌，而是以知识为核心的智能化重构。

戴西NexAI面向工业研发领域建立了体系化的人工智能技术架构——底层多模态的数据整合，基于知识图谱建立数据逻辑关联关系，打通企业数据的底层连接，再通过多智能体协同，把AI能力嵌入设计、仿真、研发、生产管理的每一个具体环节，面向工业研发场景提供一套健全的智能体工作环境。

当然了，能否实现“10倍提效”，取决于企业自身的数据治理水平。但方向是清晰的：未来的研发工程师，将更多地扮演“AI团队指挥官”的角色。谁先在自己的业务流程中部署这样的智能体，谁就能在下一阶段的竞争中占据有利位置。

*图中描述是基于产品功能的典型场景，实际操作以工程师实际习惯和需求为准，该文章发布于2026年4月24日。

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