一大波GPT 6 Astra 用户机械CAD建模实测结果汇总
GPT 6 Astra 已经正式上线，一批用户也已经在积极实测其号称AGI的各种专业能力。从目前笼统的印象看，影视游戏3D建模和建筑设计领域输出的结果还是相当惊人的，还带动了Blender软件下载飞涨，而人类角色3D建模还有待提升。在机械和PCB领域，小到机械零件，大到航空发动机，也有一些用户已经开始了实测。从测试结果看，GPT 6 Astra能做出的CAD模型和PCB板在细节上比之前有了很大提升，在大体看起来像的情况下，细节问题比之前的少了很多。但问题也很明显，多数时候AI的结果距离真正工程可用仍然还有距离，Token消耗和时间也还比较长，速度并不如人快。如果后续能结合专业知识和Skills，或许AI生成CAD的水平又会有显著提高。以下从3D Mesh建模、3D机械设计和PCB设计3个方向，具体盘点下各方向网友的一些测试结果。3D Mesh建模
3D Mesh建模并不是本文的重点，但AIE之前介绍过2个类似案例：创建小米su7，以及创建四缸发动机，刚好有新结果可以做为对比。将官网三维视图照片投喂给AI，5小时限额内生成的小米yu7 3D模型。因为免费限额，模型做到下图的水平就停了，是半成品，并非最终版。 图中是个复杂的装配体，里面各个零部件都是可以修改调整的，如车内的座椅等也都有对应模型。 案例2：发动机演示动画，来自X用户Dilum Sanjaya该用户测试了一个生成V8发动机动态演示动画的例子，效果与之前国内的很多用户测试效果大体类似，稍好。机械设计
机械设计难度显著高于3D Mesh设计，测试包含了电路外壳、2D图纸转3D、3D转2D、mesh转3D模型、设计变更、大型产品设计等众多方面，使用的CAD软件也跨越了freeCAD、Onshape、SolidWorks等，小型简单零件可用度显著提升，大型产品依然还不行。案例1：电路板外壳自主设计，来自B站用户一条面包_06任务：让AI在FreeCAD中为电路板设计外壳，输入是pcb的step文件和接口的数据手册，模型是Astra High 结果：半小时用光5h额度。后续提出修改，如改成顶部换成亚克力板，修改装配方式，每次消耗5h额度的20%，修改成功率高，基本一次成功 评价：如果是3D打印可能可以用（得看AI设计是否有装配余量），要是注塑的话，BOSS柱没有筋，没有壁厚均匀，上下面没有断差，拔模斜度也没有，没有具体的材料工艺环境等案例2：电路板外壳自主设计 ，来自X用户Peter用户提供了2块电路板模型作为输入，让AI在 Fusion 360 软件中自主完成可穿戴设备的建模工作。它包括两块电路板、一块电池、一个外部电源按钮，还有用于吸附在衣物上的磁铁装置。输出是下面2图
SolidWorks中创建的3D模型。下图分别是Astra的结果和GPT 5.6 Sol结果的对比，Astra的结果和人工建模的对比。
可以看出Astra实现了很多图纸的小细节，大体看起来正确，比GPT 5.6 Sol有显著提升。
跟人手动建的对比已经非常接近，但仍有小细节上的差异
案例4：2D图纸建3D模型，来自小红书用户Spring 基于2D图纸，让AI在SolidWorks中创建3D模型，模型使用Astra Pro案例5：3D模型转2D图纸，来自X用户ペン銀🐧LLM機械設計案例6：3D模型转2D图纸，来自小红书用户马卡耶夫任务：让AI用UG基于汽车轮毂三维模型生成二维图纸提示后，第二次的结果，距离真正可用细节上依然需改善案例7：对既有CAD设计修改，来自X用户alpha_rover 让AI对Onshape中的机器人模型进行修改，包括重新设计深度相机支架，重新定位了Jeton计算模块位置，以及在顶板上增加更多的通风口。案例8：对既有CAD设计修改，来自X用户alpha_rover 让AI为轮子增加一个通往轮缘的电线
案例9：3D Mesh转3D模型，来自X用户alpha_rover 让AI基于Blender里面扫描重建的3D Mesh轮胎模型，创建一个SolidWorks中的3D轮胎模型案例11：创建航空发动机，来自X上的Adam，即AI CAD创业公司ADAM基于Onshape MCP创建的航空发动机，结果如下。大概看起来不错，还有运行动画，但涵道是堵死的，并不可用。PCB领域一些用户测试了让AI直接生成PCB电路板，结果大多数能通过设计规则检查，但并不好，很多细节需要优化才能真正工程应用。案例1：自动生成最小系统板。来自B站用户wqm8181提示词为：画一个STM32F103C8T6的最小系统板，包含Type-c（引出串口），8M外部晶振、PC13引出LED、电源指示灯，带有LDO线性稳压器可以将5v输入处理为3v3为单片机供电，并且引出5v、GND、DIO、CLK作为下载口，丝印清晰合理、布局美观、禁止采用自动布线，要有条理的布线 加上boot0和nrst的按键，其他常用引脚全部用排针引出，板子大小不做规定，尽可能小，方形板子，把元件全部放在顶层结果如下，耗时2小时，作者估计可能能用，但很多地方需要优化案例2，根据PCB原理图，生成电路板，来自B站用户_丨和丨_
输入的PCB原理图如下，让AI使用easyeda-api Skills连接嘉立创EDA进行自动布局和布线设计
使用 GPT-6 Astra Medium 模型，花费7元，2小时，结果如下。设计规则检查测试通过，基本可用，作者评价是gpt 5.6 sol 达不到的高度，但不是优化的方案案例3：全自动设计 FPV 飞控，来自B站@会上网的噜噜 GPT-6在 KiCad 里直接操作从电路原理图到 PCB 布局、走线、元器件摆放，画完后AI自己运行 ERC、DRC，检查问题，再修改电路和布局。总耗时3 小时多，总token消耗量约为5200万，结果如上图。完成了 F405 六层飞控板的设计，还导出了 Gerber、钻孔、BOM、贴装坐标和 STEP 文件，能直接打开 3D 看整块板子的效果。作者尚不确定板子是否真实可用。总结
对比前代的GPT 5.6 Sol，GPT 6 Astra在机械设计方面的确有了明显的进步，但是在相对复杂的问题上，输出结果距离工程可用依然还远，Token消耗和时间也还是偏高。虽然还没达到高度可用，但其进步速度，以及叠加设计知识、SKills之后的效果还是挺值得期待。Astra才刚刚上线不久，未来一段时间，估计会有更多的实际测试放出。但AIE这里也提醒大家，国内有些博主发的视频是来自外网搬运而非自己实测，国外很多测试并没有细节，一些博主可能会案例进行放大介绍造成误解，还需要大家多留心~ 
