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AI时代，CATIA宏代码建模，到底行不行？

CATIA那点事儿

2小时前浏览0

之所以要聊这个话题，是因为当前AI Agent与CATIA交互的主要方式，就是把提示词中的建模需求，写成对应的宏代码，再运行这个宏。

但实际操作下来，你会发现Agent即便是消耗大量Tokens修改多轮，也无法做出一个让你满意的效果。

如果你看过小狼的B站，那么按播放量排序，你会看到这个排名第一的《从攻城狮到程序猿》。相信很多小伙伴都是看了这个视频，才入坑CATIA VBA二次开发的。

在教程里，我们通过录制宏的方式，得到了一段创建圆柱体的宏代码。随后简单修改代码，加了For循环，便实现了圆柱的批量创建。

看完这个，很多小伙伴便信心满满地去做了一个复杂的模型，并全程录制。然后企图运行录得的宏代码，复现前面的建模操作。

结果，当然是各种报错…

关于报错的原因，小狼总结下来：

1、Automation，也就是宏的自身限制。

达索并不是给所有手动操作的命令，都开放了对应的自动化的接口。简单说，有些操作录不出来代码。

2、Feature Based vs Topology Based.

特征树上，你能找到一个叫“凸台”的特征（Feature），但你找不到一个叫“凸台的棱”的特征，这种三维图形的顶点，面，棱边就叫几何拓扑（Topology）。

而录得的宏代码，通常是更简单暴力地通过Topology Name来获取元素，也就是大家总看到的这串不明所以的代码。

但这事本身就是个悖论：

打个比方，我要在公司找一个叫小王的人，前提是我得知道他叫小王。但在一个立方体的12条棱里，我并不知道我要倒角的那条棱，叫什么名字。

说到底，CATIA这个软件，是面向“人与计算机交互”的逻辑设计的，人可以用眼睛看，用大脑判断，然后指挥手去操作鼠标，轻松地点选一个目标棱边进行倒角操作。

但来到代码，我们即便是在宏里写几十行甚至几百行复杂的规则代码，也未必能达到人类一秒钟点选的精准操作。

这个坑不是达索偷懒，它在 CAD 学术界有个正式的名字——持久命名问题（Persistent Naming Problem）。模型一旦被编辑，上游特征重算，下游拓扑的编号就可能漂移。这是所有参数化 CAD 内核共同的几十年老难题，NX、Creo、SolidWorks 一样躲不过。所以你录出来的那串 Topology Name，本质上是一张过期即失效的门牌号。

到这里，我们不禁要反思：

早期人类写宏代码，写vba二次开发工具，目的是提高效率，让工作更容易。

从这个角度说，与其洋洋洒洒写几百行代码去建模，不如我们点几下鼠标，手动建立好一个参数化的模板，再用宏代码实例化，这可能是没有AI时代的最优解。

但AI的出现，让这个结论有些动摇：AI生成，运行，调试代码，都是瞬间的事，写代码的效率这件事变得无足轻重。那么，对于AI与CATIA的结合，我们是否要重新回到“宏代码建模”这件事上呢？

其实，在这件事的探索上，小狼做的要远比我们公众号中展示的这些内容多得多。我尝试过另外一条路：

人类可以通过创建草图，画直线，画圆，拉伸凸台这四个基本命令，通过不同参数和序列的组合，画出十分复杂的图形。

那么类似地，我给AI做同样的原子工具，然后让大模型根据提示词的建模任务，返回工具序列和参数。这样能做到尽量模拟人操作软件的方式。

但这样做，有利有弊。

文章开头提到的写完整的宏代码运行，如果能成功运行，那自然是瞬间得到结果。但只要有一处报错就全盘崩掉，并且要处理软件端创建一半的数据，进行回溯。

而工具链的方式，每次工具运行完，都会把工具执行的结果和大模型做一次交互。

好处是更稳，缺点是更慢。

以上两条路，都是小狼个人的探索，我相信在这行业，关于AI与CATIA，或者说与工业软件的结合，有无数的人在做同样的事情，可能是在以上两条路的基础上优化，又或者有第三条、第四条…但每条路对或错，只能交给时间去检验。

就像小狼前面说的，现有的工业软件，都是基于与人交互的逻辑设计。而AI作为硅基大脑，对于存在计算机里面的数据（三维模型本质也是数据），何必要走人的这条路呢？

再进一步，我们之所以做三维数模，要有图形界面，不也是为了给人看么。最终不是也要转成G-Code给到机床加工制造么？

或许未来有一天，AI聪明到直接给机床一串01组合的指令，机床就能理解并直接开工。但真有那么一天的话，没有图形化的展示，没有人类参与的审查，谁知道AI自己会造出个什么玩意（细思极恐）。

你认为呢？欢迎各位大神评论区留下你的想法！

来源：CATIA那点事儿

著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载

首次发布时间：2026-09-24

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