CATIA接入DeepSeek后效果如何？实测体验分享

• 专业知识短板：CATIA二次开发专业性很强，网络上的学习资料相对较少。因此，DeepSeek生成的代码有时会包含错误，直接使用可能会失败。
• 需要明确指令：AI更像一个有本事但没头脑的机器人。如果指令模糊，它很难给出理想结果；你需要像“项目经理”一样，将任务拆解成清晰的步骤交给它。
• “物理世界”理解有限：达索系统CEO也指出，DeepSeek这类大模型高度偏向语言逻辑，对物理世界的深度理解还有提升空间。这意味着在涉及复杂物理规则和工程经验的核心设计上，它暂时还无法取代人类工程师。

仔细看，不得了，这代码

变量命名实规整，格式排列版面净。

方法调用似合理，但看对象无属性。

追问之下，豁然开朗

此代码乃AI所生

扯蛋的话就说到这里，接下来，小编根据自己的理解来聊聊，AI（尤其这种大语言模型）作为一个工具，应如何为我们所用。

首先必须承认的是，这种LLM在常规的程序代码，如python，c，java等方面，确实能给出准确的答案。但CATIA二次开发毕竟专业性较强，且网络上的资料相对较少，因此它有时候给出的代码并不能如我们所愿。

所以，对于那些二开小白来说，这个本是作为提升效率的工具，反倒成为了他们前进路上的绊脚石。因为没有基础，不理解代码，根部不知道AI给出的东西为什么报错，哪里报错，更别提怎么修改了。

如果将完整的二次开发比作成建一座房子，而AI是个有本事但没头脑的机器人的话。

那么，你直接和他说：“帮我建一座漂亮的房子！”它大概率建不出你想要的东西。

但如果你自己规划了房子的框架，然后和他说：“帮我准备xx规格的木材xx根，xx规格的水泥xx袋，然后把这些材料按xx规律组合起来。”那么事情就会很顺利。

所以，小编还是那句话：AI不能代替人，它是一个可以被我们所用的工具。我们要取其长，避其短，将总体规划握在自己手里。

悟空本领通天，唐僧心思虔诚。但要想完成取经大业，我们要扮演的，是下这盘棋的如来佛祖。

接下来，咱们就通过一个实例来一起看一下，小编是如何用AI辅助生成“螺栓自动装配”功能的脚本代码的。

首先，我们尝试让AI直接写：

你会发现它最后有这么一句让人崩溃的说明：

至于它给出的下面这段代码，我就不去评价里面有多少错误了，感兴趣的同学可以自己让DeepSeek生成后运行尝试。

而合理的做法是：我们先构建思路，或者说逻辑框架，然后让AI做它擅长的部分，比如——数学计算。

对于一个零件，假设里面有一些带参孔特征，那么我们可以通过遍历，结合下面的函数，获取到孔的中心和轴线这两个关键定位信息。

现在，假设有个螺栓标准件，它在绝对坐标系下的定位是这样的：

那么，我们只需要在孔的位置，构建一个三维坐标系，以上图中的红点为原点，绿线为z轴：

然后把螺栓的定位信息，通过以下函数，改成和上面轴系的定位信息一致，就实现了螺栓自动装配的功能。

到这里，事情就变得明朗起来。

那么，我们先搭代码框架：

接下来，开始问AI问题。提问的方式也最好细致一些，这样我们才可以得到能直接使用的代码。

这里，我们相当于已知原点坐标(x,y,z)和z轴方向(mz,nz,pz)，让AI帮我们求出x轴和y轴的方向向量。但这个解是有无数个的。所以，我们可能要给AI一些引导，规定一下如何定义其中一个轴。

参考提问方式如下：

“帮我写一段python代码，功能如下：已知一个点的坐标（xyz），z轴方向向量（mnp），现在我要构建一个三维坐标系，需要计算x轴和y轴的向量。由于解不唯一，x轴的定位可以采取如下形式：当mnp与绝对坐标系的x轴不平行时，使用绝对坐标系的x轴投影组为x轴；否则，可以以（1,2,3）的投影作为x轴。”

AI给出了以下回答：

读一下代码，发现我们并不需要main函数，只需要上面的两个自定义函数。直接复制它，粘贴到我们的代码里，那么之前用balabala代替的代码就可以写成：

最后，在特征树为下图的情况下（part1是带孔的零件，part2是螺栓）

运行我们上述写出的代码，实现的效果如下：

文章的最后，给出实现上述效果的完整的代码：

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