贰瓶勉的《BLAME！》看过没有？
这个作品中，有个背景是机器人失控不断建设城市的故事背景，颇有一种对未来AI发展的隐喻感。而我们如今正迈向AI发展的新阶段，即AI直接修改物理世界的能力。然而，实现这一目标所需要的技术我检索了一下发现，可以说是非常稚嫩，尤其在AI建模和材料加工领域。
以脚本式建模为例，这部分技术目前相对冷门，主流支持不足。一些开源项目如ZenCad、SharpSCADALite，虽然提供了基础框架，但缺乏维护，功能相对有限。与当前火热的AI绘图相比，AI建模（特别是硬表面建模）面临更多挑战，因为它不仅需要外观的合理性，还需兼顾内部结构的功能性。目前市面上几乎没有能直接满足这一需求的软件。即便像Fusion360的创成式建模生成的模型，也通常难以通过传统数控机加工制造，只能用于3D打印。
AI设计、AI控制、AI建设的理念，早已在许多科幻作品中有所呈现，比如《流浪地球2》中的月球推进器，或贰瓶勉《BLAME！》中的未来建筑系统。然而，现有的建模工具（如Fusion360、SolidWorks、UG、Rhino等）对程序化建模和脚本建模的支持十分有限，大多数用户也鲜有涉足。
那根据我个人经验，尝试构建了一条未来AI制造的发展路线：
1以程序化建模、脚本建模为核心的软件：建立支持高度灵活建模的工具生态。
2学习传统建模方法的AI：让AI能像人类一样理解建模逻辑，并更高效地创建合理结构。
3支持AI远程控制的数控生产线：实现自动化加工的精准控制。
4具备自动检测功能的质量检测生产线：为制造提供闭环反馈。
通过以上技术的结合，可构建“设计-生产-检测-设计”的AI制造闭环，将传统制造模式全面升级为有AI参与甚至主导的智能化生产体系。
或许后面你直接把一个汽车零件放在二次元扫描仪上面，再提出需求，就可以设计，生产，制造出一个提升元件性能同时轻量化的改件了。
