中大型制造企业内部大多同时使用两种及以上CAD软件，不同软件制作的设计数据格式不统一，数据传递需要反复转换，容易出现几何信息丢失、参数错误等问题。这类问题不但严重拖慢研发进度，还会因为数据误差增加后续...

研发团队内部不同岗位的人员，能访问的研发数据与功能不同，完善的权限管理是象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台）保障数据安全的关键功能。采用模块化架构的象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台）...

企业引入新的研发平台后，后续使用过程中遇到问题能不能得到及时解决，有没有持续的功能更新和维护，是很多企业选型时非常关心的内容，完善的售后保障能让企业用得更放心，减少后续使用的后顾之忧。专业的象罔-AI...

制造企业搭建研发中台，关键是解决数据孤岛问题，盘活分散的研发数据，AI交互设计研发平台对接企业中台做数据治理，关键是把不同来源、不同格式的研发设计数据做标准化梳理，把隐性的个人经验转化为结构化的平台知...

工程研发领域，复杂产品设计环节占据大量研发时间，人工处理校验、出图等重复性工作，往往拖慢整体项目推进速度，原本的排期经常因为人工环节的滞后被迫调整。合适的数字化赋能工具（二次开发工具）可以把原来需要数...

航空航天或者装备制造企业的研发团队，规模通常在三十人以上，每天要处理大量复杂设计中的重复工作，人工计算参数、整理清单、核对规范占据了设计师一大半的工作时间。原本需要数天完成的工作，依靠适配特定场景的工...

工程研发领域，传统模式下多部门数据分散，知识存在老工程师脑子里，新人上手慢，跨工具流转任务需要反复切换，AI交互设计研发平台的关键能力是围绕工程研发的真实场景打造，不需要企业替换现有工具，就能打通各个...

研发协同场景下，象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台）的性能表现直接决定团队协作效率，开展性能评测需要结合实际研发场景设计验证维度。要关注多人同时在线协同时的响应速度，大体积设计文件上传下载的稳...

制造企业研发过程涉及大量内部关键知识与项目数据，象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台）搭载的多场景AI助手，运行过程中需要满足行业数据安全与合规要求，数据安全保障能力是企业选型时必须考察的关键指...

不同规模不同阶段的制造企业，对研发设计工具的需求差异很大，不少企业希望能根据自身业务逐步扩展功能，不用为不需要的能力付费，模块化象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台）刚好匹配这类需求。平台把不同...

企业使用的象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台），版本更新的节奏和内容，直接影响平台的使用寿命和使用体验。好的版本更新会围绕用户实际使用过程中反馈的问题做优化，也会结合行业研发需求的变化加入新的...

制造领域研发团队日常工作中，常遇到数据分散在不同系统、知识靠老员工口口相传、协同沟通消耗大量时间的问题，象罔-AI智能平台（AI-交互设计研发平台）就是针对这类场景打造的工具。平台围绕研发设计全流程，...