AI建模的话题刷了有一阵了。隔三差五就有"一句话生成模型"的视频被推到首页，评论区每次都是CAD人分两拨：一拨喊"狼来了，快学"，另一拨说"你让它建个稍微复杂点的试试"。
这周发生了两件事，值得停下来看一眼。
PTC亲自下场，入口却不是大家猜的那个
8月13日，PTC官方宣布为Onshape推出FeatureScript MCP Server，由Onshape Labs发布，通过Onshape App Store提供。知乎装上之后，Claude、ChatGPT、Gemini这类编码型大模型就能通过MCP协议直接读写Onshape文档。PTC官网中文圈的详细拆解8月24日才出现在知乎上，这事这才开始在国内CAD圈被讨论。
为什么绕一道代码，反而更聪明
用过Creo的人对这个逻辑应该有天然的亲切感。当年Pro/E确立参数化建模，模型本来就是一部特征和参数构成的"程序"。AI写FeatureScript，等于回到了同一个原点：产出的不是一坨改不动的死几何，而是带参数、带设计意图、后面还能继续编辑的特征。
官方给它的定义是text-to-code-to-CAD：AI写的是FeatureScript代码，代码再在Onshape里生成参数化特征。知乎Onshape官方博客里有句话说得很透：text-to-code-to-CAD的价值在于，工程师本来就懂自己设计的零件、遵循的标准、拖慢自己的重复劳动，缺的往往是把这些知识变成定制工程工具的经验——AI补的就是这一环。Onshape官方博客
官方的演示案例都挺实在：工程师描述一个按ASME标准做的花园水管螺纹特征，LLM就把对应的FeatureScript代码写出来；还可以做一个从在线目录取数的滚子链轮生成器，链数可配置，自动带制造标注。Onshape官方博客中文拆解文章里还放了更狠的演示：124个零件的换热器装配体连带同步仿真，以及从一份PDF图纸出发，34分钟做出了一个耐油衬套特征。知乎
更关键的是成本账。特征参数化之后，改尺寸就是改参数，不用AI重画一遍，不烧token。知乎这恰好是text-to-CAD那条路的死穴：每改一次就得从头再生成一次。PTC新闻稿里引了IDC研究副总裁Jeff Hojlo的判断：这个发布的意义不在于AI又能生成一个CAD模型，而在于AI被用来构建工程能力——重点正在从生成结果，转向沉淀和运转工程经验。PTC官网
那为什么先落地的是Onshape，不是Creo
把PTC的产品线摆开看，逻辑其实清楚（这一段是我的推断，供参考）：Onshape是云原生的，FeatureScript是打磨了多年的成熟脚本体系，Onshape Labs本来就是拿来发实验性能力的，MCP对它来说就是给云平台加插件。
Creo这边，PTC走的是另一条路。6月10日发布的Creo 13和Creo+ 13.3带了Creo AI Assistant，官方的说法是"内置在Creo环境里的LLM对话体验"，能力分三档：Advise（建议）、Assist（辅助）、Automate（自动）。PTC官网PTC官网Advice不绑定特定大模型，基于Creo帮助文档和工程最佳实践给指导；Assist更进一步，能直接读你的模型；Automate则可以在受保护环境里做几何和分析，结果交回给你审批。按拆解文章的说法，Advice所有用户可用，Assist还在Beta、Automate还是Alpha，后两档是单独提供的扩展模块。知乎
换句话说：Onshape在替PTC蹚"AI写代码建模"的前沿路线，Creo在走"AI辅助你做设计"的稳妥路线。一家公司，两条腿，目前互不打架。
对Creo用户来说，现在该干嘛
我的判断：大多数人先看，不用急着学，更不用为焦虑买单。最近"专治只会AI创意不会建模"这类引流卖课的账号肉眼可见地多起来了，他们晒的建模视频确实唬人，但你去看看B站那些AI建模视频的评论区——高赞评论一边说"这个模型90%是Claude Code用Fusion MCP建的"，另一边也有一句大实话：你自己要懂才能指导AI建模，它只是执行者，不是专业人员。哔哩哔哩
还有一条更直接：之前试过了，复杂一点就不行了，最后还是只能手动建模。哔哩哔哩
CAD建模不是画好看的图。公差、工艺、装配关系、标准件选型，这些判断都在你脑子里，AI只是帮你把手上的活干得快一点。
有两类人现在就可以动手：
一是本来就有Onshape订阅的个人用户或爱好者，有闲的话装上这个MCP Server玩玩，它是目前理解"AI+参数化"边界在哪里的最低成本方式；
二是做二次开发的同行，现在就可以用AI来写Pro/TOOLKIT、J-Link这类重复性代码。这条路不依赖任何新产品，效率提升是立竿见影的。
三个值得持续盯的信号：一，MCP这套模式会不会延伸到Creo和Creo+；二，Automate什么时候从Alpha走到正式版；三，国产text-to-CAD的进展。这三个里任何一个动了，才是重新评估的时候。
你觉得AI建模离扛住复杂装配体还差多远？评论区聊聊。
