Large Language Models for Computer-Aided Design: A Survey
作者: Licheng Zhang, Bach Le, Naveed Akhtar, Siew-Kei Lam, Tuan Ngo
分类: cs.LG, cs.CL, cs.GR, cs.MM
发布日期: 2025-05-13
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
首个LLM在CAD领域应用的综述，总结六大应用方向并展望未来
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 计算机辅助设计 3D建模 人工智能 综述 设计自动化 工业应用
📋 核心要点
- 现有CAD设计流程复杂，效率提升面临挑战，亟需AI技术驱动创新。
- 该综述旨在系统性地探索大型语言模型（LLM）与CAD的结合，为该领域的研究提供指导。
- 论文总结了LLM在CAD领域的六大关键应用方向，并对未来发展趋势进行了展望。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）取得了快速进展，例如ChatGPT和DeepSeek等模型，展示了其在各个领域中的卓越能力。虽然在各个领域对LLM进行了大量研究，但特别关注其与计算机辅助设计（CAD）集成的全面综述仍然明显缺失。CAD是3D建模的行业标准，在不同行业的产品设计和开发中起着至关重要的作用。随着现代设计复杂性的增加，LLM增强和简化CAD工作流程的潜力呈现出一个令人兴奋的前沿。本文提出了第一个系统的综述，探讨了LLM和CAD的交叉点。我们首先概述了CAD的工业意义，强调了对AI驱动创新的需求。接下来，我们详细概述了LLM的基础。我们还研究了闭源LLM和公开可用的模型。本综述的核心侧重于LLM在CAD中的各种应用，提供了LLM正在产生重大影响的六个关键领域的分类。最后，我们为进一步发展提出了几个有希望的未来方向，这些方向为创新提供了广阔的机会，并有望塑造CAD技术的未来。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决缺乏对大型语言模型（LLM）在计算机辅助设计（CAD）领域应用的系统性综述的问题。现有方法未能充分挖掘LLM在增强和简化CAD工作流程方面的潜力，尤其是在现代设计日益复杂的情况下。因此，需要对LLM在CAD中的应用进行全面梳理，为未来的研究和发展提供方向。
核心思路：论文的核心思路是对LLM在CAD领域的应用进行分类和总结，构建一个全面的知识框架。通过分析现有研究，识别出LLM在CAD中发挥作用的六个关键领域，并对每个领域的研究现状、挑战和机遇进行深入探讨。这种分类方法有助于研究人员更好地理解LLM在CAD中的应用潜力，并为未来的研究提供指导。
技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个阶段：首先，概述CAD的工业意义，强调AI驱动创新的必要性。其次，详细介绍LLM的基础知识，包括闭源和开源模型。然后，深入分析LLM在CAD中的六个关键应用领域，并对每个领域的研究现状进行总结。最后，提出未来研究方向，为该领域的发展提供建议。
关键创新：该综述的关键创新在于它是第一个系统性地探讨LLM在CAD领域应用的综述。它不仅对现有研究进行了全面的梳理和总结，还提出了一个LLM在CAD中应用的分类体系，为未来的研究提供了有价值的参考。此外，该综述还对未来的研究方向进行了展望，为该领域的发展提供了指导。
关键设计：该综述的关键设计在于其分类体系，将LLM在CAD中的应用划分为六个关键领域。具体的分类标准和领域选择在论文中没有详细说明，属于未知信息。论文侧重于对现有文献的总结和分析，而非提出新的技术方法或模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述论文总结了LLM在CAD领域的六大应用方向，包括但不限于：文本到3D模型的生成、设计辅助、参数优化等。具体性能数据和对比基线在综述中未详细列出，因为该论文主要关注对现有研究的总结和分类，而非提出新的实验结果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业领域，例如航空航天、汽车制造、建筑设计等，通过LLM赋能CAD系统，提高设计效率、降低设计成本、优化设计方案。未来，LLM有望成为CAD设计流程中不可或缺的一部分，推动CAD技术的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have seen rapid advancements in recent years, with models like ChatGPT and DeepSeek, showcasing their remarkable capabilities across diverse domains. While substantial research has been conducted on LLMs in various fields, a comprehensive review focusing on their integration with Computer-Aided Design (CAD) remains notably absent. CAD is the industry standard for 3D modeling and plays a vital role in the design and development of products across different industries. As the complexity of modern designs increases, the potential for LLMs to enhance and streamline CAD workflows presents an exciting frontier. This article presents the first systematic survey exploring the intersection of LLMs and CAD. We begin by outlining the industrial significance of CAD, highlighting the need for AI-driven innovation. Next, we provide a detailed overview of the foundation of LLMs. We also examine both closed-source LLMs as well as publicly available models. The core of this review focuses on the various applications of LLMs in CAD, providing a taxonomy of six key areas where these models are making considerable impact. Finally, we propose several promising future directions for further advancements, which offer vast opportunities for innovation and are poised to shape the future of CAD technology. Github: https://github.com/lichengzhanguom/LLMs-CAD-Survey-Taxonomy