Начнём с факта — он того заслуживает.
22 апреля 2026 года вышел в свет открытый проект text-to-cad (лицензия MIT), автор — Джейк Фицджеральд. На следующий день разошлось демо: с GPT-5.5 и Codex он ни разу не открыл CAD-программу — он «выговорил» руку робота с семью степенями свободы обычным языком. Полный URDF с рабочей кинематикой, собственный интерфейс с ползунками для шарниров, полный набор STEP-деталей и сборка. Всё, кроме захвата, сгенерировал ИИ. Его собственное замечание: та же работа раньше занимала у него недели и требовала склеить полдюжины инструментов.
Месяц спустя компания MecAgent показала другое демо: GPT-6 Astra и связка под SolidWorks 2026, один запрос, прогон на 35 минут, рука робота — 11 деталей, один сборочный узел, параметрическая, с деревом построения, редактируемая.
Оба случая стоят внимания, потому что это не «ИИ нарисовал красивую 3D-картинку». На выходе — STEP, отраслевой формат обмена CAD, в котором лежат настоящая геометрия, размеры и сборочные связи. Глубже — смена самой идеи: ИИ больше не рисует модель, он пишет параметрический код на Python (build123d), а ядро OpenCascade считает тело. Модель становится кодом — читаемым, редактируемым, версионируемым. Этот шаг — настоящий прогресс.
1. Но на выходе — модель, а не деталь
От «ИИ может нарисовать» до «деталь можно изготовить» лежат ещё два слоя, и это не один и тот же слой.
Слой первый: выглядит правильно. Модель вращается в браузере, шарниры симулируются, сборка поворачивается — с этим text-to-cad справляется хорошо.
Слой второй: собирается. Именно здесь споткнулись его собственные эталонные детали. Кто-то, тестируя встроенный эталон — L-образный кронштейн, — обнаружил, что треугольное ребро жёсткости накладывается на отверстия под болты: как сгенерировано, деталь не собрать вообще. Это не проблема рендеринга. Это проблема сборки: ребро конфликтует с головкой болта, шайбой и даже местом под ключ, которым болт затягивают.
Слой третий: можно изготовить. Ещё труднее. MecAgent пишет прямо: модель параметрическая, с деревом построения, редактируемая, но не полностью определена, и «всё ещё далеко от по-настоящему пригодного к производству». Документация text-to-cad тоже не скрывает: нет допусков, нет FEA, нет анализа технологичности; сложные свободные поверхности — слабое место; крупные многосоставные сборки не проверены.
Вывод простой: ИИ уверенно прошёл первый слой, второй его собственные эталоны не прошли, а третий он сам признаёт недостигнутым.
2. Собрать труднее, чем выглядеть правильно
Почему «собирается» так трудно — заслуживает отдельного абзаца. Потому что «выглядит правильно» на экране и «собирается» в физическом мире — разные вещи.
- Пересечения и зазоры. Когда ИИ генерирует геометрию, он думает об одной этой детали; он не знает от природы, сколько места нужно соседней детали, болту или ключу. Ребро, раздавившее отверстие под болт, — учебный случай.
- Цепь допусков. Каждый размер на чертеже несёт допуск. Пять звеньев по ±0,1 в цепи съедают полмиллиметра зазора. А ИИ выдаёт номинальную геометрию — без допусков, а значит, без самого понятия цепи. Показавшиеся щедрыми полмиллиметра исчезают, как только допуски складываются.
- Базы и посадки. Место под подшипник требует H7/h6; установочная плоскость — базы. Это не вопросы красоты модели. Это вопросы того, соберутся ли детали после изготовления.
Эти три вещи — то, чем цех занимается каждый день. Безупречная модель попадает на участок, и первое, что с ней делают, — разбирают: какие поверхности требуют точности, а какие можно любые, затем заново выстраивают цепь допусков и порядок операций.
3. Когда геометрия подешевела, дефицит — это суждение
Отойдём на шаг назад — и заметим тихую перемену.
Раньше черчение было медленным. Инженеру приходилось сначала пройти форму в голове: какой фрезой снять эту кромку, как просверлить это отверстие, как зажать эту плоскость. Он был медленным, но само черчение было технологической проверкой: рука двигалась — и голова тоже.
Теперь стоимость генерации геометрии стремится к нулю. Одна фраза, несколько минут, груда вариантов. Значит, узкое место смещается с «не могу нарисовать» на суждение — решить, какая из груды моделей действительно соберётся, обработается и пройдёт контроль.
Кто стоит у этого узкого места, тот и дороже. Именно там позиция цеха: мы, возможно, не придумываем формы лучше ИИ, но каждый день платим реальную цену за вопрос, ляжет ли данная форма на этот станок, в этот материал, по этой цене, — и превращаем эту цену в опыт.
4. Поэтому мы используем это так
Без уверток.
ИИ расходится — разворачивает одну идею в десятки возможных геометрий за минуты. Мы сходимся — сужаем эту груду до единственной детали, которая собирается, обрабатывается и проходит контроль.
Эти два конца не конкурируют, они дополняют друг друга. Убери любой — и деталь не появится. Поэтому чем сильнее ИИ, тем ценнее человек, который с первого взгляда видит: вот это не соберётся, а то не вырежется.
Если у вас на руках деталь, которую ИИ нарисовал для вас, и вы хотите знать, сколько она реально стоит в изготовлении, — пришлите файл. Мы не ответим просто «да, можем». Мы скажем, какой признак дорогой, на какой операции и где изменение сэкономит деньги.
Основные источники
- Открытый проект text-to-cad (GitHub: earthtojake/text-to-cad; MIT; выпущен 2026-04-22; автор Jake Fitzgerald): ИИ пишет параметрический код build123d, ядро OpenCascade считает тело, основной выход — STEP (плюс STL/DXF/URDF и др.). Встроенные эталоны включают калибровочный блок, круглый фланец, L-образный кронштейн, центробежное колесо и планетарную передачу.
- Публичное демо Джейка Фицджеральда, 2026-04-23 (X/Twitter @earthtojake): GPT-5.5 с Codex сгенерировал URDF, кинематику, собственный GUI и STEP-сборку руки робота с семью степенями свободы — всё, кроме захвата.
- Публичное демо MecAgent (LinkedIn): GPT-6 Astra со связкой под SolidWorks 2026, один запрос, прогон на 35 минут, рука робота (11 деталей, один сборочный узел); в посте отмечено, что модель не полностью определена и «всё ещё далеко от по-настоящему пригодного к производству».
- Отзывы тестировщиков (обсуждение на Hacker News): при проверке встроенного эталона L-образного кронштейна ребро жёсткости наложилось на отверстия под болты, и деталь невозможно собрать; пределы по осям у эталона семиосевой руки сочли галлюцинацией.
Где мы стоим
Мы делаем прецизионные детали двадцать три года, у нас тридцать станков с ЧПУ, включая настоящий 5-осевой. Детали руки робота — корпуса шарниров, фланцы, водила редукторов, кронштейны — как раз наша работа. Они выглядят неприметно; сместишь чуть — и они откажут.
Где мы можем помочь — конкретно: превратить сгенерированную ИИ модель в чертёж, по которому действительно можно обрабатывать (базы, критические допуски, технологичность), просчитать цепь допусков и сборочные зазоры за номинальной геометрией, а затем изготовить мелкосерийный прототип. Если деталь застряла на «не собирается» или «не вырезается», скорее всего, дело не в идее, а в обработке. Пришлите файл — сделаем правильно вместе.