外观
02 学术实验室与论文地图
范围：重点实验室（浙大 CAD&CG / AI4SE、上海 AI Lab、全球主要团队）+ 6 大研究方向代表论文（含代码）。标注 ⚠️ 者未从一手来源完全确认。
重要纠偏
Brep2Seq / BrepMFR 属北京航空航天大学（BUAA）关志东组，不是浙大——网络检索极易误归属，引用时务必区分。
📅 2026 最新论文（近半年，与你核心方向最相关）
下方 PART B 是分方向的全景地图（含经典奠基作）；2025-12 → 2026-06 的最新论文（已核对 arXiv 编号）见 07 最新动态 · 学术线。其中最该读的：
- CADSmith（2026-03，已开源）— OCCT 几何校验 + VLM 双层自纠错 harness，正中你的方向。arXiv
- MUSE（2026-05）— 首个"可制造/可装配/有功能"text-to-CAD 评测基准。arXiv
- Self-Improving CAD + FEA（2026-05）— 有限元分析当反馈信号。arXiv
- FutureCAD（2026-03，复旦）— B-Rep grounding，文本 query 选中目标几何原语，对 fillet/chamfer 显式选面/边很相关。arXiv
- Zero-to-CAD（2026-04，Autodesk）— 百万级合成可执行 CAD 程序。arXiv
PART A —— 实验室篇
1. 浙江大学 CAD&CG 全国重点实验室
- 1989 立项、1990 国家验收的老牌国重室，现升级为"计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室"。实验室主任 周昆；学术委员会主任 潘云鹤院士。方向：CAD、图形与视觉计算、虚拟现实、媒体计算、可视分析。
"AI4SE Lab / 智能化软件工程"方向（与 AI for CAD 最相关）
- 浙大计院导师介绍中明确列有 "AI4SE LAB"（刘玉生教授领导） 与 高曙明的智能设计团队——这两块是该室与 AI4CAD/MBSE 最相关的力量。
- ⚠️ 注意：网络上大量"AI4SE"内容指向行业工作组与华望系统的 MBSE 推广，与浙大同名方向有重叠但不是同一实体。
关键 PI
- 刘玉生（Liu Yusheng），教授/博导。方向：MBSE、模型驱动系统设计、计算机辅助公差、基于内容的三维模型检索、CAD/CAE/CAM 集成与虚拟样机。ASME JCISE 副主编。杭州华望系统科技创始人。
- 高曙明（Gao Shuming），教授/博导，长期从事 CAD 与图形学前沿、智能设计、特征识别。
产业出口 / 军工航天
- 华望系统（Huawang）：2014 成立，核心技术源自刘玉生团队；MBSE 平台 M-Design 已应用于航天科技集团、航空航天与国防工业，并提到 华为 等客户。这是浙大该方向最实在的产业出口。⚠️ 与华为/军工的具体项目细节未能从一手来源核实。
开源产出（谨慎）
- ⚠️ 未找到浙大 CAD&CG / AI4SE 官方统一的 GitHub 组织页。常被误挂名浙大的 Brep2Seq / BrepMFR 实为北航产出（见纠偏）。
2. 上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）
- 国家级新型科研机构；2026-03 启动 "AGI for Science 珠穆朗玛计划"（AGI4S）。
- AI for Science 组（open-sciencelab）：FengWu 天气预报大模型、RNA-FM 等，偏分子/材料/地球，与 CAD 工程直接迁移尚不明显。
- OpenGVLab（GitHub）：与 3D 相关的 PonderV2（通用 3D 基础模型预训练）、点云检测/分割系列、InternVL/InternImage 多模态底座。
- 小结：⚠️ 上海 AI Lab 没有公开的"AI for CAD"专线，但其 3D 点云基础模型与科学智能能力，是未来切入 CAD/工程的潜在底座。
3. 全球值得跟踪的团队
| 团队 | 重点 | 代表产出 | GitHub |
|---|---|---|---|
| Autodesk AI Lab / Research | B-rep 学习与生成、数据集（领域基础设施提供方） | UV-Net、BRepNet、Fusion360 Gallery、SolidGen、BrepGen、AutoBrep | AutodeskAILab |
| Princeton (PrincetonLIPS) | 参数化草图关系建模 | SketchGraphs | SketchGraphs |
| DeepCAD 作者 (Rundi Wu) | 序列式 CAD 生成开山 | DeepCAD | ChrisWu1997/DeepCAD |
| DFKI + TU Kaiserslautern | 文本→CAD | Text2CAD (NeurIPS'24) | SadilKhan/Text2CAD |
| ShanghaiTech / 港大等 | 多模态条件 CAD 生成 | CAD-MLLM、Omni-CAD | CAD-MLLM |
| MSRA（郭浩翔等） | 点云→B-rep 重建 | ComplexGen | guohaoxiang/ComplexGen |
| 北航 BUAA（关志东组） | B-rep 深度学习、特征识别与重建 | Brep2Seq、BrepMFR | zhangshuming0668 |
| VITA Group (UT Austin) | 2D CAD 图纸符号识别 | CADTransformer | VITA-Group/CADTransformer |
PART B —— 关键研究方向与代表论文
格式：论文名（venue year）— 一句话作用 — GitHub — 论文。
方向 1：CAD 生成（序列 / 程序综合）
- DeepCAD（ICCV 2021）— 把 CAD 建模历史表示为"草图-拉伸"指令序列，Transformer 自编码做生成，奠基之作 — GitHub — arXiv 2105.09492
- SkexGen（ICML 2022）— 解耦码本自回归生成 CAD 草图+构造序列，可控生成 — GitHub — arXiv 2207.04632
- HNC-CAD（ICML 2023）— 分层神经编码实现可控 CAD 生成 — GitHub
- Text2CAD（NeurIPS 2024 Spotlight, DFKI）— 首个从"初学者→专家"多层级文本提示生成参数化 CAD 序列，并用 LLM/VLM 给 DeepCAD 数据集做约 66 万条文本标注 — GitHub — 项目页。⚠️ 另有同名 "Text2CAD via Technical Drawings"（arXiv 2411.06206） 是不同工作。
- CAD-MLLM（arXiv 2024）— 首个用 MLLM 统一"文本/图像/点云"多模态条件生成参数化 CAD，发布 Omni-CAD 数据集（约 45 万）— GitHub — arXiv 2411.04954
- FlexCAD（ICLR 2025）— 微调 LLM 做统一可控 CAD 生成 — arXiv 2411.05823
- ⚠️ "Hier-CAD"：未找到确切对应论文，疑为 HNC-CAD/Brep2Seq 的别名。
方向 2：B-Rep 生成
- SolidGen（TMLR 2023, Autodesk）— 自回归直接合成 B-rep — ⚠️ 无明确官方开源代码 — arXiv 2203.13944
- BrepGen（SIGGRAPH 2024）— 结构化潜在几何 + 扩散直接生成 B-rep，首次支持自由曲面 — GitHub — arXiv 2401.15563
- AutoBrep（SIGGRAPH Asia 2025, Autodesk）— 统一拓扑与几何的自回归 B-rep 生成 — GitHub
- BrepDiff（SIGGRAPH 2025）— 单阶段 B-rep 扩散 — GitHub
方向 3：CAD 表示学习
- UV-Net（CVPR 2021, Autodesk）— 曲线/曲面 UV 参数域网格 + 邻接图，直接在 B-rep 上学习 — GitHub — arXiv 2006.10211
- BRepNet（CVPR 2021, Autodesk）— B-rep 拓扑消息传递卷积，识别加工特征 — GitHub — arXiv 2104.00706
- CSGNet（CVPR 2018）— 神经形状解析器，把形状解析为 CSG 程序 — GitHub
- BrepMFR（JCDE 2024, 北航）— Transformer 图网络 + 域自适应做 B-rep 加工特征识别 — GitHub
- Brep2Seq（JCDE 2024, 北航 张抒铭/关志东）— Transformer 编解码把 B-rep 转为可编辑参数化特征序列，含 100 万 CAD 合成数据集 — GitHub — DOI
方向 4：CAD 重建（点云 / 草图 / 图像）
- Point2Cyl（CVPR 2022）— 点云分解为拉伸柱体，输出可在 CAD 软件编辑 — GitHub — 项目页
- ComplexGen（SIGGRAPH 2022, MSRA）— B-rep 重建建模为"顶点-边-面"链复形检测 — GitHub — arXiv 2205.14573
- Point2CAD（2023/24）— 从点云逆向出 CAD — GitHub
- CAD-Recode（ICCV 2025）— 从点云逆向生成 CadQuery 代码 — arXiv 2412.14042
- Sketch2CAD（SIGGRAPH Asia 2020）— 手绘草图做序列化 CAD 建模 — GitHub
方向 5：2D CAD 图纸分析与生成
- CADTransformer（CVPR 2022, VITA）— CAD 图纸全景符号检测 Transformer — GitHub
- Free2CAD（SIGGRAPH 2022）— 手绘草图解析为 CAD 命令 — GitHub
- VectorFloorSeg（CVPR 2023）— 双流图注意力做矢量户型图分割 — GitHub
- Drawing2CAD（arXiv 2025）— 从矢量化工程图做序列到序列 CAD 生成 — arXiv 2508.18733
方向 6：数据集
- ABC Dataset（CVPR 2019）— 百万级 CAD 模型，几何深度学习基准底座 — arXiv 1812.06216
- Fusion 360 Gallery（ACM TOG 2021, Autodesk）— 8,625 条人类设计序列 + Fusion360 Gym 交互环境 — GitHub
- DeepCAD Dataset — 176,017 个草图/拉伸 CAD 模型（源自 ABC）— 随 DeepCAD 发布
- SketchGraphs（ICML 2020 WS, Princeton）— 大规模参数化草图关系几何数据集 — GitHub
- CC3D（ICIP 2020）— 50k+ "3D 扫描↔CAD(STEP)"配对，适合逆向工程评测 — arXiv 2101.04493
- Omni-CAD（随 CAD-MLLM 2024）— 首个文本/多视图图像/点云/命令序列多模态数据集
综述与聚合列表
- Geometric Deep Learning for CAD: A Survey — arXiv 2402.17695
- Large Language Models for CAD: A Survey — arXiv 2505.08137
- Awesome-CAD — GitHub（2025-10 已归档，内容仍有参考价值）
关键发现与诚实声明
- 浙大 AI4SE 核心人物是刘玉生，产业出口是华望 M-Design（MBSE，航天/国防/华为），但缺统一开源；与华为/军工的具体合作细节未核实。
- 纠偏：Brep2Seq / BrepMFR 属北航关志东组，非浙大。
- 上海 AI Lab 没有专门的"AI for CAD"线；相关力量分散在 AI4Science 与 OpenGVLab（PonderV2 等 3D 底座）。
- 存在两篇同名 Text2CAD、未确证的 "Hier-CAD"，引用务必核对。
- SolidGen 无明确官方开源代码；Autodesk 后续以 BrepGen/AutoBrep 接棒。