AI数控编程定制：刀路生成与仿真校验

非标小批量的数控编程，难点不在写出一条刀路，而在工艺决策：先加工哪个面、用什么刀具、留多少余量、怎么装夹。把 AI 用在编程环节，比较务实的做法是拆成三层：特征识别、工艺推荐、刀路生成与校验。 第一层从三维模型或二维图纸提取加工特征（孔、槽、型腔、螺纹），同时带上公差与粗糙度要求；第二层匹配厂内刀具库与材料切削参数，输出工序顺序、装夹方案和余量建议；第三层调用 CAM 接口生成刀路与 G 代码，并自动跑仿真，检查过切、刀具干涉、残留余量是否超差。 两条落地经验： 1. 知识库决定效果上限。把常用刀具、转速进给、典型成熟零件的工艺沉淀成结构化数据，通常比换更贵的模型更管用。 2. 不要把 AI 输出直接下发机床。保留仿真、空运行、单段执行三道确认，首件实测偏差回写工艺库，让它逐步收敛。 收益衡量建议盯三个指标：编程工时、首件调试次数、刀具异常损耗。结构件、板类件收益更明显，复杂模具件目前仍需人工主导。