2024年10月16日 PTC(纳斯达克股票代码:PTC)今天宣布与亚马逊网络服务(AWS)达成战略合作协议(SCA),以加速其Onshape®云原生计算机辅助设计(CAD)和产品数据管理(PDM)解决方案的发展。 此次合作将重点推进Onshape产品改进、客户采用计划和人工智能(AI)计划,所有这些计划都旨在帮助产品设计师和工程师更快、更高效地创造出高质量的新产品。

Onshape团队和AWS将在多个产品和上市(GTM)优先事项上开展合作,其中包括:
· Onshape 探索计划: Onshape 探索计划允许符合条件的用户免费试用 Onshape Professional 长达六个月。 这使工程团队在决定是否采用 Onshape 之前,能够长时间体验 Onshape 云原生 CAD 和 PDM 解决方案的独特速度和协作优势。 有意申请探索计划的公司可在此了解更多信息。
· Onshape AI Advisor: Onshape AI Advisor 将为庞大的 Onshape 资源库中的文本文档和视频编制目录,并在设计过程中回答问题或提出建议,从而让用户更快地设计产品。 在设计过程中,用户可以用简单的对话式语言输入问题,Onshape AI Advisor 将根据资源库的内容给出答案或建议,并提供其他信息的链接。 Onshape AI Advisor 将在亚马逊 Bedrock 上运行,预计将于 2024 年底发布。
· CAD 和 PDM 转换工具: 为了满足企业日益增长的从传统内部 CAD 和 PDM 系统转换到 Onshape 的需求,此次合作将扩展 Onshape 智能数据迁移工具集的功能。 这些工具集在转换过程中保留了 CAD 模型的参数特征和草图信息,从而降低了转换系统的复杂性。
· Onshape Government : Onshape 继续被那些需要加快产品开发速度并对安全性有更高要求的公司所采用。 新的 Onshape Government 选项将提供这种安全足迹,以符合《国际军火交易条例》(ITAR)和《联邦风险与授权管理计划》(FedRAMP)的要求。
“Onshape将继续颠覆CAD和PDM市场,各种规模的产品公司都正在选择转换并体验云原生方法带来的速度、协作和生产力优势。 ” PTC公司Onshape和Arena总经理David Katzman表示,“我们与 AWS 的合作强调了一些关键优先事项,这些优先事项将帮助我们让更多的设计师和工程师掌握 Onshape,加速交付一些重要的产品增强功能,并展示人工智能如何协助产品开发流程。”
“使用 Onshape 使我们的产品开发流程变得更快、更简单、更具协作性。 ” AURA AERO 联合创始人、执行董事兼适航主管 Wilfried Dufaud 说,“我们始终在使用最新版本的设计,我们不再需要处理丢失工作或系统崩溃的问题,我们现在可以自动完成许多重复性的 CAD 任务,这为我们节省了大量时间。 除了这些日常优势外,PTC 和 AWS 还让我们对产品开发的云原生方法的可用性、安全性和可靠性充满信心。”
Onshape的增长得益于其帮助企业将CAD和PDM系统转换为云原生解决方案的目标、商业应用的增加、显著的产品改进以及在教育领域的巨大影响力。 Trek Bikes、Garmin、K2、Garrett Motion 和 AURA AERO 等领先企业都在使用 Onshape 设计产品。 作为三周发布周期的一部分,Onshape 增加了 Render Studio、PCB Studio、Onshape Simulation 等功能,以及新的曲面、建模分析和混合建模功能,并通过 Onshape-Arena 连接实现了 CAD-PDM-PLM 的无缝体验。 在教育领域,从幼儿园到大学,Onshape 每年新增注册用户超过 100 万。 包括俄亥俄州立大学、罗切斯特理工学院、华盛顿大学和宾夕法尼亚州立大学在内的一流大学都将Onshape作为其工程课程的一部分。
“PTC的Onshape团队和AWS将携手扩大技术和市场合作,支持工程设计工具向云计算平台迁移的市场演进。” AWS技术合作常务董事Chris Grusz说。 “我们将在 AWS 提供的技术支持下,共同发展 PTC 的 Onshape 云原生 CAD 和 PDM 解决方案,并以可扩展和经济高效的方式为全球企业和教育领域的下一代用户群带来新的 AI/ML 功能和价值主张。”
好文章,需要你的鼓励
在2025年KubeCon/CloudNativeCon北美大会上,云原生开发社区正努力超越AI炒作,理性应对人工智能带来的风险与机遇。随着开发者和运营人员广泛使用AI工具构建AI驱动的应用功能,平台工程迎来复兴。CNCF推出Kubernetes AI认证合规程序,为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定开放标准。会议展示了网络基础设施层优化、AI辅助开发安全性提升以及AI SRE改善可观测性工作流等创新成果。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
DeepL作为欧洲AI领域的代表企业,正将业务拓展至翻译之外,推出面向企业的AI代理DeepL Agent。CEO库蒂洛夫斯基认为,虽然在日常翻译场景面临更多竞争,但在关键业务级别的企业翻译需求中,DeepL凭借高精度、质量控制和合规性仍具优势。他对欧盟AI法案表示担忧,认为过度监管可能阻碍创新,使欧洲在全球AI竞争中落后。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。