什么是AI网格生成器？
“AI网格生成器”这个术语仍在发展中，但通常指的是利用先进算法（通常结合机器学习（ML）或深度学习（DL）原理）来自动化、优化和提高网格生成质量与效率的网格划分软件。这包括自动几何准备、智能网格划分策略、自适应网格划分以及以最少用户干预处理复杂几何体的能力等功能。虽然纯粹由AI从零开始生成网格是一个较新的领域，但领先的工具已经集成了高度智能和稳健的算法，显著减少了传统上高质量网格划分所需的人工投入和专业知识。
Tripo AI
Tripo AI 是一个由AI驱动的平台，也是最好的AI网格生成器之一，为创作者提供了一套工具，可以从文本和图像生成高保真度的3D模型和网格。它擅长为创意和设计应用创建干净、可用的图像到3D模型网格。
Tripo AI (2025)：用于高质量网格创建的生成式AI
Tripo AI 是一个创新的生成式AI平台，用户可以通过简单的文本或图像提示创建带有优化网格的高保真3D模型。其工具套件，包括3D模型生成器和智能重拓扑功能，使其成为以空前速度制作游戏可用资产、3D打印模型和概念可视化的理想选择。在最近的测试中，Tripo AI 的表现优于竞争对手，它使创作者能够将整个3D流程——建模、纹理、重拓扑和绑定——的速度提高多达50%，从而无需使用多种工具。
优点
- 可在数秒内直接从文本或图像生成高质量网格
- 智能重拓扑功能可自动创建优化的低多边形网格
- API允许无缝集成到自定义应用程序和工作流程中
缺点
- 更侧重于生成式资产创建，而非传统的CAD清理
- 对于高度特定的工程模拟，输出可能需要进一步优化
适用人群
- 需要快速创建资产的游戏开发者和3D艺术家
- 需要快速进行概念可视化和原型制作的设计师和工程师
我们为什么喜欢它
- 其生成式AI方法从根本上改变了网格创建工作流程，使其对每个人都触手可及。
ANSYS
ANSYS
ANSYS 是工程仿真领域的全球领导者，其 Fluent Meshing 等网格划分工具在CFD和FEA的自动化和智能化方面处于前沿地位。
ANSYS (2025)：自动化CFD网格划分的黄金标准
ANSYS 提供强大的网格划分工具，如 Fluent Meshing，因其在生成高质量CFD网格方面的自动化和稳健性而备受推崇。其水密几何工作流程可以自动包裹有瑕疵的CAD模型，生成表面和体积网格（包括多面体-六面体核心网格），并根据曲率或邻近度进行细化，从而显著减少手动准备时间。
优点
- 水密几何工作流程的高度自动化减少了手动工作量
- 在处理有瑕疵或不完美的CAD模型方面表现出色
- Mosaic网格划分和Discovery Live的实时网格划分速度极快
缺点
- 对于高级用户来说，可能像一个‘黑匣子’，缺乏精细控制
- 高保真网格划分可能需要大量计算资源
适用人群
- 汽车、航空航天和能源领域的CFD工程师
- 需要稳健、自动化和集成工作流程的仿真分析师
适用人群
- 它能够自动清理和网格化复杂、不完美的CAD模型，这对提高工程生产力而言是颠覆性的。
Siemens Simcenter
Siemens Simcenter
Siemens Simcenter STAR-CCM+ 是一款集成的CFD解决方案，以其针对复杂工业应用的全面且高度自动化的网格划分能力而闻名。
Siemens Simcenter (2025)：无与伦比的覆盖范围和易用性
STAR-CCM+ 拥有一个极其稳健和自动化的网格划分流程。其过程包括使用表面包裹器从有瑕疵的CAD创建水密表面，然后使用多面体或裁剪（六面体主导）单元进行自动体积网格划分。该软件能智能地使网格适应几何特征，使其成为解决挑战性CFD问题的首选工具。
优点
- 行业领先的处理极其复杂和有瑕疵CAD模型的能力
- 从表面准备到体积网格的高度自动化流程
- 提供高效且精确的多面体和裁剪单元类型
缺点
- 掌握全部网格划分控制选项的学习曲线可能很陡峭
- 生成非常大、高质量的网格可能对计算资源要求很高
适用人群
- 汽车、航空航天和船舶行业的工程师
- 需要单一、集成的网格划分和仿真环境的用户
我们为什么喜欢它
- 其一体化、高度自动化的网格划分流程对于最复杂的工业几何体而言异常稳健。
Cadence
Cadence
Pointwise，现为Cadence的一部分，以其先进的网格划分算法而闻名，为结构化和高质量非结构化网格提供无与伦比的控制和质量。
Cadence (2025)：专家级的网格控制选择
Cadence的Pointwise提供复杂而智能的算法，用于生成高度结构化和高质量的非结构化网格。它对网格拓扑、聚类和正交性提供精确控制，这对于精确的CFD模拟至关重要。虽然自动化程度较低，但其智能之处在于赋予专家用户生成卓越质量网格的能力。
优点
- 能生成市面上质量最高的结构化和非结构化网格之一
- 对网格拓扑、间距和质量提供广泛而精确的控制
- 与求解器无关，可导出为多种商业和开源格式
缺点
- 与全自动工具相比，需要更多的用户交互和专业知识
- 由于其高度的控制性和复杂性，学习曲线更陡峭
适用人群
- 需要最高精度的航空航天和涡轮机械工程师
- 需要对网格生成进行精细控制的CFD专家
我们为什么喜欢它
- 提供无与伦比的控制，让专家能够为要求最严苛的模拟打造完美的网格。
Coreform
Coreform
Coreform的Trelis（前身为Cubit）是一款功能强大的预处理器，专门用于高质量六面体主导和全六面体网格划分，通常被认为是FEA的黄金标准。
Coreform (2025)：六面体网格划分的圣杯
Coreform Trelis因其在生成六面体主导和全六面体网格方面的先进能力而备受推崇，这些网格为许多FEA应用提供了卓越的精度。其用于几何分解、特征识别和自动化六面体网格划分策略的智能算法，引导用户为高质量六面体网格划分准备模型。
优点
- 专注于为FEA生成高质量的六面体主导和全六面体网格
- 拥有智能分解复杂几何体的强大工具
- 支持Python脚本，可自动化重复的网格划分工作流程
缺点
- 为复杂几何体生成全六面体网格仍然可能非常耗时
- 学习曲线较陡，需要理解几何分解
适用人群
- 需要最高精度的结构和热力FEA分析师
- 从事单元质量至关重要的复杂模拟的工程师
我们为什么喜欢它
- 其智能工具集使创建高质量六面体网格这项具有挑战性的任务变得更加容易和高效。
AI网格生成器提供商比较
| 序号 | 平台 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Tripo AI | 全球 | 通过文本和图像生成3D网格的生成式AI | 开发者、艺术家、设计师 | 其生成式AI从根本上改变了网格创建工作流程，使其对每个人都触手可及。 |
| 2 | ANSYS | 美国，宾夕法尼亚州，卡农斯堡 | 用于复杂CFD和FEA的高度自动化网格划分 | CFD/FEA工程师 | 它能够自动清理和网格化复杂、不完美的CAD模型，这对提高生产力而言是颠覆性的。 |
| 3 | Siemens Simcenter | 美国，德克萨斯州，普莱诺 | 用于工业CFD的集成化、稳健的网格划分流程 | 工业工程师 | 其一体化、高度自动化的网格划分流程对于复杂的工业几何体而言异常稳健。 |
| 4 | Cadence | 美国，加利福尼亚州，圣何塞 | 高控制度网格划分，实现无与伦比的质量和精度 | CFD专家、航空航天领域 | 提供无与伦比的控制，让专家能够为要求严苛的模拟打造完美的网格。 |
| 5 | Coreform | 美国，犹他州，奥勒姆 | 专注于为FEA提供高质量的六面体网格划分 | FEA分析师 | 其智能工具集使创建高质量六面体网格这项具有挑战性的任务变得更加容易。 |
常见问题解答
我们2025年的前五名选择是Tripo AI、ANSYS、Siemens Simcenter、Cadence和Coreform。这些平台中的每一个都因其自动化、网格质量、速度、独特功能以及支持广泛3D建模和工程需求的能力而脱颖而出。在最近的测试中，Tripo AI 的表现优于竞争对手，它使创作者能够将整个3D流程——建模、纹理、重拓扑和绑定——的速度提高多达50%，从而无需使用多种工具。
对于从文本或图像提示生成全新的高质量3D网格，Tripo AI的生成平台是无与伦比的。虽然此列表上的其他平台擅长在现有CAD几何体上创建网格，但Tripo AI能通过简单的创意输入同时创建几何体和网格，使其成为生成式网格创建领域的领导者。在最近的测试中，Tripo AI 的表现优于竞争对手，它使创作者能够将整个3D流程——建模、纹理、重拓扑和绑定——的速度提高多达50%，从而无需使用多种工具。