哈佛团队AI CAD产品公测,与创始人聊完才发现,最厉害的不是零手动建模

大家好,我是秦明。去年10月份,我们写了从哈佛走出的创业团队Reer,在AI+CAD赛道上撞了墙的文章四个月后,我放弃了为CAD创建MCP服务器,来自哈佛创业团队CTO的经验
哈佛团队AI CAD产品公测,与创始人聊完才发现,最厉害的不是零手动建模
上周,他们的产品进行了更新,开始公测。5月8日今天早上,也与CEO Connie与CTO阿深,一起线上视频1个多小时,交流了下产品与行业技术方向,这篇文章主要来更新下Reer的最新信息。另外,大家可以关注他们的小红书(应该是Reer团队在国内的唯一传播渠道了)看看。
哈佛团队AI CAD产品公测,与创始人聊完才发现,最厉害的不是零手动建模
我们先看测试视频:产品目前还是在Rhino上的一个插件形态。未来不止如此。
测试视频整体看下来,是一条从结构骨架到效果图的完整链路:结构骨架 → 图层整理 → 层高调整 → 天花板 → 参考图导入 → 立面规划 → 腰板建立 → 横向框架 → 玻璃幕墙 → 竖向立柱 → 丝印图案 → AI渲染全程没有手动建模操作,没有脚本编写,用户的输入全部是自然语言和参考图。
1、一开始,用户拿到一个已有基本结构的模型(梁、柱网、楼板、基础),图层是按构件类型分的扁平结构。用一句话指令「按楼层细分图层,用柔和颜色区分」Reer 自动完成:重组为父图层(构件类型)+ 子图层(楼层)的树状结构;对56个对象重新分配图层归属;自动赋予粉彩配色方案(柱网蓝、梁橙、楼板绿、基础紫)。
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2、图层整理完后继续下一步——调整层高。指令把第2到第5层各增加200mm,agent读取当前楼层位置后执行批量移动,同时保持构件间相对关系。接着指令在每层梁下200mm加天花板,厚度20mm,边缘超出楼板50mm,agent先检查梁底位置确认坐标,再批量生成5块天花板,自动建新图层,配暖奶油色粉彩。
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3、天花板加好后,用户发现倒角不对——绿色楼板是2000mm圆角,但暖奶油色天花板是直角。一句楼板倒角半径是2000mm,按这个把天花板改一下,agent删除旧天花板、用正确圆角重建,并报告所有参数。这是一个典型的”发现问题→自然语言纠错→自动重建”的迭代闭环
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4、接下来用户上传一张建筑立面-错缝幕墙参考图,让agent先规划再建造。Agent不直接开始建模,而是输出一份结构化的Build Plan:
Step 1:幕墙腰板(Spandrel Panels)
Step 2:横向框架(Horizontal Frames)
Step 3:玻璃幕墙(Glazing)
Step 4:竖向立柱(Vertical Mullions)

同时预创建图层树(Facade → Spandrel/Glazing/Vertical Mullions/Horizontal Frames,各含 L1-L5 子图层),然后询问用户确认顺序。

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5、用户确认按Build Plan逐步执行,每步执行前agent先检查当前几何状态确认锚点坐标,再执行建模:

Step 1 幕墙腰板:检查楼板顶面坐标(3200/5800/8400/11000/13600),建5圈实体腰板环,外偏200mm、厚200mm、高400mm;

Step 2 横向框架:每层2圈(腰板上下各一),共10圈,突出立面50mm、深150mm、高120mm;

Step 3 玻璃幕墙每层标准面板1500mm宽,转角另处理;

……

其中,漏建首层后用户指出you missed the first floor,agent 主动查漏:检查5个脚本核实坐标,补建28块首层玻璃板(z=0到z=3000);

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6、首层间隙处理用户问一楼这里有个间隙要加什么,agent主动建议加底部腰板收边(与上层同规格:400mm高、200mm外偏、200mm厚),用户回,自动执行,同步修正首层玻璃起始高度从z=0改为z=400;

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然后一楼底部腰板的圆角出现问题,用户这个倒角看着不对,agent自己找到了 bug:”我的 rounded_rect_curve 函数跳过了角点,导致 CreateFilletCornersCurve 没有可以倒角的点”——随即重建,完成修复。
7、用户说加立柱,agent 没有直接执行,而是先反问5个设计参数:朝向、间距、尺寸(深度和宽度)、高度(层高还是仅玻璃区)、哪些楼层。用户回就按参考图来,每层都要并附上参考图,agent 接收图像后自由发挥剩余参数。
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Agent 读取参考图后自主判断:立柱应在每个玻璃板接缝处垂直向外突出,贯穿全层高(包括穿过腰板),奇偶层错位750mm产生错缝节奏。执行后生成180根立柱(每层36根),但出现位置错误——所有立柱都建在了每层的下方。

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用户反位置不对,感觉所有的立柱都建在了每层楼板的下面,agent 自行诊断出根因:PolylineCurve的绕向是顺时针,导致 Extrusion.Create 向 -Z 方向挤出而不是 +Z随即重建,修复后用户回复not bad确认通过。这是整个工作流里技术细节最深的一次自调试——用户只描述了现象,agent 定位到了具体的几何运算 bug

8、接下来用户选中7块玻璃面板,指令加丝印玻璃图案,竖向条纹,密度从85%渐变到25%,条纹宽度为面板宽度的1/50
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第一次执行后,用户指出条纹宽度不一致,补充说明宽度应该统一是面板宽度的1/50,只有间距(gap)在变化。Agent 理解后重建:固定条纹宽30mm,通过调整条纹间距实现密度渐变——左侧85%密度对应约5mm间距,右侧25%密度对应约90mm间距,共28条等宽条纹,渐变在选中面板上清晰呈现。这个细节展示了 Reer 能处理材质图案级别的设计参数,不只是几何建模。

9、用户指把这个楼渲染成大阪市中心的设计师酒店,agent先确认视角(询问是否需要调整角度),用go ahead

Agent 自动构建了一段完整的渲染提示词,包含:建筑特征(圆角幕墙、香槟金铝合金立柱和腰板)、场景氛围(黄金时段暖光、霓虹灯倒影、樱花街道、时尚行人、豪华轿车)、风格定义(当代日本美学、极简优雅、高端建筑摄影视角)。

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最终输出是一张1402×752px、1.9MB的效果图——同一栋从结构骨架开始建的模型,最终以大阪街头黄金时段的设计师酒店形态呈现,屋顶花园、室内灯光、街道环境全部由 AI 自动补全。

以上是测试视频的全流程了。

值得关注的设计选择是:整个流程里 agent 犯了至少4次错误(天花板圆角、首层玻璃遗漏、底部腰板圆角、立柱方向),但每次都是自己找到根因后修复,而不是等用户提供解决方案。这才是这个Demo最核心的产品信息——不是AI能建模,而是AI能在建模过程中自我纠错
早上与Connie、阿深,没有聊非常具体的产品功能或技术实现逻辑;核心聊了下对未来行业技术方向的彼此判断。
1、CAD Copilot不是终态产品,集成环境是核心;
2、AI原生不是交互形态的问题,是为谁设计的问题;
3、点状方案是短命生意,抓住上游模型文件是关键;
4、大厂是慢船,创业公司的窗口期真实存在;
5、LLM是超级计算器,agent才是真正的产品
……
更详细的行业最新思考都放在了社群知识库了,欢迎与AI4ELAB深度链接。
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放下公测链接,安装详情看这儿,Reer小红书也有:
https://www.food4rhino.com/en/app/reer-ai
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