在CloudNC，我们刚刚达成一项实质性里程碑：CAM 解决方案通过AI加速并自动化数控加工策略的创建，现已能协助机械师为3+2轴数控机床制造零部件。

为 3 轴零件制定加工策略已经足够具有挑战性，而为 3+2 轴零件制定同样的策略则要困难得多，因为实际上有多个新的、不同的加工方向可以用来加工这些零件的每个特征。这是一个组合爆炸性的问题（即潜在的解决方案数量是指数级的！），这使得我们更难保证算法的准确性和结果的精确性。  

破解这一难题具有重大意义。这项突破意味着我们的技术首次能够应用于全球绝大多数机械加工领域——据估算CAM 现已覆盖全球约三分之二的机械加工活动。

此外，用户反馈表明，由于3+2轴编程的复杂性显著提升CAM 其中更高效地发掘优化空间。因此，随着我们迈入这一全新领域，渴望验证其性能是否符合预期的操作人员兴趣正持续高涨。

但随着兴趣的增加和潜在应用的扩大，我们面临一个新问题：如何让机械师确信CAM 为他们提供帮助？

加工差速器

在实际应用中，CAM 原理如下：我们的AI 数控机床制造零件所有部件的（几乎）所有加工方式，同时掌握其加工规则及涉及的物理原理。

为了生成制造一个新部件的程序，它需要处理潜在的适当方法，并决定哪种组合会产生高效的加工策略。这可能需要数十亿次计算，需要一些极其复杂的专有代码才能在有效时间内完成。

然而，人类并不是这样创建程序来制造同样的零件。熟练的机械师会根据自己多年的经验、训练和直觉，考虑数量有限得多的方法，然后决定其中最好的方法。他们的选择很可能会受到AI 不会考虑的因素的影响：比如车间里哪些工具更可靠，甚至使用起来更令人满意。

这种差异意味着AI 可能会提出一些有效的工作方案，而这些方案对于熟练的机械师来说并不自然直观。例如，程序可能会建议将刀具送入副手周围的狭小区域，而这种方式超出了机械师的常规舒适水平，或者生成一种使用特定刀具创建特征的方法，而这种方法是用户根本不会想到的。

这就产生了一个问题：向机械师提出任何太离经叛道的问题，他们都不会信任AI ，因为他们的设备非常昂贵，一旦使用不当就会损坏。当然，所有这些技术都是非常新的--因此，经过几个月的时间，人们并没有建立起内在的信任，认为算法可以帮助完成这项工作。

最终CAM 希望获得符合他们认知、基于对数控加工过程理解的程序——但计算机并不在乎刀具路径的具体形态，只要它认为能完成任务即可。

那么，我们该如何摆平这个怪圈呢？我们要创造信任--打开黑箱，接受监督。

解释AI

CAM 提出潜在加工方案时，不仅所有刀具路径完全可见——即操作员能清晰查看建议方案的每个细节——而且这些路径完全可编辑。因此，若操作员对某些设计不满意或存在疑问，可随时进行修改。

这是建立信任以实施战略的重要第一步……但对于参与决策的人类而言，这未必足够。他们不希望不得不逐一核查刀具路径的每个细节来确认是否符合预期——事实上，这种做法反而违背CAM 初衷，即为他们节省时间并提升操作效率。

因此，我们需要确保我们创建的策略对程序员来说足够合理，以至于他们不需要反复检查工作，为了确保这一点，我们还引入了指定要避免的几何方法的功能。这意味着，如果用户倾向于避免使用某些类型的工具路径和策略，即使从创意角度来看它们是完全正确的，AI 现在也会避免使用这些工具路径和策略。

这意味着我们将CAM 难以理解的解决方案——从而建立信任，证明我们的方案确实能生成可行、准确、精确的刀具路径，满足制造商和客户对3+2轴零件严苛规格的要求。在下次更新中，我们将自动过滤掉更离奇、更反直觉的方案，进一步减少用户说"我不会这么做"的必要性。

赢得信任的下一步：将用户偏好和规格要求融入CAM 。我们的解决方案不仅能提出高效的刀具路径策略，还能根据操作员现有的刀具库、操作习惯及工厂条件，提供匹配的切削参数。  

CloudNC 的最终目标是，让我们的技术为熄灯制造提供可靠的解决方案。然而，要实现这一最终目标，我们的技术需要赢得当前流程中人类的信任，而这正是我们正在努力实现的目标。

我们目前正在寻找测试人员，以试用我们在切割参数和AI的进料和速度方面的工作并提供反馈--如果您愿意参与，请发送电子邮件至camassist@cloudnc.com，我们的团队将与您联系！